高通正试图重塑其在数据中心领域的竞争力，凭借在低功耗芯片设计上的积累，推出了一种名为 " 高带宽计算 "（High Bandwidth Compute，简称 HBC）的全新内存架构。该方案旨在挑战行业标准的 HBM4，并通过显著的节能效果降低 AI 算力成本。

HBC 本质上是现有 LPDDR 内存的混合式改良方案。与 HBM4 类似，高通采用 3D 垂直堆叠技术，将内存直接集成在计算芯片之上。这种近内存计算架构理论上可实现高达 133 TB/s 的数据传输速度。

参数亮眼，但需理性看待

高通计划于 2027 年中期发布下一代 AI 推理加速器 AI250，HBC 将作为其核心组件一同问世。在规格上，HBC Gen 1 提供 768GB 的理论容量，这在当前 HBM4 难以企及。此外，相较于高端 HBM4 每堆栈约 3.3TB/s 的带宽，高通公布的 133TB/s 数据极具冲击力。

不过，业界指出这种比较存在一定偏差。HBM4 提供的是原始带宽，而高通的高带宽表现部分得益于其在芯片内部执行了大量计算任务，减少了数据搬运需求。两者在技术路径上存在差异，属于不同维度的对比。

能效成为核心卖点

在 AI 行业日益关注能耗的背景下，高通将能效比作为 HBC 的主要竞争优势。据高通声称，在处理较大数据批量时，HBC 的每瓦特性能是传统 HBM 的 6 倍；而在处理代码助手等混合推理任务时，能效提升幅度可达 200 倍。

这一特性契合了大型科技公司对控制数据中心水电消耗的迫切需求。目前，高通已赢得关键合作伙伴的支持：Meta 与其签署了多代处理器使用协议；微软 CEO 萨蒂亚 · 纳德拉也重申，双方将在 PC、本地 AI 及数据中心领域深化合作，以应对日益严峻的环境足迹问题。

尽管获得巨头背书，高通面临的竞争并未减弱。由三星、闪迪和海力士支持的 " 高带宽闪存 "（HBF）等方案正在崛起，专注于 AI 推理中常见的低写入、高读取场景。此外，高通关于能效的惊人声明目前仍缺乏第三方独立测试结果的验证，其实际表现有待市场检验。

【星途科讯 图文丨欧阳布布 首发于 ZAKER 科技，转载请注明出处】