杰夫谈股论财：MU 看多

第二层其实就是HBM，高带宽存储器。你最后跑的是GPU还是TPU，不重要，关键是大规模训练和推论都高度依赖HBM。像Google的AI Hypercomputer、Ironwood这种系统设计，讲的都是系统级存储能力跟效率。只要Google继续扩建大型AI集群，对高阶存储器的需求就会一路跟着走，这对美光MU、SK海力士这类HBM供应商就是结构性利多。因为HBM本身，就是整个AI建设里面最容易卡瓶颈的环节之一。