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SK 海力士预测:到 2030 年,AI 基础设施性能规模将增长约 20 倍

摘要

IT之家 10 月 14 日消息,据韩联社报道,SK 海力士开发总管安炫(Ahn Hyun)今日在首尔江南区 COEX 举行的“第 28 届韩国半导体大展”(SEDEX 2026) 上发表主旨演讲。他预测称, 2030 年 AI 基础设施性能规模将增长约 20 倍 。 安炫指出,当前 AI 推理市场正同时在三个维度快速扩张:任务复杂度的提升、单次处理信息量(上下文长度)的激增,以及推理请求量的井喷。这些因素相互交织,推动了 AI 算力基础设施需求的迅猛增长。 随着 AI 推理需求的暴增,承担海量数据存储与迁移任务的存储器,其关键地位愈发凸显。特别是用于保存并复用前序处理信息的“键值缓存(KV Cache)”容量持续膨胀,迫使系统必须将数据分摊存储于高带宽内存 HBM、DRAM 以及 SSD 等不同介质中。分析表明,在此过程中产生的数据迁移,正演变为制约性能提升并推高系统能耗的全新瓶颈。 对此,安炫作出了这一预测, 即人工智能基础...

推荐理由

来自IT之家 AI的《SK 海力士预测:到 2030 年,AI 基础设施性能规模将增长约 20 倍》。重点看模型能力与工程。摘要提到:IT之家 10 月 14 日消息,据韩联社报道,SK 海力士开发总管安炫(Ahn Hyun)今日在首尔江南区 COEX 举行的“第 28 届韩国半导体大展”(SEDEX 2026) 上发表主旨演讲。他预测称, 2030 年 AI 基础设施性能规模将增长约 20 倍 。 安炫指出,当前 AI 推理市场正同时在三个维度快速扩张:任务复杂度的提升、单次处理信息量(上下文长度)的激增,以及推理请求量的井喷。这些因素相互交织,推动了 AI 算力基础设施需求的迅猛增长。 随着 AI 推理需求的暴增,承担海量数据存储与迁移任务的存储器,其关键地位愈发凸显。特别是用于保存并复用前序处理信息的“键值缓存(KV Cache)”容量持续膨胀,迫使系统必须将数据分摊存储于高带宽内存 HBM、DRAM 以及 SSD 等不同介质中。分析表明,在此过程中产生的数据迁移,正演变为制约性能提升并推高系统能耗的全新瓶颈。 对此,安炫作出了这一预测, 即人工智能基础...

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来源:IT之家 AI · ithome.com