一场论文引发的“血案”：内存市场恐慌

谷歌研究人员提出了一种名为 Tulkun 的推理架构。它允许AI加速器（如TPU）在无需依赖昂贵HBM堆栈内存的情况下，通过以太网直接读取其他芯片闲置的DRAM（动态随机存取存储器） 或 闪存。
·投资者担心，如果这种“内存解耦”架构成为主流，AI芯片未来可能不再需要像现在这样堆满昂贵的HBM（当前AI芯片约30%-50%的成本在HBM上），而是可以利用更便宜的内存资源。这直接冲击了HBM“供不应求”的长期叙事。
不过，目前这还只是实验室阶段的架构探索。实际落地面临网络延迟、系统复杂度等技术挑战，短期内很难改变AI芯片依旧严重依赖HBM的现状。市场的剧烈反应，更多反映了当前HBM股价处于高位时，对任何潜在