特斯拉正积极寻求三星和SK海力士的HBM4存储芯片样品，以提升其Dojo超级计算机的性能。HBM4作为新一代高带宽内存，拥有更高的数据吞吐量和能效，对人工智能工作负载至关重要。特斯拉不仅计划在Dojo系统中使用HBM4，还可能将其应用于数据中心和未来的自动驾驶汽车。SK海力士在HBM芯片供应上领先，而三星正积极追赶。HBM4市场预计将在2027年达到330亿美元，各大科技巨头都在争夺这一关键技术，以推动其AI发展。

🚀 特斯拉为提升Dojo超算性能，积极寻求三星和SK海力士的HBM4芯片样品。Dojo系统目前使用较旧的HBM2e芯片，但特斯拉希望利用HBM4的性能提升来训练其全自动驾驶神经网络。

⚡️ HBM4是一种专为高数据吞吐量和能效设计的RAM，其带宽是上一代HBM3e的1.4倍，功耗降低30%，非常适合人工智能工作负载。HBM4还将在内存堆栈下集成逻辑芯片作为控制器，进一步优化速度和功耗。

💰 HBM市场预计将在2027年达到330亿美元，SK海力士目前在向NVIDIA供应芯片方面领先，并计划在2025年底开始生产HBM4。三星也在积极追赶，与台积电合作利用先进的4纳米工艺节点生产关键元件。

🚗 特斯拉不仅计划在Dojo中使用HBM4，还可能将其应用于数据中心和未来的自动驾驶汽车。这表明特斯拉对HBM4技术在自动驾驶领域的重要性有深刻的认识，并希望通过此技术保持领先地位。

特斯拉发现自己处于韩国半导体巨头三星和 SK 海力士激烈竞争的前沿。 据报道，这家电动汽车制造商先后联系了这两家公司，希望获得他们即将推出的 HBM4 存储芯片的样品。

特斯拉希望将下一代高带宽内存集成到其 Dojo 系统中。 Dojo 是一台定制的超级计算机，用于训练公司的"全自动驾驶"神经网络。 业内人士认为，特斯拉可能不仅在Dojo中部署升级后的内存，还可能在其数据中心和未来的自动驾驶汽车中部署升级后的内存。

目前，Dojo 系统使用较旧的 HBM2e 芯片来训练特斯拉全自动驾驶功能所依赖的复杂人工智能模型。 但是，正如 TrendForce 的一份报告援引《Maeli 商业报》所强调的，该公司希望利用 HBM4 带来的性能提升。

对于那些不熟悉 HBM4 等高带宽内存的用户来说，HBM4 代表着一种专门的 RAM 类型，旨在提供巨大的数据吞吐量，同时以更高的能效运行。 这些特性使其成为尖端人工智能工作负载所需的处理能力的理想选择。

SK Hynix 声称其芯片提供的带宽是上一代HBM3e的 1.4 倍，同时功耗降低了 30%。 如果准确的话，这表明带宽的提升将超过每秒 1.65 TB。

另一项令人期待的 HBM4 创新是在内存堆栈下集成逻辑芯片作为控制器。 这一变化可以进一步优化速度和功耗，是人工智能数据处理的理想选择。

预计到 2027 年，HBM 市场规模将达到 330 亿美元。 据报道，这两家竞争对手正在努力开发 HBM4 原型，专门供特斯拉和美国其他主要科技巨头（包括微软、Meta 和Google）评估。

目前，SK 通过向 NVIDIA 供应芯片在这场竞争中处于领先地位，其目标是在 2025 年底开始生产 HBM4。 该公司还通过率先推出其 321 层 TLC NAND 闪存而成功领先。 不过，三星似乎已下定决心抢占先机；它已与台积电合作，利用其先进的 4 纳米工艺节点生产关键元件。