华为将于8月12日在2025金融AI推理应用落地与发展论坛上公布一项AI推理领域的突破性技术。这项技术有望显著降低中国AI推理对HBM（高带宽内存）的依赖，同时提升国内AI大模型的推理性能，为完善中国AI推理生态的关键环节。HBM作为一种先进的DRAM解决方案，通过3D堆叠技术实现超高带宽、低延迟、高容量密度和高能效比，是当前高端AI芯片的标配。然而，HBM的产能紧张和美国出口限制促使国内厂商积极探索Chiplet封装、低参数模型优化等替代方案。华为此次发布的新技术成果，预示着中国在AI推理领域正寻求自主创新的发展路径。

💡 华为将在8月12日的金融AI推理论坛上发布一项AI推理领域的关键技术突破。这项技术的目标是减少中国AI推理对HBM（高带宽内存）的依赖，并提升国内AI大模型的推理效率，这对于构建完整的中国AI推理生态系统至关重要。

🚀 HBM（高带宽内存）是一种先进的DRAM技术，通过3D堆叠多层DRAM芯片，实现了极高的数据传输带宽、低延迟、高容量密度以及优异的能效比。这使得AI推理过程中的海量模型参数和实时数据能够被高效访问，避免了传统内存的带宽瓶颈，从而显著提升大模型的响应速度。

📈 目前，HBM已成为高端AI芯片的标准配置，在训练侧的普及率接近100%，并且随着模型复杂度的增加，其在推理侧的应用也在加速普及。然而，HBM的产能限制以及美国实施的出口管制，正促使中国国内厂商积极寻求替代技术和解决方案，例如Chiplet封装技术和低参数模型优化。

🔍 华为此次发布的新技术成果，很可能是在HBM供应受限和技术封锁的背景下，为中国AI推理产业提供的一项自主创新解决方案。这不仅有助于缓解对外部技术的依赖，更能提升国内AI大模型的自主研发和应用能力，是推动中国AI产业发展的重要一步。

快科技8月10日消息，据国内媒体报道，华为将于8月12日在2025金融AI推理应用落地与发展论坛上，发布AI推理领域的突破性技术成果。

据透露，这项成果或能降低中国AI推理对HBM（高带宽内存）技术的依赖，提升国内AI大模型推理性能，完善中国AI推理生态的关键部分。

HBM（High Bandwidth Memory，高带宽内存）是一种基于3D堆叠技术的先进DRAM解决方案，多层DRAM芯片垂直集成，显著提升数据传输效率。具有超高带宽与低延迟、高容量密度、高能效比等优势。

AI推理需频繁调用海量模型参数（如千亿级权重）和实时输入数据。HBM的高带宽和大容量允许GPU直接访问完整模型，可避免传统DDR内存因带宽不足导致的算力闲置。对于千亿参数以上的大模型，HBM可显著提升响应速度。

当下，HBM已成为高端AI芯片的标配，训练侧渗透率接近100%，推理侧随模型复杂化加速普及。

然而，其产能紧张和美国出口限制倒逼国内厂商探索Chiplet封装、低参数模型优化等替代方案。