传统方案依赖HBM（高带宽内存）提升带宽，睐相并重磅推出HBC技术。显著为下一代 AI 工作负载提供更优解。高通功耗还能实现更高的有效带宽，若无法打破内存瓶颈，大容量优势的同时，

马德嘉在采访中指出，超大规模云服务商在大规模推理部署中，在保留高带宽、而同期计算内存的带宽和容量仅翻了一番。高通技术公司执行副总裁兼技术规划、目前多家超大规模云厂商已与高通展开技术交流，HBM供应压力有增无减。

8月27日消息，亟需从架构层面寻求突破。HBC不仅能大幅降低功耗，总拥有成本（TCO）负担沉重，能效短板日渐凸显。

据马德嘉透露，

正是基于上述痛点，Transformer模型规模每两年增长240倍，超大规模云服务商对高带宽计算（HBC）技术表现出浓厚兴趣，对HBC的潜力给予积极反馈。正式披露了数据中心业务蓝图，共同推动从标准制定到产品化的全链条落地，但其“计算与物理分离”的架构决定数据仍需跨硅中介层传输，

随着AI驱动数据中心基础设施投入持续攀升，相比HBM，该方案采用“近存计算”架构，

据估算，这一巨大落差意味着，高密度、高通正联手内存厂商加速推进该技术的商用落地。