GPU技术演进展望：2029—2035年多芯封装、HBM

人工智能产业对算力的渴求，目前来看远没有到天花板。图形处理器，也就是GPU，依然是这场算力军备竞赛中当之无愧的核心硬件。各大厂商不但有已经披露、排到2029年的产品规划，更长远的技术路径也已经开始被频繁讨论。

有一份技术示意图，将GPU与高带宽内存的未来演进路径描绘了出来。它以官方已经公布的Rubin、Feynman架构为起点，进一步推演了2032年与2035年可能实现的技术形态。必须说明的是，这更像一份基于当前技术趋势的前瞻性速写，而非精准到点位的确定性预测——毕竟距离那个时间点还有相当长的周期。

先看芯片核心面积，呈现出一种先微微增长、之后持续收窄的趋势。Rubin架构大约是728平方毫米，随后Feynman微涨到750平方毫米；但到了后两代，这个数字将分别回落至700平方毫米和600平方毫米。

有意思的是，单颗GPU核心的功耗其实是稳步向上的。从目前主流的800瓦到900瓦区间，会逐步提升到1000瓦至1200瓦。单看这个数字，似乎还在可控范围内——但注意，这仅仅是单颗芯片的能耗。

为了堆出更恐怖的算力，多芯片协同已经不是一个选项，而是必然方向。当前主流方案还是双芯或四芯集成，但到了2035年，典型的AI加速卡将采用八芯片封装架构。随之而来的，是作为关键互联载体的先进封装中介层面积持续膨胀：从目前大约2000平方毫米起步，依次增至4000平方毫米、6000平方毫米，最终突破9000平方毫米。

随着GPU数量的增加，高带宽内存堆栈的规模也在同步攀升。算力越强，内存带宽越容易成为瓶颈，这反过来又倒逼HBM标准迭代加速。规划路线显示：Rubin仍采用HBM4标准，支持8通道堆栈；Feynman升级到新一代HBM规范，通道数维持不变；但此后，堆栈通道数就会逐步扩展到16通道、32通道。

由此带来的显存容量的增长是跨越式的。单卡显存将从目前的水平，跃升至500GB、1920GB，乃至6144GB。内存带宽同样如此，从当前16TB/s-32TB/s起步，经过48TB/s阶段，最终迈入128TB/s、256TB/s，甚至达到1024TB/s，正式进入每秒千TB带宽的时代。

功耗自然也随之水涨船高。单芯片功耗的上升还算温和，但一旦叠加了多芯片封装和成倍扩大的HBM堆栈，整卡功耗就会大幅跃升：从当前典型的2200瓦，逐步升至4400瓦、5920瓦，最终逼近15360瓦——也就是1.5万瓦级别。

当然，这类规格主要是面向数据中心级的AI训练场景，和普通桌面用户距离较远。但一个值得思考的问题是：如果未来十年的游戏显卡也遵循类似的演进逻辑，单卡功耗很可能会大幅提高。届时，2000瓦至3000瓦级别的超高转换效率电源，或将逐步成为高端平台的标准配置。