[多模型] 过去的130年 一直在缺存储 存储 dram nand 软盘 磁带

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• 来源: Toutiao_Video
• 捕获时间: 2026-08-19 16:58:21

📊 多模型综合分析报告

🐳 火山引擎 DeepSeek-V4 总结

🎯 核心观点摘要

• 过去130年，人类始终面临存储不足的问题，存储技术的演进本质上是“机器等不起存储”倒逼的升级史。
• 每一次存储革命都源于现有存储方式无法满足当时计算设备的速度、容量或成本需求。
• 存储发展分为追求更大容量（磁带、硬盘、光盘、闪存、3D NAND）与追求更快速度（磁芯、DRAM、HBM）两条主线。
• 当前AI发展被HBM高带宽内存卡脖子；未来存储探索方向包括相变存储器、玻璃存储和DNA存储。

📌 关键脉络与论据

1. 纸带打孔时代（1890年代）

• 1890年美国人口普查因1880年耗时8年而面临危机，霍勒里斯发明机电制表系统。
• 将人口数据转录为卡片上的孔洞，机器通过金属针接触水银槽接通电路计数。
• 6周完成普查，首次将“人”变成“机器可读数据记录”，其公司后成为IBM。

2. 内存电子化探索（1940年代）

• 真空管计算机算力提升，纸卡喂不饱数据。
• 尝试用显像管做内存（威廉姆斯管），速度快但易受干扰、需不断刷新。

3. 磁芯内存（1951年）

• 王安发明铁氧磁环穿线存储，利用磁化方向表示0和1。
• 专利50万美元卖给IBM；王安创办王安电脑。
• 致命缺陷：需人工在显微镜下穿线，容量大则成本爆棚。

4. 存储分道：大容量路径

• 磁带（1952年）：IBM 726，一盘存约200万位十进制数字，只能顺序读取，但便宜、静止不耗电、可物理拔出，至今用于数据中心。
• 硬盘（1956年）：IBM RAMAC，50张旋转盘面，磁头直接定位，容量3.75MB，重超一吨，月租3200美元，查询效率比磁带快约200倍。
• 软盘：从8英寸→5.25英寸→3.5英寸（索尼，1980年），1.44MB成90年代电脑标配，实现个人文件随身携带。
• 光盘（1980年代）：激光读凹坑，CD约650MB，是软盘的400多倍，用于大型软件和游戏。
• 闪存/U盘：东芝舛冈富士雄提出NAND/NOR Flash原理（电子牢房，浮栅存储），朗科1999年申请U盘核心专利，终结软盘时代。

5. 内存/速度路径

• DRAM（1966年）：IBM工程师提出“一个晶体管+一个电容”，电容有电为1、没电为0，单元面积只有磁芯的1/4到1/6，每64ms需刷新，但密度优势碾压。
• 1970年英特尔推出商用DRAM 1103，比磁芯便宜90%以上；1974年DRAM价格跌破磁芯，磁芯时代终结。
• 从1024位到16Gb DRAM，容量翻了约1600万倍。

6. 3D NAND突破物理极限

• 平面NAND制程缩到15nm以下后，浮栅间电磁干扰严重，数据保持不住。
• 三星2013年改为“堆叠”单元，像居民楼一样向上叠层，2024年层数突破300层，向400层发展。
• 深孔直径不到头发丝1%，每层对准精度±2纳米；256GB手机存储能装下2006年最大硬盘十倍的量，体积却不到后者1%。

7. 当前AI的存储瓶颈：HBM

• HBM通过8-12层DRAM堆叠，每层数千个硅通孔互联，单颗带宽达1.2TB/s，是DDR5的20多倍。
• 英伟达每片H100/B200贴6-8颗HBM，估计英伟达一家可能买走全球HBM产能60%-70%。

8. 下一代存储研究方向

• 相变存储（IBM Research）：材料在晶态/非晶态切换，电阻不同保存神经网络权重，电流穿过阵列时顺带完成矩阵乘法（存内计算）。
• 玻璃存储（微软）：飞秒激光在玻璃内部写三维微结构，实验指向至少1万年的保存潜力。
• DNA存储（帝国理工、哈佛、上海交大等）：将0/1翻译成ATCG排列，密度高、静置几乎不耗电，但写入太贵、读取太慢，离取代SSD还很远。

💡 核心洞察

• 存储升级的驱动力从来不是“容量不够”本身，而是这一代机器已经等不起这一代的存储速度/成本/密度。
• 存储介质的演变路径：纸（打孔）→铁（磁芯/磁带/硬盘）→硅（DRAM/Flash）→光（光盘）→玻璃、DNA等未来介质，本质是在不断寻找“更快、更密、更便宜、更持久”的信息保存方式。
• 存储发展始终存在两条平行主线：大容量（磁带→硬盘→光盘→NAND→3D NAND）和高速度（磁芯→DRAM→HBM），两条线时而竞争、时而互补。
• 物理极限不是终点，而是换维度的起点：平面NAND撞墙后，3D堆叠开辟了新空间；当前AI算力需求又逼出HBM堆叠。
• 未来存储突破可能来自“计算与存储融合”（相变存内计算）或“极长寿命介质”（玻璃、DNA），但商业化仍需跨越成本和读写速度的鸿沟。

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🔵 百炼 Qwen 3.8 Max 总结

深度提炼：《过去的130年 一直在缺存储》

以下内容严格基于你提供的【真实原文内容】整理与提炼，不补充原文未提及的事实。

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🎯 核心观点摘要

• 过去130年，人类一直在“缺存储”。原文开篇即提出：从纸卡打洞、磁存储、光盘、半导体芯片到今天的 AI 存储，存储不足一直是技术演进中的核心问题。

• 存储史不是简单的“容量变大史”，而是“机器等不起存储”的历史。原文明确总结：真正推动存储升级的，从来不是单纯容量不够，而是“这一代的机器已经等不起这一代的存储了”。

• 计算机史表面上是计算史，本质上是存储瓶颈不断被突破的历史。原文认为，计算机发展看似围绕算力展开，但背后长期存在“记忆跟不上计算”的矛盾。

• AI 时代的新卡点被原文指向 HBM 高带宽内存。原文提到，这一轮 AI 最卡脖子的存储技术是 HBM，其通过多层堆叠和微通孔互联提升带宽，并提到英伟达对 HBM 产能的巨大需求。

• 未来存储不是单一技术替代，而是多条路径并行。原文列举了相变存储器、玻璃长期存储、DNA 存储等方向，分别指向模拟计算、超长期保存和高密度低能耗等不同目标。

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📌 关键脉络与论据

1. 起点：从“人算”到“机器可读记录”

原文从 1890 年美国人口普查 讲起：

• 背景问题：
  1880 年的人口普查全靠人工计算，算了 8 年 才算完。到了 1890 年，美国人口已超过 六千多万，按原速度，下一次普查可能还没算完。

• 解决方案：
  霍勒里斯设计了机电制表系统：

  • 普查员登门填表；
  • 文员把年龄、性别、出生地等信息转录成卡片上的孔；
  • 卡片放入机器后压下手柄；
  • 金属针穿过孔洞接触水银槽；
  • 电路接通，电磁计数器计数。

• 结果与意义：
  原文称全美普查 六周算完。其真正意义在于：第一次把“人”的信息变成了 机器可读的数据记录。

• 后续影响：
  原文提到，霍勒里斯的公司后来合并成为 “cdr R”，并于 1924 年改名为 IBM。

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2. 电子计算机早期：计算变快了，但存储跟不上

原文指出，到了 1940 年代左右：

• 真空管计算机已经能做到每秒计算几千次；
• 但纸卡输入速度已经“喂不饱”计算机；
• 因此内存必须电子化。

工程师曾尝试把电视显像管当成内存使用，原文称为“微电母斯管”：

• 原理是电子打在屏幕上留下电荷；
• 外部感应板读取电荷变化；
• 优点是快；
• 缺点是容易受干扰，需要不断刷新。

原文由此总结出一个长期矛盾：

机器已经会算得很好了，但是记忆还是跟不上。

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3. 磁芯存储：王安的贡献与成本瓶颈

原文提到 1951 年，华裔科学家王安提出磁芯存储方案：

• 使用几十万颗芝麻大小的铁氧磁环；
• 磁环穿在铜线网格上；
• 两种磁化方向分别表示 1 和 0。

原文还提到：

• 王安的“先后读”专利后来以 50 万美元 卖给 IBM；
• 王安后来创业成立王安电脑；
• 原文称其成为 80 年代全球最知名的华人科技公司之一。

但磁芯存储有明显瓶颈：

• 磁环需要人工穿线；
• 一个工人在显微镜下穿一整天；
• 一块板子上有 2000 颗磁环；
• 容量一旦扩大，成本会爆棚。

这为后续存储技术转型提供了背景。

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4. 存储分成两条路径：追容量与追速度

原文明确提出：

存储就此分成两条路径：
一条去追更大的容量；
一条去追更快的速度。

后续技术演进基本围绕这两条路展开。

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5. 容量路线之一：磁带

原文提到 1952 年的 IBM 726 磁带：

• 一盘卷带可存约 200 万位十进制数字；
• 问题是只能顺序查找；
• 如果要读后面的数据，需要把前面的带子倒腾过来。

原文也指出，磁带虽然输掉了系统盘竞争，但并没有消失：

• 今天的数据中心仍在使用；
• 原因是：便宜、静止不耗电、还能物理拔掉。

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6. 真正改变商业存储的是硬盘

原文提到 1956 年 IBM 的 RAMAC / run back 硬盘系统：

• 有 50 张旋转盘面；
• 盘面涂磁性材料；
• 磁头移动寻找数据；
• 第一次实现不用倒带就能直接定位某条记录。

原文给出的关键数据包括：

• 容量只有 3.75 兆 不到；
• 机器重量超过一吨；
• 月租金为 3200 美元，而且是当时的 3200 美元；
• 但市场仍然抢手。

原因是效率提升巨大：

• 查一条记录从几分钟缩短到 1.4 秒；
• 原文称效率翻了将近 200 倍。

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7. 软盘：让个人文件第一次进入口袋

原文梳理了软盘的三次瘦身：

• IBM 先推出 8 英寸软盘；
• 1976 年另一家公司推出 5.25 英寸；
• 1980 年索尼推出带硬壳的 3.5 英寸；
• 1.44 兆 成为 90 年代电脑标配。

原文还加入个人经历：

我当年学计算机就用过这个软盘。

其意义在于：

• 1.44 兆的软件和个人文件第一次可以装进口袋。

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8. 内存半导体化：DRAM 终结磁芯时代

原文强调，计算机要真正起飞，内存必须半导体化。

磁芯的致命问题不是速度，而是：

• 手工穿线特别慢；
• 成本高。

1966 年，原文称 IBM 工程师提出极简方案：

• 一个晶体管加一个电容；
• 电容有电表示 1，没电表示 0；
• 单元面积只有磁芯的 1/4 到 1/6；
• 电容会漏电，每 64 毫秒 必须刷新一次；
• 但密度优势压倒一切。

随后原文提到：

• 1970 年，英特尔做出第一颗商用 DRAM，原文称其比同等容量磁芯便宜 90% 以上；
• 1974 年，兆比特级 DRAM 价格跌破磁芯；
• 磁芯时代正式终结。

原文还给出长期增长数据：

• 从 1024 位到 2020 年代；
• 一颗 16 级别 DRAM 的容量翻了约 1600 万倍。

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9. 光盘：激光读取带来大容量分发

原文提到 1980 年代光盘：

• 光盘把磁头换成激光；
• CD 表面有微小凹坑；
• 激光照射后，光电二极管根据反射变化恢复数据。

关键数据：

• 一张 CD 约 650 兆；
• 是 1.44 兆软盘的四百多倍。

原文还总结 90 年代电脑的经典存储组合：

• 硬盘跑系统；
• 软盘装小文件；
• 光盘装大型软件和游戏。

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10. Flash 闪存：电子牢房与 U 盘时代

原文提到 1980 年代东芝团队 提出 Flash 原理：

• 原文称东芝的“传钢富士雄”团队提出 NOR 和 NAND Flash 原理；
• 原理像“电子牢房”：
  • 用高电压和隧穿效应把电子关进绝缘层；
  • 断电后电子跑不掉；
  • 读取时通过判断阈值电压来识别数据。

原文还提到专利与商业结果：

• 发明者把专利给了东芝；
• 拿到几百万美元奖金；
• 2000 年代左右起诉东芝，获赔 8700 万美元；
• 但其发明的技术如今已是 四五千亿美元规模 的全球市场。

U 盘部分，原文提到中国企业朗科：

• 深圳朗科的邓国顺和陈晓华于 1999 年 申请核心专利；
• 原文称这是极少数在国际上收到多数大厂授权费的中国科技企业专利；
• U 盘终结了软盘时代。

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11. Flash 撞墙：平面微缩走到物理极限

原文指出，Flash 的底层物理从 1987 年到现在基本没变，但在 2010 年左右撞墙：

• 平面 Flash 制程缩到 15 纳米以下 后；
• 两个浮栅单元之间的电磁干扰变大；
• 绝缘层只剩下几个原子厚；
• 电子会乱串；
• 数据放几周后可能紊乱，甚至清零。

原文结论是：

继续做小的话，物理上堵死了。

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12. 三星的转向：不继续做小，而是立起来堆

原文提到 2013 年三星 换思路：

• 不再把单元继续做小；
• 而是把存储单元立起来，往上层堆。

原文描述为：

• 第一代像居民楼一样叠起来；
• 打一个从顶到底的大孔作为通道或通电通道；
• 到 2024 年层数突破 300 层；
• 并继续向 400 层推进。

原文还提到工艺难度：

• 打穿三百多层薄膜的深孔，直径不到头发的 1%；
• 每层对准精度达到 ±2 纳米。

效果上，原文举例：

• 手机里的 256 级存储可以装下 2006 年当时市场上最大硬盘十倍量；
• 但物理体积不到后者的 1%。

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13. AI 时代：HBM 成为最卡脖子的存储技术

原文提出：

这一轮的 AI 最卡脖子的是什么？就是 HBM 高带宽内存。

原文给出的关键信息包括：

• HBM 通过多层 DRAM 堆叠实现；
• 每层通过几千个微通孔互联；
• 单颗带宽显著提升；
• 英伟达每片 H100 / B200 都配置多颗 HBM；
• 原文称 HBM 行业估计，英伟达一家可能买到全球 HBM 产能的 60% 到 70%。

这部分说明：AI 时代的存储瓶颈不只是容量，而是 高带宽、堆叠、互联和产能供给。

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14. 下一代存储方向：相变、玻璃、DNA

原文最后列举了实验室中的新方向。

方向一：相变存储器 + 模拟存内计算

原文提到 IBM Research：

• 正在用相变存储器做模拟存内计算；
• 材料在晶态和非晶态之间切换；
• 不同电阻可以保存神经网络权重；
• 当电流穿过阵列时，可以顺便完成矩阵乘法；
• 原文称矩阵乘法是 AI 中大量应用的计算方式。

方向二：玻璃存储

原文提到微软团队：

• 用飞秒激光在玻璃内部写入三维微小结构；
• 2026 年研究扩展到硼硅玻璃；
• 原文称实验指向至少 “1 万元” 级别的保存潜力。

该方向主要指向 超长期数据保存。

方向三：DNA 存储

原文提到帝国理工、哈佛、上海交大等团队：

• 把 0 和 1 翻译成 A、T、C、G 排列；
• 合成 DNA 来保存数据；
• 读取时通过测序还原。

原文同时指出其限制：

• 密度可以提高；
• 静置几乎不耗电；
• 但写入太贵；
• 读取太慢；
• 离取代 SSD 还非常远。

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💡 核心洞察

1. “缺存储”不是单纯缺容量，而是存储速度、成本、可靠性跟不上计算需求

原文反复强调“机器等不起存储”：

• 真空管计算机算得快，但纸卡喂不饱；
• 机器会算，但记忆跟不上；
• 磁芯可靠性有基础，但人工穿线成本太高；
• Flash 能普及，但物理微缩撞墙；
• AI 时代则进一步变成高带宽内存的瓶颈。

因此，原文的核心判断不是“存储容量永远不够”，而是：

每一代计算系统都会被上一代存储拖住。

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2. 存储技术演进不是线性替代，而是多路径并存

原文中多次出现“旧技术没有消失”的现象：

• 磁带输掉系统盘，但仍在数据中心使用；
• 硬盘、软盘、光盘曾在 90 年代形成组合；
• Flash 普及后，U 盘终结软盘，但硬盘、闪存、云存储等仍各自存在；
• 未来也不是某一种技术通吃，而是相变、玻璃、DNA 等分别服务不同目标。

这说明存储技术演进更像是按场景分工：

• 磁带强调便宜和长期静置；
• 硬盘强调直接定位和商业效率；
• 软盘强调便携；
• DRAM 强调速度；
• Flash 强调断电保存和便携；
• HBM 强调 AI 所需的高带宽；
• 玻璃和 DNA 强调长期或高密度保存。

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3. 物理极限会逼迫存储从“平面缩小”走向“结构创新”

原文关于 Flash 的段落非常关键：

• 平面 Flash 缩小到 15 纳米以下后，电子干扰、绝缘层变薄、数据紊乱等问题出现；
• 继续缩小在物理上被堵死；
• 三星转而采用垂直堆叠，从平面微缩转向立体堆叠。

这揭示了一个重要规律：

当材料物理极限阻挡了继续缩小，存储创新就会从“做得更小”转向“堆得更高、连得更快、结构更复杂”。

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4. AI 时代存储瓶颈从“能不能存下”转向“能不能快速喂给计算”

原文对 HBM 的描述说明，AI 对存储的要求已经发生变化：

• 不只是容量大；
• 而是要高带宽；
• 不只是单芯片性能；
• 而是多层堆叠、微通孔互联、封装和产能能力；
• 不只是技术问题；
• 还涉及全球产能分配，例如原文提到英伟达可能占全球 HBM 产能的 60% 到 70%。

因此，AI 时代的“缺存储”更接近于：

缺的是能把海量数据高速供给给计算单元的存储系统。

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5. 未来存储的竞争点可能从“容量”扩展到“计算方式”和“保存时间”

原文最后提出的三个方向，分别对应不同存储目标：

方向	原文提及特点	主要解决的问题
相变存储器	材料晶态/非晶态切换，电阻不同，可保存神经网络权重，电流通过时可完成矩阵乘法	存储与计算融合，服务 AI 计算
玻璃存储	飞秒激光在玻璃内部写三维结构，研究扩展到硼硅玻璃，指向超长期保存	数据长期保存
DNA 存储	用 ATCG 编码 0/1，密度提高，静置几乎不耗电，但写入贵、读取慢	高密度、长期、低能耗保存

这说明未来存储格局可能不是单纯比拼容量，而是围绕三个新维度展开：

1. 是否足够快：服务 AI 和高性能计算；
2. 是否足够久：服务长期归档；
3. 是否足够密且低能耗：服务海量冷数据保存。

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总结一句话

原文真正想表达的核心是：

过去130年的存储史，不是简单的容量增长史，而是计算系统不断被存储拖住、又不断通过新介质和新结构突破瓶颈的历史。到了 AI 时代，瓶颈进一步从“存得下”转向“喂得快”。

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🎙️ 语音转写原文

过去的130年，人类其实一直在缺存储。啊，人类是怎么从纸上打洞一步步走到今天？一块指甲盖大小的芯片能存下人类全部的出版物材料上面。从纸到铁到硅，每一次存不下的背后到底发生了什么？啊，今天的AI又被什么存储技术卡住了脖子，科学家们又在实验室里面憋什么新的大招来改变现在的存储格局。今天就给大家来分析分析。早在一百多年前，1890年啊，美国政府慌了。因为就在1880年10年前，人口的普查全靠人算算了八年时间才算出来。到了1890年，人口已经超过了六千多万。按照这个速度，那么下次普查开始的时候，这次还没有算完啊，一个叫霍勒里斯的年轻人搞了一套机电制表系统，普查员登门填表啊，文员就把年龄、性别、出生地转录成卡片上的一个孔。卡片就放到机器里面压下手柄，那么金属针呢就穿过孔洞接触到水银槽，那么电路就接通了，那么电磁计数器就跳一个六周算完了全美的普查，但他真正改变世界的是第一次把一个人变成一张机器。可读的数据记录。啊，他的公司后来合并成为cdr R啊，1924年改名为著名的I bm好达工卡，打开了这个存储的局面。但是1940年代左右，真空管计算机每秒能算几千次，那么纸卡就喂不饱它的数据了。内存必须是电子化了，工程师试图把电视的显像管当成内存，啊，电子数打在屏幕上面留有电荷，那外面的感应板呢就去读变化，叫微电母斯管。快是快了，但是容易受干扰，被不停的刷新。啊，机器已经会算的很好了，但是记忆还是跟不上。1951年华裔科学家王安找到了解法，几十万颗芝麻大小的铁氧磁环啊穿在铜线的网格上面啊，两种磁化的方向呢就是一和0。他的先后读的专利，后来50万美元卖给了ibm啊，自己创业做了王安电脑。80年代全球最知名的华人科技公司之一。但是磁芯是要靠人工去穿线的啊，一个工人显微镜底下穿一整天，一块板子上面2000颗磁环容量一大成本肯定就爆棚了。存储就此分成两条路径，一条去追更大的容量啊，一条去追更快的速度。追容量的第一条路就是磁带。1952年的埃b m 726啊，一盘卷带存约200万位的十进制的数字。问题是只能顺序去找，你想要读到最后得把啊前面倒腾过来，那么磁带后来呢输掉了系统盘，但是没有消失啊，因为今天的数据中心里面其实还在用，因为它便宜啊，静止不耗电，还能物理的拔掉。真正改变商业的是硬盘。1956年埃bm的run back 50张旋转的盘面啊图磁性的材料磁头呢移动去找数据，第一次不用倒带就能直接定位到某条库存或者是银行账户，那么容量只有3.75兆币不到。今天你发了一张朋友圈的照片的大小，但是机器却重超过一吨啊，月租金是3200美元，是当时的3200美元啊，就这市场还抢得足，因为啊查一条记录从几分钟缩到了1.4秒，效率翻了将近200倍。另外一个存储就是软盘，啊，它经历了三次瘦身，ibm呢先推出了8英寸，1976年啊是另外一家公司推出了5.25英寸，到1980年索尼推出了带硬壳版的3.5英寸。1.44兆币成了90年代电脑的标配啊，我当年学计算机就用过这个软盘，1.44兆的软件和个人文件就第一次装进了口袋里面啊。好，那内存和硬盘都有了，但是计算机要真正起飞，那么内存必须要半导体化。此芯的致命商不是速度，是手工穿线特别慢，对吧？还耗成本。那么1966年呢，埃bm的一个工程师教了一个极简的方案，就是一个晶体管里面加一个电容，电容有电就是一啊，没电就是零。单元面积里面只有10M的4分之1到6分之1，那么电容呢会漏电，每64毫秒必须刷新一次，但是密度优势点碎一切。1970年英特尔干出了第一颗商用的M1024，比同等容量的磁芯便宜90%以上。啊，1974年美比特的derm的价格跌破了磁芯，磁芯时代正式终结。从1024位到2020年代啊，一颗16级别的迪M那50点容量翻了约1600万倍。1980年代光盘把磁头换成了激光，cd的表面啊有微小的凹空。那么激光装上去过后呢，光电二极管根据反射变化啊恢复数据，一张cd约650兆，比啊是1.44兆软盘的四百多倍。90年代的电脑形成了经典的组合，就是硬盘跑系统，软盘呢去装一些小文件，光盘装大型的软件和游戏。啊，当年的系统盘和游戏都是装在光盘里面的。接下来就轮到了弗莱闪存了。1980年代啊，东芝的传钢富士雄团队提出了no和net flash原理呢就像电子牢房，用高电压和碎穿效应把电子关到绝缘复山里面去，那么断电过后呢，电子就跑不掉了。读取的时候不用放电，因为测进离管啊需要多大的电压导通就能判断到底存了什么。船钢呢就把专利给了东芝啊，拿了几百万美元的奖金。2000年代左右起诉东芝获赔了8700万美元，但他发明的东西现在已经是四五千亿美元规模的全球市场了。Flash的成本降了，那怎么塞进到口袋的啊随身带呢？深圳的朗科啊，邓国顺和陈晓华1999年申请了核心专利，就是中国科技企业和极少数在国际上收到了多数大厂授权费的专利。U盘终结了软盘时代。Fl兰奇的底层物理啊是从1987年啊到现在基本上都没变过。但是2010年左右撞了墙了，物理上撞了墙了，平面的led的制程缩到了15纳米以下，两个辐山单元的电磁干扰大到了数据根本保住全层只剩下几个原子后了，那么电子就乱串了。那么数据呢放几周过后可能会紊乱了啊，自然就清零了。继续做小的话，物理上堵死了。三星2013年换了一个思路，不是把单元继续做小，而是把它立起来往上去堆。第一代二十4层像居民楼一样把它叠起来，最后打一个从顶啊直通到底的巨大的孔来做通道啊，通信或者是通电。到2024年层数突破了300层啊，再往400层去走，那个打穿三百多层薄膜的深孔啊，直径不到头发的1%，每层对准精度啊正-2纳米。你的手机里面256季B的存储能装下2006年当时市场上最大硬盘十倍的量，但是物理体积却不到后者的1%。这一轮的AI最卡脖子的是什么？就是hbm高带宽内存，8到12寸的M堆叠起来啊，每层几千个未通孔的互联啊，单颗的带宽已经来到了1.2米，每秒是低点5的，接近二十多倍。英伟达每片啊H 100啊B200都贴6到8克。H B M行业估计英伟达一家可能就买到了全球H bm产能60%到70%。那么下一代的存储到底现在研究什么呢？Ibm的research正在用相变存储器做模拟存类，计算材料在静态和非静态之间进行切换。啊，电阻不同就能保存神经网络的权重。那么电流穿过这个阵列的时候呢，顺便就完成了矩阵乘法啊，矩阵乘法就AI里面大量要应用应用的一种计算方式。另外两条不同的路径呢是为了让数据保存的更久远。微软一个团队正在用飞秒的激光在玻璃内部去写入三维微小的结构，2026年研究扩展到硼硅玻璃了啊，实验呢指向至少1万元的保存的潜力。帝国理工、哈佛、上海交大等团队在研究dna的存储啊，把零和一翻译成atc g排列啊，合成成dna去保存。读取的测序呢就还原那么密度的提高，静置几乎不耗电，但是写入太贵了啊，读取太慢了，呃，离取代ssd还非常远。回头看这130点啊，人类通过孔洞、声波、电荷磁化方向、激光反射基体管啊，还有材料的电阻，甚至于生命分子来保存信息。真正推动存储升级的从来就不是容量不够，而是这一代的机器已经等不起这一代的存储了。啊，计算机史表面上是一部啊计算史，其实本质上是永远缺存储的历史。关注我，带你看懂技术底层和产业顶层。