Hot Chips大会上，三星与SK海力士都把HBM竞争重心指向系统协同设计，但路线明显分化。三星提出三阶段路线图，试图把基础芯片从被动通道变成主动计算部分，并以zHBM为终点；SK海力士则围绕12层、16层及更高堆叠推进量产、验证与混合键合研发，同时用iHBM处理热点与热阻问题。美光则把焦点放在AI“内存墙”扩大、HBM封装复杂度和可靠性成本上。

美光在 Hot Chips 2026 表示，AI 加速器运算性能每两年约提升 3 倍，但 HBM 频宽同期增长不到 2 倍，计算与存储之间的缺口仍在扩大。该公司称，HBM 已成为连接计算单元与内存的关键桥梁，但也带来更高的硅成本、散热与可靠性压力。美光认为，破解内存墙的方向是打破计算与内存边界，转向 SiP、光学互连与更先进封装。

高毅资产披露截至二季度末的美股持仓后，其调仓方向引发关注。数据显示，高毅当季共持有 19 只美股标的，持仓总市值约 9.79 亿美元，其中将台积电加仓至第一大重仓股，并明显增持 BOSS直聘、携程、美光和闪迪。与此同时，高毅、景林资产和东方港湾均对英伟达进行了不同程度减持。文章认为，这一变化对应的并非对 AI 趋势的否定，而是机构在 AI 产业链内将仓位转向产能与盈利兑现更容易验证的环节。

IOSG 在一篇关于存储赛道的长文中指出，AI 时代推动资本重新定价存储，核心逻辑已从传统容量生意转向热数据效率。文章将 AI 存储拆分为 HBM、DRAM 与 CXL、企业级 SSD、HDD 及存储软件栈等层级，并称去中心化存储更适合公共数据集存证、AI 训练数据溯源与长期冷记忆归档。文中同时比较了 Filecoin 与 Arweave 的不同路径，并梳理了去中心化存储在产品化、检索体验、企业服务与 Token 激励上的现实挑战。

FMS 2026 于 8 月 4 日至 6 日在美国圣克拉拉举行，SK 海力士、三星和铠侠围绕 AI 系统中的存储瓶颈分别给出不同方案。SK 海力士与闪迪通过 OCP 发布 HBF 首个标准规格，三星展示 400 层以上 BV-NAND 并预览 zHBM 与 zNAND-O，铠侠则将直接冷板液冷引入企业级 SSD。报道还提到，三星 HBM 月产能计划从约 17 万片晶圆提升至约 25 万片，目标在 2026 年底实现。

PANews文章称，2026年8月4日存储行业出现两项关键进展：SK海力士与闪迪在FMS 2026发布高带宽闪存HBF首个标准规范，英伟达则被曝正评估下调Rubin Ultra的HBM配置。文章认为，AI基础设施的核心瓶颈正从单卡内部内存带宽，转向机架与芯粒层面的互联，光电互联、先进封装、HBM、HBF与CXL的价值排序也随之调整。

英伟达以200亿美元收购AI芯片新锐Groq，获得其LPU技术。此举消除竞争对手并强化AI硬件主导地位，对加密货币与AI交叉领域产生深远影响，可能改变算力成本与市场格局。