这是一个非常现实且硬核的问题。答案是：可以 Work around，但会非常痛苦，且性能会打折。
如果 HBM 被禁，确实有几种技术路线可以尝试替代，但没有一种能完美复刻 HBM 的"带宽/功耗/面积"三角平衡。
以下是三种主要的替代方案及其利弊分析：
方案一：3D 堆叠 DRAM (SeDRAM / 3D-IC)
这是目前国内技术路径中最接近 HBM 的方案。其核心思想是：既然买不到 HBM 颗粒，那就自己把普通的 DRAM 晶圆通过混合键合（Hybrid Bonding）直接"贴"在逻辑芯片上，或者堆叠起来。
- 原理：利用 Wafer-on-Wafer (WoW) 或 Die-to-Wafer (D2W) 技术，通过 TSV（硅通孔）实现垂直互连。国内像**长存（YMTC）**的 Xtacking 技术本质上就是这种堆叠。
- 利 (Pros) ：
- 带宽极高：因为是垂直互连，接口密度甚至比 HBM 还高（HBM 还是微凸块，这个是直接铜对铜键合）。
- 延迟极低：甚至比 HBM 还低，因为没有中间的基板（Interposer）。
- 弊 (Cons) ：
- 散热地狱：DRAM 怕热，逻辑芯片（GPU）发热巨大。把它们叠在一起（3D），中间的热散不出去，DRAM 会频繁报错（Refresh 变慢）。
- 良率风险：一个坏点可能导致整颗芯片（GPU+DRAM）报废，成本极高。
- 容量受限：目前很难像 HBM 那样轻松堆叠 8 层、12 层，容量做不大。
方案二：GDDR7 阵列 (人海战术)
这是最成熟、最现实的工程化方案。既然单颗显存带宽不够，那就多铺几颗。
- 原理 ：在 GPU 周围铺满 GDDR7 颗粒。HBM3E 的单颗带宽约 1.2 TB/s，而单颗 GDDR7 约 192 GB/s。
- 算账 ：你需要 6 颗 GDDR7 才能勉强打平 1 颗 HBM3E 的带宽。
- 利 (Pros) ：
- 供应链安全：GDDR7 是标准品，很难完全封锁，且封装不需要 CoWoS 这种高端工艺，普通封装即可。
- 成本低：相比 HBM 的天价，GDDR 便宜太多了。
- 弊 (Cons) ：
- PCB 面积爆炸 ：要达到 H100 的 3.3 TB/s 带宽，你需要铺 18~20 颗 GDDR7。这需要巨大的 PCB 面积，导致计算卡体积巨大。
- 功耗飙升：GDDR7 是为了跑长线设计的，单 bit 功耗远高于 HBM。这会导致整卡功耗可能突破 1000W。
方案三：大容量 SRAM + 分布式计算 (架构创新)
这是像 Graphcore 或 Cerebras 走的路线。既然显存慢，那我就把模型塞进片上缓存（SRAM）里，或者用几千个小芯片互连。
- 原理：抛弃外挂显存，在芯片内部做巨大的 SRAM 池（比如几百 MB），然后通过超高速互连（如私有 SerDes）把几百个芯片连成一个大池子。
- 利 (Pros) ：
- 避开 HBM 限制：完全不需要 HBM。
- 计算效率高：数据就在计算单元旁边，不需要搬运。
- 弊 (Cons) ：
- SRAM 太贵太小：单位面积的 SRAM 容量只有 DRAM 的几十分之一。存不下大模型（LLM）。
- 软件生态难：需要专门的编译器来切分模型，很难兼容现有的 CUDA 生态。
总结与建议
如果 HBM 被禁，短期内最可行的 Workaround 是 "GDDR7 + 芯片互连"：
- 单卡降级：接受单卡带宽下降的事实，用 GDDR7 替代，虽然带宽只有 HBM 的 1/3 ~ 1/2，功耗还高。
- 集群补救 ：大力发展 Scale-out 能力。通过高速 SerDes (以太网/私有协议) 把更多的卡连起来。
- 逻辑：单卡跑得慢，我就用 10 张卡跑别人 1 张卡的工作量。只要互连够快，就能用数量弥补质量。
这也是目前国内很多 AI 芯片厂商（如华为昇腾、寒武纪等）正在努力的方向：既然单点（显存）被卡脖子，那就靠系统（集群互连）来突围。