2024年存储芯片行业专题报告：HBM算力卡核心组件，国内产业链有望受益

1. 高带宽存储（HBM）算力 GPU 核心硬件

1.1. HBM 是高性能计算卡的核心组件之一

生成式人工智能大模型催生对高性能存储的需求，我们认为 HBM 需 求有望随着智算中心的快速建设而攀升。根据 SK Hynix 官网资料，2021 年 SK Hynix 开发出全球首款第三代 HBM DRAM，并于 2022 年量产。HBM3 是第四代 HBM(High Bandwidth Memory)技术，由多个垂直连接的 DRAM 芯片组合而成，作为高价值产品其主要是提高数据处理速度。HBM3 能够 每秒处理 819GB 的数据，与上一代 HBM2E 相比，速度提高了约 78%。我 们认为，HBM3 将搭载于高性能数据中心，有望适用于提高人工智能生成 相关的机器学习，故其应用标志着高性能存储在数据中心的应用迎来新时 代。

SK Hynix 已为英伟达供应 HBM3，搭配英伟达的 H100 计算卡；并已 开发出 HBM3E，预计将应用于 GH200 计算卡。根据英伟达官网资料显示， H100 GPU 已使用 188GB HBM。根据半导体产业纵横援引 Business Korea 报道，2023 年 6 月，SK Hynix 已收到英伟达的下一代 HBM3E DRAM 样 品请求，英伟达宣布其采用增强型 HBM3E DRAM 应用于新一代加速卡 GH200 GPU。在速度方面，HBM3E 每秒可处理高达 1.15 TB 的数据，相 当于每秒处理 230 多部 5GB 大小的全高清电影。此外，HBM3E 采用先进 质量回流成型底部填充（MR-MUF）尖端技术，散热性能提高了 10%。根据 Sk Hynix 官网报道，公司率先成功量产超高性能用于 AI 的存储器新产品 HBM3E，将在 2024 年 3 月末开始向客户供货。 HBM 市场成长率高，HBM3 和 HBM3E2024 年或将成为市场主流，预 计 2024 年市场规模将达到 25 亿美元。根据电子发烧友网援引 TrendForce 集邦报告，为顺应 AI 加速器芯片需求演进，各原厂计划于 2024 年推出新 产品 HBM3E，预期 HBM3 与 HBM3E 将成为 2024 年市场主流。HBM3E 将 由 24Gb mono die 堆栈，在 8 层(8Hi)的基础下，单颗 HBM3E 容量将提升至24GB。除英伟达外，Google 与 AWS 正着手研发次世代自研 AI 加速芯片， 将采用 HBM3 或 HBM3E。根据财联社援引 TrendForce 报告，从高阶 GPU 搭载的 HBM 来看，英伟达高阶 GPU H100、A100 主要采用 HBM2e、HBM3。 随着英伟达的 A100/H100、AMD 的 MI200/MI300、谷歌自研的 TPU 等需 求逐步提升，预估 2023 年 HBM 需求量将同比增长 58％，2024 年有望再增 长约 30％。根据 Mordor Intelligence 预测，预计 2024 年高带宽内存市场规 模为 25.2 亿美元，到 2029 年将达到 79.5 亿美元，2024-2029 年年复合增长 率为 25.86%。我们认为，随着需求不断扩张，原厂产能持续释放，HBM 产 业有望持续受益。

1.2. 高端芯片国产替代，政策支持算力产业

我们认为，HBM 或存在诸多催化因素，核心逻辑可从以下两方面出发， 一方面是高端芯片国产替代的大趋势，另一方面是在人工智能发展的大背 景下算力芯片需求上涨，各地纷纷出台相关政策支持算力产业，HBM 作为 算力 GPU 的核心组件有望持续受益。 存储芯片国产替代进程加速，HBM 属于高端存储芯片。2023 年 5 月 21 日中国宣布美国芯片制造商美光公司在华销售的产品未通过网络安全 审查。我们认为，从短中期来看，三星、海力士及其他本土存储厂商的产品 可以替代美光的空缺，因此对国内存储供应链影响有限。但从长远来看，信 息供应链安全意义重大，我们认为利好存储芯片国产化，国内存储厂商将同 时受益于供应链国产份额的提升及存储芯片行业的景气周期复苏。 各地相继出台支持算力发展相关政策，带动硬件建设需求；HBM 受益 于算力规模爆发，市场规模增速将高于存储芯片平均水平。2023 年 5 月 30 日，市政府办公厅发布的《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》 提出，高效推动新增算力基础设施建设。加快建设北京人工智能公共算力中 心、北京数字经济算力中心，形成规模化先进算力供给能力，支撑千亿级参数量大模型研发。2023 年 5 月 30 日，上海市发展改革委印发的《上海市加 大力度支持民间投资发展若干政策措施》提出，充分发挥人工智能创新发展 专项等引导作用，支持民营企业广泛参与数据、算力等人工智能基础设施建 设。

1.3. 三因素共振，存储周期回暖、国产推进顺利、消费领域增量

存储板块价格逐渐上升，叠加 AI 算力需求爆发，存储芯片回暖速度高 于预期。存储芯片价格向上拐点初显，或将迎来量价齐升。根据 i Research 援引日经新闻报道，2024 年 1 月指标性产品 DDR4 8Gb 批发价为每个 1.85 美元左右，较 2023 年 12 月上涨 9%，容量较小的 4Gb 产品价格为每个 1.40 美元左右，较前一个月上涨 8%；主要系由于因中国客大陆户接受存储器厂 商的涨价要求，带动在智慧手机、PC、资料中心服务器上用于暂时储存数 据的 DRAM 价格连续三个月上涨。根据科创板日报援引中国台湾经济日报 报道，英特尔新一代消费型笔电平台 Meteor Lake 于 2023 年第四季度问世， 搭载的 DRAM 由目前主流 DDR4 升级为 DDR5；标志 DDR5 时代来临，有 望扭转存储器市况长期低迷。倪光南院士提到，预计到 2025 年，中国数据 产生量将达到 48.6ZB，超越美国成为全球第一大数据产生国。但从人均数 据存储量来看，中国仍有非常大的提升空间。

HBM 与 SiP 系统级封装技术关联密切，受益于国内封装厂在先进封装 领域的技术沉淀，国产 HBM 有望迎来快速放量。根据 SK 海力士官网资 料，高带宽存储器（HBM）是一项先进的高性能技术，它通过使用硅通孔 （TSV）垂直堆叠多个 DRAM，可显著提升数据处理速度。我们认为，封装 技术核心为硅通孔 TSV 以及 RDL 重布线，目前国内部分封测厂商具备此 项技术，或将持续受益。 HBM 应用领域向消费电子延伸速度加快，市场空间较大。我们认为， 在汽车领域随着 ADAS 发展，汽车摄像头数量增加从而致使数据传输量或 将快速增长，摄像头与处理器间需更大带宽，HBM 需求或将提升。在 AR/VR/MR 领域，摄像头、显示器与 GPU 等处理器互传数据，HBM 可助 力提升带宽。我们认为，由于目前 HBM 价格较高，鉴于消费类设备对于价 格具有高敏感性，HBM 使用较少。所以我们认为，未来随着成本端下降， HBM 可提供更多内存解决方案，有望进一步打开消费电子市场。

2. HBM 是新一代 DRAM 技术，显著提升数据处理速度

HBM（High Bandwidth Memory）高带宽存储器，被视作是新一代 DRAM 技术，对比 GDDR5 具备较大优势。我们认为，随着 DRAM 技术升 级迭代，目前 HBM 是 3D DRAM 的主要代表产品。根据 SK Hynix 官网资 料，高带宽存储器（HBM）是一项先进的高性能技术，它通过使用硅通孔（TSV）垂直堆叠多个 DRAM，可显著提升数据处理速度。这一突破性存 储器解决方案采用了先进的封装方法，通过 DRAM 中的数千个微孔将上下 芯片垂直互连。得益于这一封装工艺，HBM 产品的性能有所提高，同时尺 寸有所减小。

HBM 是下一代存储器技术，其为攻克存储器领域面临的关键问题提供 了解决方案。根据 SK 海力士官网资料，在典型的 DRAM 中，每个芯片有 八个 DQ 引脚，也就是数据输入/输出引脚。在组成 DIMM3 模块单元之后， 共有 64 个 DQ 引脚。然而，随着系统对 DRAM 和处理速度等方面的要求 有所提高，数据传输量也在增加。因此我们认为，典型 DRAM 的 DQ 引脚 数量已无法保证数据能够顺利通过，故 HBM 应运而生，并且 HBM 内部的 数据传输路径随着每一代产品的发展而显著增长。

HBM 可在极短距离内通信，实现低功耗、高速的数据传输。根据 SK海力士官网资料，由于采用了系统级封装（SIP）和硅通孔（TSV）技术， 它拥有高达 1024 个 DQ 引脚，但其外形尺寸（指物理面积）却比标准 DRAM 小 10 倍以上。由于传统 DRAM 需要大量空间与 CPU 和 GPU 等处理器通 信，而且它们需要通过引线键合或 PCB 迹线进行连接，因此 DRAM 不可能 对海量数据进行并行处理。相比之下，HBM 产品可以在极短距离内进行通 信，这就需要增加 DQ 路径。这些 HBM 技术显著加快了信号在堆叠 DRAM 之间的传输速度，实现了低功耗、高速的数据传输。

2.1. 多年迭代，HBM3 拥有超过 1TB/s 总带宽

HBM 属于图形 DDR，主要用于高性能应用。根据半导体行业观察报 道，JEDEC 定义了三种主要类型的 DRAM：标准内存的双倍数据速率 (DDRx)；低功耗 DDR (LPDDRx)，主要用于移动或电池供电设备；图形 DDR (GDDRx)，最初是为高速图形应用程序设计的，但也用于其他应用程 序，以及高带宽内存 (HBMx)，主要用于高性能应用，包括 AI 或数据中心。 根据和信息化部电子第五研究所在《高带宽存储器的技术演进和测试挑战》 文中提到，随着集成电路工艺技术的发展，3D 和 2.5D 系统级封装（SiP） 和硅通孔（TSV）技术日益成熟，为研制高带宽、大容量的存储器产品提供 了基础。国际电子元件工业联合会（JEDEC）先后制定了 3 代、多个系列版 本的高带宽存储器（HBM、HBM2、HBM2E、HBM3）标准。

AMD 自 2009 年开始，就着手 HBM 的研发工作，并与 SK Hynix 在内 的众多业界合作伙伴一起完成了 HBM 的最终落地。根据半导体行业观察 援引 AMD 事业群 CTO Joe Macri 表述，显存面临的关键问题就是显存带宽， 其取决于显存的位宽和频率。位宽由 GPU 决定的，太高会严重增大 GPU 芯 片面积和功耗，所以高端显卡一直停留在 384/512 位。同时，GDDR5 的频 率已经超过 7GHz，提升空间较小。另外，GDDR5 都面临着“占地面积” 的问题，即显存颗粒围绕在 GPU 芯片周围已经是固定模式。为解决上述问 题，HBM 应运而生。我们认为， HBM 利用 TSV 技术打造立体堆栈式的显 存颗粒，通过硅中介层让显存连接至 GPU 核心，完成显存位宽和传输速度 的提升。 2013 年，经过多年研发后，AMD 和 SK Hynix 终于推出了 HBM 这项 全新技术，但存在成本过高的问题。根据半导体行业观察报道，HBM1 的工 作频率约为 1600 Mbps，漏极电源电压为 1.2V，芯片密度为 2Gb（4-hi）， 其带宽为 4096bit，远超 GDDR5 的 512bit。除了带宽外，HBM 对 DRAM 能 耗的影响同样重要，同时期的 R9 290X 在 DRAM 上花费了其 250W 额定 功耗的 15-20%，即大约 38-50W 的功耗，算下来 GDDR5 每瓦功耗的带宽 为 10.66GB/秒，而 HBM 每瓦带宽超过 35GB/秒，每瓦能效提高了 3 倍。此 外，由于 GPU 核心和显存封装在了一起，还能一定程度上减轻散热的压力， 原本是一大片的散热区域，浓缩至一小块，散热仅需针对这部分区域，原本 动辄三风扇的设计，可以精简为双风扇甚至是单风扇，变相缩小了显卡的体 积。8GB HBM2 的成本约 150 美元，硅中介层成本约 25 美元，总计 175 美 元，同时期的 8GB GDDR5 仅需 52 美元，在没有考虑封测的情况下，HBM 成本已经是 GDDR 的三倍左右。

2015 年 6 月，AMD 带来 Radeon R9 Fury X 和 R9 Nano，这两张显卡 均采用了代号为“Fiji”的 GPU 核心和 HBM 堆栈式显存。根据超能网报 道，R9 Fury X 搭载 4GB/4096-bit HBM 显存，频率则是 500MHz，带宽高达 512GB/s。Fiji 处理器为 AMD Radeon Fury 显卡提供动力。我们认为，这 为系统集成商采用 HBM 作为高带宽，低功耗产品的内存解决方案提供了一 种新的思路。

2018 年发布的 HBM2 为第二代产品，新增多项增强型功能。根据 SK Hynix，第二代 HBM 产品 HBM2 于 2018 年发布，其中一项关键的改进是 伪通道模式(Pseudo Channel mode)。该模式将一个通道(channel)分为两个单 独的 64 位(bit) I/O 子通道，从而为每个存储器的读写访问提供 128 位预取。 伪通道模式可优化内存访问并降低延迟，从而提高有效带宽。HBM2 的其 他改进包括用于通道的硬修复和软修复的通道重新映射模式以及防过热保 护等。得益于这些新技术以及更高的有效带宽，HBM2 在数据速率(data-rate)方面较 HBM1 具有更高的能效。

2020 年 SK Hynix 发布第三代产品 HBM2E。根据 SK Hynix，其为首 家开始批量生产 HBM2E 的存储器供应商，HBM2E 是 HBM2 的扩展版本。 HBM2E 于 2020 年发布，间隔 HBM2 的发布距离两年。与 HBM2 相比， HBM2E 具有技术更先进、应用范围更广泛、速度更快、容量更大等特点。 通过硅通孔技术垂直堆叠 8 个 16Gb 芯片，HBM2E 的容量为 16Gb，是 HBM2 的两倍。最初发布时，HBM2E 共包含 1024 个数据 I/O（输入/输出），处理 速度达 3.6Gbps，每秒可处理 460GB 的数据，是当时业界最快的存储器解 决方案。此外，HBM2E 的散热性能也比 HBM2 高出 36%。

第四代产品 HBM3 发布于 2021 年，持续保持领先地位。根据 SK Hynix， 其在 2021 年 10 月开发出全球首款 HBM3，持续巩固其市场领先地位。 HBM3 的容量是 HBM2E 的 1.5 倍，由 12 个 DRAM 芯片堆叠成，总封装高度相同，适用于 AI、HPC 等容量密集型应用。与前几代产品相比，HBM3 的一个重要新增功能当属定制设计的 ECC 校验（On Die-Error Correcting Code）功能，可使用预分配的奇偶校验位来检测和纠正接收数据中的错误。 ECC 功能还可以支持 DRAM 自我纠正单元内的数据错误，从而提高设备的 可靠性。HBM3 采用 16 通道架构，运行速度为 6.4Gbps，是 HBM2E 的两 倍，是目前世界上最快的高带宽存储器。

根据 JEDEC，2022 年 1 月 28 日，JEDEC 正式发布了 JESD238 HBM DRAM（HBM3）标准，技术指标较现有的 HBM2 和 HBM2E 标准有巨大的 提升，芯片单个引脚速率达到6.4Gb/s，支持16-Hi堆栈，堆栈容量达到64GB， 为新一代高带宽内存确定了发展方向。

我们认为，HBM 技术发展经历四代，其性能大幅提升，芯片 I/O 速 度和带宽大幅提升。

HBM4 标准即将定稿，堆栈通道数较 HBM3 或将翻倍。根据 Businesswire 报道，行业标准制定组织 JEDEC 固态技术协会表示，HBM4 标 准即将定稿，在更高的带宽、更低的功耗、增加裸晶/堆栈性能之外，还进 一步提高数据处理速率。与 HBM3 相比，HBM4 的设置使每个堆栈的通道 数增加了一倍，并且占用了更大的物理空间。为了支持设备兼容性，该标准 确保如果需要，单个控制器可以同时使用 HBM3 和 HBM4。不同的配置将 需要不同的中介器来适应不同的足迹。HBM4 将指定 24gb 和 32gb 层，并 可选择支持 4 高、8 高、12 高和 16 高的 TSV 堆栈。该委员会已就最高 6.4 Gbps 的速度达成初步协议，并正在讨论更高的频率。

2.2. SK Hynix 和美光并驱争先 HBM3E

2023 年 8 月 21 日 SK Hynix 宣布，公司成功开发出面向 AI 的超高性能 DRAM 新产品 HBM3E1，并开始向客户提供样品进行性能验证。根据 SK Hynix 官网，SK Hynix 将从 2024 年上半年开始投入 HBM3E 量产，以此夯 实在面向 AI 的存储器市场中独一无二的地位。据公司报道， HBM3E 不仅 满足了用于 AI 的存储器必备的速度规格，也在发热控制和客户使用便利性 等所有方面都达到了全球最高水平。此次产品在速度方面，最高每秒可以处 理 1.15TB（太字节）的数据。其相当于在 1 秒内可处理 230 部全高清（FullHD，FHD）级电影（5 千兆字节，5GB）。与此同时，SK Hynix 技术团队在 该产品上采用了 Advanced MR-MUF 最新技术，其散热性能与上一代相比 提高 10%。HBM3E 还具备了向后兼容性（Backward compatibility），因此客 户在基于 HBM3 组成的系统中，无需修改其设计或结构也可以直接采用新 产品。

美光亦发布其 HBM3E 产品，并已经向英伟达等客户交付样品，预估 2024 年会有订单入账。美光的 HBM3E 内存采用八层布局，每个堆栈为 24 GB，采用 1β技术生产，具备出色的性能。美光 HBM3E 与上一代产品相 比，HBM3E 的数据传输速率更快，热响应更强，单片密度提高了 50%。 凭借先进的 CMOS 创新技术和业界领先的 1β 工艺技术，美光 HBM3E 可提供超过 1.2TB/s 的更高内存带宽。每个堆栈内存容量增加了 50%，可 实现更高精度和准确性的训练。HBM3E 增加了内存带宽，提高了系统级性 能，将训练时间缩短了 30%以上。

美光已向英伟达交付 HBM3E 样品，可达 1.2TB/s 速度。根据 IT 之家 报道，美光科技新款 HBM3E 同样可以达到 1.2 TB / s 的速度，而且已经向英伟达等客户交付样品，预估 2024 年会有订单入账。美光表示旗下的 HBM3E 内存在提供和友商相同级别的性能之外，其成本会比其它友商更低。 美光表示 2024 年开始商业出货，目前正在寻求这些产品的认证，以满足英 伟达的要求。

2.3. 核心技术硅通孔（TSV）提升存储系统性能和容量

硅通孔 （Through Silicon Via, 简称 TSV）已经成为一种实现存储设 备容量和带宽扩展的有效基础技术。根据 SK Hynix 官网资料，TSV 是一种 在整个硅晶圆厚度上打孔的技术，从而在芯片正面和背面之间形成数千个 垂直互连。在早期，TSV 技术仅被视为一种用于取代引线键合技术的封装 技术。该技术已经成为一种提升 DRAM 性能和密度的重要手段。如今， DRAM 行业已经成功应用 TSV，以克服容量和带宽扩展方面的限制。3DTSV DRAM 和高带宽存储器（High Bandwidth Memory）为两个主要案例。

HBM 主要用于弥补 SoC 和主存储器之间的带宽缺口。根据 SK Hynix 官网资料，HBM 主要用于弥补片上系统（System on Chip, 简称 SoC）高带 宽需求与主存储器最大带宽供应能力之间的带宽缺口。在 AI 应用中，每个 SoC 的带宽需求可能都会超过几 TB/s，但常规主存储器无法满足这个要求。 具有 3200Mbps DDR4 DIMM 的单个主存储器通道只能提供 25.6GB/s 的带 宽。即使是具有 8 个存储器通道的最先进的 CPU 平台，其速度也只能达到 204.8GB/s。另一方面，围绕单个 SoC 的 4 个 HBM2 堆叠可提供大于 1TB/s 的带宽，因而能够消除它们的带宽差距。根据不同的应用程序，HBM 既可 以单独用作缓存，也可以用作两层存储中的第一层。 HBM 是一种封装存储器，可通过同一封装内的硅中介层与 SoC 集成 在一起。根据 SK Hynix 官网资料，HBM 可以克服传统片外封装存在的数据 I/O 封装引脚限制的最大数量。其中 4 段或 8 段高堆栈 8Gbdie 和 1024 数 据引脚(pin)组成，每个引脚的运行速度为 1.6~2.4Gbps。已经部署在实际产 品中。因此，每个 HBM 堆栈的密度可达更高。

2.4. 机器学习和 PVT 感知优化 HBM

SK Hynix 通过强化学习技术，优化偏移问题，减少 HBM 整个传输路 径的偏移。根据 SK Hynix 官网资料，芯片的尺寸限制了传输路径的增加； 因为增加的不仅是数据传输线路，还有使用每条传输线路的传输/接收电路。 此外，随着传输线路的增加，等量匹配每条传输线路长度和配置的难度加大， 使得运行速度无法提升。传输线路之间的时序差异就是偏移。为了减少偏移， 每条传输线路的总长度和电子元件应采用相似的设计。然而，HBM 有数千 条内部传输线路，逐一匹配几乎是不可能的任务。为此，SK Hynix 引入了 机器学习。强化学习（Reinforcement learning）技术可以在每条传输线路上 附加多余的传输路径，无需工程师手动作业，即可精确地优化偏移问题，由 此减少整个传输路径间的偏移。通过这种方法，偏移从 100 皮秒（100 ps） 缩短至 70 皮秒（70 ps），降幅达 30%。

SK Hynix 采用 PVT 感知时序优化技术来检测 HBM3 中的 PVT 变化， 以找到最佳时序。根据 SK Hynix 官网资料，这项技术可以确定单元电路的 哪一个分级与精确循环的外部时钟输入具有相同的周期，并基于该数据自 动优化主时序裕量电路（timing margin circuit）中的电路配置。随着 PVT 的 变化，时钟时序通常会将时钟移动到一侧，而 PVT 感知时序优化技术可以 在任何情况下让时钟始终保持在中心位置，以此来提高速度。为了增加作为 HBM 关键性能指标的带宽，SK Hynix 正在开发一系列设计技术，包括数据 路径优化、基于机器学习的信号线路优化、PVT 感知时序优化技术等。

3. 市场规模增速快，三大巨头竞争激烈

3.1. 2028 年全球市场规模或达 63.2 亿美元

2023 年，全球 HBM 市场规模约为 20.4 亿美元，2028 年或将达到 63.2 亿美元，复合年增长率约为 25%。根据 Mordor Intelligence 数据，高带宽内 存市场规模估计在 2023 年为 20.4 亿美元，预计到 2028 年将达到 63.2 亿美 元， 2023-2028 年或将以 25.36%的复合年增长率增长。推动高带宽内存 （HBM）市场增长的主要因素包括对高带宽，低功耗和高度可扩展内存的 需求不断增长，人工智能的日益普及以及电子设备小型化的趋势。另外，汽 车和其他应用领域预计将大幅增长。由于自动驾驶汽车和 ADAS 集成等的 兴起，高带宽存储器的应用跨越了汽车行业。汽车行业的进步推动了高性能 内存的采用，这推动了高带宽内存的增长。

北美或将占据 HBM 最大市场份额，中国市场增长迅猛。根据 Mordor Intelligence 报告，HBM 内存在北美的高采用率主要是由于高性能计算 （HPC） 应用的增长，这些应用需要高带宽内存解决方案来实现快速数据 处理。由于人工智能、机器学习和云计算市场的增长，北美的 HPC 需求正 在增长。我们认为 HBM 另一大市场是中国，随着中国智能化、数字化、信 息化技术的的深入发展，各大领域对于高性能储存器产品的需求将持续增 长，加之 HBM 应用领域向智能驾驶、通信设备等领域拓展， HBM 需求量 将保持较高的增速。根据新思界发布的《2023-2027 年高带宽存储器（HBM） 行业市场深度调研及投资前景预测分析报告》显示，预计 2025 年，中国高 带宽存储器（HBM）需求量将超过 100 万颗。

3.2. SK Hynix、三星、美光三足鼎立

从 HBM 市占率来看，SK Hynix 约 50%为第一，三星约 40%为第二， 美光约 10%为第三。根据 TrendForce 集邦咨询研究显示，2022 年三大原厂 HBM 市占率分别为 SK Hynix（SK Hynix）50%、三星（Samsung）约 40%、 美光（Micron）约 10%。此外，高阶深度学习 AI GPU 的规格也刺激 HBM 产品更迭，2023 下半年伴随 NVIDIA H100 与 AMD MI300 的搭载，三大原 厂也已规划相对应规格 HBM3 的量产。因此，在 2023 年将有更多客户导入 HBM3 的预期下，SK Hynix 作为目前唯一量产新世代 HBM3 产品的供应 商，其整体 HBM 市占率可望藉此提升至 53%，而三星、美光则预计陆续在 2023 年底至 2024 年初量产，HBM 市占率分别为 38%及 9%。 根据 AnySilicon 报告，在 HBM 龙头 SK Hynix 供应链合作中，SK Hynix 提供了 HBM 堆栈；eSilicon 是 SoC 的特定应用集成电路（ASIC）供应商， 提供 HBM 物理接口（PHY）和相关服务，同时也是整个 HBM 模块的集成 商。Northwest Logic 为 SoC 提供 HBM 控制器的知识产权（IP）。Avery Design Systems 提供 HBM 验证 IP。Amkor 将 SoC，HBM 堆栈和内嵌器集成到 2.5D 组件中，并对其进行测试，包装和运送到客户处。

我们认为，中国虽有部分公司研究 HBM，但距离自主开发、生产 HBM 还有较大的距离，因此其发展空间较大，并有望受益于算力需求的长期驱 动。我们认为目前中国 HBM 市场主要由三星及 SK Hynix 主导，其凭借的 先进的技术、持续迭代的产品及服务能力占据中国乃至全球主要 HBM 市 场，尤其是 SK Hynix，在 HBM 技术方面居于领先水平，占据较大的市场 份额。总体而言，HBM 属于高技术门槛行业，行业企业极少，预期国内企 业将加快涉足该行业步伐。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）