就在美光（Micron）剛剛駁斥“HBM4被擱置”的傳聞后，另一家存儲巨頭三星（Samsung）隨即宣布已啟動HBM4的量產，并開始出貨首批商用產品，在這一關鍵市場中取得先發優勢。根據其新聞稿，三星利用先進的第六代10納米級（1c）DRAM工藝和4納米邏輯芯片制程，從一開始就實現了高良率與峰值性能，無需任何重新設計。值得注意的是，三星強調其HBM4可穩定提供11.7 Gbps的數據傳輸速率，比目前行業主流的8 Gbps標準快約46%。這也比上一代HBM3E（最高9.6 Gbps）提升了1.22倍。此外，公
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三星 HBM
隨著英偉達（NVIDIA）計劃于2026年3月中旬在GTC大會上推出下一代AI加速器“Vera Rubin”，三星與SK海力士在HBM4（第四代高帶寬內存）領域的競爭正引發市場高度關注。據韓聯社（Yonhap News）和《韓國經濟新聞》（Hankyung）報道，三星有望成為全球首家在農歷新年后實現HBM4量產并出貨的廠商，但其初期市場份額預計僅在25%左右。《韓國經濟新聞》援引業內人士消息稱，英偉達已于2025年底初步分配了HBM4的采購份額：SK海力士獲得最大份額，約為55%；三星位居第二，占比約25
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三星用于人工智能加速器的 HBM3 與 HBM3E 芯片此前均存在性能問題。為獲得英偉達的認證許可，三星去年不得不對其 HBM3E 芯片進行重新設計。即便如此，這些經過改版的 HBM3E 芯片也僅用于英偉達在中國市場銷售的部分特定人工智能加速器產品中。而如今三星的市場地位得到顯著鞏固，其研發的 HBM4 芯片據悉已接近通過英偉達的認證。三星 HBM4 芯片即將完成英偉達的認證流程，預計于 2026 年 2 月啟動量產。該款芯片已于 2025 年 9 月送交英偉達，目前已進入最終的質量驗證階段。一旦量產啟動
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據韓國媒體報道，三星半導體正推進一項針對高帶寬內存（HBM）的全新 2
納米工藝項目，計劃為不同客戶需求開發定制化 HBM 邏輯芯片。 報道引述業內人士稱，盡管具體客戶名單尚未披露，但三星 HBM
開發團隊已經著手為下一代產品預研使用“先進至 2 納米”的晶圓代工制程，為未來數代 HBM 解決方案奠定基礎。目前尚不清楚該計劃最終將采用三星自家代工體系中的 SF2 還是 SF2P 等 2 納米節點?，F有信息顯示，三星的第六代
HBM 產品線（HBM4）預計將基于 4 納米制程，外界普遍推測來自
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三星 2 納米 HBM 邏輯芯片
三星正在加大對定制HBM邏輯芯片的開發力度。據ZDNet報道，消息人士稱公司正在設計用于定制HBM的邏輯芯片，采用先進的代工工藝節點如2nm。報道補充說，三星電子此前已將4nm工藝應用于HBM4（第六代HBM）所用的邏輯芯片，該芯片將于今年進入商業生產。報告解釋說，隨著 HBM 技術的進步，邏輯芯片的設計和制造方法也相應演進。自計劃于2026年量產的HBM4起，邏輯芯片采用代工工藝制造，而非傳統的DRAM工藝，體現了代工制造的性能和能效優勢。關于三星電子，報告稱該公司采用了4納米工藝制造HBM4邏輯芯片。
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三星 HBM
當HBM疊上GPU，散熱難題如何成為算力突破的 “攔路虎”？
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HBM
深入了解AMD或英偉達最先進的AI產品包裝，你會發現一個熟悉的布局：GPU兩側被高帶寬內存（HBM）覆蓋，這是市面上最先進的內存芯片。這些內存芯片盡可能靠近它們所服務的計算芯片，以減少人工智能計算中最大的瓶頸——將數十億比特每秒從內存轉化為邏輯時的能量和延遲。但如果你能通過將 HBM 疊加在 GPU 上，讓計算和內存更加緊密結合呢？Imec最近利用先進的熱仿真探討了這一情景，答案在2025年12月的IEEE國際電子器件會議（IEDM）上給出，頗為嚴峻。3D疊加會使GPU內部的工作溫度翻倍，使其無法使用。但
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Imec GPU HBM 封裝
在存儲行業深陷人工智能（AI）驅動的繁榮浪潮之際，各大存儲廠商正一致將戰略重心轉向具備高帶寬、大容量、低功耗特性的 AI 導向型存儲解決方案。隨著高帶寬內存（HBM）的需求持續激增，部分廠商 2026 年的 HBM 產能已被完全預訂一空，這一趨勢將使 HBM 相關設備供應商直接受益。由于 HBM 采用多層堆疊式 DRAM 架構，其堆疊層數會隨性能需求不斷增加。這一特點導致芯片間互連工藝更趨復雜，同時顯著增加了所需的加工步驟。除國際設備巨頭外，中國設備供應商也在積極布局 HBM 設備領域，產品覆蓋刻蝕、沉積
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HBM 刻蝕設備
HBM（高帶寬內存）作為當前 AI 加速器 GPU 的核心配置，憑借垂直堆疊的薄 DRAM 芯片結構，以超高數據帶寬為 AI 訓練與推理提供了關鍵支撐，成為 AI 算力爆發的重要基石。然而，HBM 存在兩大顯著短板：一是成本居高不下，其價格較普通 DDR 內存高出一個數量級；二是容量增長受限，受限于 DRAM 內存密度縮放的技術瓶頸，即便如英偉達 Blackwell GPU 搭載 8 個 24GB HBM3e 芯片堆棧（總容量 192GB），也難以滿足模型規模爆炸式增長、上下文長度拓展及 AI
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隨著人工智能基礎設施的逐步擴充，內存供應緊張，價格飆升?！渡虡I時報》援引行業專家的話，預測云高速內存消耗到2026年可能達到3艾字節（EB）。值得注意的是，考慮到高速內存如HBM和GDDR7的“等效晶圓使用量”，報告警告稱人工智能實際上可能占全球DRAM供應近20%。報告指出，3EB預計將由三個關鍵組成部分驅動。首先，跨主要平臺——谷歌（Gemini）、AWS（Bedrock）和OpenAI（ChatGPT）——的核心推理工作負載預計實時內存需求將達到約750PB。考慮到實際部署所需的冗余和安全裕度，這一
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這項耗資5200萬美元的開發項目目標是在本世紀末前完成批量生產。 軟銀將向Saimemory出資2000萬美元。富士通和日本理研國立研究院將出資700萬美元。日本政府預計還將補貼部分費用。Saimemory旨在開發存儲容量為HBM的2到3倍，且功耗減半且價格相當或更低的內存。它將使用英特爾和東京大學的知識產權和專利。新興電氣工業和Powerchip半導體負責制造和原型制作。英特爾將提供由DARPA資助開發的堆疊技術。Saimemory的方法是利用新穎的互聯技術堆疊標準DRAM芯片。另一家采用相同
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富士通 軟銀 英特爾 Saimemory HBM 替代方案
近期，關于華為自研存儲單元HMC（Hybrid Memory Cube，混合內存立方體）的討論也在升溫，但需要明確的是HMC并非傳統意義上的HBM替代方案。華為在存儲芯片領域已推出多款自研產品，覆蓋高帶寬內存、固態存儲及AI存儲等方向，旨在提升算力效率并降低對外依賴。?HBM和HMC兩類方案的區別從技術實現上看，HBM依賴中介層實現超寬位寬和極高帶寬密度，帶寬可達1024-bit甚至更高，但封裝復雜、成本高。相較之下，HMC則通過ABF載板實現直接互聯，取消中介層，結構更簡潔、延遲更低，但帶寬能力通常弱于
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谷歌的TPU作為NVIDIA的有力替代方案正逐漸獲得關注，三星也成為ASIC趨勢的受益者。據《朝鮮商務》報道，三星電子正在向全球最大的ASIC設計公司博通供應HBM，其第六代HBM（HBM4）據報道已在測試中超過博通的初始性能目標。報告中引用的消息人士指出，三星的HBM4預計將在2026年全面供應，在博通的評估中表現優于其早期的性能目標。繼此前幾年落后于SK海力士后，三星試圖通過增強DRAM和邏輯芯片技術來區分其HBM4產品。報告補充稱，迄今為止，半導體行業總體上給予了積極評價。報告指出，三星目前通過博通
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各大存儲器企業正專注于1c DRAM量產的新投資和轉換投資。主要內存公司正在加快對 1c（第 6 代 10nm 級）DRAM 的投資。三星電子從今年上半年開始建設量產線，據報道，SK海力士正在討論其近期轉型投資的具體計劃。美光本月還獲得了日本政府的補貼，用于其新的 1c DRAM 設施。1c DRAM是各大內存公司計劃在今年下半年量產的下一代DRAM。三星電子已決定在其 HBM1（第 4 代高帶寬內存）中主動采用 6c DRAM。SK海力士和美光計劃在包括服務器在內的通用DRAM中使用1c DRAM。三星
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