​AI国力战争：GPU是明线，HBM是暗线

AI国力战争：GPU是明线，HBM是暗线

文 | 锦缎

2022 年 6 月，我们率市场之先，提出 "算力即国力" 的观点。时至今日，这个论点已经没有太多的争议。随着英伟达在最新的财报会议中明示，不同的国家都在尝试建立属于自己的 AI 算力，这一暗流下的激烈角逐已经完全走向台前。

在这一场国家级、企业巨头之间的竞争中，站在最前排的就是大模型和大模型的算力发动机 GPU。

但在更为隐秘的战场，HBM（高带宽内存）显然是基本被忽视的关键一环。

大模型和 GPU 是明战，HBM 则是暗战

如果因循最基本的原则，从 AI 算力出发，我们知道制约单芯片能力的最大瓶颈有三个，分别是：GPU、先进制程（含 CoWoS 先进封装），以及 HBM。

其中 GPU 和先进制程是一体两面的关系，优秀 GPU 企业如英伟达设计出来 GPU 之后，还需要利用台积电的先进制程进行制造，再利用台积电、日月光的先进封装技术 CoWoS 进行最后的合封，这一点在 2023 年 CoWoS 产能奇缺的时候，已被市场刨根问底。

而在同一颗 AI 芯片上的显存颗粒模组 HBM，作为与先进制程同等重要的存在，但到的关注显然不够。这一产品基本完全被韩国的海力士和三星垄断，合计占市场份额的 90% 以上，丝毫不比 GPU 和 CoWoS 竞争格局差，而高度垄断，在这逆全球化的背景下，隐含的就是高供应链风险。

HBM 也是 AI 芯片中占比最高的部分，根据外媒的拆解，H100 的成本接近 3000 美元，而其中占比最高的是来自海力士的 HBM，总计达到 2000 美元左右，超过制造和封装，成为成本中最大的单一占比项。

虽然 HBM 非常昂贵，但随着 AI 基础算力需求的大爆发，草根调研显示当前 HBM 仍是一芯难求，海力士和三星 2024 年所有的产能都已经完全被预定，行业的供需失衡可能在 2025 年也仍无法得到有效的缓解。可能强如英伟达，也需要思考自己的 HBM 供应链是否足够安全。

这一重大的产业趋势，自然也被存储芯片大国韩国了如指掌。

经过一段时间的酝酿，2024 年初，韩国企划财政部正式公布了《2023 年税法修正案后续执行规则修正案草案》，将 HBM 等技术指定为国家战略技术，进一步扩大税收支持，在这一法案的支持下，三星电子、SK 海力士等中大型企业可享受高达 30% 至 40% 的减免。

考虑到韩国的大企业所得税一般在 25%，这么大力度的减免，相当于给了韩国的 HBM 产品直接额外赋予了接近 10% 的价格优势。当前韩国的存储芯片企业海力士和三星，在 HBM 产品的产能和技术上，本来就处于断档式领先，即使其他追赶者能够做出来产品，考虑到海力士和三星天然的价格屠夫的历史形象，这将使得追赶者大概率始终陷入技术落后、价格高企的恶性循环中。

当然，韩国目前仍然是小大小闹，还暂时没有将 HBM 出口进行管制，或者进行相关的技术限制。但是翻看最近的历史，我们不得不对此事提起十二分的关注。

如果未来对 HBM 的限制变严格，那么就意味着我国在 AI 算力的三要素—先进制程、GPU 和 HBM —中，将陷入全方位的被动局面。

所以我们才说，上一轮最值得关注 HBM 的时间是十年前它被发明的时候，其次就是现在。

HBM 的昨天、今天和明天

一种特殊类型的存储芯片，可以理解为 DRAM 的 3D 版本

存储芯片是最大的芯片品种。为了满足不同场景的存储要求，又被进一步的分为 SRAM、DRAM、NAND、NOR 等等，其中市场空间最大最为重要的是 DRAM 和 NAND，也就是业内人士常说的大宗品存储，全球的市场空间都是接近 1000 亿美元。

DRAM 对智能设备的运行速度起到与主控芯片一样的决定性作用，对于普通消费者都能接触到的手机为例，主控芯片和内存（即移动端 LPDDR DRAM）就是最重要的两颗芯片。HBM，正是 DRAM 中的一个分支品种，主打高性能。

根据行业协会的定义，DRAM 可以分为三种：1）主要用在电脑、服务器中的标准 DDR，也就是常说的内存条；2）手机和汽车等移动终端领域的 LPDDR 系列；3）用在数据密集型场景的图形类 DDR，HBM 正是在这一分类下。

所以，HBM 是脱胎于普通的 DRAM 的升级产品，基于 3D 堆栈工艺（使用 TSV 技术将多个 DRAM 芯片堆叠起来，在增加带宽的同时，实现芯片间的高速通信和低功耗），可以实现更高的内存带宽和更低的能耗，。

2023 年之前，虽然上述三种 DRAM 产品中，HBM 在传输速度、容量和功耗方面都具备明显的优势，但高于普通 DRAM 数倍的价格，使得对 HBM 需求一直都是名气没输过、销售没赢过的尴尬存在。

图：存储芯片 DRAM 进一步分类，方正证券

但 AI 大模型的出现，使得 HBM 找到完美的应用场景。

众所周知，大模型的智力涌现，依托于 Scaling laws 指导下的大力出奇迹，大模型对数据量和算力有着近乎无上限的需求，而算力的发动机 GPU 和存储池 HBM，意外成为最大的受益者。

传统带宽的标准类 DDR DRAM 和移动类 LPDDR DRAM 显然已经完全无法满足 AI 芯片的需求，而立体堆叠的 HBM，它相对普通的内存带宽可以提升数倍，而功耗反而更低，却完美契合大模型的要求。

所以我们可以看到，在 AI 场景中，英伟达的 GPU 芯片不再是单独售卖：从流程上，英伟达首先设计完 GPU，然后采购海力士的 HBM，最后交由台积电利用 CoWoS 封装技术将 GPU 和 HBM 封装到一张片子上，最终交付给 AI 服务器厂商。最终产品结构正如海力士的宣传材料展示的一样。

可以说，英伟达、台积电、海力士，这三家公司共同构成了全球 AI 算力基座的铁三角。

AI 爆发带来巨大的增长空间

从配角到主角的 HBM，也随着 AI 的爆发也迎来属于自己的广阔舞台。

在 AI 没有爆发之前，市场预测全球 HBM 将平稳增长至一个 100 亿美元的市场。但是随着 2023 年大模型的横空出世，HBM 的市场中枢预测被快速拔高。

根据市场机构测算，2023 年 HBM 市场规模为 40 亿美元，预计 2024 年增长至 150 亿美元，到 2026 年增长至接近 250 亿美元，年复合增速高达 80% 以上。这一测算也与海力士的估算匹配上，2023 年 11 月，海力士 CEO 表示，预计到 2030 年，海力士每年 HBM 出货量将达到 1 亿颗，隐含产值规模将接近 300 亿美元，假设届时海力士市场份额为 50%，则整个市场空间将在 500 亿美元左右。

届时，HBM 将从配角，正式成为存储芯片中最抢眼的主角。

图：全球 HBM 市场规模预测（AI 浪潮之前），方正证券

科技巨头的缩圈游戏

与 AI 算力中的其他要素一样，HBM 是一个科技难度极高的产品，典型特征是重资本投入和高技术含量。

做 HBM，首先就要求芯片企业能做出一流的 DRAM，然后在这个 DRAM 芯粒的基数上做 3D 的堆叠。经过几十年的发展竞争，DRAM 已经有极高的技术门槛，其制程已经微缩到极限，虽然叫法上略有不同，但整体与逻辑芯片差别不大，最先进的 DRAM 都离不开 EUV 光刻机的加持；同时还非常烧钱，投资金额极高，海力士每年资本开支超百亿美元。所以，当前 DRAM 已经基本被韩国三星、海力士以及美国美光所垄断。

而从 DRAM 到 HBM，抛开更高的资本开支不谈，还新增三大工艺难点：分别是 TSV、MR-MUF、混合键合 Hybrid Bonding。比如 TSV 技术，在维持较低的单 I/O 数据速率的情况下大幅提升了位宽进而获得了远优于 GDDR 的总带宽表现。本文不就技术细节进行展开，这一难度就相当从 2D 电影进阶到 3D 电影，完全是另一个维度的竞争。

直接衡量大家技术水平的，简单可以看堆叠层数。根据了解到的最新行业动态：为配套英伟达最新的 H200，2024 年下半年三大存储厂将推出 36GB 版本的 HBM3e 或为 12 层堆叠。

对于追赶者而言，靶子已经固定在那儿，只是难度着实不小。

HBM 背后的国力之争

我们判断，从 2024 年起，HBM 将继 GPU 之后成为各个国家在算力竞争的关键。

毫无疑问，目前韩国海力士和三星遥遥领先。哪怕美国在这个领域也是落后的，他们本土的代表性公司美光科技已奋起直追。而中国国内的大宗存储尚处在追赶状态，所以 HBM 的落后自然也就更多，也更为急迫。

韩国双子星闪耀：海力士的不放弃功不可没

前文提到，HBM 是基于 DRAM 的 3D 形态，而 DRAM 的全球霸主三星却在 HBM 这一细分品类上处于落后状态，而海力士却是垄断者的存在，这得益于公司对 HBM 技术的不离不弃。

早在 10 年前的 2013 年，海力士就首次制造出 HBM，并被行业协会采纳为标准。2015 年，AMD 成为第一个使用 HBM 的客户。但在此之后，HBM 由于价格高昂，下游根本不买单，甚至一度被认为是点错了科技树。

但海力士死磕这个方向，并没有放弃。在 2015-2022 年，虽然并没有什么突出客户，海力士仍然对 HBM 产品进行了多达 3 次技术升级，丝毫不像对待一个边缘产品的待遇。

图：海力士 HBM 产品 roadmap，公司路演资料

最终，凭借着 2023 年至今的 AI 浪潮，海力士的 HBM 一芯难求，从无人问津到一飞冲天，10 年的坚守终于换了回报。在低迷的韩国股市中，海力士股价也一骑绝尘，实现翻倍，成为跟上全球 AI 浪潮的唯一一家韩国公司。

另一方面，内存领域的霸主三星，得益于在 DRAM 上的深厚积累，以及并不落后的技术储备，迅速崛起成为 HBM 排名第二的玩家。

2016 年三星开始大规模量产 HBM。落后于海力士 3 年；而根据公司最新进展，三星已经于 2023 年实现了 HBM3 的量产出货，而将在今年上半年推出 HBM3E，而且规划 2025 年实现 HBM4 的量产。根据这一规划，三星与海力士的差距已经缩小到半年左右，而差距有望于 2025 年被完全消弭。

三星除了有 DRAM 的底气之外，由于 HBM 当中包含部分逻辑芯片的电路，因此三星电子依托于自有的逻辑晶圆厂，确实具备弯道超车的比较优势。而且同为韩国公司，直接挖相关人才也更为容易。

毫无疑问，在 HBM 领域起了个大早的韩国，也丝毫没有放松，还在朝前一路狂奔。

美国独苗苦苦支撑，但犹可追

美国公司在 HBM 的竞赛中落后似乎是命中注定的。由于存储芯片行业周期性极强，资本开支又是无底洞，已经逐渐被美国企业放弃，比如当年的存储芯片龙头英特尔早已完全退出存储芯片市场，转而增加了对韩国的依赖。

好在美国还剩最后的独苗美光科技。在存储这个刺刀见红的嗜血赛道上，它的生存之道是 " 苟住 "。为了避免出现重大损失，美光一直在研发策略上坚持不做首发者，而更倾向于采取跟随战术，这样能够避免高昂的研发投入和可能打水漂的资本开支。

美光开始研发 HBM 的时间相对较晚，现在主流的 HBM3 上，美光的进度较海力士和三星落后半年以上。半年差距看似不大，但在 AI 硬件军备竞赛中，时间就是生命，大家为了保证大模型的领先，都争相上最先进的算力产品，用最新的卡、最大带宽的光模块和最优质的 HBM，因此晚半年推出，就代表着整个市场的错失，所以美光在 HBM 的份额低到只有个位数。

为了实现弯道超车，美光已经开始挖海力士和三星的核心人才，同时开启多代产品的并行研发。公司放卫星的表示，将在 2024 年年底实现 HBM3E 的量产，如果届时完成，将使得其与韩国巨头的技术差距明显缩小。此外，公司规划在 2028 年量产 HBM4E ，将每个堆栈的容量提升到 48GB 至 64GB。

中国突围路在何方？

美国尚存独苗，中国的 HBM 行业尚处 0 到 1 的阶段，要补的课更多。

目前，中国企业在 HBM 产业链上的存在感甚至还要落后于先进制程与 GPU。如果说 GPU 只是人优我差的问题，HBM 则是人有我无的问题。

虽然 A 股已经对 HBM 进行了一轮又一轮的炒作，但不得不承认的客观现实是，国内到现在无法量产 HBM，这成为国内自研 AI 芯片的重大隐忧，因为 GPU 需要和 HBM 利用 CoWoS 工艺封装在一起，国产的 GPU 和 CoWoS 工艺都已经解决了有没有的问题，已经进入量产爆发阶段，而 HBM 还遥遥无期。

不同于境外市场要么押注龙头海力士，要么押注能追赶上的美光，这种简单的选择题。A 股对 HBM 的投资逻辑演化成两条：

国产 HBM 正处于 0 到 1 的突破期；考虑到海外的贸易保护主义抬头，可能靠自己是一条不得不走的路只能靠我们自己。时间就是生命，但由于在 DRAM 领域的落后，一家企业去主导 HBM 的突破显得更加困难。从产业链合力的角度，更有望突破，HBM 显然需要存储厂、晶圆代工厂、封测厂的通力合作。根据最新的产业信息，到 2026 年我国将具备量产 HBM 的能力，但这一速度显然还是有点跟不上日新月异的大模型需求。也就是说，现在，留给 HBM 中国队的时间唯 " 紧迫 " 二字。