据澎湃新闻等报道，英伟达已开发出最新改良版系列芯片——HGXH20、L20PCle和L2PCle。

据行业分析师预计， HGX H20芯片和L20 PCIe GPU预计将于2023年12月推出，而L2 PCIe加速器将于2024年1月推出。

而值得注意的是，虽然算力上与A100有明显差距，但新款算力芯片H20 GPU拥有96GB HBM3内存，内存带宽为4.0 TB/s，这比“全球”H100的3.6 TB/s带宽更高，弥补了算力上的缺陷。

华泰证券表示，AI带动的算力需求快速增长需要存储芯片进行容量与带宽上的配套， GDDR方案带宽迭代速度已难以满足，而带宽更高的HBM方案有望加速增长，预计HBM将在24/25年后成为市场主流。

什么是HBM？

HBM叫高带宽存储器，是AMD和SKHynix联合推出的基于3D堆叠技术的同步动态随机存取存储器（SDRAM），适用于高带宽需求的应用场合，应用于高性能GPU、网络交换及转发设备（如路由器、交换器）、高性能数据中心AI ASIC和FPGA，以及一些超级计算机处理器中。

湘财证券指出，HBM的诞生主要是为了解决“内存墙”和“功耗墙”的问题。

在一些特殊使用场景中（尤其是AI计算领域），处理器经常需要等待内存的数据回传，超高的延时严重拖慢了运算设备整体的运行效率，内存带宽逐渐成为限制计算机发展的关键，HBM通过立体堆叠技术制造完成，这些堆叠的芯片通过称为“中介层(Interposer)”的超快速互联方式，连接至GPU，实现了普通存储8.5倍的带宽，有效解决了内存墙问题

其次，大规模的数据传输需要CPU与存储器通过数据总线进行频繁的数据交换，传输过程消耗的功耗要比计算本身的功耗更大，带来了成本问题，数据中心运营成本中电力成本占到56.70%，而电力成本中67.29%来自于IT负荷，HBM的低功耗优势有利于降低数据中心能源成本。

巨头加码HBM资本开支

目前，多家厂商竞相训练大模型，催生了大量需求。

据金融时报的报道，2023年英伟达将出货55万片H100，2024年将出货150-200万片H100，Omdia预测2023年和2024年的HBM需求量将同比增长100%以上。2025年以后，在AI训练需求和AI推理需求的推动下，HBM的需求将继续快速增长，SK海力士公司预测，在2027年之前，HBM市场将以82%的复合增长率保持增长。

在此背景下，三星、美光、海力士三巨头悉数加码HBM的资本开支。

据韩国The Elec报道，三星电子和SK海力士两家公司加速推进12层HBM内存量产。HBM堆叠的层数越多，处理数据的能力就越强，目前主流HBM堆叠8层，而下一代12层也即将开始量产。

另据集邦半导体报道，三星计划在天安厂建立一条新封装线，用于大规模生产HBM，该公司已花费105亿韩元购买上述建筑和设备等，预计追加投资7000亿-1万亿韩元。

美光方面，首席执行官Sanjay Mehrotra稍早前透露，公司HBM3E目前正在进行英伟达认证，计划于2024年初开始大量出货。首批HBM3E采用8-Hi设计，提供24GB容量和超过1.2TB/s频宽。公司计划于2024年推出超大容量36GB 12-Hi HBM3E堆叠。此前美光曾透露，预计2024年新的HBM将带来数亿美元的收入。

国产厂商发力上游材料领域

HBM产业链主要由IP、上游材料、晶粒设计制造、晶片制造、封装与测试等五大环节組成，国内厂商则主要处于上游材料领域。

民生证券指出，材料端来看，每个HBM封装内部都堆叠了多层DRAMDie，各层DRAMDie之间以硅通孔（TSV）和微凸块（microbump）连接，最后连接到下层的HBM控制器的逻辑die。因此HBM的独特性主要体现在堆叠与互联上。

对于制造材料，HBM核心之一在于堆叠，HBM3更是实现了12层核心Die的堆叠，多层堆叠对于制造材料尤其是前驱体的用量成倍提升；

对于封装材料，HBM将带动TSV和晶圆级封装需求增长，而且对封装高度、散热性能提出更高要求。

 

 

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