美光HBM产能预计明年将增加三到四倍，机构持续看好HBM相关产业链公司。

1、美光HBM产能预计明年将增加三到四倍，英伟达也有大消息

据媒体报道，业内人士表示，美光正在研发的下一代HBM在功耗方面比SK海力士和三星电子更具优势。美光的新HBM产品在低功耗性能评估中表现出了优异的成绩。今年年底美光HBM产能为2万片12英寸晶圆。虽然仅为SK海力士和三星电子产能的20%左右，但预计明年将增加三到四倍。美光设定的目标是最早在明年下半年开发第6代HBM（HBM4），并预计在2028年开发第7代HBM4E。

此外，据界面新闻消息，英伟达首席执行官黄仁勋6月4日表示，正在对三星和美光科技的高带宽内存（HBM）进行资格认证。

HBM是AI时代的必需品。HBM解决了传统GDDR遇到的“内存墙”问题，采用了存算一体的近存计算架构，通过中间介质层紧凑快速地连接信号处理器芯片，极大节省了数据传输的时间与耗能，HBM采用堆栈技术较传统GDDR节省较大空间占用。在应对未来云端AI的多用户，高吞吐，低延迟，高密度部署需求，计算单位剧增使I/O瓶颈愈加严重，使用GDDR解决代价成本越来越高，HBM使得带宽不再受制于芯片引脚的互连数量，在一定程度上解决了I/O瓶颈。综合来看，高带宽、低功耗、高效传输等性能使其成为高算力芯片的首选。

2、 AI浪潮之巅：HBM成为存储战略要地

中金公司表示，AI算力追求高性能动态存储，HBM成当前较佳方案。随着数据量越发庞大加之AI芯片的加速发展，冯氏计算架构问题凸显：“存”“算”之间性能失配，使得计算机的计算能力增长遇到瓶颈，虽然多核并行加速技术可以提高算力，但存储带宽的限制仍对计算系统的算力提升产生了制约。GDDR是目前应用较为广泛的显存技术。但在AI计算领域GDDR也难堪重任，于是制造商将目光投向HBM技术。

HBM制造复杂度提升，不同产业链环节均有参与机会。AI芯片制造步骤相对于传统计算芯片复杂度大幅提升，同时考虑到不同的连接方式对于精度的要求和工艺要求不同，制造过程分布在IDM、晶圆厂和封装厂。GPU、HBM是Chiplet中的主要有源器件，由IDM、晶圆厂、存储厂进行制造；无源器件中，Interposer、RDL可由晶圆厂、IDM、封装厂制造；基板和PCB则由对应的厂商供应。

3、23年全球HBM产值约43.6亿美元，2024年有望翻4倍达到169亿美元

国金证券在研报中表示，由于HBM售价高昂、获利高，进而导致较高资金投入，同时，HBM较DDR5同制程与同容量尺寸大35-45%、良率则比起DDR5低约20-30%；生产周期也较DDR5多1.5-2个月，受益于AI需求强劲，GPU厂商提前锁单HBM产能，推动三大原厂持续积极扩产。

根据集邦咨询数据，截至2023年底，行业内整体DRAM产业规划生产HBM TSV的产能约为250K/m，占总DRAM产能（约1,800K/m）约14%，供给位元年成长约260%。2023年HBM产值占DRAM整体约8.4%，约43.56亿美元，预估至2024年底将达169.14亿美元，占DRAM产值约20.1%。

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