高性能内存技术HBM（High Bandwidth Memory）成为人工智能、数据中心和高性能计算领域的不可或缺的组成部分。自2023年初以来，生成式AI市场经历爆炸性增长，大型模型参数和预训练数据规模不断攀升，将存储能力视为提升AI芯片性能的核心瓶颈。这一趋势推动了AI服务器对高带宽、大容量HBM的需求急剧增加。
在此热潮中，SK海力士和美光等主要制造商日前宣布，2024年的HBM产能已经完全售罄。
据SK海力士副总裁Kim Ki-tae透露，截至2024年初，公司旗下的HBM产能已全部被预订。此前，美光在业绩会议中也透露，受益于生成式AI需求的增长，公司预计2024年的HBM产能同样已经全部售罄。
预计2024年将成为HBM扩产的关键一年，HBM及先进封装材料的需求有望持续增长，为整个产业链带来重要机遇。
目前，全球主要的HBM厂商包括SK海力士、三星电子和美光。根据TrendForce的数据，这三家在HBM市场的份额分别为50%、40%和10%，几乎瓜分了整个市场。但需求的增长将推动HBM产能扩能，也将促使整个产业链升级，能否抓住机遇，迎难而上，是目前整个产业需要思考的。
图1：HBM产业链示意图
HBM内存技术的卓越特性使其成为人工智能、数据中心和高性能计算等领域的首选：
- 高带宽：HBM技术通过多个DRAM芯片的堆叠和垂直互连技术实现了极高的带宽，满足对数据处理速度的高要求。
- 低能耗：相较于传统的DRAM，HBM技术在提供高带宽的同时保持较低的能耗，对于数据中心和高性能计算领域尤为关键，能耗是运营成本的重要因素。
- 高密度：HBM技术能够在较小的空间内提供更大的内存容量，有助于减少系统的体积和成本。
- 适应性强：HBM内存兼容多种处理器，如CPU、GPU等，为系统设计提供更大的灵活性。
- 性能提升：HBM内存技术在人工智能领域，特别是深度学习等应用中，通过其高带宽和低能耗特性显著提高模型训练和推理的速度，从而提升整体性能。
总之，2024年，HBM产业正面临着巨大的机遇，预计扩产将满足市场需求，为科技领域带来更强大的支持。
