AI時代 ，存儲芯片已從配角躍升為核心瓶頸與突破口。隨著大模型參數規模與訓練數據量的爆炸式增長 ，傳統內存技術已成為制約算力發揮的“內存墻”，而HBM憑借其超高帶寬 、低功耗和小體積特性，正成為AI芯片的主流選擇 。
全球科技巨頭紛紛將HBM作為戰略要地 。
在日前的財報會上 ，美光特別強調 ，預計半導體芯片 、特別是HBM的供不應求情況將會加劇。公司CEO Sanjay Mehrotra透露，當前半導體存儲領域 ，DRAM庫存已低于目標水平 ，NAND庫存持續下滑；而HBM產能需求增長顯著，產能已被鎖定 ，預計2026年HBM出貨量增速將超過整體DRAM水平 ，成為半導體存儲板塊的核心增長驅動力。
具體HBM產品中，美光表示 ，已與幾乎所有客戶就2026年絕大部分HBM3E產能達成定價協議；公司正在與客戶就HBM4進行討論 ，供應“非常緊張 ” 。
此外，華為也在近期宣布 ，自昇騰950PR開始 ，昇騰AI芯片將采用華為自研的HBM 。其中，昇騰950搭載自研的HBM HiBL 1.0；昇騰950DT升級至HBM HiZQ 2.0。
▌為什么是HBM？
為何存儲需求熱潮中，“特別是HBM的供不應求情況或將加劇 ”？
華爾街分析師指出 ，定制化HBM（cHBM）已經從曾經的被動元件轉變為具備邏輯算力的主動部件 ，重塑存儲的角色 。在這種情況下，AI基建中 ，存儲總體擁有成本（TCO）不斷上升 。
定制化HBM可以集成不同功能、運算能力與邏輯Die設計 ，例如LPDDR與HBM并行工作，在HBM堆棧中加入計算邏輯 ，成為性能差異化的關鍵。
目前 ，存儲廠商已開始提供覆蓋HBM、邏輯die 、LPDDR 、PIM等的全棧解決方案，并與客戶開展定制化HBM合作 。
同時隨著AI能耗的增加 ，存儲廠商也開始強調HBM在節能上的價值 。SK海力士預測稱 ，HBM能效每改善10%，可帶來單機架2%的節能效果 ，對系統級節能有重大意義。
▌AI推理將迎“十倍增長” “以存代算”技術“虎視眈眈 ”
以HBM為首的存儲需求陡增背后 ，是AI推理的飛速崛起 。
黃仁勛在最新采訪中，重申了對AI推理的信心 。他再次強調，AI推理將迎來十億倍增長。推理的量級已不是過去的“一次性回答 ” ，而是逐步演進的“先思考再作答”的動態生成 ，思考得越久，答案質量越高 。
券商指出 ，人工智能技術的蓬勃發展推動大模型訓練走向規模化 ，但真正創造持續商業價值的核心環節在于推理過程 。AI推理算力需求正迅速超越訓練，成為成本與性能的關鍵瓶頸。
在這一背景下 ，內存受益于超長上下文和多模態推理需求 ，處理大量序列數據或多模態信息時，高帶寬與大容量內存可降低訪問延遲、提升并行效率。
廣發證券指出 ，隨著AI推理應用快速增長 ，對高性能內存和分層存儲的依賴愈發顯著，HBM 、DRAM 、SSD及HDD在超長上下文和多模態推理場景中發揮關鍵作用 ，高帶寬內存保障模型權重和激活值的高速訪問 ，SSD滿足高頻讀寫與短期存儲需求，HDD提供海量長期存儲支持 。隨著AI推理需求快速增長，輕量化模型部署推動存儲容量需求快速攀升 ，預計未來整體需求將激增至數百EB級別 。
但值得留意的是 ，“HBM供不應求情況加劇 ”的另一面，是供應瓶頸下可能出現的“技術替代 ”——“以存代算”。
天風證券認為 ，“以存代算 ”技術通過將AI推理過程中的矢量數據（如KV Cache）從昂貴的DRAM和HBM顯存遷移至大容量、高性價比的SSD介質 ，實現存儲層從內存向SSD的戰略擴展，而非簡單替代 。其核心價值在于顯著降低首Token時延 、提升推理吞吐量 ，并大幅優化端到端的推理成本 ，為AI大規模落地提供可行路徑 。分析師進一步指出，QLC+PCIe/NVMe+CXL有望構筑下一代AI SSD基座 ，推動SSD從單純存儲介質 ，升級為AI推理“長期記憶 ”載體。
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