HBM技术发展趋势 - SK海力士强调下一代HBM商业化需多领域技术进步，尤其电源效率需与代工企业紧密合作[1] - HBM4的I/O数量相比HBM3E翻倍至2048个，客户需求最高达4000个I/O[3] - 功耗优化依赖逻辑工艺，HBM4开始逻辑芯片将由代工厂生产[3] - 容量扩展通过DRAM堆叠实现，当前12层将增至16层和20层[3] - 堆叠技术面临间距缩小挑战，16层堆叠需将DRAM间距减半[4] - 混合键合技术可减小芯片厚度并提升功率效率，但商业化存在技术难度[4][5] 三星HBM战略 - 已成功开发16层堆叠HBM3样品，计划用于HBM4量产[6] - 混合键合技术可提高信号传输速率30%，更适合AI计算需求[8] - 推行双重键合战略，同步开发混合键合和传统TC-NCF工艺[8] - HBM4模块高度限制增至775微米，TC-NCF工艺目标缩小晶圆间隙至7微米以内[10] - 计划采用4nm代工工艺量产逻辑芯片，核心芯片使用10nm第六代(1c)DRAM[16] 美光HBM布局 - HBM4按计划开发中，预计2026年量产，HBM4E同步推进[12] - HBM4采用1β DRAM技术，16层堆栈单芯片32GB容量，峰值带宽1.64TB/s[12] - HBM3E 12-Hi堆栈功耗比竞品8-Hi版本低20%，内存容量高50%[13] - HBM4E与台积电合作开发，提供定制基片增强数据传输速度[12][14] 行业竞争格局 - 韩国双雄均转向代工工艺，SK海力士拟采用台积电3nm工艺替代原5nm方案[16][17] - HBM4性能提升显著，SK海力士48GB堆栈速度8Gbps，三星目标9.2Gbps[19] - 美光称HBM4性能比HBM3E提升50%以上[19] - 下一代HBM4e瞄准更高密度，三星规划单层32Gb容量，SK海力士探索20层以上堆栈[20] - NVIDIA Rubin Ultra将采用16个HBM4e堆栈，单GPU内存达1TB[20] 技术演进方向 - HBM4成为下一代标准，在密度和带宽实现重大突破[19] - 混合键合技术可提升功率效率30%，但面临成熟度和成本挑战[8][5] - 三巨头均聚焦16层堆叠方案，12层36GB堆栈或成2026年主流[19] - 行业积极推动密度和带宽路线图，以支撑AI工作负载需求[22]