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HBM芯片, 要降价?

界面新闻
2025-09-10 06:30:24

HBM芯片, 要降价?

更新时间：　浏览次数： 258

近日，高盛分析师预测，2026年HBM的价格或将下跌10%。

HBM 的定价权将从制造商转移到以英伟达为代表的客户手中。这意味着 SK 海力士垄断 80%-90% 英伟达订单的局面将不复存在。

这是SK海力士在今年被泼的第一盆冷水。

价格下跌的核心原因是“供过于求”。

高盛表示，随着三星、SK 海力士、美光等巨头加速扩产，HBM 供应量将大幅超过需求，直接压低平均销售价格（ASP）。数据显示，高盛已将 2026 年 HBM 总目标市场（TAM）预测下调 13%，从 510 亿美元降至 450 亿美元，同时将增长预期从 45% 大幅下调至 25%。

关于 HBM 即将供应过剩的传闻，这已经不是第一次。去年9月，法国巴黎银行旗下证券部门Exane BNP Paribas就曾表示预计在2025年底前，HBM产能将大幅超出需求，这将进一步打压价格。

那么此次预测是否空穴来风？明年 HBM 市场是否会迎来价格的急转直下？

在回答这些问题之前，要先来看一看市场的 HBM 产能究竟有多少？以及市场需要多少的 HBM？

01

HBM，水深火热

众所周知，在HBM市场，主要有三大供应商，分别为SK海力士、三星和美光。

从2026年HBM的产量来看，据分析师透露：

SK 海力士已将 2025 年底月产能目标从 6.5 万片上调至 15 万片，并计划 2026 年进一步扩建。

三星2025 年底 HBM 月产能预计达 15 万片晶圆，虽较此前计划下调，但仍在加速向博通、AWS 等客户供应 HBM3E 产品，2026 年出货量或年增 20%；

美光2026 年底月产能预计达 9 万片，同时在美国加码 2000 亿美元投资，涵盖 HBM 封装设施。

也就是说，单单是SK海力士与三星这两家公司在2025年底的HBM月产能就达到30万片，而此前Exane BNP Paribas预测同时期的HBM月需求仅仅为16.8万片。不过，仅仅是来自市场的一则数据并无法证实HBM市场将会迎来供过于求。

因为，随着亚马逊、Meta 和谷歌等公司运营的 AI 模型专用定制半导体需求激增，ASIC 市场也迎来了快速增长。

三星电子、SK海力士和美光公司正在扩大面向ASIC设计公司的HBM产品供应。上个月，美光公司在其业绩发布会上提到，除了英伟达和AMD之外，ASIC平台公司也是HBM批量出货的四大主要客户。

而来自ASIC的市场需求数据，并未全面被考虑在内。因此，难以准确预测明年的HBM市场供需格局。

不过，半导体是一个周期性很强的产业，在“需求爆发、缺货涨价、投资扩产”的上升周期之后，往往跟随的就是“需求萎缩、产能过剩、价格下跌”的衰退周期。HBM 作为半导体行业的重要品类，恐怕也难以脱离这一周期，因此需求过剩的概率仍有较大可能发生。

退一步讲，倘若2026年的HBM市场当真出现供过于求的情况，那么将会集中在哪些HBM产品领域，SK 海力士又是否会成为首个受到冲击的企业？

来自HBM市场的几则数据，已经指出HBM未来的发展方向。

02

HBM遇冷之际，谁最先受到冲击？

关于最先受到冲击的公司，笔者认为未必是SK海力士。

根据TrendForce的数据，SK海力士目前在HBM市场的占有率约为50%，远超三星电子（30%）和美光（20%）。

若仅看最新的HBM3E产品，SK海力士的市占率更是高达70%。

早在2024年Q2的业绩说明会上，SK海力士就曾提到其HBM3E产品2024年的出货量占比将超过整体HBM出货量的50%，2025 年12层HBM3E的出货量将超过8层HBM3E产品。

上述数据可以得出结论：8层和12层HBM3E是2025年HBM市场的主流产品，而SK海力士又是该产品的主要供应商。

今年3月，SK海力士首席执行官郭鲁正就曾表示该公司2025年的HBM产品已然售罄。SK海力士还表示订单能见度可达2026年一季度。

作为HBM的最主要客户之一，英伟达的GPU需求量一定程度上也会影响HBM的需求。

上文提到，SK海力士几乎垄断了英伟达的HBM订单，占据了80%-90%的份额。而三星的HBM3E产品一直未能得到英伟达的验证，其主要客户为AMD，此外三星为博通提供的8层堆叠HBM3E产品刚刚完成认证测试。

韩媒ZDNET Korea 报道称，由于迟迟未得到英伟达的 HBM3E 12Hi 内存供应许可，三星电子已在二季度末将相关产品的晶圆投片量从此前的每月 7~8 万片降低至 3~4 万片。

三星电子为在获得英伟达批准的第一时间就出货HBM3E 12Hi，从今年一季度末开始大幅提高了 HBM3E 12Hi 的生产规模，但原计划 6 月完成的测试目前看来至少要拖到 9 月，此时降低产能是为了避免库存过多。

此外，由于HBM3E 到 HBM4 的世代交替将从今年末启动，即使此后顺利得到了英伟达的许可，三星也可能在HBM3E 12Hi 上保持较低的生产强度。

而SK海力士这边，则呈现另一番景象。

近日，美国对英伟达面向中国市场的AI芯片"H20"的出口管制解除。H20原本采用HBM3内存，但从今年起主要搭载SK海力士的HBM3E 8层产品。

出口管制一解除，SK海力士便开始紧锣密鼓的增产。本周，SK海力士通知英伟达，将有限度地为H20供应额外的产能。SK海力士计划在今年第三季度前完成面向H20的HBM3E 8层产品量产。

上述一系列结论证明，倘若市场出现供过于求，作为HBM龙头企业的SK海力士或许并不是第一个受到冲击的对象，HBM2 等旧款产品可能最先出现供应过剩，倘若库存消化不及时，三星也有可能先一步陷入窘境。

TrendForce此前也曾预测，受AI平台积极采用新一代 HBM 产品的影响，2025 年超 80% 的 HBM 需求将集中于 HBM3e 产品。其中，12hi 产品占比将超一半，成为下半年 AI 领域主要厂商竞相订购的主流产品，8hi 产品需求次之。

因此，即便出现供过于求的情况，也更可能出现在 HBM2e、HBM3 等旧世代产品上。至于对各 DRAM 供应商的影响程度，则取决于它们各自的产品组合。

因此笔者的观点更倾向于另一所研究机构所言：瑞银表示，随着AI对计算的需求继续重塑内存格局，HBM有望在2026年迎来突破性的一年。

尽管短期内存市场存在一些噪音，尤其是围绕英伟达与SK海力士、三星和美光科技公司等高带宽内存供应商的谈判，但真正的故事正在酝酿中。

瑞银认为，SK海力士在英伟达的领导地位将得以维持，而谷歌、AWS和微软的ASIC部门最近赢得的设计胜利表明，SK海力士将被锁定为该行业主要的HBM供应商。即使HBM市场竞争预计会加剧，但在2026年底之前，这不太可能成为SK海力士的严重阻力。

03

HBM4，2026年的焦点之一

不能确定的是：HBM是否会在2026年迎来供应过剩。

但可以确定的是：2026年的对局将不限于HBM3E。

HBM4是明年的一大看点。

SK海力士计划在今年下半年开始量产HBM4。

三星的HBM4产品进程也在近日迎来更新。据悉，三星已准备在本月底前向 AMD 和英伟达等客户提供 HBM4 样品。在此前HBM3系列产品研发进程中，三星可谓是连连受挫。因此，三星正卯足力气以期在HBM4的竞争中打赢这场翻身仗。

三星将采用10纳米级第六代DRAM工艺（1c）来开发更精密、良率更高的HBM4，以改变SK海力士在HBM3E市场上的独家供应地位。根据此前信息，三星计划在8月交付更高堆叠的HBM4 16Hi样品。这一系列动作表明，三星正在积极争取在HBM4市场中占据一席之地。

今年6月，美光宣布已向多家主要客户送样其12层堆叠36GB HBM4内存。美光在HBM领域的布局也显示出其积极追赶三星和SK海力士的意图。美光计划在2026年实现HBM4的产能爬坡，以与客户的下一代AI平台量产节奏保持一致。

随着这些存储原厂纷纷推进HBM4的研发和生产，预计将会对AI芯片存储市场产生重大影响。特别是对于英伟达等AI加速器制造商而言，HBM4的引入意味着更高的性能和效率，同时也可能带来成本上的竞争优势。

《经济日报》援引韩国分析师的话警告称，当下一代 HBM4 在 2025 年上市时，SK 海力士的市场份额可能会萎缩。

具体的竞争情况，还要看各家HBM4产品进入量产应用的实际表现。

04

HBM，未来十年之争

HBM4的竞争，远远不是终点。

日前韩国科学技术院（KAIST）教授 Joungho Kim公布了2025 年到 2040 年 HBM 各代的技术路线图。

HBM5将于2029年到来，KAIST 预计 HBM5 将继续使用微凸块技术 （MR-MUF），尽管据报道该行业已经在考虑与 HBM4 直接键合。此外，HBM5 还将在基础芯片上集成 L3 缓存、LPDDR 和 CXL 接口，以及热监控。KAIST 还预计 AI 工具将在 HBM5 一代开始在优化物理布局和减少抖动方面发挥作用。

HBM6将于2032年到来，其将采用主动/混合（硅+玻璃）中介层技术，最大堆叠层数从HBM5的16层增至20层，单堆容量可达96-120 GB。

HBM7将于2035年到来，其将支持最高24层堆叠，容量达160-192 GB，带宽24 TBps，是HBM6的三倍。

HBM8将于2038年到来，其同样支持24层堆叠，带宽提升至64 TBps，容量增至200-240 GB。HBM8的亮点是可能采用双面中介层设计，一面安装HBM，另一面可安装HBM、LPDDR内存或HBF（高带宽闪存）。

从HBM4到HBM8，内存技术正经历由“高速存储”向“内存即计算”的深刻转变，3D集成、热管理、AI辅助设计与异构互联正在共同构建新一代高性能系统的核心内存平台，HBM的发展还将进一步走向与光互联、片上网络（NoC）、存算融合等前沿技术的结合。

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