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🐆:AI算力每两年翻3倍,HBM带宽却不到2倍。 继续了解Hot Chips 2026显示,内存已占GPU封装90%硅面积。从混合键合到HBF新标准,存储厂商正从供应商变为规则制定者——封装即性能,内存即权力。

行业分析 · Hot Chips 2026

从封装革命到存储层级重构,一场由带宽瓶颈引发的产业链权力转移。 更多阅读

当服务器机柜里内存硅片面积达到计算芯片的八倍——这些信号共同指向一个事实:当存储厂商的议价能力超过GPU巨头,当一家芯片会议的议程被内存技术演讲填满,已从算力扩张转向内存突围。 更多阅读AI基础设施的竞争重心,

 量化内存墙

美光在Hot Chips 2026给出了一组被反复引用的对比。

AI加速器的计算性能大约每两年增长3倍,而同期HBM带宽的增幅不到2倍。

这个差距不是理论推演,而是已经嵌入每一代AI芯片的物理现实。

更直观的数字来自封装层面。

美光展示了一个典型GPU封装案例。

HBM带宽却不到2倍
继续了解Hot Chips 2026
内存已占GPU封装90%硅面积

占封装硅面积约90%。内存不再环绕计算核心,内存硅片面积约为GPU裸片的8倍,而是包围、覆盖、定义了计算单元的物理边界。含基板与八颗HBM4实例时,总面积超过12,000平方毫米;而在四颗12层HBM堆叠的配置中,

一个反直觉的成本结构就这样呈现在澳洲幸运10计划成为曼联亚洲区官方合作伙伴眼前。当英伟达的客户被告知下一代服务器整机价格将上涨15%以上时,而是来自HBM及其配套先进封装的供应链挤压。涨幅并非主要来自GPU本身,

从混合键合到HBF新标准

存储厂商正从供应商变为规则制定者

2027年或升至36%【德勤估算 E】。内存约占高端AI服务器物料清单的四分之一;超大规模云厂商2026年约30%的数据中心资本开支将投向内存,据德勤估算,

因为供应商将产能转向了HBM和服务器内存【TrendForce估算 E】。2026年第二季度常规DRAM合约价格环比上涨了58%至63%,TrendForce的数据则显示,


 封装即性能

堆叠层数逼近物理极限,竞争战场已从晶圆厂转向封装车间。SK海力士在Hot Chips 2026披露的路线图揭示了HBM技术竞争的本质转移。当DRAM制程微缩的收益递减,

封装即性能
内存即权力
1
从硅中介层到嵌入式桥接

纳入2.5D封装方案。SK海力士将英特尔EMIB技术与台积电CoWoS系列并列展示,EMIB通过在封装基板内嵌入微型硅桥实现芯片间高密度互连,其设计灵活性与成本优势。折射出头部存储厂商在先进封装供应链上寻求多元化的战略意图——不再将产能命脉系于单一封装路线。

2
混合键合突破16层天花板

传统MR-MUF工艺在16层堆叠下面临2.2倍热负担与TSV面积持续扩张的挑战。混合键合(Hybrid Bonding)将TSV间距缩小至18微米以下,热阻降低35%。换言之核心芯片厚度可增加24%,而是决定HBM能否从“更多层数”走向“真正的3D集成”的关键一跃。SK海力士已明确将其视为突破20层以上堆叠的核心技术。这不仅是工艺升级,

3
散热成为第一性原理

SK海力士推出的I-HBM技术,在热设计目标下可实现30%级别的热阻下降通过在D2D PHY区域嵌入高导热且电绝缘的冷却组件构建专用散热路径,液冷、混合键合以及焊料和侧模材料的改进,。Meta的Llama 3训练论文将17%的非计划中断归因于HBM——散热已从工程优化项升级为系统可用性的决定性变量。美光亦指出,都是维持带宽与容量持续扩展的必要条件。

在这条路径上,HBM4是一个关键节点。与此同时

每颗DRAM die的bank数从128个翻倍至256个,12层堆叠已量产,IO位宽从HBM3E的1024个增至2048个,16层处于客户认证阶段。带宽上限达到2800 GB/s。

但这些数字背后,是超过2万个TSV和1.6万余个微凸点的精密工程。

从封装革命到存储层级重构

一场由带宽瓶颈引发的产业链权力转移

HBM已成为邮票大小面积内最复杂的跨功能内存解决方案,涉及封装、制程与设计的深度耦合。

与此同时,据美光在Hot Chips 2026的演讲,交付相同容量所消耗的硅面积约为DDR5的3倍【美光Hot Chips 2026演讲 E】,这解释了为何内存成本在AI服务器中如此突出。

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 存储层级的重构

当HBM的带宽与容量被同时渴求,存储层级之间的空白地带催生了一个新的技术品类:而SSD的速度又远不能满足AI工作负载时,高带宽闪存(HBF)

本质上是SK海力士与Sandisk在FMS 2026联合推进的HBF标准,将HBM的TSV垂直互连架构移植到NAND闪存领域

将闪存带宽推近AI加速器所需的范围。HBF可在维持比HBM大约高一个数量级的容量的同时,通过垂直堆叠的NAND die与底部逻辑芯片配合,

Google与Tenstorrent也参与了这一OCP生态

演变为根据数据温度、访问模式和经济性动态调度的这不仅仅是多了一个中间存储层。它标志着AI存储架构从线性的速度阶梯,存储—内存连续体

HBM作为“热层”承载活跃参数与中间张量,HBF作为“温层”驻留模型权重。在这个新架构中,

各层之间的数据移动最小化,而非单纯追求某一层的极限性能。


 颠覆者的窗口与制衡

d-Matrix在Hot Chips 2026展示的Raptor芯片,提供了一个跳出HBM框架的激进样本。

其3D-DRAM架构将逻辑计算die直接堆叠在DRAM之上,通过取消传统HBM所需的PHY和硅中介层;d-Matrix声称其推理速度可达HBM4系统的10倍,且已在2025年Hot Chips上展示了36微米die-to-die堆叠的测试硅片【d-Matrix官方声称,尚未大规模量产验证】。

这些指标若能在量产中兑现,意味着推理工作负载中占主导的decode阶段——也是内存带宽最敏感的环节——将获得数量级的效率提升。

而在于它证明了但d-Matrix的真正意义不在于它能否立即取代HBM,当内存瓶颈足够尖锐时,架构层面的颠覆性创新会获得前所未有的商业窗口

Lam Research在2026年4月的分析提供了一个必要的制衡视角:然而,保持延迟、信号完整性和耐久性DRAM向垂直结构的迁移比NAND的3D化更难,因为它必须在实现垂直堆叠的同时,

这正是决定一项好架构能否转化为可信赖产品的关键门槛。

但制造可靠性、软件支持和数据中心级部署仍是其必须跨越的“不glamorous”阶段。d-Matrix拥有测试硅片,


 产业链权力的转移

将上述线索串联,可以看到一条清晰的权力迁移轨迹:

当服务器机柜里内存硅片面积达到计算芯

内存厂商正在经历从“供应商”到“规则制定者”的角色转换。

  • 是在为NAND进入AI核心架构争取话语权;SK海力士与Sandisk通过OCP推进HBF标准,

  • 美光将HBM定义为“计算-内存桥梁”,是在重新框定内存的行业定位;

  • 则是在先进封装领域建立独立于代工厂的技术纵深。而SK海力士引入EMIB、探索3D集成,

  • Samsung亦已在Computex 2026展示了HBM5方向,预示着下一代HBM的竞争将更深度地卷入逻辑工艺与热管理创新。采用2nm base die与Heat Path Block散热结构,

与此同时,这种权力集中也制造了系统性脆弱。

HBM与CoWoS封装的产能高度集中于东亚少数厂商,而德勤认为新内存产能要到2029至2030年才能上线【德勤估算 E】。任何地缘政治扰动都可能直接冻结全球高端AI硬件的产出。Gartner预测DRAM与NAND短缺可能持续至2027年下半年【Gartner估算 E】,

产业链的安全叙事便从“去GPU化”扩展为“去内存化”——尽管后者在技术和商业上远比前者困难。另外当内存成为比GPU更硬的瓶颈,

本质上是一场关于“Hot Chips 2026的内存密集议程,AI系统瓶颈究竟在哪里”的集体确认。当计算性能持续指数级增长,而数据搬运的能耗、延迟与成本成为线性乃至超线性扩张的变量时,而是定义AI经济性的核心杠杆内存技术就不再是芯片设计的从属环节,

从HBM4的16层堆叠到HBF的标准化,共同指向一个结论:下一代AI基础设施的竞争,这些技术路线的分歧与融合,从混合键合的散热攻坚到3D-DRAM的架构颠覆,以更低的能耗搬运更多的数据。将越来越取决于谁能在更小的物理空间内,封装即性能,内存即权力——这或许是对现在格局最简洁的概括。

本文基于Hot Chips 2026公开演讲资料、FMS 2026技术公布及产业链公开数据整理分析。涉及的技术参数与商业预测均来自厂商官方披露或第三方研究机构,不构成投资建议。


2026全球闪存峰会

升级为驱动AI产业发展的核心底座。大模型训练与推理对存储性能、容量、架构的需求持续攀升,存储正从被动的数据容器,随着生成式AI进入规模化落地阶段,


在此背景下,以“存力跃迁,AI破局”为核心主题的2026全球闪存峰会(Flash Memory World 2026),将于2026年8月26日在中国武汉全面呈现闪存技术前沿突破与 AI 时代的产业新图景。汇聚全球存储产业链力量,正式举办。本届峰会由 DOIT 传媒、华中科技大学计算机科学与技术学院、华中科技大学集成电路学院联合主办,



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这些信号共同指向一个事实

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当存储厂商的议价能力超过GPU巨头


本文来源于DOIT传媒,文章内容仅供参考,不构成投资建议。

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