作者：周源/华尔街见闻
从行业的情况看，GenAI（生成式人工智能：Generative Artificial Intelligence）的核心要件有两个：GPU和HBM，后者提供了当今可能的最高内存带宽，而GPU的性能并非由主频决定，而是受制于内存带宽。
GPU领导公司英伟达在过去一年获得了令人惊讶的市值增长速度，但英伟达所有AI加速卡仍不能缺少HBM公司的支持。三星半导体业务主管 Kyung Kye-hyun 说，“HBM的领导地位正在向我们袭来。”
带宽的作用与容量直接相关，容量大而带宽窄，就会影响GPU性能。目前，HBM最高容量型号是三星在今年2月推出的HBM3E 12H，堆栈数达到了12层。
最近，三星电子在内存芯片部门内成立高带宽内存（HBM）团队，以提高产量。这是三星继今年1月成立HBM特别工作组后，建立的第二个HBM专门团队。2019年，三星电子误判HBM的市场前景，故而解散当时该公司的HBM团队。
现在，三星电子决心改正这个错误，对现在成立的HBM团队寄予厚望：抢占在HBM领域的领导地位。
内存带宽决定AI加速卡性能
由ChatGPT和Sora带来的GenAI应用需求正在改变世界。
这刺激了AI PC、AI服务器、AI手机和AI处理器的巨大需求。这些处理器中的大多数（包括AMD和英伟达的计算GPU、英特尔的Gaudi、AWS的Inferentia和Trainium等专用处理器及FPGA）都使用了HBM，因为HBM提供了当前最高的内存带宽。
与GDDR6/GDDR6X或LPDDR5/LPDDR5X相比，HBM在带宽需求大的应用程序中如此受欢迎的原因，在于HBM每个堆栈的速度高达1.2 TB/s，这是任何商业内存都达不到的带宽速度。
但如此优异的表现，代价就是成本过高，技术难度过大。HBM现在实际上是先进封装的结果，这限制了供应并增加了成本。
用于HBM的DRAM设备，与用于商用内存（如DDR4和DDR5）的典型DRAM IC完全不同。内存生产商必须制造8或12个DRAM设备并完成测试；之后，将之封装在预先测试的高速逻辑层之上，接着再测试整个封装。这个过程，既昂贵又漫长。
用于HBM的DRAM设备，必须具有宽接口，因此其物理尺寸更大，故而比常规DRAM IC更昂贵。
正因为如此，所以要满足AI服务器的需求，同步增加HBM内存产量，将影响所有DRAM类型的供应规模。
从物理结构看，HBM成品是将很多个DDR芯片堆叠起来，再和GPU封装在一起，实现大容量、高位宽的DDR组合阵列。
HBM在AI加速卡的物理结构中，处于左右两侧，由DDR颗粒堆叠而成，中间是GPU。
由于HBM的成本制约，故而给了DDR、GDDR和LPDDR等类型的商业内存一线生机。这些品类也被用于对高带宽有需求的应用，像AI、HPC、图形和工作站。美光科技曾对外表示，那些在容量和带宽方面有优化的商业内存的技术开发正在加速推进，因为AI硬件开发公司对之有明确需求。
美光计算和网络业务部高级经理Krishna Yalamanchi对HBM的看法看似多余。
“HBM非常有应用前景，市场未来增长潜力巨大。”Yalamanchi说，“目前，对HBM的应用主要集中在AI、HPC（高性能计算）等需要高带宽、高密度和低功耗的领域。随着越来越多的处理器和平台采用HBM，该市场预计将快速增长。”
这在当下，这样的看法并不有何新奇。但是这实际上代表了美光的看法，而美光是如假包换的行业巨头，虽然排名在三星和海力士之后。
据Gartner预测，对HBM的需求预计将从2022年的1.23亿GB，激增至2027年的9.72亿GB。这意味着HBM需求预计将从2022年占DRAM整体的0.5%，增加到2027年的1.6%。
如此规模的增长，主要是因为标准AI和生成AI应用中对HBM的需求在持续加速升级。
Gartner分析师认为，HBM的整体市场规模将从2022年的11亿美元增至2027年的52亿美元，HBM价格相对2022年的水平也将下降40%。
由于技术进步和GenAI的应用需求不断膨胀，HBM堆栈的密度也将随之增加：从2022年的16 GB增加到2027年的48GB。
据美光预计，2026年能推出64GB HBM Next（HBM4，第六代）堆栈。HBM3（第四代）和HBM4规范允许构建16-Hi堆栈，因此可以使用16个32GB器件构建64GB HBM模块。
三星确立双轨AI半导体战略
HBM如此难做而如此昂贵，故而在ChatGPT问世之前，就连巨头公司也出现了需求误判。
三星电子，目前在HBM领域市占率位居第二，落后于SK海力士。这或许与三星电子在2019年误判HBM技术需求前景有关。那年，三星电子“竟然”解散了其HBM业务和技术团队。
为了把同属韩国的“友商”SK海力士拉下马，称霸HBM市场，三星电子于今年1月和3月先后成立两个HBM团队，部分成员来自设备解决方案部门，主要负责DRAM和NAND闪存的开发和销售；领导人是三星执行副总裁兼DRAM产品和技术主管Hwang Sang-joon。
为了赶上并超越SK海力士，三星HBM团队计划于今年下半年量产HBM3E，并于2025年生产后续型号HBM4。
值得注意的是，4月1日，三星电子DS部门负责人庆桂显宣布，为提升在AI领域的竞争力，公司内部实施了双轨AI半导体战略，专注研发AI用存储芯片和AI算力芯片的发展。HwangSang-joon领导的HBM团队，将同时加速AI推理芯片Mach-2的开发进程。
庆桂显指出，市场对AI推理芯片Mach-1的需求日益增长，部分客户已表达了使用Mach系列芯片处理超过1000B参数的大型模型推理的需求。这一趋势促使三星电子加快下一代Mach-2芯片的研发步伐，以满足市场对高效能AI芯片的迫切需求。
Mach-1目前正在开发中，预计今年年内将推出原型产品。这款芯片采用SoC（片上系统）形式，用于AI推理加速，可减少GPU与HBM的瓶颈。
Mach-1是一种高能效AI推理芯片。三星电子计划于2024年末、2025年初投入应用，韩国IT巨头Naver考虑大批量购入，交易金额有望达1万亿韩元（约合7.41亿美元）。
HBM3E是HBM3的扩展版本，内存容量144GB，提供每秒1.5TB的带宽，相当于1秒能处理230部5GB大小的全高清电影。作为一种更快、更大的内存，HBM3E可加速生成式AI和大型语言模型，同时能推进HPC工作负载的科学计算。
2023年8月9日，黄仁勋发布GH200 Grace Hopper超级芯片，这是HBM3E的首次亮相。因此，GH200 Grace Hopper成为全球首款HBM3E GPU。
目前，HBM3E是AI应用中性能最佳的DRAM，技术代际为五代。HBM代际共分五代：首代为HBM，第二代是HBM2，HBM2E属于第三代，第四代则为HMB3。
据三星电子的半导体业务负责人Kyung Kye-hyun（池庆贤），想要HBM4的客户正在与之做联合开发定制，但他没有透露合作方是哪家公司。庆桂显则表示，多家客户有意与三星电子合作开发定制版的下一代HBM4（第六代际）内存。
3月26日，在加利福尼亚州圣何塞举行的全球芯片制造商聚会Memcon 2024上，三星电子预计，该公司今年的HBM存储器产量将比2023年的产量增加2.9倍。
