AI时代 ，存储芯片已从配角跃升为核心瓶颈与突破口。随着大模型参数规模与训练数据量的爆炸式增长 ，传统内存技术已成为制约算力发挥的“内存墙”，而HBM凭借其超高带宽 、低功耗和小体积特性，正成为AI芯片的主流选择 。
全球科技巨头纷纷将HBM作为战略要地 。
在日前的财报会上 ，美光特别强调 ，预计半导体芯片 、特别是HBM的供不应求情况将会加剧。公司CEO Sanjay Mehrotra透露，当前半导体存储领域 ，DRAM库存已低于目标水平 ，NAND库存持续下滑；而HBM产能需求增长显著，产能已被锁定 ，预计2026年HBM出货量增速将超过整体DRAM水平 ，成为半导体存储板块的核心增长驱动力。
具体HBM产品中，美光表示 ，已与几乎所有客户就2026年绝大部分HBM3E产能达成定价协议；公司正在与客户就HBM4进行讨论 ，供应“非常紧张 ” 。
此外，华为也在近期宣布 ，自昇腾950PR开始 ，昇腾AI芯片将采用华为自研的HBM 。其中，昇腾950搭载自研的HBM HiBL 1.0；昇腾950DT升级至HBM HiZQ 2.0。
▌为什么是HBM？
为何存储需求热潮中，“特别是HBM的供不应求情况或将加剧 ”？
华尔街分析师指出 ，定制化HBM（cHBM）已经从曾经的被动元件转变为具备逻辑算力的主动部件 ，重塑存储的角色 。在这种情况下，AI基建中 ，存储总体拥有成本（TCO）不断上升 。
定制化HBM可以集成不同功能、运算能力与逻辑Die设计 ，例如LPDDR与HBM并行工作，在HBM堆栈中加入计算逻辑 ，成为性能差异化的关键。
目前 ，存储厂商已开始提供覆盖HBM、逻辑die 、LPDDR 、PIM等的全栈解决方案，并与客户开展定制化HBM合作 。
同时随着AI能耗的增加 ，存储厂商也开始强调HBM在节能上的价值 。SK海力士预测称 ，HBM能效每改善10%，可带来单机架2%的节能效果 ，对系统级节能有重大意义。
▌AI推理将迎“十倍增长” “以存代算”技术“虎视眈眈 ”
以HBM为首的存储需求陡增背后 ，是AI推理的飞速崛起 。
黄仁勋在最新采访中，重申了对AI推理的信心 。他再次强调，AI推理将迎来十亿倍增长。推理的量级已不是过去的“一次性回答 ” ，而是逐步演进的“先思考再作答”的动态生成 ，思考得越久，答案质量越高 。
券商指出 ，人工智能技术的蓬勃发展推动大模型训练走向规模化 ，但真正创造持续商业价值的核心环节在于推理过程 。AI推理算力需求正迅速超越训练，成为成本与性能的关键瓶颈。
在这一背景下 ，内存受益于超长上下文和多模态推理需求 ，处理大量序列数据或多模态信息时，高带宽与大容量内存可降低访问延迟、提升并行效率。
广发证券指出 ，随着AI推理应用快速增长 ，对高性能内存和分层存储的依赖愈发显著，HBM 、DRAM 、SSD及HDD在超长上下文和多模态推理场景中发挥关键作用 ，高带宽内存保障模型权重和激活值的高速访问 ，SSD满足高频读写与短期存储需求，HDD提供海量长期存储支持 。随着AI推理需求快速增长，轻量化模型部署推动存储容量需求快速攀升 ，预计未来整体需求将激增至数百EB级别 。
但值得留意的是 ，“HBM供不应求情况加剧 ”的另一面，是供应瓶颈下可能出现的“技术替代 ”——“以存代算”。
天风证券认为 ，“以存代算 ”技术通过将AI推理过程中的矢量数据（如KV Cache）从昂贵的DRAM和HBM显存迁移至大容量、高性价比的SSD介质 ，实现存储层从内存向SSD的战略扩展，而非简单替代 。其核心价值在于显著降低首Token时延 、提升推理吞吐量 ，并大幅优化端到端的推理成本 ，为AI大规模落地提供可行路径 。分析师进一步指出，QLC+PCIe/NVMe+CXL有望构筑下一代AI SSD基座 ，推动SSD从单纯存储介质 ，升级为AI推理“长期记忆 ”载体。
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