AI国力战争：GPU是明线，HBM是暗线

格隆汇03-29

2022年6月，我们率市场之先，提出“算力即国力”的观点。时至今日，这个论点已经没有太多的争议。随着英伟达在最新的财报会议中明示，不同的国家都在尝试建立属于自己的AI算力，这一暗流下的激烈角逐已经完全走向台前。在这一场国家级、企业巨头之间的竞争中，站在最前排的就是大模型和大模型的算力发动机GPU。从今年的Sora、Claude 3、GPT5的态势来看，大模型的智力涌现并未有丝毫放缓的迹象；这也使得...

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DRAM）就是最重要的两颗芯片。HBM，正是DRAM中的一个分支品种，主打高性能。根据行业协会的定义，DRAM可以分为三种：1）主要用在电脑、服务器中的标准DDR，也就是常说的内存条；2）手机和汽车等移动终端领域的LPDDR系列；3）用在数据密集型场景的图形类DDR，HBM正是在这一分类下。所以，HBM是脱胎于普通的DRAM的升级产品，基于3D堆栈工艺（使用TSV技术将多个DRAM芯片堆叠起来，在增加带宽的同时，实现芯片间的高速通信和低功耗），可以实现更高的内存带宽和更低的能耗，。2023年之前，虽然上述三种DRAM产品中，HBM在传输速度、容量和功耗方面都具备明显的优势，但高于普通DRAM数倍的价格，使得对HBM需求一直都是名气没输过、销售没赢过的尴尬存在。图：存储芯片DRAM进一步分类，方正证券但AI大模型的出现，使得HBM找到完美的应用场景。众所周知，大模型的智力涌现，依托于Scaling laws指导下的大力出奇迹，大模型对数据量和算力有着近乎无上限的需求，而算力的发动机GPU和存储池HBM，意外成为最大的受益者。传统带宽的标准类DDR\nDRAM和移动类LPDDR DRAM显然已经完全无法满足AI芯片的需求，而立体堆叠的HBM，它相对普通的内存带宽可以提升数倍，而功耗反而更低，却完美契合大模型的要求。所以我们可以看到，在AI场景中，英伟达的GPU芯片不再是单独售卖：从流程上，英伟达首先设计完GPU，然后采购海力士的HBM，最后交由台积电利用CoWoS封装技术将GPU和HBM封装到一张片子上，最终交付给AI服务器厂商。最终产品结构正如海力士的宣传材料展示的一样。可以说，英伟达、台积电、海力士，这三家公司共同构成了全球AI算力基座的铁三角。2.AI爆发带来巨大的增长空间从配角到主角的HBM，也随着AI的爆发也迎来属于自己的广阔舞台。在AI没有爆发之前，市场预测全球HBM将平稳增长至一个100亿美元的市场。但是随着2023年大模型的横空出世，HBM的市场中枢预测被快速拔高。根据市场机构测算，2023年HBM市场规模为40亿美元，预计2024年增长至150亿美元，到2026年增长至接近250亿美元，年复合增速高达80%以上。这一测算也与海力士的估算匹配上，2023年11月，海力士CEO表示，预计到2030年，海力士每年HBM出货量将达到1亿颗，隐含产值规模将接近300亿美元，假设届时海力士市场份额为50%，则整个市场空间将在500亿美元左右。届时，HBM将从配角，正式成为存储芯片中最抢眼的主角。图：全球HBM市场规模预测（AI浪潮之前），方正证券3.科技巨头的缩圈游戏与AI算力中的其他要素一样，HBM是一个科技难度极高的产品，典型特征是重资本投入和高技术含量。做HBM，首先就要求芯片企业能做出一流的DRAM，然后在这个DRAM芯粒的基数上做3D的堆叠。经过几十年的发展竞争，DRAM已经有极高的技术门槛，其制程已经微缩到极限，虽然叫法上略有不同，但整体与逻辑芯片差别不大，最先进的DRAM都离不开EUV光刻机的加持；同时还非常烧钱，投资金额极高，海力士每年资本开支超百亿美元。所以，当前DRAM已经基本被韩国三星、海力士以及美国美光所垄断。而从DRAM到HBM，抛开更高的资本开支不谈，还新增三大工艺难点：分别是TSV、MR-MUF、混合键合Hybrid Bonding。比如TSV技术，在维持较低的单I/O数据速率的情况下大幅提升了位宽进而获得了远优于GDDR的总带宽表现。本文不就技术细节进行展开，这一难度就相当从2D电影进阶到3D电影，完全是另一个维度的竞争。直接衡量大家技术水平的，简单可以看堆叠层数。根据了解到的最新行业动态：为配套英伟达最新的H200，2024年下半年三大存储厂将推出36GB版本的HBM3e或为12层堆叠。对于追赶者而言，靶子已经固定在那儿，只是难度着实不小。03HBM背后的国力之争我们判断，从2024年起，HBM将继GPU之后成为各个国家在算力竞争的关键。毫无疑问，目前韩国海力士和三星遥遥领先。哪怕美国在这个领域也是落后的，他们本土的代表性公司美光科技已奋起直追。而中国国内的大宗存储尚处在追赶状态，所以HBM的落后自然也就更多，也更为急迫。1.韩国双子星闪耀：海力士的不放弃功不可没前文提到，HBM是基于DRAM的3D形态，而DRAM的全球霸主三星却在HBM这一细分品类上处于落后状态，而海力士却是垄断者的存在，这得益于公司对HBM技术的不离不弃。早在10年前的2013年，海力士就首次制造出HBM，并被行业协会采纳为标准。2015年，AMD成为第一个使用HBM的客户。但在此之后，HBM由于价格高昂，下游根本不买单，甚至一度被认为是点错了科技树。但海力士死磕这个方向，并没有放弃。在2015-2022年，虽然并没有什么突出客户，海力士仍然对HBM产品进行了多达3次技术升级，丝毫不像对待一个边缘产品的待遇。图：海力士HBM产品roadmap，公司路演资料最终，凭借着2023年至今的AI浪潮，海力士的HBM一芯难求，从无人问津到一飞冲天，10年的坚守终于换了回报。在低迷的韩国股市中，海力士股价也一骑绝尘，实现翻倍，成为跟上全球AI浪潮的唯一一家韩国公司。另一方面，内存领域的霸主三星，得益于在DRAM上的深厚积累，以及并不落后的技术储备，迅速崛起成为HBM排名第二的玩家。2016年三星开始大规模量产HBM。落后于海力士3年；而根据公司最新进展，三星已经于2023年实现了HBM3的量产出货，而将在今年上半年推出HBM3E，而且规划2025年实现HBM4的量产。根据这一规划，三星与海力士的差距已经缩小到半年左右，而差距有望于2025年被完全消弭。三星除了有DRAM的底气之外，由于HBM当中包含部分逻辑芯片的电路，因此三星电子依托于自有的逻辑晶圆厂，确实具备弯道超车的比较优势。而且同为韩国公司，直接挖相关人才也更为容易。毫无疑问，在HBM领域起了个大早的韩国，也丝毫没有放松，还在朝前一路狂奔。2.美国独苗苦苦支撑，但犹可追美国公司在HBM的竞赛中落后似乎是命中注定的。由于存储芯片行业周期性极强，资本开支又是无底洞，已经逐渐被美国企业放弃，比如当年的存储芯片龙头英特尔早已完全退出存储芯片市场，转而增加了对韩国的依赖。好在美国还剩最后的独苗美光科技。在存储这个刺刀见红的嗜血赛道上，它的生存之道是“苟住”。为了避免出现重大损失，美光一直在研发策略上坚持不做首发者，而更倾向于采取跟随战术，这样能够避免高昂的研发投入和可能打水漂的资本开支。美光开始研发HBM的时间相对较晚，现在主流的HBM3上，美光的进度较海力士和三星落后半年以上。半年差距看似不大，但在AI硬件军备竞赛中，时间就是生命，大家为了保证大模型的领先，都争相上最先进的算力产品，用最新的卡、最大带宽的光模块和最优质的HBM，因此晚半年推出，就代表着整个市场的错失，所以美光在HBM的份额低到只有个位数。为了实现弯道超车，美光已经开始挖海力士和三星的核心人才，同时开启多代产品的并行研发。公司放卫星的表示，将在2024年年底实现HBM3E的量产，如果届时完成，将使得其与韩国巨头的技术差距明显缩小。此外，公司规划在2028年量产HBM4E ，将每个堆栈的容量提升到 48GB 至 64GB。3.中国突围路在何方？美国尚存独苗，中国的HBM行业尚处0到1的阶段，要补的课更多。目前，中国企业在HBM产业链上的存在感甚至还要落后于先进制程与GPU。如果说GPU只是人优我差的问题，HBM则是人有我无的问题。虽然A股已经对HBM进行了一轮又一轮的炒作，但不得不承认的客观现实是，国内到现在无法量产HBM，这成为国内自研AI芯片的重大隐忧，因为GPU需要和HBM利用CoWoS工艺封装在一起，国产的GPU和CoWoS工艺都已经解决了有没有的问题，已经进入量产爆发阶段，而HBM还遥遥无期。不同于境外市场要么押注龙头海力士，要么押注能追赶上的美光，这种简单的选择题。A股对HBM的投资逻辑演化成两条：参与全球产业链。选择能够参与到全球HBM供应链中的企业，比如做材料、代销和封测的企业，如雅克科技、神工股份、太极实业、香农芯创等等。选择相信国产化能够成功。国内具备大宗DRAM能力的企业长鑫、晋华均未上市，因此选择能够可能在HBM封装上面能够发挥作用上市公司，如通富微电、兴森科技、甬夕电子、长电科技等。国产HBM正处于0到1的突破期；考虑到海外的贸易保护主义抬头，可能靠自己是一条不得不走的路只能靠我们自己。时间就是生命，但由于在DRAM领域的落后，一家企业去主导HBM的突破显得更加困难。从产业链合力的角度，更有望突破，HBM显然需要存储厂、晶圆代工厂、封测厂的通力合作。根据最新的产业信息，到2026年我国将具备量产HBM的能力，但这一速度显然还是有点跟不上日新月异的大模型需求。也就是说，现在，留给HBM中国队的时间唯“紧迫”二字。","kind":null,"is_publish_news":null,"is_publish_highlight":null,"is_publish_live":null,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 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