HBM正成为AI算力时代最关键的存储技术。综合多家机构深度研究显示，HBM在DRAM行业中的占比已从2023年的8.4%提升至2024年底的20.1%。AI大模型的爆发、英伟达下一代GPU的发展以及云服务大厂的AI芯片出货，共同构成了HBM需求的强劲增长动力。基于台积电CoWoS产能推演，预计2027年全球HBM需求量将达到516亿GB，2023-2027年复合增长率约84%。HBM从AI训练的“配角”正走向“主角”。
内存墙瓶颈：HBM成为AI芯片的必然选择
过去20年中，服务器硬件FLOPS峰值每2年扩大至3倍，远超DRAM和互连带宽增速，形成了制约AI发展的“内存墙”。HBM方案解决了这一瓶颈，成为高性能计算的关键存储技术。主流数据中心GPU均采用HBM——英伟达V100、A100、H100均采用HBM内存，AMD MI300X同样采用HBM3。HBM2/HBM2E带宽远超GDDR6（56GB/s），HBM一个堆栈带宽大于100GB/s，而GDDR5仅25GB/s。在相同功耗下，HBM带宽和容量的提升直接带动GPU性能提升。
英伟达GPU：HBM颗数从6颗到12颗的升级路径
英伟达历代GPU对HBM的需求量持续攀升：从Hopper+架构到Blackwell架构，HBM颗数从6颗提升到8颗（对应超30%容量提升）。英伟达下一代Rubin Ultra GPU产品或将采用12颗HBM4产品，假设单颗HBM4容量36GB，12颗HBM4将赋予最高412GB容量。HBM升级换代还体现在堆栈层数增加（HBM4支持4/8/12/16层TSV堆栈）和单颗DRAM裸片容量扩大（单Die容量从2GB升级到3GB）。单颗GPU中HBM存储总量 = DRAM堆栈层数 × 每片DRAM容量 × HBM颗数。
CoWoS产能推演：2023-2027年HBM需求量测算
基于台积电CoWoS产能扩张（2024-2026年12月月产能36,000/68,000/92,000片晶圆），测算2023-2027年HBM需求量从4.5亿GB增长至51.6亿GB（CAGR约84%）。核心假设：2024-2026年单GPU中HBM平均需求数从7.0增至7.8个；HBM堆栈层数从8.5增至9.5层；HBM单颗携带存储容量从2.6GB增至3.0GB；每GB容量价格维持15-16美元。2027年对应GPU+ASIC出货量约2,150万颗，单GPU需求存储容量约240GB。
供需格局：2024-2025年供不应求，高端HBM价格有支撑
需求层面，北美四大云厂商在3Q24业绩会后仍维持对AI及服务器投资的正面看法，2025-2026年资本支出规模较2024年仍同比提升。供给层面，三大原厂（SK海力士、美光、三星）到2025年底实际HBM出货量有望达20.1亿GB。预计2024-2025年行业仍供不应求。展望2026-2027年，下一代GPU及HBM4产品推出进一步拉高需求，高端HBM产品供给仍供不应求。
表：全球HBM需求量测算（百万GB）| 年份 | CoWoS年产能（千片） | GPU出货量（百万颗） | 单GPU需求存储（GB） | HBM总需求量（百万GB） |
|---|
| 2023年 | 135 | 3.8 | 120 | 452 |
| 2024年 | 361 | 9.0 | 155 | 1,396 |
| 2025年 | 671 | 12.5 | 189 | 2,357 |
| 2026年 | 1,052 | 17.9 | 222 | 3,974 |
| 2027年 | 1,303 | 21.5 | 240 | 5,159 |
