過去一年，全世界的科技公司都在搶購AI芯片，至今供不應求。

英偉達的產(chǎn)能上不來，很大程度上是因為HBM（高帶寬內(nèi)存）不夠用了。每一塊H100芯片，都會用到6顆HBM。當下，SK海力士、三星供應了90%的HBM，并且技術(shù)領先美光整整一個代際。

這給了韓國人一個史無前例的機會。

三星京畿道內(nèi)存工廠

眾所周知，內(nèi)存市場一直保持著三足鼎立的格局。其中，韓國人一家獨大：三星與SK海力士兩家公司，就占去七成市場。但排名第三的美光，仍保有20%以上的市占。雙方打得你來我往，各有勝負。

這樣的局面，韓國人大抵是不滿意的。上世紀80年代，日本曾攻下了9成以上的存儲器市場；這種壓倒性壟斷，才是韓國半導體的終極夢想。

因此在2024年初，韓國政府將HBM定為國家戰(zhàn)略技術(shù)，并為HBM供應商提供稅收優(yōu)惠，準備再一次發(fā)起沖鋒。

如今，距離韓國人的夢想照進現(xiàn)實，似乎只有一步之遙了。

馮·諾依曼的“陷阱”

韓國人之所以能等來又一次機會，很大程度上得感謝“計算機之父”馮·諾依曼。

1945年，全球第一臺計算機ENIAC問世在即，馮·諾依曼聯(lián)合同事發(fā)表論文，闡述了一種全新的計算機體系架構(gòu)。其中最大的突破在于“存算分離”——這是邏輯運算單元第一次從存儲單元中被剝離出來。

如果把計算機內(nèi)部想象成后廚，那么存儲器就是倉庫管理員，而邏輯芯片就是主廚。

最初，“炒菜”和“管倉庫”的工作，其實都是由同一塊芯片來完成的；隨著“存算分離”的概念被提出之后，計算機才開始設立多個“崗位”，并分別“招募人才”。

拆分出來的邏輯芯片，最終演變成了如今的CPU與GPU。

這么做的好處顯而易見：存儲和邏輯芯片各司其職，如流水線一般絲滑，高效且靈活，很快獲得了初代計算機設計者的青睞，并一路延續(xù)至今，經(jīng)久不衰。

這就是如今大名鼎鼎的馮·諾依曼架構(gòu)。

然而，“計算機之父”馮·諾依曼在設計這套架構(gòu)時，無意間埋下了一顆“炸彈”。

馮·諾依曼架構(gòu)如果想要效率最大化，實際有一個隱含的前提：

即存儲器到邏輯芯片的數(shù)據(jù)傳輸速度，必須大于或等于，邏輯芯片的運算速度。翻譯成人話就是，倉庫管理員將食材送到后廚的速度，必須比主廚烹飪的速度快。

然而，現(xiàn)實中的科技樹，卻走上了一條截然相反的道路。

存儲器明顯跟不上邏輯芯片的迭代速度。以CPU為例，早在上世紀80年代，這種性能失衡已無法忽視。到21世紀前，CPU和存儲器之間的性能差距已經(jīng)在以每年50%的速率持續(xù)增長。

這就導致，決定一塊芯片算力上限的，不是邏輯芯片的算力，而是內(nèi)存的傳輸速度。廚師已經(jīng)嚴重溢出，倉管能送多少食材，決定了后廚能出多少菜。

這就是現(xiàn)在常說的“內(nèi)存墻”，即馮·諾依曼所留下的陷阱。

上個世紀，有人曾試著嘗試改變現(xiàn)狀，一批全新的芯片架構(gòu)展露了頭角。然而，蚍蜉難以撼樹，相較于圍繞馮·諾依曼架構(gòu)建立的生態(tài)帝國——包括編程語言、開發(fā)工具、操作系統(tǒng)等帶來的好處，那一點性能提升，不值一提。

直到人工智能浪潮洶涌而至。

新的火種

以深度學習為基石的人工智能，對算力有著近乎病態(tài)的需求。

OpenAI就曾做過一筆測算：從2012年的AlexNet模型到2017年谷歌的AlphaGoZero，算力消耗足足翻了30萬倍。隨著Transformer問世，“大力出奇跡”已然成為人工智能行業(yè)的底層邏輯，幾乎所有科技公司都困于算力不足。

作為阻撓算力進步的“罪魁禍首”，馮·諾依曼架構(gòu)很快被推上了風口浪尖。

AMD是最先意識到問題嚴重性的科技巨頭之一。對此，它采用了一種非常“簡單粗暴”的解決方案——把存儲器放到離邏輯芯片更近的地方。我把“倉庫”建得離“后廚”近一點，送貨速度不就提上來了么？

2015年，AMD推出了首款非馮·諾依曼架構(gòu)的產(chǎn)品

但在當年，AMD這套方案存在一個致命缺陷。

過去，存儲通常都通過插槽“外掛”在GPU封裝之外，相當于把倉庫建在郊區(qū)。

然而，AMD為了縮短兩者的距離，打算將存儲器移到和GPU同一封裝內(nèi)的同一塊載板上。但載板面積十分有限，如同寸土寸金的中心城區(qū)。傳統(tǒng)的內(nèi)存往往面積又很大，仿佛一個特大型倉庫，中心城區(qū)顯然建不下。

至此，HBM開始登上歷史舞臺：它使用了縱向堆疊小型DRAM裸片的方式。

我們可以把HBM想象成一座高達12層的超小型倉庫。由于倉庫面積小，占地需求大大降低，可以順理成章地搬進中心城區(qū)；與此同時，從1樓到12樓，每一層都能存儲數(shù)據(jù)，所以實際性能并沒有縮水。

當下，HBM的表面積，只有傳統(tǒng)內(nèi)存的6%。這項新技術(shù)，讓AMD的技術(shù)方案得以成功落地。

于是，AMD向太平洋對岸的SK海力士伸出了橄欖枝。

2015年，AMD推出GPU Fiji，在一塊芯片載板上排布了4顆HBM，給了業(yè)內(nèi)一個小小震撼。而搭載Fiji的高端顯卡Radeon R9 Fury X，當年在紙面算力上，也第一次超過了英偉達同代的Kepler系列。

雖然從后續(xù)市場表現(xiàn)來看，F(xiàn)iji是一個失敗的作品，但沒有妨礙HBM的驚鴻一瞥，攪亂一池春水。

少數(shù)人的游戲

當全球科技公司都開始押注人工智能，撞開了“內(nèi)存墻”的HBM，也順勢走上時代舞臺的中心。

然而，只有少數(shù)人，能從HBM浪潮中分走蛋糕。當下，HBM即將跨入第四代，牌桌卻始終湊不齊四個人。截至2023年，有能力生產(chǎn)HBM的廠商仍然只有三家：SK海力士、三星、美光。遺憾的是，這個局面大概率還將保持很久。

三巨頭雖然也壟斷了傳統(tǒng)內(nèi)存，但在市場景氣時，二、三線廠商也能跟著喝上肉湯。可在HBM領域，其余廠商別說喝湯，連桌都上不了。

過高的技術(shù)門檻，是造成這種局面的重要原因。

前文曾提到，HBM是一座高樓層的小型倉庫；如何實現(xiàn)高樓層的設計，這背后可大有學問。

目前業(yè)內(nèi)采用的技術(shù)叫TSV（硅通孔），是當前唯一的垂直電互聯(lián)技術(shù)。通過蝕刻和電鍍，TSV貫穿堆疊的DRAM裸片，實現(xiàn)各層的通信互聯(lián)，可以想象成給大樓安裝電梯。

由于HBM的面積實在太小了，導致對TSV工藝的精度有著極其嚴苛的要求。其操作難度，不亞于用電鉆給米粒鉆孔。而且，HBM還不止需要“鉆一個孔”：隨著大樓越造越高，HBM對TSV的需求量也會相應增加。

三巨頭在TSV技術(shù)上的積累最為深厚，足以輕易甩開云云小廠，穩(wěn)坐山頭。

原因之二，是HBM打破了傳統(tǒng)內(nèi)存IDM的模式，需要依靠外援，自己說了不算。

IDM模式是指，從設計、制造到封裝全部由內(nèi)存廠商一手包辦。過去，三星等內(nèi)存廠商之所以敢發(fā)動價格戰(zhàn)，正是因為掌握了整個制造流程，可以最大程度擠壓利潤空間。

但到了HBM，設計、制造還是自己做，可封裝這一環(huán)節(jié)，就必須依賴晶圓代工廠。

HBM畢竟不是一塊獨立的內(nèi)存，需要安裝到邏輯芯片旁邊。這個過程涉及到更精細的操作、更精密的設備，以及更昂貴的材料，只能求助于先進封裝技術(shù)。當下，只有臺積電的先進封裝技術(shù)達標，三巨頭都是它的客戶。

臺積電的先進封裝技術(shù)CoWoS

只是臺積電的產(chǎn)能相當有限，僧多粥少，三巨頭都不夠用；新玩家想入局，還得看臺積電樂不樂意帶上你。

極高的技術(shù)門檻，以及對臺積電先進封裝產(chǎn)能的依賴，HBM大概率只能是少數(shù)人的游戲。也正是因為這些特點，讓HBM戰(zhàn)爭的打法，注定與過去的內(nèi)存戰(zhàn)爭迥然不同。

重塑游戲規(guī)則

眾所周知，傳統(tǒng)內(nèi)存的競爭往往圍繞價格戰(zhàn)展開。因為傳統(tǒng)內(nèi)存是個高度標準化的產(chǎn)品，各家之間性能差距并不大。往往誰的價格更低，誰就能拿到更多訂單。

但對HBM來說，技術(shù)迭代更快的一方才握有主動權(quán)。

因為HBM主要用于AI芯片，其主要賣點就是性能。一塊強大的AI芯片，能大幅縮短訓練模型的時間。對科技公司而言，只要能盡早將大模型推向市場，多花些“刀樂兒”又何妨？

因此在過去幾年，內(nèi)存廠商一直在圍繞技術(shù)內(nèi)卷。

2016年，三星能在HBM市場反超SK海力士，正是因為率先量產(chǎn)了新一代的HBM 2，在技術(shù)上跑在了前頭。

英偉達的V100芯片，使用了三星的HBM 2

另一方面，抱上一個夠粗的大腿，同樣也很重要。

因為有能力生產(chǎn)AI芯片的科技公司，全世界數(shù)來數(shù)去就那么幾家，對大客戶的依賴度很高。過去幾年，SK海力士、三星、美光圍繞HBM的比拼，實際比的就是誰抱的大腿更粗。

SK海力士下場最早，一出道就綁定了頗有野心的AMD?？上MD的芯片銷量不佳，連累SK海力士的HBM一度叫好不叫座。

相比之下，三星就相當“雞賊”，憑借著率先量產(chǎn)的HBM2，成功抱上了英偉達的大腿，反超了SK海力士。

然而在2021年，SK海力士率先量產(chǎn)了HBM 3，成功將英偉達拉攏到自己的陣營中。如今全球瘋搶的AI芯片H100，用的就是SK海力士的HBM。新大腿加持下，SK海力士徹底奠定了“HBM一哥”的地位。

SK海力士供應了H100的HBM

與韓國人相比，美光運氣最差，攤上了英特爾。

2016年，美光和英特爾押注了另一條技術(shù)路線。蒙頭研發(fā)了數(shù)年，美光才意識到選錯了路線。此時，美光已經(jīng)落后韓國對手整整兩個代際。

目前，SK海力士包攬了HBM整體供應的50%，隔壁的三星拿下了40%，美光僅有10%。

受到HBM業(yè)務的拉動，去年三季度SK海力士在內(nèi)存市場的份額暴漲至34.3%，距離超越三星僅有一步之遙。要知道，三星已經(jīng)在內(nèi)存市場Top 1的位置坐了30多年了。

然而，拼迭代速度、拼大腿，新的打法，意味著更大的變數(shù)。三大廠商，目前看似分出了一二三名，實則各有底牌，正緩緩露出冰山一角。

三巨頭的底牌

作為HBM的發(fā)明人、如今的第一名，SK海力士最大的底牌，顯然是遙遙領先的技術(shù)力。

為了徹底殺死比賽，SK海力士準備直接顛覆HBM的設計思路。它計劃于2026年量產(chǎn)HBM 4，準備把HBM直接安在GPU頂部，走向真正的3D架構(gòu)。也就是說，SK海力士準備直接將倉庫建在后廚樓上。

乍一看，HBM 4的設計思路似乎并不驚艷。

畢竟HBM的設計初衷，就是為了縮短倉庫與后廚的距離；那么干脆把倉庫搬到后廚樓上，似乎是個很自然的選擇。然而，現(xiàn)實情況卻沒那么簡單。

此前，各大內(nèi)存廠商之所以沒采用這一設計，是因為遲遲解決不了散熱：

把HBM裝到GPU頂部之后，數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣却_實是更快了，但芯片功耗也會大幅上升，產(chǎn)生更多的熱能。如果不能及時散熱，將大大降低芯片工作效率，造成性能損耗，頗有種拆東墻補西墻的意味。

因此，如果想實現(xiàn)HBM 4的設計，必須得找到更好的散熱方案。

目前來看，SK海力士或許找到了突破口；一旦成功落地，無疑是對友商的降維打擊。

SK海力士位于京畿道的工廠

當然，SK海力士的模式也有缺陷——過于依賴臺積電了。

前文曾提到，HBM技術(shù)高度綁定臺積電的先進封裝。但在當下，臺積電的產(chǎn)能遠遠跟不上市場的需求，這就給三星留出了二度彎道超車的空間。

三星不僅是存儲器市場的最大卷王，同時也是全球第二大晶圓代工廠。臺積電有的，三星基本都有，包括先進封裝，只是水平稍微差了些。

早在2018年，三星就推出了對標臺積電的I-Cube技術(shù)，2021年時已經(jīng)發(fā)展到第四代。

目前來看，三星的I-Cube技術(shù)顯然是不及臺積電的CoWoS，畢竟連三星自己都不用。但在臺積電產(chǎn)能明顯供不應求的當下，I-Cube技術(shù)就成了三星拉攏生意的武器。

SK海力士的老搭檔AMD，就沒能抵抗住“產(chǎn)能的誘惑”，更改了陣營。英偉達據(jù)說也有意試水，畢竟臺積電的先進封裝增產(chǎn)有限，啟用三星有助于分散供應風險。

三星的存儲工廠

韓國人各有各的張良計，美國人有什么過橋梯？

說實話，到目前為止，美光在HBM的戰(zhàn)場上，一直處于被動挨打、從未翻身的局面。經(jīng)過近幾年的追趕，美光總算望見了先頭部隊的背影，但也僅僅只能跟在韓國人身后“撿漏”。

距離韓國人“一統(tǒng)內(nèi)存江山”的終極理想，似乎只差最后一步了。

不過，這顯然是美國人所不樂于見到的。目前，HBM的大客戶們，大多來自美國。美光雖然落后，卻未必會完全出局。最新爆料顯示，英偉達剛向美光預訂了一批HBM 3。

此前，韓國人之所以能在內(nèi)存市場“百戰(zhàn)百勝”，是因為競爭的規(guī)則極其明確：即拼產(chǎn)能、成本。內(nèi)卷向來是韓國人的“舒適區(qū)”，畢竟他們血管里流的都是美式咖啡。

然而，HBM是一個不那么“東亞”的產(chǎn)業(yè)。它面臨著極其嚴苛的技術(shù)競爭，以及隨時搖擺的大客戶。更多的變數(shù)，讓韓國人始終無法穩(wěn)穩(wěn)占據(jù)鐵王座。更何況，另一股東方的神秘力量，也在虎視眈眈。

長夜漫漫，韓國人仍然無法安睡。

參考文章：

[1] HBM市場研究報告（2023.12），TrendForce

[2] HBM 成高端GPU標配，充分受益于AI服務器需求增長，廣發(fā)證券

[3] HBM詞條，Semiwiki

[4] HBM會替代DDR，成為計算機內(nèi)存嗎？EET

[5] HBM4 in Development, Organizers Eyeing Even Wider 2048-Bit Interface，Anandtech

[6] SK Hynix, Samsung's fight for HBM lead set to escalate on AI boom，the Korea Economic Daily

[7] HBM Issues In AI Systems，SemiEngineering

[8] 馮諾依曼體系結(jié)構(gòu)，CSDN

[9] 性能之殤：從馮·諾依曼瓶頸談起，機器之心

[10] HBM促使DRAM從傳統(tǒng)的2D加速走向3D，方正證券

編輯：陳彬

視覺設計：疏睿

責任編輯：陳彬