随着人工智能(AI)算力需求的爆发式增长,全球AI芯片龙头英伟达(NVIDIA)正准备再次推高全球AI存储器供应链的技术极限。根据市场消息来源,英伟达已正式向主要供应商发出需求,评估最早于2026年第四季交货16层堆叠HBM的可行性,迫使三星电子(Samsung Electronics)、SK海力士(SK hynix)与美光(Micron Technology)加速研发进程,更提前开启了下一代AI芯片的核心零件争夺战。
根据韩国媒体报道,目前市场焦点仍集中在12层堆叠HBM4的供应商认证与量产准备上,预计12层堆叠的产品将于2026年初进入全面商业化阶段。然而,英伟达显然不满足于此,近期已经在询问下一代产品的状况。虽然整个计划尚未签署正式合约,但已引发供应商内部的开发时程重新规划,包括良率目标与初始产量设定。
部分供应商预计,相关的效能评估最快将于2026年第三季前展开。根据规格与时程的最终定案,这款16层堆叠的产品目前可能仍被归类为HBM4世代,或者是HBM4E世代的范围。韩国半导体工业协会执行副总裁、前SK海力士高层Ahn Ki-hyun指出,英伟达对GPU的升级非常积极,这使得HBM也必须以相同的节奏前进。如果存储器效能跟不上,即使是更高性能的GPU也会失去意义。
事实上,从12层推进到16层,其关键并非只是简单的层数堆叠而已,而是半导体封装技术的重大进步。Ahn Ki-hyun强调,从12层到16层堆叠的转换在技术上远比8层到12层堆叠更为艰难,许多情况下必须更换整个制程技术。
以目前的规格来分析,从12层堆叠推进到16层堆叠,面临的最大挑战在于封装高度与晶圆厚度上:
- 封装高度限制:全球半导体标准组织JEDEC将HBM4的封装高度限制在775微米,这为传统堆叠方法留下的空间极其有限。
- 晶圆厚度缩减:为了在有限的空间内堆叠更多芯片,业界估计16层堆叠的HBM需要将晶圆厚度从目前12层堆叠设计的50微米,进一步压缩至30微米左右。
以上这些物理限制使得封装键合(Bonding)技术成为竞争的核心。目前,三星与美光主要依赖热压键合(TCB)技术,而SK海力士则采用其领先业界的批量回流模制底填(MR-MUF)技术。
面对16层HBM的挑战,各大存储器巨头采取了截然不同的技术路径。例如三星方面,当前已经考虑在16层堆叠的产品中导入混合键合(Hybrid Bonding)技术。分析认为,三星之所以选择提前转向混合键合,是因为其在目前的黏合剂技术竞争中难以赶上对手,希望借此新技术实现弯道超车。近期,三星在英伟达的HBM4系统封装(SiP)测试中已获得正面的反馈。
至于SK海力士方面,正在调整其发展节奏。虽然该公司也正在开发混合键合作为备选,但其战略重点是尽可能延长其业界领先的MR-MUF技术的寿命。目前,SK海力士已建立HBM4量产框架,并开始向英伟达提供有偿样品。
最后在美光方面,虽然在最新进展中较少被提及,但美光仍与三星同样依赖TCB技术,并正努力在16层堆叠的竞赛中保持竞争力。
报道强调,这场技术竞赛的关键时间点将与英伟达下一代Rubin架构AI芯片的发表相关,该产品预计于2026年下半年问世。据悉,每颗Rubin架构AI芯片将配备多达8个HBM4芯片,这将极大地拉动对高层数HBM的需求。不过,尽管业界对16层堆叠的HBM4充满期待,但短期内市场重心仍将稳固在HBM3E。
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