和讯投顾邓攀：HBM板块有哪些机会？

分析人士指出，目前几大主要芯片制造商正优先生产用于AI数据中心的高带宽内存hbm而非消费级设备的标准dram内存，这导致全球硅晶圆产能出现战略性转移。业内人士告诉记者，目前全球都在加码 AI数据中心建设，这类超大规模基建直接推动高容量存储需求激增。行业调研显示，AI服务器对内存的需求量是普通服务器的8~10倍，如此庞大的需求使得AI服务器目前已消耗全球内存月产能的53%。和讯投顾邓攀分析，随着全球AI产业链爆发式的增长，高容量高性能的存储芯片已经出现了一芯难求的局面，上一期我们重点拆解了存储芯片的产业，全景，那么今天我们要把镜头聚焦到一个更具体更核心的领域，hbm也就是高带宽内存，如果说把整个存储芯片产业作为一个大陆的话，那么hbm就是这片大陆上的最高峰，也是全球众多芯片巨头争先恐后抢夺的产业高地，那么这项技术对当下的AI发展到底有多关键？这背后其实有一个很深刻的产业逻辑。随着大模型的参数规模，从千亿迈向万亿AI芯片，需要的不仅仅是更强的算力，而且还需要更快的存力，传统内存的带宽就像一条乡间的小路，根本无法满足AI这个数据卡车的通信需求，于是h bm这条专用的数据高速公路就成了绝对的刚需，所以今天这期视频我就来彻底的讲透hbm帮大家理清这条产业链的格局究竟是怎么样的，从上游的材料设备到中游的制造封测，国内有哪一些关键环节正在突破，未来的技术路线将如何演进，更重要的是站在当前节点，我们如何看待hbm板块在2026年的投资前景？如果说你听懂了这些，你就能看懂为什么全球巨头都在为hbm疯狂扩产，也能够更清晰的把握住国产360浪潮中这个至关重要的硬科技方向。如果觉得内容有用，记得收藏或分享给朋友，方便随时回看，也请大家顺手点个赞，你们的鼓励是我持续创作的最大动力。还是那句话，市场始终在变化，机会与风险并存，希望大家保持理性，稳步前行。

咱们进入正题，首先我们得搞清楚hbm到底是什么，以及它为何如此不可替代，hbm全称高带宽内存，你可以把它理解为一种为超高数据吞吐量任务而生的特种内存，它的核心使命就是解决困扰计算机领域多年的内存墙问题，也就是处理器算的很快，但是数据供应太慢了，从而严重制约了系统整体性能。那么hbm如何打破这堵墙的？呢他靠的是两大法宝，第一三d堆叠，第二硅通孔技术。不同于传统的内存屏幕设计，hbm将多颗芯片垂直堆叠，通过超细的tsv通道实现高速互联，最终达成极致带宽加超高能效比的双重优势。Hbm能够在极小的物理面上提供数倍，甚至是10倍于传统内存的带宽，同时因为数据传输距离极短，功耗也大幅降低，这对于电费高昂的数据中心来说意义重大，因此hbm完美契合了AI芯片对于高带宽低功耗小面积大容量的全部苛刻要求，已经成为了高端AI加速卡的标配，它的性能直接制约着AI算力集群的整体效率，理解了hbm的重要性，我们再来拆解一下它的产业链。Hbm的制造是一项极其复杂的系统工程，技术壁垒极高，需要全产业链协同突破，主要可以分为三大环节。第一个是上游材料与设备，材料端的核心需求集中在封装材料，hbm芯片更厚，发热更大，需要使用环氧塑封材料。此外电镀液光刻胶、特种气体等材料的纯度与性能要求均达到了行业顶级的标准。设备端关键的设备包括tsv刻蚀设备、薄膜沉积，还有电镀设备、化学机械抛光设备、混合建造设备，还有先进封测量测设备。总的来说hbm的兴起正在拉动一整套高端半导体材料和专用设备的需求，这是上游领域明确的增长主线。

第二个中游的制造与封装，这是hbm技术的核心体验区，也是资本和技术竞争最激烈的环节，包括了晶圆制造先进封装。第三，下游设计与运用，hbm最终是由存储原厂或芯片设计公司采购集成到高端的AI加速卡以及超级计算机高端的服务器中，服务于云服务商、AI公司和科研机构进行大模型训练，科学计算等顶级的算力任务。展望2026年，hbm产业将呈现以下几个关键态势，这也构成了我们分析其投资前景的核心逻辑。第一缺货，现在hbm的产能已经排到了2027年。第二技术迭代，以现在的科技发展来说，技术就是生产力，这个行业技术迭代是非常非常快的。第三个最重要一点就是国产化机遇。对于国产产业而言，hbm代表着一个历史性的机遇，虽然现在在存储晶圆制造的核心环节与国际水平还是有差距，但是在核心的链条上面我们已经看到了多点突破的曙光。首先材料环节在封装核心材料，比如环氧塑封材料及其关键的填料方面，国内已经实现了从0~1的突破，正在加速的验证和导入。其次是设备环节在tsv刻蚀薄膜沉积抛光等关键设备领域，国内龙头企业正在紧追国际先进水平，部分设备已经进入到了客户验证和量产线，国产替代的空间是巨大的。最后就是封装测试环节，国内领先的封测厂商正在全力攻关tsv军研局封测，还有2.5d3D集成等先进的技术，这是国内产业切入hbm价值链最现实的突破口之一。对于大家而言，理解hbm不仅是关注热门概念，更是理解AI硬件进化的一条核心脉络，它要求我们以产业的眼光去识别那些在复杂技术链条中真正创造价值，构建壁垒的环节，在风起云涌的科技浪潮中，唯有深度的研究，方能心有所向，不畏波动。