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nand英伟达存储巨头之争！英伟达身后的较量

发布时间 : 2024-11-25

作者 : 小编

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存储巨头之争！英伟达身后的较量

作者丨骆轶琪

编辑丨骆一帆

图源丨图虫

在英伟达一步步站稳万亿市值的道路上，少不了两项关键技术支持——台积电主导的CoWoS高端封装和头部存储厂持续迭代的HBM（高带宽存储）。

英伟达近日发布的新一代GH200 Grace Hopper超级芯片中，就指出将搭载282GB最新HBM3e内存技术的单服务器。预计将在2024年第二季度交付基于该平台的系统。

HBM也成为力挽存储厂商持续下行的一个关键词。数个季度的持续低迷下，头部存储厂商相继展现出二季度收入环比增长趋势，其中以SK海力士（SK Hynix）的表现最为亮眼，背后就离不开由HBM拉动对DRAM运存的需求提升。

伴随生成式AI浪潮，在存储市场一直低三星一头的SK海力士一跃而起，占据全球HBM市场50%的极高份额。

HBM的重要性在于，GPU对大规模并行计算的速率要求在持续提升，但计算过程本身需要算力、存力、运力三者同时匹配，通常存储的读取速度和计算的处理速度之间存在一定时间差，HBM就是为提高传输速率和存储容量应运而生的重要技术路线。

但目前来看，这似乎只成为巨头之间的“游戏”。

群智咨询（Sigmaintell）执行副总经理兼首席分析师陈军对21世纪经济报道记者分析，HBM用于高端GPU和服务器的DRAM，当前主要由三星、SK海力士、美光三家供应产品。由于HBM价格相对较高，服务器市场普遍还是以DDR4和DDR5为主，HBM在整体DRAM中的占比仍然很低。

那么HBM将为存储市场带来什么改变？没有这项技术的存储公司会落后吗？

HBM逆势

由生成式AI引发对HBM及相关高传输能力存储技术的需求，HBM成为存储巨头在下行行情中对业绩的重要扭转力量，这也是近期业绩会上的高频词。

据CFM闪存市场分析，不同于一季度的疲软，可以看到在二季度存储市场明显有所回暖，打破了自2022年二季度以来的连续下滑，重新恢复增长。整体看，二季度全球存储市场规模198.03亿美元，环比增长9%，但不足去年同期的一半，同比下跌54%。

其中SK海力士的环比成长性明显。 据CFM统计，二季度全球NAND Flash原厂的营收平均季度环比增速为5%，但SK海力士增长26.4%、美光增速14.5%，二者是增速最快的头部公司；全球DRAM原厂营收平均季度环比增长11.9%，其中SK海力士增速48.9%，是唯一增速超过双位数的头部厂商。

SK海力士在二季度业绩会上曾表示，季度内AI服务器对DRAM的需求大幅增长，公司DDR5和HBM的出货量增长了一倍以上。预计到三季度，AI服务器的需求将持续增长，尤其是高密度DDR模块和HBM，以及移动客户的高需求带动。

（AI服务器相比通用服务器对HBM和DDR5的需求大幅提升，图源：SK海力士）

三星在二季度业绩会上曾表示，生成式AI市场应用将带来HBM等支持大规模数据处理的内存产品需求快速增长，公司接到了大量客户需求。预计2023年和2024年HBM的需求可能出现陡峭增长。公司曾经对主要客户独供HBM2，并在后续开展HBM2E业务。

美光在三季度财年业绩会上则直指，AI服务器的DRAM容量是普通服务器的6倍到8倍，NAND容量是普通服务器的3倍。英伟达DGX GH200所需的DRAM容量是普通服务器的数百倍。公司HBM3产品预计在2024财年实现一定收入。

这显示出，在耐用消费品销售承压的背景下，与当下高算力相匹配的高端存储市场需求却很旺盛。

“随着AI和HPC（高性能计算）市场的牵引和快速发展，高性能和高容量DRAM技术的需求将持续增加以支持相应需求，目前HBM是其中被证明过的技术路线。具备该技术能力的公司，将在市场上获得更好份额，同时能进一步提高竞争力和盈利能力。”Counterpoint Research高级分析师Ashwath Rao告诉21世纪经济报道记者，HBM技术的原理是通过将DRAM芯片垂直堆叠，并通过TSV（穿过硅孔）和微凸起相互连接。由于HBM是垂直堆叠，其可以每秒提供TB级别数据，这是人工智能和高性能计算应用程序所需的显著处理能力。

他进一步指出，虽然HBM是一个利基市场，但由于AI技术的远景，其能够很好满足AIGC对存储器的需求，各公司都在探索技术能力提升，包括替代性封装技术、TSV技术，以减少凹凸间距，应用不同的插入方式和混合连接方法。当在选择存储产品时，根据不同的场景应用需求，而在带宽、功耗、成本和可靠性等方面进行平衡。

调研机构TrendForce集邦咨询也指出，目前高端AI服务器GPU搭载HBM已成主流，预估2023年全球HBM需求量将年增近六成，来到2.9亿GB，2024年将再成长三成。 2023年HBM将处于供不应求态势，到2024年供需比有望改善。

不过多名业内人士都对记者表示，HBM在整体存储市场占比较低，目前还不是普及性应用的产品。这也解释了为什么目前似乎竞争都局限在全球三家厂商之间。

迭代赛跑

回顾存储产业的竞争格局，历史上三星在DRAM和NAND Flash两类存储市场，一直占据原厂中超过1/3的市场份额，位居行业第一。只是目前细分到HBM领域来看，SK海力士反而占据更高份额。

据集邦咨询预计，2022年SK海力士占据HBM市场50%的份额，三星占比40%，美光占比10%，三者成为HBM领域的垄断性三巨头。

（HBM市占率预估，图源：集邦咨询）

这某种程度上和SK海力士的率先入局有关。

早在2014年，SK海力士与AMD联合开发了全球首款硅通孔（TSV）HBM产品，这也是该技术的第一代产品，被称为HBM1。两家公司还联合开发了高带宽三维堆叠存储器技术和相关产品。官方介绍，HBM1的带宽高于DDR4和GDDR5产品，同时以较小的外形尺寸消耗较低的功率，更能满足图形处理单元（GPU）等带宽需求较高的处理器。

此后SK海力士和三星都在进行相关能力迭代。只是受制于应用场景与成本等综合因素平衡考量、技术路线与产业链合作方式也有不同，直到生成式AI浪潮兴起、英伟达GPU需求紧俏，才真正迎来今天对HBM的高关注度。

相比之下，占据相对少份额的美光，则是由于早期的技术路线选择差异，较晚走向HBM领域，才在目前与前两家厂商之间形成一定份额差异。

那么HBM的核心门槛在哪里？ 陈军对21世纪经济报道记者表示，HBM在技术上需要解决内存颗粒堆叠以后与内存控制器互联问题，目前量产的HBM产品主要使用的制程节点是1y/1z等，虽然制程节点不算太高，但其需要下游GPU客户进行良好配合，其多达7000+的引脚数量也形成该工艺的较高壁垒。

因此与客户产品之间的配合沟通调试，如何更好与GPU、NPU这类芯片匹配，实现更大带宽和更好能效，才是HBM技术竞争的关键。

“英伟达在GPU领域处于绝对领先优势，前期开发阶段，英伟达在GPU上需要解决高带宽、低能耗的问题，于是和SK海力士合作开发了HBM存储，并且后续不断迭代完善，为SK海力士在这一领域的竞争优势打下基础。”他进一步分析。

三大原厂的HBM发展进度来看，集邦咨询分析，SK海力士、三星先从HBM3开发，代表产品为NVIDIA H100/H800以及AMD的MI300系列，两大韩国厂商预计于2024年第一季送样HBM3e；美光则选择跳过HBM3，直接开发HBM3e。

该机构指出，2023年HBM市场主流为HBM2e，包含NVIDIA A100/A800、AMD MI200以及多数CSPs自研加速芯片均以此规格设计。为顺应AI加速器芯片需求演进，各存储原厂计划于2024年推出新产品HBM3e，预期HBM3与HBM3e将成为明年市场主流。

谁主沉浮

在头部原厂在竞速HBM迭代的进程下，其他从业者似乎对这一趋势并没有很积极回应。在AI浪潮驱动下，未来HBM会成为影响存储市场竞争的关键要素吗？

（HBM的主要实现方式和成长性，垂直堆叠是其主要特征之一，图源：SK海力士）

多名存储业内人士都对21世纪经济报道记者表示，会关注这一技术的发展进程，但目前其仅限于部分细分市场有较高需求，从商业回报角度看，这似乎并不是能为大多数存储厂都能带来收益的机会型领域。

此外陈军告诉记者，“在HBM领域，除了本身的技术壁垒外，更多依赖于和下游客户的合作关系。长期来看，该领域仍将是海力士、三星占据主要市场。 ”

Ashwath Rao对记者分析，SK海力士、三星、美光三大核心存储厂商都在积极增加资本开支，以扩大他们在HBM领域的产品阵容，市场份额可能会形成三足鼎立的局面。目前市场领导者SK海力士和三星之间将进行积极竞争，任何时候都可能改变现有格局。

“存储厂商在正式发布产品之前，都会更聚焦于持续研发和改进这项技术。三星正扩大其HBM产品供应，同时在提高其封装技术能力，由此可以更好将HBM和GPU更好集成，以此满足AI的应用需求。”他进一步分析，三星将用其独特的封装能力和HBM技术提供给客户。三星也在聚焦于强化其2.5D/3D异构集成封装技术的开发，以作为系统性解决方案更好满足HPC和AI客户的应用需求，以此方式来试图增加其市场份额。“在未来，三星可以通过其在芯片制造和封装环节的能力，并把产品进一步扩展到汽车、5G和IoT领域应用。”

作为IDM大厂，三星一直在积极推进对先进工艺的迭代，也为AI相关技术需求做了储备。

三星在此前的业绩会上曾介绍过，其在全球率先量产的GAA FET工艺就是为实现AI芯片性能优化的先进工艺节点，计划于2025年实现2纳米GAA工艺量产。

集邦咨询指出，目前SK海力士HBM3产品领先其他原厂，是英伟达服务器GPU的主要供应商；三星则着重满足其他云端服务业者的订单。在客户加单下，2023-2024年这两家厂商的HBM市占率预估相当，合计将占HBM市场约95%份额。美光在今年专注开发HBM3e产品，相较前述两家韩厂大幅扩产的规划，预期今明两年美光的市占率会受排挤效应而略为下滑。

“目前HBM产品占整体存储的出货量仍然非常小，长期来看，随着消费电子产品向AI化发展，对于高算力、高存储、低能耗将是主要诉求方向，鉴于此预计HBM也将成为未来存储厂商的技术发展方向。”陈军对记者表示，HBM属于近期火热的存算一体式产品，目前其主流的die为16Gb，层数是4-8层，未来die会升级到24Gb，层数往8-12层发展。

SFC

本期编辑刘雪莹实习生宋佳遥

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国产替代是一定要走的路

作者｜陈伊凡

出品｜虎嗅科技组

头图｜视觉中国

当灰犀牛来临的时候，如何寻找新的增长机会是企业家们必须回答的命题，尤其是在不确定性日益常态的时代。

近日，美国商务部工业安全局（BIS）发布了最新管制新规，靶向明确，力度空前，直指高端芯片的生产和制造，甚至包括对美籍半导体从业人士的限制。根据这份规定，16纳米或14纳米以下制程的非平面晶体管结构的逻辑芯片、半间距不超过18纳米的DRAM存储芯片、128层及以上的NAND闪存芯片、达到一定参数的高性能计算芯片等的出口、生产和制造，都会受到这份新规的限制。

任谁也无法忽视这个既定事实——美国对中国高性能芯片的限制之战已经打响，且短期内不会停止。“美国现在的管制规定，限制的都是属于‘皇冠上明珠’的部分。”多位业界人士向虎嗅表达了这样的观点。

但更多业内人士也表示，从另一个角度来看，一些原本不被关注的机会，也正在浮出水面，而这些，尽管没有高性能计算芯片高调而光鲜，但正是中国半导体产业发展中不可或缺的部分。

高性能计算芯片将补课生态建设

要论芯片行业中谁最吸金，AI芯片一马当先。

根据第三方数据机构IT桔子统计，过去五年，这个行业获得了886.34亿元的融资，单2021年，AI芯片投资金额就达到396.36亿元，占2021年芯片行业融资的一半，一些此前并非专业投半导体的基金，也多选择这一领域入局。

数据来源：IT桔子虎嗅制图

在风格低调保守的半导体行业，AI芯片公司可以说是个例外。不仅在这一领域，出现过几笔超级融资（例如壁仞科技在创立短短18个月，融资超47亿元，是迄今为止国内芯片创业公司的最大融资。另外，另一家AI芯片公司摩尔线程成立不到一年，估值超百亿，融资数十亿元）。在AI芯片公司的发布会上，产品参数也很亮眼，直逼龙头英伟达。

当前的AI芯片主要分为 GPU（图形处理器）、ASIC（特殊应用集成电路）以及FPGA（现场可编程逻辑门阵列）。英伟达是这个赛道的龙头。20年来，英伟达耕耘的CUDA生态已经成为了其在高性能计算芯片领域稳固的护城河，这是一套包括了知识产权、技术积累、规模成本和软件生态为一体的壁垒，各家AI芯片公司心里清楚，哪怕自己芯片的参数再亮眼，和英伟达比，也会陷入“短跑运动员与长跑运动员比耐力”的困境。毕竟，现实是，没有一家AI芯片公司能够突破英伟达的生态。

生态的建设，很多时候是一种使用惯性的培养。多年来，英伟达在高性能计算领域，依靠自己的产品，已经长出了一个成熟稳定的生态，许多公司已经习惯了CUDA生态，开发者也会顺着这个生态开发，如果要更换，对于这些客户来说，意味着更多的时间和成本。很多时候，他们并没有更换一个新的生态的意愿。

因此建设生态，是比产品研发更难的事情。曾经，一位芯片从业者如此向笔者比喻，芯片开发的底层固件如果需要6个人，那么在这上面搭建操作系统和生态开发的，就需要36个人。如果产品研发需要一年时间，那么生态的建设可能就是三年甚至以上。

这次美国的管制开始在高性能芯片上画了一条线，一些高性能、高制程的芯片未来都可能会有被限制的风险。这反而给了苦于生态建设的AI芯片公司机会，相比之前，他们不用再煞费苦心劝说客户使用他们的产品了，搭建一条英伟达之外的生态，打通安全可控的产业链，成为一条必须要走的路。

国产CPU公司龙芯的创始人胡伟武曾经说过这样一个比方，龙芯在生态建设上的打法是“农村包围城市”的思路，以党政军为根据地，向民用市场拓展，从中小企业入手，逐步推进。

补课半导体设备和零部件

市场是检验质量的试金石，同时也是提升企业产品质量最重要的“行业导师”。市场与质量这两者往往是双螺旋式关系，在不断调适中互相成就与提升。而这，或许也是中国半导体设备和零部件行业面临的棘手问题：没有市场如何去提升质量？没有质量如何去获取客户？

长期以来，没有客户一直是横亘在国产半导体设备和零部件厂商面前的一大难题，没有客户就意味着没有试错的机会，反过来无法根据问题迭代产品，陷入一条死循环。例如一些6寸或8寸的半导体厂，宁愿使用一些二手翻新的进口设备，也不会选择国产设备。

芯片行业的创业，一直被视为是一桩“苦活儿”，而其中设备的创业，更是一个“道阻且长”的工程，相比于芯片设计行业，这种需要生产、建厂的重资产型企业，要想成功，要付出更多的时间和成本。

能否做进大厂的供应链，是一家设备厂商能够活下来的关键。这样的情况在半导体零部件厂商中同样存在。

但状况正在发生变化，选用国产设备，对于中国的芯片厂来说，已经不是备选，而是必须做的选择。

一些数据也反映了这样的变化，根据采招网数据，在中芯国际、长江存储、华虹宏力三家晶圆代工厂中，前道晶圆制造、量测设备，后道封测设备的国产设备的中标率在2021年有明显提高，2021年，整体招标采购国产化率达到 21%，同比增长了54%。在干法刻蚀和CMP环节，国产替代率较高，超过了50%。

一位半导体零部件研发专家告诉虎嗅，今年开始，他发现找到他们的需求变得多起来，甚至是在一些技术不那么尖端的领域。最近，一些国产设备厂商找到他们，提了许多需求，希望能够在一些仪器和部件上进行合作。

这其中有一些零部件并不算尖端，只能说是用在芯片行业的零部件，其对可靠性、一致性和稳定性的要求更高。前几年，上述这位研发专家及其团队也做过类似的市场调研，认为一些零部件没有太多市场机会，相比于上百万甚至上千万的设备来说，这些零部件本身价格并不昂贵，半导体厂更愿意花更多钱购买国外设备，并没有太大意愿用国内厂商的产品。但今年，国产设备厂商开始寻求建立安全可控的供应链，原本并不被看好的市场，国产替代的需求也在增加。

与此同时，国内如今新建的产线中，国产设备的占比也越来越高。“如今，中国对高端机台的引进受限颇多，加速国产化是不得不做的选择。”一位从事芯片制造多年的研发专家表示。

在半导体产业中，每一代核心零部件，都影响着一代代工艺的提升，有客户就意味着有迭代和试错的机会。 半导体的设备和零部件厂商跟着生产线走，如果从半导体发展历史来看，最初设备和零部件厂商主要集中在美国，后来日本的DRAM产业发展起来时，带动了一批设备厂商的崛起。

如今，中国正在成为新一轮芯片产能的中心，这背后，对于国产半导体设备和零部件厂商来说，是很大的市场空间。根据第三方研究机构芯思想研究院的统计，截至2021年四季度，中国大陆在建的12寸、8寸及6寸及以下晶圆制造线共210条。（不含纯MEMS生产线、化合物半导体生产线和光电子生产线）

尽管，目前半导体国产设备总体上与国际上还存在差距，但“这已经不是国产设备厂商能不能撑起来的问题，而是一定要走的路。”多位芯片业从业人士表示，“可能不是一两年，而是十年的时间，但即便这样，也需要做。”

补课成熟制程的服务和生态

除了AI芯片的生态建设和自主可控供应链，成熟制程的生意也是中国大陆的机会。当然，在这个领域，中国大陆的半导体产业仍有很多课要补。

此处的成熟制程指的是28纳米及以上的芯片制程，这是如今半导体业内的普遍认知。根据第三方数据分析机构IC Insights的数据，2021年，28纳米及以上的成熟制程工艺所制造的芯片，在芯片市场中仍然占有接近50%的份额。

一些功率半导体器件、汽车芯片，很多时候根本用不到先进制程，许多制程集中在65纳米左右，这是中国可以建立安全可控供应链的领域。

一些投资机构的做法也反映了这一现实，一位芯片领域投资人告诉虎嗅，他们现在已经很少看先进制程的项目，而是转向汽车电子以及第三代半导体等属于成熟制程范围的项目。

以汽车电子为例，其难点并不在于攻克先进制程，而是建立车规级产线。

汽车电子对于温度、湿度、寿命、稳定度等有极为严苛的要求。车规级产线的投资额也远高于消费电子，一般来说，一个晶圆厂要建立车规级产线，往往需要有头部厂商一起建设，单靠晶圆厂的实力，很难单独建起来。另外，其市场准入门槛极高，例如一些合作的头部厂商会对晶圆厂的年销售额进行要求，达到一定的年销售额才会建立合作。正因如此，一直以来，中国大陆的车规级产线就很少。

相比于消费电子产线的回报周期，汽车电子的回报周期更长，毛利并不高，很多时候，建一条汽车电子产线可能都不会是晶圆厂的首选。但从现在的形势看来，建立可控的汽车电子产线是必须走的一条路。

目前中国大陆的头部晶圆厂都在与头部厂商合作建车规级产线，只是跑起来需要一定的时间，因为汽车电子的产出周期很长，从研发到投入市场至少需要三年时间，一些汽车电子还需要有14个月-16个月的产品认证周期。

供应链上，一些国产替代的需求也在增加。目前一些车企也会有选用国产供应商的指标，在一些终端产品上选用国产的核心零部件，自上而下，层层渗透，逐步实现国产替代。

除了汽车电子，一些WI-FI蓝牙芯片、功率器件等也属于成熟制程的范畴。对于成熟制程的芯片供应链来说，晶圆厂自身在成熟制程上的生态和服务都有很大的提升空间。曾经有业内人士如此解释芯片生产，他将做芯片比喻为做菜，每个代工厂都有自己不同的配方，每种配方决定了菜品的好坏，反映到芯片上就是良率。这也是为什么，同样制程的芯片，不同代工厂的良率不同的原因。

良率不同的背后，是代工厂在know-how上多年的积累有差异。例如台积电的工程师，会根据不同产线和设备的情况，调试参数，会和客户深度绑定合作，而不是简单执行研发所给的数据。另外，在于芯片设计公司合作的过程中，代工厂也会积累自己的IP和生态，这里就包含了供应链货源、EDA软件、IP授权厂商等与代工厂的联合创新。以台积电来说，因为其在与众多头部芯片设计厂商合作的过程中，积累了丰富的IP，也经历了多次的迭代和验证，因此，他可以提供一整套工艺的支持，这些对于芯片设计能力不强的企业来说，这样的做法更加省事。

这些都是中国大陆芯片厂商需要在成熟制程上需要补的功课，当然，随着越来越多芯片设计公司开始找中国大陆的芯片代工代工时，一些IP的积累和生态也会慢慢建立起来。从第三方数据分析机构IC Insights的数据也可以看出，在2021年，中国纯晶圆代工的销售额增长了40.9%，规模接近75亿美元。

数据来源：IC Insights，华经产业研究院虎嗅制图

写在最后

如果从产业发展的视角来看，国与国之间，也有过类似的科技管制和封锁，但都没有阻断后发国家的技术创新。

例如第一次产业革命时期英国对美国的封锁，以及第二次产业革命时期，美国对日本半导体的封锁。清华大学经济管理学院教授朱恒源曾经如此描述所谓“补短板”的问题，首先，全球化时代下，任何科学技术的原理知识都可以通过低成本获得，难的是所谓的技术诀窍，也就是我们所说的know-how。对于这类知识的跨越，需要足够大的学习活动强度，多试错，积累到一定程度，就会由量变到质变。也就是说，只要有足够大的市场、足够强度的产业化，就能够承担这类知识的学习成本。至于产业技术体系的学习，需要跨越的是“复杂性障碍”，当市场规模足够大、市场内的需求多样化到一定程度，能够养起这个复杂性系统的时候，这个门槛就有可能跨越。

这也是如今中国可以尝试的一条路径。中国如今是全球最大的半导体销售市场，根据美国半导体行业协会统计，2021年，中国半导体市场销售额为1925亿美元，销售额为全球最高。加上如今建设安全可控供应链的压力，产业化的活动只要强度够大，就能够跨越知识学习的障碍，补上know-how这部分知识。

朱恒源告诉虎嗅，所谓的建立可控的供应链能力，还意味着在全球范围内寻源的可控性，包括自己开发、掌握以及在全球寻求可获得的供应链环节。在全球化充分的半导体产业上，没有一个国家可以完全自主完成所有产业链环节。因此建立自主可控的产业链，并不是一个产业系统的单循环，中国无法也无需自己完成所有产业链的环节。

从动态的角度看，此时应该在建立内循环的同时，利用好海外的资源和能力，进行双循环的互动。对中国来说，挺过这个阶段，当产业能力循环的速度越来越快，中国的能力积累到一定程度，产业的资源就向能力增长最快的地方聚集，到那个时候，全球产业系统的重心将会发生不可逆的漂移。

在美国的管制之下，一些公司也拿到了美国政府的许可，能够在一定时间内向中国供货，但多位业内人士都表示，寄托于这样的许可，只是治标不治本，最根本的是中国自己能够具备可控的能力，这条路很难，但也是最光明的一条路。

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