SK海力士后HBM押注或重写AI内存格局

SK 海力士不仅在捍卫 HBM，更在构建内存生态体系

在首尔举办的 SEDEX 2026 大会上，SK 海力士开发负责人安玄（Ahn Hyun）传达的信息远超典型的产品路线图范畴。他不仅仅谈及 HBM 的规模扩张，更勾勒出了一条完整的 AI 内存升级路径——从 HBM 之后继任技术起步，直至专为推理场景设计的全新存储品类。

这一愿景的核心逻辑十分清晰：AI 需求才"刚刚起步"，到 2030 年数据中心内存市场将增长约 20 倍，复合年增长率高达 109%。其潜台词是：谁掌控了内存栈，谁就控制了 AI 进步的节奏。

“内存早已不止是一个组件，“安玄表示，“它是决定 AI 能否继续增长的关键变量。”

押注 3D 堆叠 DRAM

SK 海力士最具战略意义的公告，是向 3D 堆叠 DRAM 领域的全面进军——这项技术利用硅通孔（TSV）将 DRAM 直接堆叠在 GPU 或 AI 加速器之上，而非像 HBM 那样将存储芯片堆叠在处理器旁侧。

这一差异至关重要。HBM 已能提供巨大带宽，但其与 GPU 之间仍存在相对较长的信号路径。3D 堆叠 DRAM 大幅缩短了这一距离，有望使带宽较当前 HBM 方案提升数十倍，同时降低功耗。换言之，SK 海力士正将这项技术定位为连接片上 SRAM（GPU 内部最快、最小也最昂贵的内存）与片外 HBM 之间的关键缺失层。

工程挑战依然严峻。将 DRAM 夹在逻辑晶圆之上时，散热问题是业界公认的难题，而先进封装能力也不可能一蹴而就。但 SK 海力士在过去三年里已专注于打磨 HBM 封装工艺，公司显然将 3D 堆叠 DRAM 视为下一步的自然延伸。

若能在大规模量产上取得成功，它将改写 AI 训练的计算逻辑。搭载 3D 堆叠 DRAM 的 GPU 能够以更少的内存瓶颈处理更大规模的模型，而能效优势在数据中心级别的应用中将意义非凡。

定制 HBM 的静默转型

尽管 3D 堆叠 DRAM 占据了头条新闻，SK 海力士同时也释放出关于其 HBM 销售模式结构性转变的信号。公司预计，定制 HBM——即根据特定客户需求设计堆叠底部的基准 Die——将与标准 HBM 产品同步稳步增长。

这是一个微妙却重要的转向。NVIDIA、AMD，以及来自谷歌、亚马逊和微软的内部 AI 加速器设计团队都在不断壮大，而它们各自拥有不同的内存配置需求。有些厂商优先追求极致带宽，有些则侧重能效或容量。定制 HBM 使 SK 海力士能够通过更难以复制、更深嵌入芯片架构的设计，与这些客户建立稳固的合作关系。

标准 HBM 依然重要——它是实现规模化出货的产品线。但定制 HBM 才是利润更丰厚、合作关系更深入所在的领域。SK 海力士实际上在表态：我们会打造契合你芯片的内存，而非仅仅让你适配我们的内存。

HBF 瞄准推理市场爆发

在安玄的演讲中，或许讨论最少但战略意图最精准的一步，是对 HBF（高带宽闪存）的强调。这是一项基于 NAND 闪存的内存技术，通过 TSV 和逻辑工艺制程实现高容量与高带宽的结合，在性能层级中居于 HBM 与 SSD 之间。

HBM 胜在速度，但在容量与成本上存在短板；SSD 提供大容量，却无法满足 AI 推理负载对带宽日益增长的需求。HBF 正是要占据这一中间地带——一种专为推理定义的大规模、读取密集型负载优化的内存层级。

随着 AI 模型从训练迈向生产部署，推理正在成为内存消耗的主导场景。每一次聊天回复、每一张图像生成、每一个搜索查询，都需要从内存中拉取海量数据集。一种比 HBM 更经济、比 SSD 更快速的推理优化内存层级，有望捕获一个在几年内将超越训练负载的市场规模。

SK 海力士明确将 HBF 与此趋势绑定：“HBF 的容量与带宽，正契合 AI 推理中反复进行的大数据读取需求。”

对三星的影响

三星历史上长期引领内存技术，但在 HBM 认证与出货规模上落后于 SK 海力士。例如，NVIDIA 的 HBM3e 供应几乎全部流向 SK 海力士，这一交易从根本上重塑了竞争格局。

SK 海力士向 3D 堆叠 DRAM、定制 HBM 以及 HBF 的扩展，远非单纯增加 HBM 型号这样简单。它试图定义下一代 AI 芯片的整个内存架构——不仅是最高性能的层级，还包括其下方的每一个层级。

对三星而言，威胁以全新的方式显现。如果 SK 海力士成为多款 GPU 架构默认的内存合作伙伴——每款架构各自拥有定制 HBM 与独特的 3D 堆叠 DRAM 配置——三星将被迫退守市场低端，在标准 HBM 领域陷入价格竞争，而将高价值的定制业务拱手让给 SK 海力士。

三星已通过推进自身的 HBM3e 计划并公开承诺缩小差距作出回应，但追赶定制内存合作伙伴关系，仅靠工艺改进远远不够。这需要与 GPU 设计厂商深度绑定，而这些关系的建立往往需要数年时间。

更宏大的图景

安玄的演讲引人注目，并非源于任何单一产品的发布，而是得益于其视野的广度。SK 海力士不再仅仅是一家内存供应商——它正将自己定位为多层级内存系统的架构师，体系覆盖从 GPU 片上堆叠到闪存级推理内存的全部环节。

数据支撑着这一野心。到 2030 年，AI 基础设施支出将以 109% 的复合增长率攀升，这并非基于渐进式需求的预测，而是押注于计算格局的根本性重组——在这一新格局中，内存与算力同样决定 AI 的推进速度。

SK 海力士押注的是：下一阶段 AI 内存竞争的决定因素，将不再是谁能造出最快的 HBM，而是谁能掌控最完整的内存栈。若这一豪赌兑现，该公司不仅会巩固领先优势——更将重新定义 AI 时代内存企业的角色边界。

三星将密切注视这一切。同样密切关注者，还有每一位需要决定下一代内存架构依归的 GPU 设计商。