随着人工智能、大数据和云计算等产业发展，对高性能内存需求不断攀升，HBM相对于传统DRAM，具有高带宽、高容量、低功耗和低延迟等优点，更适合ChatGPT等高性能计算场景，迎来快速成长期。
根据Mordor Intelligence预计，2023年全球HBM市场规模为20.4亿美元，2028年有望达到63.2亿美元，CAGR为25.38%；而TrendForce预计2025年HBM全球市场规模将会突破100亿美元。
四季度存储芯片市场价格经过前期下跌后出现止跌反弹，存储板块也有所上涨，其中HBM板块上涨幅度较存储板块更大，目前板块较10月中下旬低点上涨33.64%，本文来对HBM产业进行一下分析。
资料来源：wind，钛媒体产业研究部
主要应用于高端GPU，AIGC催生产品需求HBM（High Bandwidth Memory）即高带宽存储，行业标准组织JEDEC（电子工程器件联合委员会）将DRAM分为三类，标准DDR、移动DDR以及图形DDR，其中图形DDR包括GRRD和HBM。
处理器计算能力近年得到大幅增长，但内存性能的提升速度却远远落后，导致内存性能很大程度上限制了处理器性能的发挥，在对数据处理时间大幅延长的同时也大幅提升了能耗，引发“内存墙”的问题。
相比DDR4和DDR5等产品，HBM通过TSV（硅通孔）垂直堆叠多个DRAM，突破了带宽和容量瓶颈，使GPU具有更快并行处理速度，目前主要应用于高端GPU中。
从2014年全球首款HBM产品问世至今，已发展至第四代HBM3，带宽和容量分别从最初128GB/S和1GB提升至819GB/S和24GB，传输速度从1Gbps提高至6.4Gbps。
而SK接下来将要发布的HBM3E与HBM3相比，传输速度将提高25%，由6.4Gbps提高至8Gbps，带宽也提升至1TB/S。
英伟达首款搭载HBM3E的最新一代AI处理器H200预计将于2024年第二季度上市，显存为141GB，带宽为4.8TB/S，与H100相比，容量提升76.25%，带宽提升43.28%。
目前HBM约占整个DRAM市场份额的1.5%，随着AIGC模型对AI服务器需求快速增长，HBM渗透率有望加速提升，根据TrendForce数据，2022年全球AI服务器出货量85.5万台，预计到2026年出货量将达到236.9万台，CAGR为29.02%。
在AIGC模型训练侧，目前AI服务器主要采用中高端GPU，HBM在其中渗透率接近100%；而在推理侧AI服务器GPU目前主要采用中低端，HBM渗透率较低，未来随着AIGC模型逐渐复杂化，中高端GPU占比将会提升，相应的HBM渗透率也将逐步提升。
关于文章完整内容分析，可升级为钛媒体PRO用户阅读全文。
