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title: "从 HBM 限高到 NAND 加量，英伟达 vs 存力到底谁拿捏谁？"
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datetime: "2026-09-29T05:25:26.000Z"
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# 从 HBM 限高到 NAND 加量，英伟达 vs 存力到底谁拿捏谁？

[在上篇的探讨中](https://longbridge.com/dolphin/post/43941280?channel=OWSN00110)，海豚君从底层技术出发，回答了AI对存力的需求为何"突然"爆发，以及HBM凭什么成为高性能GPU的首选内存，并介绍了HBM内存技术的核心概念与逻辑。那么随着AI技术的发展，**内存技术又将如何演变，以实现更大的容量和更快的带宽？**

恰巧，近期业内也出现了两个看似矛盾的信号：一边是HBM路线图继续加码，堆叠层数从12层走向16层、20层；另一边据SemiAnalysis，英伟达下一代Rubin Ultra的HBM可能从16层一路砍到8层，同时以闪存颗粒为基础的HBF，也在试图从HBM手中分走一部分容量需求。

HBM是否会被取代，还是会更加稀缺？HBM究竟该不该继续堆高？本篇我们就沿着上篇结尾留下的容量、带宽和成本三条线索，主要讨论以下几个问题：

1）要继续扩大内存容量，行业有哪几条路可走？各自的代价是什么？为什么HBM的层数反而可能不增反减？

2）为什么带宽比容量更难提升？瓶颈卡在哪里，后续又有哪些突破口？

3）不同的场景下，哪条技术路线更可能被选择？对产业链以及内存厂商的话语权会有何影响？

**以下是正文：**

**一、扩大容量，有哪些途径？**

先从如何继续加大内存容量的问题出发，目前业内有两个并行的方向：**一是突破工艺上限，把单颗内存做得更强**，代价是更复杂的工艺、更高的成本和可能更低的良率；**二是更侧重性价比，不追求单颗性能，转而以数量取胜**，用不同规格的产品匹配不同层级的需求。

**1.1、路径一：更强的单颗性能**

**a. 继续堆更多层**

最直接的方法是**沿着现有路径继续增加堆叠层数**：HBM3E为12层，部分HBM4/4E将做到16层，HBM5路线图则指向20层。

但加层并没有说起来那么简单。HBM与XPU共同封装、共用底座和顶盖，因此**内存堆的总高度是受限的**：HBM3E及之前的规范上限为720um，HBM4放宽到775um。

限高之下要塞进更多层，只能：① **把单层DRAM颗粒削薄**；② **压缩层间空隙**，把微凸点（micro-bump）做小，甚至去掉微凸点，让上下两层的铜触点直接做铜铜键合（Cu-Cu Bonding）。

**但更精密的工艺意味着更高的成本和更低的良率**：① 削薄后的硅片强度下降，更易翘曲或在堆叠中损坏；② 层间空隙缩小，散热和绝缘填充都更难，热压工艺（TC-NCF）已难以胜任，需转向海力士的回流焊（MR-MUF）或混合键合；③ 层数越多，对供电、传输和散热的要求越高，TSV需要做得更密、孔径更窄。

简单来说，这条路径是用更难的工艺和更高的成本换单颗容量，对内存厂的要求更高，**好处是新增的容量都能享受首排内存的高带宽**。

**b. 绕过限高的偷懒方法**

另一个“走捷径”的办法是**变相加高堆叠高度**：如下图，把GPU下方的中介层垫高，在两者顶部仍然齐平的前提下，让内存堆可用的高度提升到约800um。

这样可以少削薄甚至不削薄颗粒就多塞几层，省下复杂工艺带来的成本和良率损失。**但能挤出的空间有限**：从720um到800um，按每层宽度只比45um略有减少，最多只能再多放2层。

**1.2、路径二：多放存储，以量取胜**

**a. 多排内存：前排保速度，后排给容量**

另一条路是**增加内存的数量**。由于紧贴XPU的位置有限，新增的内存大概率只能放在后排：这省去了加密堆叠的工艺难题，**代价是后排内存的带宽势必更低**。

这里后排用什么内存、怎么封装都有选择：① **规格上**，除了下图中的HBM，也可以用普通DDR，乃至基于NAND的HBF（后文展开），单位容量成本更低；

② **封装上**，后排既可以和XPU一起放在硅中介层上（速度快，但贵且中介层面积有限），也可以放到次一级的基板甚至PCB上（速度慢，但便宜、空间充裕）。

③ **但后排不能无限加，带宽是最大的瓶颈**：因后排内存的数据需前排内存中转，整个多排内存的最大带宽，受限于首排HBM和XPU间的带宽。如下图的示例，若首排HBM与XPU之间的带宽为4TB/s，在扣除自身需要和XPU通讯占用的2TB/s带宽后，能用于替后排内存中转传输的带宽就只能有2TB/s，若再加第三排内存就依次减少。

**b. HBF：更便宜的选择？**

前文已提到，为了降低单位存储的价格，**行业有考虑用其他规格存储来代替HBM**，**其中一个重要选项是HBF—即高带宽闪存**（High Bandwidth Flash）。正如其名，**它的结构基本是HBM的复刻**：多层堆叠、TSV贯通连接上下、与XPU共同封装，只是把DRAM颗粒换成了NAND颗粒。

值得一提的是，NAND本身就是3D结构，**为什么HBF还要像HBM一样多片堆叠？**

**原因在于，NAND的“3D”是存储单元层的堆叠，只加容量、不加读出通道**：同一串单元共用一套读出电路，每次只能读其中一层。

HBF的额外带宽来自并行：单片die内部划分成大量小阵列同时读出（下图右），再用TSV把16片die堆叠起来同时输出。普通NAND 3D架构虽然也叠容量，却挂在同一条总线上轮流传输(具体情况请见海豚君对[NAND的研究](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin/post/43966452?channel=OWNN00110))。

与HBM相比，HBF的优劣势都很鲜明：

① 优势--**容量大、便宜、省电**：计划于2026年末至27年初推出的HBF Gen1（16层堆叠），单堆容量可达512GB，而16层HBM4只有48GB；HBF单GB价格据调研可能只有HBM的1/5~1/10左右。且NAND颗粒天生功耗和散热需求相对更低。

② **带宽做到同一量级**：凭借类似的堆叠和共同封装工艺，据公司披露HBF Gen1读取带宽可达1.6TB/s（写入慢很多），约为HBM4规范最高带宽的55%。

③ **但NAND天生延迟高、写入慢、按块读取、擦写寿命有限，注定无法取代HBM**：其读取延迟约1~10us，DRAM仅约0.1us，写入还要再慢10~100倍；按块读取则意味着每次都会夹带不需要的数据，实际有效带宽要打折扣。

因此**HBF只适合不需要频繁读写的数据**，如全量模型参数（非激活）、压缩后的上下文缓存、暂未调用的MoE专家参数等。

**c. 混合架构，最可能的结局？**

以上讨论的各种方法，在传输速度、容量、成本这三者上都无法兼备，因而目前**业内展望的一个最可能的远期解是，采取多级、混合的存储架构。**例如在XPU芯片的一侧共同封装HBM提供高传输速度，负责需高频读写的数据，另一侧封装HBF提供更大的容量，负责相对更低频的数据。

更远期的HBM7设想中，还会再加一层走PCIe协议的池化存储，让每颗XPU都能共享调用整个系统的DRAM、SSD和HBF。**各级存储各司其职**：HBM放最常用的参数和KV缓存，DDR和HBF次之，SSD等池化存储存放不太被调用的“冷”数据。

**1.3、HBM层数会不增反减？**

近期另一个热议的市场观点：**HBM的层数可能不增反减**。起因是英伟达下一代Rubin Ultra：每个计算核心配4颗HBM，最初规格为16层，后据供应链反馈降为12层，最近又传出可能改为8层。

每颗GPU的HBM总容量也随之从768GB砍半再砍半至192GB。**需要注意，以上变动均未经英伟达官方确认**，只代表其在考虑不同选项。

XPU厂商可能“降级”用更少层数的HBM，除了堆高本身工艺难、成本高，还有三个原因：

① **DRAM晶圆产能有限**：目前要产出同等GB容量，HBM消耗的DRAM晶圆本已是常规DRAM的3~4倍。

而若堆叠层数继续加高，对DRAM晶圆损耗会更大。这样同样产线数量（产能）下，能产出的存储总容量反而会变少。**而DRAM新增产能需要时间**，据下图投行预测，24~26年晶圆产能增长有限，27年才会有较多释放。

因此DRAM圆晶产能有限，应当是HBM层数短期内或许无法继续堆高的主要卡点。

② **互联规模扩大，系统总容量不降反升**：即便单颗GPU的内存变少，Scale-up技术让单个机柜内互联的GPU数量大幅增加，系统总容量反而大增。

如下图，B300单颗GPU配8颗12层HBM3E、共288GB，一个机柜最多互联72颗，总容量约20TB；而Rubin Ultra单颗GPU即便只配8颗8层HBM、共192GB，最多可互联576颗，系统共享的总容量达110TB。**单颗容量少了1/3，系统总容量却是前者的5倍上下。**

可见，**降层数本质上也是在产能有限的情况下，压降工艺难度和成本，以数量取胜**。它有合理性，但也带来两个新问题：

① **瓶颈转向Base Die和共同封装产能**：用更多颗低层数HBM，省下了DRAM晶圆，却要消耗共同封装产能。关键从内存厂自身的扩产速度，变成了能从台积电（以及三星、Intel）锁定多少产能。

**② 拉高对互联的要求**：堆叠层数由高降低低，更大占地面积要求更多共封产能，节省的产量转化为DRAM产品，但市场对存储的需求是不断增加的。这对内存池化要求自然会拉高。

压力就传到了提高内存利用率的连接技术上：

**a.超量GPU互联下的HBM存储共享：**Rubin Ultra就是在降低了HBM层数的情况下，从原本的72个GPU互联，拉高到柜内144个、跨柜576个GPU Scale-up，这样这个群组内，每个GPU上配的HBM也在同一地址上互联，从而实现更大的共享HBM存储池，用来承载围绕GPU运算和存模型参数的存储需求。

**b. DRAM内存池化：**是用CXL交换芯片做普通DRAM的内存池化，用这种交换芯片把一个个DRAM芯片组成一个大的内存池（类似用NVLINK把多个GPU连在一起），主要用来承载长对话和Agent模式所产生大量上下文数据。

此外，英伟达还通过CMX产品，也做一个NAND池化平台，来承载上下文记忆中使用频率不如DRAM的那部分。

**二、封装与带宽，另两个关键要素**

从层数之争可以看到两个关键变量：① **带宽能否继续显著提升**，只有带宽跟得上，堆高层数才有价值；② **共同封装和Base Die产能是否充足**，只有产能跟得上，降层数、多颗数的路才走得通。这就引出本部分的讨论：封装与带宽。

**2.1、CoWoS封装**

上篇已提到，HBM的高带宽离不开与XPU共同封装在硅中介层上。这一环节目前主要依赖**台积电的CoWoS工艺（Chip-on-Wafer-on-Substrate）**，该技术顾名思义分为三层：最顶层的芯片（Chip），中层的中介层（Wafer），和最底层的基板（Substrate）。

其主要作用类似一个沙漏，把纳米级精度的芯片线路逐层放大，最终接到毫米级精度的主板上。（下图可见，芯片和中介层间由微凸点连接，中介层和基板之间是C4凸点，基板和PCB板之间是BGA焊球，每层连接精度逐步变低）

CoWoS有S、R、L三个变种，**差别在中介层**：S（Silicon）是整块硅中介层；R（RDL）用类似PCB的铜线加绝缘层复合结构；L（LSI，局部硅互联）则是两者的结合。

① **CoWoS-S的问题除了贵，更在于面积受限**：硅中介层全部用硅基裸芯，光刻单次曝光的最大面积约858mm²，更大就要多次拼接，拼得越多良率越低，目前最大只能做到单次曝光面积的约3.3倍。

② CoWoS-R即中介层的材质由硅片换为RDL，后者制作方式和PCB类似，由铜、绝缘层、塑封等堆叠而成。无需半导体工艺制造，因而成本更低、面积可以更大，但支持的线路精度也低，不适用于HBM场景，就不过多讨论。

**③ CoWoS-L则以RDL为主体，只在HBM与XPU连接处等需要高精度的位置嵌入小块硅桥**。依靠该技术，单片中介层的面积已能做到单次曝光的5.5倍，英伟达从B200系列起就已采用。

④ Intel和三星等公司也都有类似的共同封装工艺，其中**Intel的EMIB工艺更加简单，去掉了中介层只有基板层。对需要高精度连接的部分，直接在基板内嵌入硅片层。**不过目前EMIB技术基本仅用于Intel内部产品，外部客户如TPU和Trainium芯片，据报道仍在接触并测试该技术。

**⑤** 从投行们统计预测的CoWoS产能数据，我们能看到：CoWoS-L确实已是主流方案，使用占比在60%以上。且相比DRAM晶圆的产能直到27年才会有一定释放（增长15%~20%），**CoWoS的产能增长确实更快，27年就相比26年翻倍。**

因此**，选择用更多数量的低堆叠层数的HBM，而非数量更少但层数更高的HBM，从产能角度有其合理性。**

**⑥ 小结来看，CoWoS-L和EMIB工艺，都帮助降低封装的成本，并增加了芯片的最大封装面积，让单颗GPU芯片内能装配更多数量的内存，**也是前文提到的GPU内封装多排内存的技术前提**。**

**2.2、位宽和速率无法兼得？带宽还能如何提升？**

**单个内存的带宽 = 位宽(并行的道路条数) × 速率（每条路上数据跑的速度）。一颗GPU的整体内存带宽 = 单个内存带宽 × 内存个数。**靠增加内存个数来提升系统总带宽很简单直白，最大的限制就是XPU四周有没有足够的空间安装更多数量的HBM。因此我们把重点缩窄到如何提升单个内存的带宽上。

而**单个内存带宽的高低**，**取决于内部带宽和外部带宽两个部分**。内部带宽，是数据经内存块（Bank）汇总到其所在的内存层（Layer），再经TSV把整个堆栈（Stack）的信息汇总到基底层（Base Die），这一串流程的速度；外部带宽则是指Base Die把数据经中介层送到XPU的速度。

因此，内存带宽想要提升，需内部和外部共同提速。

这里直接给个结论**，目前瓶颈和难度更多在外部带宽**，**难点更多在基底层和中介层的设计和制造**。内部传输，毕竟传输的距离更短，且可以靠加密TSV通路的数量来提升。技术可行且实现路径比较清晰。

这里**再给一个结论**，**位宽和速率看似是携手帮助提升带宽的“合作伙伴”，但实际两者更像是相互制约、相互竞争资源的“对手”。**

从历代HBM看：HBM1到HBM3E，位宽一直是1024位，带宽提升几乎全靠速率（增长了8~10倍），但速率的提升也在放缓，从每代翻倍降到每代提升1/4~1/2；**而到了位宽翻倍的HBM4，一开始标准速率是原地踏步都为8TB/s**，后续才有所提升，可见两者不易同时提升。

那么制约位宽、速率提升各自的决定因素有哪些？为何位宽和速率是相互竞争关系？后续带宽还能不能继续大幅提升？这里涉及较多晦涩的术语，海豚君会尝试以更通俗易懂的类比方式来解释。

① 位宽比较容易理解，即内存和XPU间的通讯线路数量，其决定公式大致是：**位宽 = 线路占用的总面积 / (线宽+线间距)。**因此**要提高位宽，要么需要线路的宽度和间距更窄**（对应更高精度的刻蚀工艺）；要么就需要在中介层上有**更多的面积用于刻蚀通讯线路**，同时HBM Base Die和XPU内的PHY面积也需要增大。

② **速率**是指单条线路每秒能传多少比特数据，好比水管里的水流速度：源头水压越大、水管越短越粗，水流越快。

对应到芯片，一是类似于水龙头的Base Die ，需要以更高的频率和电压来发送信号，功耗和散热压力随之上升。这也是Base Die要交给台积电等以先进工艺代工的原因之一；

二是线路要短、要粗，线与线之间还要留足间距以防串扰。**矛盾就在这里：位宽要求线细、排密，速率要求线粗、间距大，两者在同一块有限的面积里互相争抢。**

③ 因此，要继续显著提升带宽，大致有三条路：一是改进Base Die的设计和工艺，让信号发得更快、更准；二是改进中介层，如加强线路屏蔽、增加布线层数；**三是缩短线路**，位宽和速率在线宽上冲突，在线长上却不冲突，例如未来把HBM直接叠在XPU上方或下方的3D封装。

**三、做强单颗，还是以量取胜？抉择在哪？**

以上分别讨论了提升容量和带宽的路径：**提升容量的路多且方向各异，本质都是在成本、容量、带宽三者间取舍；提升带宽则殊途同归，需要在Base Die、中介层和封装上死磕。**

接下来的问题是：行业会优先解决容量还是带宽？这又会如何影响内存厂的地位？我们先从最直接的成本入手。

**3.1、HBM比其他内存贵多少？**

虽然HBF尚未正式量产，无从得知其最终的实际成本。但由于HBF的结构和制作方法和HBM基本无异，区别仅在前者用NAND颗粒而后者用DRAM颗粒。那么从两种颗粒间的定价差异能窥得一二。

那么根据TrendForce统计的最新合约价格可见**，DRAM和NAND相同容量的售价差超8x**，DRAM（DDR5规格）的单GB售价约为$16，而NAND（MLC规格）的单GB售价仅$1.9。

更重要的制造成本上，根据外行测算，**HBM的单GB制造成本近期接近$5，**且随着规格提升有进一步走高趋势。而**常规DRAM的单GB成本不到$1.2**，且因工艺成熟还在继续走低。这和HBM的晶圆损耗约是传统DRAM 3~4x的说法大体一致。

至于HBF，虽NAND颗粒相比DRAM便宜很多，但复杂的堆叠和封装成本是相近的。根据不同的信息源，有说HBF的成本是HBM的1/8，有说HBF的成本是传统NAND的10x，则对应**HBF每GB成本约$0.5~$1，相当于HBM的1/5~1/10。**

**也就是说，按容量算HBF相当便宜，对大量存储无需高频读写的数据很实惠。**但也牺牲了带宽换高容量，

另一个值得关注的现象是：**HBM成本约为常规DRAM的4倍，售价差距却在迅速缩小**，近几个月常规DRAM售价已达HBM的80%以上。海力士管理层年初曾表示，HBM毛利率仅约60%，常规DRAM则可达80%以上，**成本低、工艺简单的常规DRAM反而更赚钱**。

原因在于，HBM只供少数大客户、以长约锁价，无法灵活调整；常规DRAM客户分散，可以随行就市提价。这也印证了上篇的观点：**HBM工艺虽复杂，但因绑定少数大客户，内存厂的议价权和价值量占比反而更低**。不过据报道，新一轮HBM合约价有望从$15~17/GB上调至$20~30/GB，毛利率劣势将有所缓解。

**3.2、容量和带宽，哪个更重要？**

回到HBF与HBM的对比：**若容量更重要，HBF更具性价比；若更看重带宽，HBM反而便宜一个数量级**。这也印证了海豚君的判断：**技术路线的选择，很大程度上取决于未来的卡点更多在容量还是在带宽**。

卡在容量，后排内存、HBF替代等路径更可行；卡在带宽，就只能死磕首排内存的性能，或靠互联增加系统内的GPU和内存数量，代价也更高。

那么，哪些情形会让卡点更多落在容量或带宽上？

① **容量需求增长更快的情形**：模型参数不再大跨步提升（如从10T量级迈向100T量级），增长主要来自用户渗透率提升、上下文变长，或更多无需推理的执行场景。

② **带宽要求更高的情形**：模型总参数和激活参数继续大幅提升，推理的思维链和上下文更长，用户对Token生成速度的要求也更高。

**3.3、三种情形：谁是卡点，谁赢得更多**

我们分情境假设来看：

**① 情境一，**模型参数平稳，增长主要来自用户数、上下文长度和Agent执行场景的扩张，对应前文"容量需求增长更快"的情形。

技术上，单颗HBM的层数和带宽都无需大幅提升，新增容量更多由后排内存、常规DDR和HBF来承接，分层混合的存储架构会更快落地。

**此时工艺难度不再是主要矛盾，问题变成纯粹的供需匹配。存储更像回到传统的大宗商品逻辑：价格主要由供需决定，随着27年后新增产能释放和工艺成熟，单位成本和价格会逐步下行。**

**受益更多的是产能规模大、成本控制好的厂商，以及承接新增容量需求的NAND产业链（HBF、企业级SSD）。但这也是三种情境中最"周期"的一种：一旦各家（包括长鑫等新进入者）产能集中释放，价格下行压力最大，内存厂的超额利润也最难维持。**

② **情境二：带宽成为主要瓶颈——价值向封装和代工外溢**

这对应"带宽要求更高"的情形：模型总参数和激活参数继续大跨步提升，推理的思维链更长，用户对生成速度的要求也更高。

技术上，层数未必继续走高，甚至可能像SemiAnalysis所说的"降层多颗"**。竞争焦点从堆叠转向Base Die的信号速率、中介层布线和3D封装，卡点因此落在台积电的CoWoS和先进制程Base Die产能上。**

**存储系统的总成本和稀缺性大概率继续走高，但稀缺溢价更多被封装和代工环节拿走。**Base Die越来越多由客户主导设计、交由台积电制造，HBM进一步定制化，内存厂的角色更接近"颗粒供应商"，对少数大客户的依赖也更深。

受益最多的是台积电。内存厂之间，能自行提供Base Die和封装"一条龙"方案的主要是三星。

③ **情境三：容量和带宽双双告急——内存的"超级周期"**

即参数规模再上台阶（如从10T量级迈向100T量级），同时用户和上下文也在持续扩张。

技术上，所有路径都要同时推进：单颗层数大概率要继续堆高，同时带宽也要提升，这时内存的稀缺性和价格大概率会有最大的提升。DRAM晶圆和封装产能双双告急。其中DRAM晶圆扩产更慢，可能成为最硬的卡点。

这时内存厂和封装厂的价值都会提升，且相比情境二，内存厂的议价权相对更高。因为高层数堆叠的良率和键合工艺等是由内存厂把控的。

需要注意，三种情境并非互斥。训练和前沿推理更吃带宽，大规模Agent推理更吃容量；英伟达、AMD和各家ASIC也可能选择不同的HBM配置。现实更可能是几种情境并存，对应前文的分层混合架构，区别只在于哪一种占主导。

**3.4、尾声**

回顾全篇，容量上，往高处堆（更多层、更薄的颗粒、更先进的键合），能让新增的每一GB都挂在首排HBM的全速通道上，代价是工艺难度、良率和DRAM晶圆消耗的全面走高。用更多占地面积往多处摆（多排内存、HBF、少层多颗），虽然工艺要求和单位成本更低，但要么牺牲带宽，要么把压力转嫁给Base Die和CoWoS产能。

带宽上则几乎没有捷径。位宽和速率相互掣肘，要继续大幅提速，只能在Base Die、中介层和3D封装几个方向上死磕，而这些环节恰恰大多不在内存厂自己手里。

至于最终走哪条路，在于AI接下来的需求更多卡在容量还是卡在带宽。卡在容量，存储回归走量逻辑，产能和成本是胜负手；卡在带宽，封装和代工环节的话语权上升，内存厂的议价权反而可能被稀释。

而若两者同时告急，内存自身的工艺和产能会成为最硬的卡点，内存厂在产业链中的分量也最重。

目前海豚君认为，容量需求提升是最高确定性，用户、用量和Agent场景渗透率大概率是持续走高的。后续的关键就是看大模型参数规模提升斜率，来确认带宽的提升速度要求。

后续判断落在哪种情境，可以重点跟踪几个信号：

① 英伟达、AMD及各家ASIC新品最终采用的HBM层数和颗数；

② HBM4E的实际运行速率，以及HBM5位宽翻倍的落地节奏；

③ CoWoS与DRAM晶圆产能的相对扩张速度；

④ HBF在27年前后的首批导入情况等等。

至此，海豚君已完成了对存储技术的梳理，且技术路线的分歧，最终都会落到每一家厂商身上。

在下一篇中，海豚君将把视角从行业拉回公司，从技术拉回到供需匹配，各厂商与核心客户绑定的深浅，以及后续厂商们具体的业绩走势，看看谁更可能胜出。敬请期待！

<全文结束>

$SK海力士(SKHY.US) $美光科技(MU.US) $闪迪(SNDK.US)

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[《存力接棒算力，HBM 为什么 “脱颖而出”？》](https://longbridge.com/dolphin/post/43941280?channel=OWSN00110)

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