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title: "從 HBM 限高到 NAND 加量，英偉達 vs 存力到底誰拿捏誰？"
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datetime: "2026-09-29T05:25:26.000Z"
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author: "[Dolphin Research](https://longbridge.com/zh-HK/dolphin.md)"
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# 從 HBM 限高到 NAND 加量，英偉達 vs 存力到底誰拿捏誰？

[在上篇的探討中](https://longbridge.com/dolphin/post/43941280?channel=OWSN00110)，海豚君從底層技術出發，回答了AI對存力的需求為何"突然"爆發，以及HBM憑什麼成為高性能GPU的首選內存，並介紹了HBM內存技術的核心概念與邏輯。那麼隨着AI技術的發展，**內存技術又將如何演變，以實現更大的容量和更快的帶寬？**

恰巧，近期業內也出現了兩個看似矛盾的信號：一邊是HBM路線圖繼續加碼，堆疊層數從12層走向16層、20層；另一邊據SemiAnalysis，英偉達下一代Rubin Ultra的HBM可能從16層一路砍到8層，同時以閃存顆粒為基礎的HBF，也在試圖從HBM手中分走一部分容量需求。

HBM是否會被取代，還是會更加稀缺？HBM究竟該不該繼續堆高？本篇我們就沿着上篇結尾留下的容量、帶寬和成本三條線索，主要討論以下幾個問題：

1）要繼續擴大內存容量，行業有哪幾條路可走？各自的代價是什麼？為什麼HBM的層數反而可能不增反減？

2）為什麼帶寬比容量更難提升？瓶頸卡在哪裏，後續又有哪些突破口？

3）不同的場景下，哪條技術路線更可能被選擇？對產業鏈以及內存廠商的話語權會有何影響？

**以下是正文：**

**一、擴大容量，有哪些途徑？**

先從如何繼續加大內存容量的問題出發，目前業內有兩個並行的方向：**一是突破工藝上限，把單顆內存做得更強**，代價是更復雜的工藝、更高的成本和可能更低的良率；**二是更側重性價比，不追求單顆性能，轉而以數量取勝**，用不同規格的產品匹配不同層級的需求。

**1.1、路徑一：更強的單顆性能**

**a. 繼續堆更多層**

最直接的方法是**沿着現有路徑繼續增加堆疊層數**：HBM3E為12層，部分HBM4/4E將做到16層，HBM5路線圖則指向20層。

但加層並沒有説起來那麼簡單。HBM與XPU共同封裝、共用底座和頂蓋，因此**內存堆的總高度是受限的**：HBM3E及之前的規範上限為720um，HBM4放寬到775um。

限高之下要塞進更多層，只能：① **把單層DRAM顆粒削薄**；② **壓縮層間空隙**，把微凸點（micro-bump）做小，甚至去掉微凸點，讓上下兩層的銅觸點直接做銅銅鍵合（Cu-Cu Bonding）。

**但更精密的工藝意味着更高的成本和更低的良率**：① 削薄後的硅片強度下降，更易翹曲或在堆疊中損壞；② 層間空隙縮小，散熱和絕緣填充都更難，熱壓工藝（TC-NCF）已難以勝任，需轉向海力士的回流焊（MR-MUF）或混合鍵合；③ 層數越多，對供電、傳輸和散熱的要求越高，TSV需要做得更密、孔徑更窄。

簡單來説，這條路徑是用更難的工藝和更高的成本換單顆容量，對內存廠的要求更高，**好處是新增的容量都能享受首排內存的高帶寬**。

**b. 繞過限高的偷懶方法**

另一個“走捷徑”的辦法是**變相加高堆疊高度**：如下圖，把GPU下方的中介層墊高，在兩者頂部仍然齊平的前提下，讓內存堆可用的高度提升到約800um。

這樣可以少削薄甚至不削薄顆粒就多塞幾層，省下複雜工藝帶來的成本和良率損失。**但能擠出的空間有限**：從720um到800um，按每層寬度只比45um略有減少，最多隻能再多放2層。

**1.2、路徑二：多放存儲，以量取勝**

**a. 多排內存：前排保速度，後排給容量**

另一條路是**增加內存的數量**。由於緊貼XPU的位置有限，新增的內存大概率只能放在後排：這省去了加密堆疊的工藝難題，**代價是後排內存的帶寬勢必更低**。

這裏後排用什麼內存、怎麼封裝都有選擇：① **規格上**，除了下圖中的HBM，也可以用普通DDR，乃至基於NAND的HBF（後文展開），單位容量成本更低；

② **封裝上**，後排既可以和XPU一起放在硅中介層上（速度快，但貴且中介層面積有限），也可以放到次一級的基板甚至PCB上（速度慢，但便宜、空間充裕）。

③ **但後排不能無限加，帶寬是最大的瓶頸**：因後排內存的數據需前排內存中轉，整個多排內存的最大帶寬，受限於首排HBM和XPU間的帶寬。如下圖的示例，若首排HBM與XPU之間的帶寬為4TB/s，在扣除自身需要和XPU通訊佔用的2TB/s帶寬後，能用於替後排內存中轉傳輸的帶寬就只能有2TB/s，若再加第三排內存就依次減少。

**b. HBF：更便宜的選擇？**

前文已提到，為了降低單位存儲的價格，**行業有考慮用其他規格存儲來代替HBM**，**其中一個重要選項是HBF—即高帶寬閃存**（High Bandwidth Flash）。正如其名，**它的結構基本是HBM的復刻**：多層堆疊、TSV貫通連接上下、與XPU共同封裝，只是把DRAM顆粒換成了NAND顆粒。

值得一提的是，NAND本身就是3D結構，**為什麼HBF還要像HBM一樣多片堆疊？**

**原因在於，NAND的“3D”是存儲單元層的堆疊，只加容量、不加讀出通道**：同一串單元共用一套讀出電路，每次只能讀其中一層。

HBF的額外帶寬來自並行：單片die內部劃分成大量小陣列同時讀出（下圖右），再用TSV把16片die堆疊起來同時輸出。普通NAND 3D架構雖然也疊容量，卻掛在同一條總線上輪流傳輸(具體情況請見海豚君對[NAND的研究](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin/post/43966452?channel=OWNN00110))。

與HBM相比，HBF的優劣勢都很鮮明：

① 優勢--**容量大、便宜、省電**：計劃於2026年末至27年初推出的HBF Gen1（16層堆疊），單堆容量可達512GB，而16層HBM4只有48GB；HBF單GB價格據調研可能只有HBM的1/5~1/10左右。且NAND顆粒天生功耗和散熱需求相對更低。

② **帶寬做到同一量級**：憑藉類似的堆疊和共同封裝工藝，據公司披露HBF Gen1讀取帶寬可達1.6TB/s（寫入慢很多），約為HBM4規範最高帶寬的55%。

③ **但NAND天生延遲高、寫入慢、按塊讀取、擦寫壽命有限，註定無法取代HBM**：其讀取延遲約1~10us，DRAM僅約0.1us，寫入還要再慢10~100倍；按塊讀取則意味着每次都會夾帶不需要的數據，實際有效帶寬要打折扣。

因此**HBF只適合不需要頻繁讀寫的數據**，如全量模型參數（非激活）、壓縮後的上下文緩存、暫未調用的MoE專家參數等。

**c. 混合架構，最可能的結局？**

以上討論的各種方法，在傳輸速度、容量、成本這三者上都無法兼備，因而目前**業內展望的一個最可能的遠期解是，採取多級、混合的存儲架構。**例如在XPU芯片的一側共同封裝HBM提供高傳輸速度，負責需高頻讀寫的數據，另一側封裝HBF提供更大的容量，負責相對更低頻的數據。

更遠期的HBM7設想中，還會再加一層走PCIe協議的池化存儲，讓每顆XPU都能共享調用整個系統的DRAM、SSD和HBF。**各級存儲各司其職**：HBM放最常用的參數和KV緩存，DDR和HBF次之，SSD等池化存儲存放不太被調用的“冷”數據。

**1.3、HBM層數會不增反減？**

近期另一個熱議的市場觀點：**HBM的層數可能不增反減**。起因是英偉達下一代Rubin Ultra：每個計算核心配4顆HBM，最初規格為16層，後據供應鏈反饋降為12層，最近又傳出可能改為8層。

每顆GPU的HBM總容量也隨之從768GB砍半再砍半至192GB。**需要注意，以上變動均未經英偉達官方確認**，只代表其在考慮不同選項。

XPU廠商可能“降級”用更少層數的HBM，除了堆高本身工藝難、成本高，還有三個原因：

① **DRAM晶圓產能有限**：目前要產出同等GB容量，HBM消耗的DRAM晶圓本已是常規DRAM的3~4倍。

而若堆疊層數繼續加高，對DRAM晶圓損耗會更大。這樣同樣產線數量（產能）下，能產出的存儲總容量反而會變少。**而DRAM新增產能需要時間**，據下圖投行預測，24~26年晶圓產能增長有限，27年才會有較多釋放。

因此DRAM圓晶產能有限，應當是HBM層數短期內或許無法繼續堆高的主要卡點。

② **互聯規模擴大，系統總容量不降反升**：即便單顆GPU的內存變少，Scale-up技術讓單個機櫃內互聯的GPU數量大幅增加，系統總容量反而大增。

如下圖，B300單顆GPU配8顆12層HBM3E、共288GB，一個機櫃最多互聯72顆，總容量約20TB；而Rubin Ultra單顆GPU即便只配8顆8層HBM、共192GB，最多可互聯576顆，系統共享的總容量達110TB。**單顆容量少了1/3，系統總容量卻是前者的5倍上下。**

可見，**降層數本質上也是在產能有限的情況下，壓降工藝難度和成本，以數量取勝**。它有合理性，但也帶來兩個新問題：

① **瓶頸轉向Base Die和共同封裝產能**：用更多顆低層數HBM，省下了DRAM晶圓，卻要消耗共同封裝產能。關鍵從內存廠自身的擴產速度，變成了能從台積電（以及三星、Intel）鎖定多少產能。

**② 拉高對互聯的要求**：堆疊層數由高降低低，更大佔地面積要求更多共封產能，節省的產量轉化為DRAM產品，但市場對存儲的需求是不斷增加的。這對內存池化要求自然會拉高。

壓力就傳到了提高內存利用率的連接技術上：

**a.超量GPU互聯下的HBM存儲共享：**Rubin Ultra就是在降低了HBM層數的情況下，從原本的72個GPU互聯，拉高到櫃內144個、跨櫃576個GPU Scale-up，這樣這個羣組內，每個GPU上配的HBM也在同一地址上互聯，從而實現更大的共享HBM存儲池，用來承載圍繞GPU運算和存模型參數的存儲需求。

**b. DRAM內存池化：**是用CXL交換芯片做普通DRAM的內存池化，用這種交換芯片把一個個DRAM芯片組成一個大的內存池（類似用NVLINK把多個GPU連在一起），主要用來承載長對話和Agent模式所產生大量上下文數據。

此外，英偉達還通過CMX產品，也做一個NAND池化平台，來承載上下文記憶中使用頻率不如DRAM的那部分。

**二、封裝與帶寬，另兩個關鍵要素**

從層數之爭可以看到兩個關鍵變量：① **帶寬能否繼續顯著提升**，只有帶寬跟得上，堆高層數才有價值；② **共同封裝和Base Die產能是否充足**，只有產能跟得上，降層數、多顆數的路才走得通。這就引出本部分的討論：封裝與帶寬。

**2.1、CoWoS封裝**

上篇已提到，HBM的高帶寬離不開與XPU共同封裝在硅中介層上。這一環節目前主要依賴**台積電的CoWoS工藝（Chip-on-Wafer-on-Substrate）**，該技術顧名思義分為三層：最頂層的芯片（Chip），中層的中介層（Wafer），和最底層的基板（Substrate）。

其主要作用類似一個沙漏，把納米級精度的芯片線路逐層放大，最終接到毫米級精度的主板上。（下圖可見，芯片和中介層間由微凸點連接，中介層和基板之間是C4凸點，基板和PCB板之間是BGA焊球，每層連接精度逐步變低）

CoWoS有S、R、L三個變種，**差別在中介層**：S（Silicon）是整塊硅中介層；R（RDL）用類似PCB的銅線加絕緣層複合結構；L（LSI，局部硅互聯）則是兩者的結合。

① **CoWoS-S的問題除了貴，更在於面積受限**：硅中介層全部用硅基裸芯，光刻單次曝光的最大面積約858mm²，更大就要多次拼接，拼得越多良率越低，目前最大隻能做到單次曝光面積的約3.3倍。

② CoWoS-R即中介層的材質由硅片換為RDL，後者製作方式和PCB類似，由銅、絕緣層、塑封等堆疊而成。無需半導體工藝製造，因而成本更低、面積可以更大，但支持的線路精度也低，不適用於HBM場景，就不過多討論。

**③ CoWoS-L則以RDL為主體，只在HBM與XPU連接處等需要高精度的位置嵌入小塊硅橋**。依靠該技術，單片中介層的面積已能做到單次曝光的5.5倍，英偉達從B200系列起就已採用。

④ Intel和三星等公司也都有類似的共同封裝工藝，其中**Intel的EMIB工藝更加簡單，去掉了中介層只有基板層。對需要高精度連接的部分，直接在基板內嵌入硅片層。**不過目前EMIB技術基本僅用於Intel內部產品，外部客户如TPU和Trainium芯片，據報道仍在接觸並測試該技術。

**⑤** 從投行們統計預測的CoWoS產能數據，我們能看到：CoWoS-L確實已是主流方案，使用佔比在60%以上。且相比DRAM晶圓的產能直到27年才會有一定釋放（增長15%~20%），**CoWoS的產能增長確實更快，27年就相比26年翻倍。**

因此**，選擇用更多數量的低堆疊層數的HBM，而非數量更少但層數更高的HBM，從產能角度有其合理性。**

**⑥ 小結來看，CoWoS-L和EMIB工藝，都幫助降低封裝的成本，並增加了芯片的最大封裝面積，讓單顆GPU芯片內能裝配更多數量的內存，**也是前文提到的GPU內封裝多排內存的技術前提**。**

**2.2、位寬和速率無法兼得？帶寬還能如何提升？**

**單個內存的帶寬 = 位寬(並行的道路條數) × 速率（每條路上數據跑的速度）。一顆GPU的整體內存帶寬 = 單個內存帶寬 × 內存個數。**靠增加內存個數來提升系統總帶寬很簡單直白，最大的限制就是XPU四周有沒有足夠的空間安裝更多數量的HBM。因此我們把重點縮窄到如何提升單個內存的帶寬上。

而**單個內存帶寬的高低**，**取決於內部帶寬和外部帶寬兩個部分**。內部帶寬，是數據經內存塊（Bank）匯總到其所在的內存層（Layer），再經TSV把整個堆棧（Stack）的信息匯總到基底層（Base Die），這一串流程的速度；外部帶寬則是指Base Die把數據經中介層送到XPU的速度。

因此，內存帶寬想要提升，需內部和外部共同提速。

這裏直接給個結論**，目前瓶頸和難度更多在外部帶寬**，**難點更多在基底層和中介層的設計和製造**。內部傳輸，畢竟傳輸的距離更短，且可以靠加密TSV通路的數量來提升。技術可行且實現路徑比較清晰。

這裏**再給一個結論**，**位寬和速率看似是攜手幫助提升帶寬的“合作伙伴”，但實際兩者更像是相互制約、相互競爭資源的“對手”。**

從歷代HBM看：HBM1到HBM3E，位寬一直是1024位，帶寬提升幾乎全靠速率（增長了8~10倍），但速率的提升也在放緩，從每代翻倍降到每代提升1/4~1/2；**而到了位寬翻倍的HBM4，一開始標準速率是原地踏步都為8TB/s**，後續才有所提升，可見兩者不易同時提升。

那麼制約位寬、速率提升各自的決定因素有哪些？為何位寬和速率是相互競爭關係？後續帶寬還能不能繼續大幅提升？這裏涉及較多晦澀的術語，海豚君會嘗試以更通俗易懂的類比方式來解釋。

① 位寬比較容易理解，即內存和XPU間的通訊線路數量，其決定公式大致是：**位寬 = 線路佔用的總面積 / (線寬+線間距)。**因此**要提高位寬，要麼需要線路的寬度和間距更窄**（對應更高精度的刻蝕工藝）；要麼就需要在中介層上有**更多的面積用於刻蝕通訊線路**，同時HBM Base Die和XPU內的PHY面積也需要增大。

② **速率**是指單條線路每秒能傳多少比特數據，好比水管裏的水流速度：源頭水壓越大、水管越短越粗，水流越快。

對應到芯片，一是類似於水龍頭的Base Die ，需要以更高的頻率和電壓來發送信號，功耗和散熱壓力隨之上升。這也是Base Die要交給台積電等以先進工藝代工的原因之一；

二是線路要短、要粗，線與線之間還要留足間距以防串擾。**矛盾就在這裏：位寬要求線細、排密，速率要求線粗、間距大，兩者在同一塊有限的面積裏互相爭搶。**

③ 因此，要繼續顯著提升帶寬，大致有三條路：一是改進Base Die的設計和工藝，讓信號發得更快、更準；二是改進中介層，如加強線路屏蔽、增加布線層數；**三是縮短線路**，位寬和速率在線寬上衝突，在線長上卻不衝突，例如未來把HBM直接疊在XPU上方或下方的3D封裝。

**三、做強單顆，還是以量取勝？抉擇在哪？**

以上分別討論了提升容量和帶寬的路徑：**提升容量的路多且方向各異，本質都是在成本、容量、帶寬三者間取捨；提升帶寬則殊途同歸，需要在Base Die、中介層和封裝上死磕。**

接下來的問題是：行業會優先解決容量還是帶寬？這又會如何影響內存廠的地位？我們先從最直接的成本入手。

**3.1、HBM比其他內存貴多少？**

雖然HBF尚未正式量產，無從得知其最終的實際成本。但由於HBF的結構和製作方法和HBM基本無異，區別僅在前者用NAND顆粒而後者用DRAM顆粒。那麼從兩種顆粒間的定價差異能窺得一二。

那麼根據TrendForce統計的最新合約價格可見**，DRAM和NAND相同容量的售價差超8x**，DRAM（DDR5規格）的單GB售價約為$16，而NAND（MLC規格）的單GB售價僅$1.9。

更重要的製造成本上，根據外行測算，**HBM的單GB製造成本近期接近$5，**且隨着規格提升有進一步走高趨勢。而**常規DRAM的單GB成本不到$1.2**，且因工藝成熟還在繼續走低。這和HBM的晶圓損耗約是傳統DRAM 3~4x的説法大體一致。

至於HBF，雖NAND顆粒相比DRAM便宜很多，但複雜的堆疊和封裝成本是相近的。根據不同的信息源，有説HBF的成本是HBM的1/8，有説HBF的成本是傳統NAND的10x，則對應**HBF每GB成本約$0.5~$1，相當於HBM的1/5~1/10。**

**也就是説，按容量算HBF相當便宜，對大量存儲無需高頻讀寫的數據很實惠。**但也犧牲了帶寬換高容量，

另一個值得關注的現象是：**HBM成本約為常規DRAM的4倍，售價差距卻在迅速縮小**，近幾個月常規DRAM售價已達HBM的80%以上。海力士管理層年初曾表示，HBM毛利率僅約60%，常規DRAM則可達80%以上，**成本低、工藝簡單的常規DRAM反而更賺錢**。

原因在於，HBM只供少數大客户、以長約鎖價，無法靈活調整；常規DRAM客户分散，可以隨行就市提價。這也印證了上篇的觀點：**HBM工藝雖複雜，但因綁定少數大客户，內存廠的議價權和價值量佔比反而更低**。不過據報道，新一輪HBM合約價有望從$15~17/GB上調至$20~30/GB，毛利率劣勢將有所緩解。

**3.2、容量和帶寬，哪個更重要？**

回到HBF與HBM的對比：**若容量更重要，HBF更具性價比；若更看重帶寬，HBM反而便宜一個數量級**。這也印證了海豚君的判斷：**技術路線的選擇，很大程度上取決於未來的卡點更多在容量還是在帶寬**。

卡在容量，後排內存、HBF替代等路徑更可行；卡在帶寬，就只能死磕首排內存的性能，或靠互聯增加系統內的GPU和內存數量，代價也更高。

那麼，哪些情形會讓卡點更多落在容量或帶寬上？

① **容量需求增長更快的情形**：模型參數不再大跨步提升（如從10T量級邁向100T量級），增長主要來自用户滲透率提升、上下文變長，或更多無需推理的執行場景。

② **帶寬要求更高的情形**：模型總參數和激活參數繼續大幅提升，推理的思維鏈和上下文更長，用户對Token生成速度的要求也更高。

**3.3、三種情形：誰是卡點，誰贏得更多**

我們分情境假設來看：

**① 情境一，**模型參數平穩，增長主要來自用户數、上下文長度和Agent執行場景的擴張，對應前文"容量需求增長更快"的情形。

技術上，單顆HBM的層數和帶寬都無需大幅提升，新增容量更多由後排內存、常規DDR和HBF來承接，分層混合的存儲架構會更快落地。

**此時工藝難度不再是主要矛盾，問題變成純粹的供需匹配。存儲更像回到傳統的大宗商品邏輯：價格主要由供需決定，隨着27年後新增產能釋放和工藝成熟，單位成本和價格會逐步下行。**

**受益更多的是產能規模大、成本控制好的廠商，以及承接新增容量需求的NAND產業鏈（HBF、企業級SSD）。但這也是三種情境中最"週期"的一種：一旦各家（包括長鑫等新進入者）產能集中釋放，價格下行壓力最大，內存廠的超額利潤也最難維持。**

② **情境二：帶寬成為主要瓶頸——價值向封裝和代工外溢**

這對應"帶寬要求更高"的情形：模型總參數和激活參數繼續大跨步提升，推理的思維鏈更長，用户對生成速度的要求也更高。

技術上，層數未必繼續走高，甚至可能像SemiAnalysis所説的"降層多顆"**。競爭焦點從堆疊轉向Base Die的信號速率、中介層佈線和3D封裝，卡點因此落在台積電的CoWoS和先進製程Base Die產能上。**

**存儲系統的總成本和稀缺性大概率繼續走高，但稀缺溢價更多被封裝和代工環節拿走。**Base Die越來越多由客户主導設計、交由台積電製造，HBM進一步定製化，內存廠的角色更接近"顆粒供應商"，對少數大客户的依賴也更深。

受益最多的是台積電。內存廠之間，能自行提供Base Die和封裝"一條龍"方案的主要是三星。

③ **情境三：容量和帶寬雙雙告急——內存的"超級週期"**

即參數規模再上台階（如從10T量級邁向100T量級），同時用户和上下文也在持續擴張。

技術上，所有路徑都要同時推進：單顆層數大概率要繼續堆高，同時帶寬也要提升，這時內存的稀缺性和價格大概率會有最大的提升。DRAM晶圓和封裝產能雙雙告急。其中DRAM晶圓擴產更慢，可能成為最硬的卡點。

這時內存廠和封裝廠的價值都會提升，且相比情境二，內存廠的議價權相對更高。因為高層數堆疊的良率和鍵合工藝等是由內存廠把控的。

需要注意，三種情境並非互斥。訓練和前沿推理更吃帶寬，大規模Agent推理更吃容量；英偉達、AMD和各家ASIC也可能選擇不同的HBM配置。現實更可能是幾種情境並存，對應前文的分層混合架構，區別只在於哪一種佔主導。

**3.4、尾聲**

回顧全篇，容量上，往高處堆（更多層、更薄的顆粒、更先進的鍵合），能讓新增的每一GB都掛在首排HBM的全速通道上，代價是工藝難度、良率和DRAM晶圓消耗的全面走高。用更多佔地面積往多處擺（多排內存、HBF、少層多顆），雖然工藝要求和單位成本更低，但要麼犧牲帶寬，要麼把壓力轉嫁給Base Die和CoWoS產能。

帶寬上則幾乎沒有捷徑。位寬和速率相互掣肘，要繼續大幅提速，只能在Base Die、中介層和3D封裝幾個方向上死磕，而這些環節恰恰大多不在內存廠自己手裏。

至於最終走哪條路，在於AI接下來的需求更多卡在容量還是卡在帶寬。卡在容量，存儲迴歸走量邏輯，產能和成本是勝負手；卡在帶寬，封裝和代工環節的話語權上升，內存廠的議價權反而可能被稀釋。

而若兩者同時告急，內存自身的工藝和產能會成為最硬的卡點，內存廠在產業鏈中的分量也最重。

目前海豚君認為，容量需求提升是最高確定性，用户、用量和Agent場景滲透率大概率是持續走高的。後續的關鍵就是看大模型參數規模提升斜率，來確認帶寬的提升速度要求。

後續判斷落在哪種情境，可以重點跟蹤幾個信號：

① 英偉達、AMD及各家ASIC新品最終採用的HBM層數和顆數；

② HBM4E的實際運行速率，以及HBM5位寬翻倍的落地節奏；

③ CoWoS與DRAM晶圓產能的相對擴張速度；

④ HBF在27年前後的首批導入情況等等。

至此，海豚君已完成了對存儲技術的梳理，且技術路線的分歧，最終都會落到每一家廠商身上。

在下一篇中，海豚君將把視角從行業拉回公司，從技術拉回到供需匹配，各廠商與核心客户綁定的深淺，以及後續廠商們具體的業績走勢，看看誰更可能勝出。敬請期待！

<全文結束>

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

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[《存力接棒算力，HBM 為什麼 “脱穎而出”？》](https://longbridge.com/dolphin/post/43941280?channel=OWSN00110)

本文的風險披露與聲明：[海豚研究免責聲明及一般披露](https://support.longbridge.global/topics/misc/dolphin-disclaimer)

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- [NVDL.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/NVDL.US.md)
- [NVDS.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/NVDS.US.md)

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