随着AI模型推理和训练需求强劲增长，全球AI服务器市场热度持续飙升，HBM一跃成为主流AI服务器的标配，高成长性的HBM市场更是成为三星、SK海力士及美光三家存储原厂的必争之地。

存储原厂积极调动产能扩大HBM供应，角逐HBM3E市场！

CFM闪存市场根据存储原厂最新展望，盘点整合三星、SK海力士和美光的HBM供应策略及产品发展规划。

三星

·AI服务器展望：三星认为AI服务器普及正加速，相关云服务应用进一步增长，AI服务器和传统服务器的存储需求均将增加，因此预计服务器相关的整体需求将保持强劲。

·HBM产能策略：由于大多数先进工艺产能集中在HBM上，非HBM产品的Bit增长可能会受到限制。预计2024年HBM供应量同比增长3倍以上，2025年HBM供应量将同比增长至少两倍甚至更多，并且已与客户就该供应量进行了顺利谈判。

·HBM产品发展：三星下半年将快速过渡到HBM3E，HBM3E 8H已提前开始量产，并加快业内首个HBM3E 12H的量产。HBM3E 12H采用TC-NCF技术，使12层和8层堆叠产品的高度保持一致，垂直密度较HBM3 8H提高20%以上，支持36GB容量，预计下半年开始大规模量产。

SK海力士

·AI服务器展望：随着生成式AI从文本响应发展到生成图像和视频，以及AI技术的重点从训练转向推理，预计AI服务器的强劲需求将持续。此外考虑到普通服务器的折旧时间，在2017-2018年间大量投资的云数据中心服务器，所产生的替换需求预计将逐渐出现。

·HBM产能策略：HBM等高端产品将导致通用DRAM产品的产量受限，3月开始生产和供应1bnm制程的HBM3E，将根据客户需求增加HBM3E的供应，并提高产能来扩大客户群。

·HBM产品发展：SK海力士与台积电签署MOU合作开发HBM4，以及在下一代封装技术方面进行合作，并采用台积电的逻辑工艺制程生产HBM4的基础芯片，计划于2026年量产，将提供定制化的HBM产品。

美光

·AI服务器展望：美光认为2024年整体服务器出货量将同比增长中到高个位数，其中AI服务器同比增长更高，传统服务器的增长将是温和的，而GPU平台采用的HBM容量稳步增长，如一些新GPU平台搭载的HBM容量进一步增长33%至192GB。

·HBM产能策略：美光目标是在2025年其HBM的市场份额与DRAM的份额保持一致，而HBM产量增加将限制非HBM产品的供应增长。在整个行业范围内，同一技术节点下生产相同数量的Bit，HBM3E消耗的晶圆供应量约是DDR5的三倍，HBM的强劲需求以及HBM产品路线图的持续发展，将导致终端市场DRAM供应出现紧张现象。

·HBM产品发展：美光已开始出货HBM3E产品，将供应至Nvidia H200 Tensor Core GPU，正与多个客户在其他平台进行认证。美光2024年HBM产能已售罄，2025年绝大多数供应已被分配，部分价格已确定，预计HBM3E 12H将在2025年大量生产并增加更多的产品组合。

整体来看，三星、SK海力士和美光三大原厂，无一例外对于AI服务器需求展望持乐观态度，原厂普遍认为AI服务器对HBM以及高性能高容量eSSD需求正快速增长，因此正积极调集可利用的NAND及DRAM产能，全力支持AI服务器相关的eSSD和HBM的供应增长。

AI发展下半场的隐忧：AI大规模商业化尚需时日，大规模投产的HBM是否会供过于求？

目前AI服务器市场正处于快速增长的初期阶段，亚马逊、微软、谷歌、Meta等一众全球互联网科技巨头均强调，AI基础设施投资将驱动今年资本支出同比增长，国内互联网公司和相关设备公司也均在全力推进AI技术的发展，部署AI服务器自然是新增AI投资的重中之重，这也为AI技术的长期发展奠定基础。不过，AI发展的下半场仍有很多值得深思的地方。

当然，AI是全球重点发展的核心技术之一，不少科企也抛出All in AI的理念，但AI发展初期需要持续投入较高的资本支出，而AI的大规模商业化落地仍然尚需时日。另外，国内部分核心硬件供应受限，一定程度上也制约了AI服务器增长和AI应用的扩大。这不禁令人担忧，各主要原厂大规模投产的HBM是否会出现阶段性供应过剩的风险？

存储产能冲突，消费类终端面临供需两弱的挑战

与此同时，由于HBM对原厂产能的直接挤占效应，各家原厂均透露出通用型DRAM产品供应受限的担忧：由于HBM和DDR和LPDDR5X制程冲突，在相同制程下，生产同样bit量的产品，HBM3E消耗的晶圆量约是DDR5的两至三倍。此外，HBM生产过程中需要TSV封装，因此HBM生产周期较DDR5增加1.5~2个月，且先进HBM的TSV良率仍有待提升，完全突破良率瓶颈可能需要2～3年时间，HBM对传统存储芯片产能的排挤仅仅只是开端。存储原厂将更多的产能分配至服务器市场，加上传统产品和存储技术的迭代升级，消费类终端面临着存储资源结构性紧缺的挑战，在肩负着巨大的成本压力之下，终端不惜降低存储配置来削减成本，这显然也不是供应端愿意看到的局面。

当产业链所有目光都聚焦在AI应用下，看似欣欣向荣的AI红海也暗藏着风起云涌，存储原厂在HBM上放手一搏，以争取AI存储赛道的主导权，而如此激烈的竞相角逐和狂热投入，可能令HBM市场带来潜在供应过剩的风险。对于消费类终端而言，在供需两弱之下，面临着存储成本持续高企的挑战，如何在供需双重放缓和重重博弈下寻得破局之解，将是存储供需双方共同努力达成一致的方向。