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AI系列深度报告(二):HBM:高带宽特性释放AI硬件性能 AI高景气持续驱动需求高增

平安证券股份有限公司 07-13 00:00

高带宽特性释放AI硬件性能,HBM成为AI时代首选内存技术。当前诸如GPT-3等AI大模型所要求的算力日益提升,伴随着的是参数数量呈现指数级增长,传统的内存带宽及传输速率限制了AI硬件以及系统的最大性能,相较于传统DDR内存,HBM具有高带宽、低功耗、低延时等优势,已成为当前高性能计算、人工智能等领域的首选内存技术。当前HBM产品已经发展至第五代HBM3e,内存带宽相较上一代提升47%至1.2TB/s,堆叠层数最高可达12层,对应最高容量达36GB,当前三大原厂均已入局并在24H1陆续出货,考虑到HBM需求的火爆程度,SK海力士还计划提前一年在2025年发布HBM4。

三大原厂持续扩充HBM产能,SK海力士位居全球市场份额首位。当前AI高景气不断驱动HBM需求高增,持续推动HBM位元出货量和产值同步增长,根据Yole预测数据,预计2025年全球HBM位元出货量和行业产值将分别达到17亿GB和199亿美元。竞争格局方面,根据TrendForce数据,以位元出货量作为统计口径,2023年全球HBM市场中,SK海力士和三星的市场份额各占47.5%左右,而美光份额约为5%。随着HBM3e的率先推出及放量,预计2024年SK海力士的市场份额将增加至52.5%,而三星的市场份额将下降至42.4%。为了满足持续增长的HBM需求,三大原厂纷纷加大资本开支扩建HBM产能,其中,三星和SK海力士的产能扩充最为积极,预计到2024年底,三星HBM总产能将达约13万片/月,SK海力士约12万片/月,而美光仅为2万片/月。

TSV为HBM核心制备工艺,混合键合将成未来主流堆叠技术。HBM主要采用TSV技术将多个DRAM芯片进行垂直堆叠,并与GPU一同进行封装,形成大容量、高位宽的DDR组合阵列,从而克服单一封装内的带宽限制。在加工制造过程中,TSV是HBM实现芯片垂直堆叠的核心制备工艺,占封装成本达30%。而从当前原厂采用的封装技术来看,三星主要采用TC-NCF技术,而SK海力士则通过Advanced MR-MUF技术并结合改良EMC材料来进行HBM的封装生产,在改善散热方面具有明显优势。考虑到未来因带宽、容量增长所带来的堆叠层数及密度提升,SK海力士将利用混合键合技术来加工生产HBM4。混合键合摒弃了无凸块设计并采用直接铜对铜的连接方式,相较微凸块技术,能够在进一步提升互联密度的同时实现功耗降低,有望成为未来HBM主流堆叠技术。

投资建议:当前AI算力持续高景气背景下,HBM作为AI硬件、系统提升算力性能的重要内存技术,市场需求呈现强劲增长态势。另外,根据美光数据,同一节点/容量条件下,HBM3e的产能消耗是DDR5三倍,同时考虑到TSV、MR-MUF等先进封装技术对半导体设备、材料、封测环节的高标准要求,以及当前原厂积极扩产计划,相关产业链有望持续受益。半导体材料方面,建议关注雅克科技、联瑞新材、华海诚科;半导体设备方面,建议关注精智达、赛腾股份、长川科技;封测端则建议关注通富微电、深科技;同时建议关注SK海力士重要经销商香农芯创。

风险提示:国产化替代不及预期风险;国内厂商对先进技术的研发进程不及预期风险;供应链风险上升。

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