(相關資料圖)
根據TrendForce集邦咨詢調查顯示，2023年HBM（High Bandwidth Memory）市場主流為HBM2e，包含NVIDIA A100/A800、AMD MI200以及多數CSPs自研加速芯片皆以此規格設計。同時，為順應AI加速器芯片需求演進，各原廠計劃于2024年推出新產品HBM3e，預期HBM3與HBM3e將成為明年市場主流。
HBM各世代差異，主要以速度做細分。除了市場已知的HBM2e外，在進入HBM3世代時，產業出現較為混亂的名稱。TrendForce集邦咨詢特別表示，目前市場所稱的HBM3實際需細分為兩種速度討論，其一，5.6-6.4Gbps的HBM3；其二，8Gbps的HBM3e，別名HBM3P、HBM3A、HBM3+、HBM3 Gen2皆屬此類。
目前三大原廠HBM發展進度如下，兩大韓廠SK海力士（SK hynix）、三星（Samsung）先從HBM3開發，代表產品為NVIDIA H100/H800以及AMD的MI300系列，兩大韓廠預計于2024年第一季送樣HBM3e；美系原廠美光（Micron）則選擇跳過HBM3，直接開發HBM3e。
HBM3e將由24Gb mono die堆棧，在8層（8Hi）的基礎下，單顆HBM3e容量將一口氣提升至24GB，此將導入在2025年NVIDIA推出的GB100上，故三大原廠預計要在2024年第一季推出HBM3e樣品，以期在明年下半年進入量產。
CSP陸續啟動自研AI加速芯片計劃，欲擺脫對NVIDIA與AMD的依賴
觀察AI服務器（AI server）所用的加速芯片，其中英偉達（NVIDIA）Server GPU市占最高。然而，單張2萬-2.5萬美元的H100/H800，一臺AI服務器建議配置約為8張卡，也使得總體擁有成本（Total Cost of Ownership，TCO）大幅提升。TrendForce集邦咨詢觀察到，各云端服務業者（CSP）雖然仍會向NVIDIA或超威（AMD）采購Server GPU，但也同步進行自研AI加速芯片的計劃。
除了已經推出的Google TPU與AWS Trainium和Inferentia外，Google與AWS正著手研發次世代自研AI加速芯片，將采用HBM3或HBM3e。TrendForce集邦咨詢表示，其他包含北美及中國的云端服務業者亦有相關驗證進行中，預期未來AI加速芯片版圖競爭會更加激烈。
關鍵詞：
