智通財經APP獲悉，中金髮布研報稱，AGI時代來臨之際，算力和存儲的需求同步提升，在存算一體模式成爲主流之前，HBM(高帶寬存儲)對於克服“存儲牆”、提升帶寬等方面有較強優勢，主要應用在AI芯片片上存儲。根據SK海力士測算，HBM的需求在2022至2025年之間的CAGR增速將達到109%。HBM的快速增長對於IDM、晶圓製造、封裝、設備材料等產業鏈環節帶來了增量空間，目前已成爲存儲器鏈條各環節必爭之地。
中金觀點如下：
AI算力追求高性能動態存儲，HBM成當前較佳方案
隨着數據量越發龐大加之AI芯片的加速發展，馮氏計算架構問題凸顯：“存”“算”之間性能失配，使得計算機的計算能力增長遇到瓶頸，雖然多核並行加速技術可以提高算力，但存儲帶寬的限制仍對計算系統的算力提升產生了制約。GDDR是目前應用較爲廣泛的顯存技術。但在AI計算領域GDDR也難堪重任，於是製造商將目光投向HBM技術。
HBM需求由AI芯片帶動，主流廠商競爭白熱化
根據中金測算，HBM的綜合需求與AI芯片的存儲容量需求、帶寬需求、HBM堆疊層數等多個參數有明顯關係。SK海力士、三星電子、美光科技三大家競爭進入白熱化，目前已各自發力HBM3E產品。
HBM製造複雜度提升，不同產業鏈環節均有參與機會
AI芯片製造步驟相對於傳統計算芯片複雜度大幅提升，同時考慮到不同的連接方式對於精度的要求和工藝要求不同，製造過程分佈在IDM、晶圓廠和封裝廠。GPU、HBM是Chiplet中的主要有源器件，由IDM、晶圓廠、存儲廠進行製造；無源器件中，Interposer、RDL可由晶圓廠、IDM、封裝廠製造；基板和PCB則由對應的廠商供應。
HBM堆疊技術對於前後道設備要求大幅提升，鍵合方式路徑變化是市場關注熱點
HBM堆疊環節主要圍繞凸塊製造、表面佈線、TSV、鍵合、解鍵合，光刻、塗膠顯影、濺射機、刻蝕、電鍍等前道工具參與其中。隨着堆疊結構增多，晶圓厚度降低，對減薄、切割、模塑等設備需求提升。較爲關鍵的鍵閤中，當前市場主流鍵合方式依然是TCB壓合以及MR方案，中金認爲未來混合鍵合或將成爲主流方案。
風險
AI芯片主流路徑變化，AI芯片需求不達預期，DRAM和HBM路徑變化。