分析丨HBM，并非固若金汤？

文章预览

·聚焦:人工智能、芯片等行业 欢迎各位客官关注、转发 前言 ： 随着人工智能、机器学习等技术的快速发展，对高速且大容量内存的需求急剧增加。 HBM与AI芯片的产业链涵盖了从原材料供应、芯片设计、制造、封装测试到最终产品的多个环节，两者之间的博弈关系是典型的合作竞争关系。 作者  | 方文三 图片来源  |    网 络  HBM现阶段面临的挑战和难点 ①HBM的3D堆叠技术成本高昂，主要依赖于昂贵的硅中介层和TSV（硅通孔）。 例如，英伟达的H100加速卡物料成本为3000美元，而SK海力士提供的HBM芯片成本高达2000美元。 高成本是HBM普及的主要障碍，尤其是对于中小型厂商。尽管HBM在性能上具有明显优势，但其高昂的价格使得许多企业望而却步。 ②HBM的高带宽特性使其产生的热量较高，需要有效的散热解决方案。 其2.5D封装结构会集聚热量，靠近CPU ………………………………