业内传出关键消息：英伟达下一代旗舰AI加速器Vera Rubin的第六代高带宽存储器（HBM4）供应商已经落定，三星和SK海力士成功入选，而全球第三大存储厂商美光则被排除在核心供应链之外。
这一结果无疑将在人工智能与高性能计算领域掀起波澜。据报道，集成新HBM的Vera Rubin硬件预计将在2026年3月的英伟达GTC开发者大会上首次亮相，并于下半年正式发布。
美光被排除在Vera Rubin HBM4供应之外
目前正在为英伟达提供HBM3E的美光，并未进入Vera Rubin的HBM4供应商名单。这无疑是对美光的一次重大打击。
业内分析指出，美光未来或许仍有机会为Rubin系列中的中端产品（例如面向推理优化的“Rubin CPX”）提供HBM4，但无缘旗舰级的Vera Rubin，已明确显示出其在顶级性能竞赛中的暂时落后。
英伟达对Vera Rubin寄予厚望，目标性能要达到上一代产品的5倍以上，以全面拉开与AMD、博通等竞争对手的差距。为此，从去年开始，英伟达就将更高性能的HBM4视为Vera Rubin成功的关键，并向存储伙伴提出了严苛的要求。
据悉，英伟达要求的HBM4运行速度需超过10Gb/s，明显高于JEDEC标准定义的8Gb/s。在容量方面也大幅提升，Vera Rubin预计将搭载16颗HBM4堆栈，总容量高达576GB，超越了AMD下一代MI450加速器432GB的HBM4配置。
为什么是三星和SK海力士？答案在于两家公司能够满足英伟达在极致性能与量产良率方面的双重严苛标准。
在这两家韩国巨头中，三星近期似乎略占上风。报道称三星已成功通过10Gb/s与11Gb/s版本的HBM4验证，并从上个月开始向英伟达小批量供应成品。SK海力士则仍在与英伟达紧密合作，对产品进行最后优化，以期通过11Gb/s的测试。
此外，三星还额外获得了一份“安慰奖”：其晶圆代工部门赢得了英伟达RTX 3060 GPU的复产订单，该芯片将很快在三星的8纳米工艺上投入量产。
三星与SK海力士成为英伟达“怪兽AI芯片”的核心供应商
自AI时代爆发以来，英伟达已成为左右存储厂商命运的“关键先生”。能够跻身其HBM供应链，意味着成为AI产业的核心参与者；反之，则可能面临市场份额与行业话语权的下滑。
三星自身就曾是一个深刻的例子。因其HBM3产品未能及时通过英伟达认证，三星半导体一度陷入长达两年的“危机叙事”，直到去年9月其12层HBM3E获得认证，局面才得以扭转。
因此，本次Vera Rubin的HBM4供应商选择结果，具有重大的行业风向标意义。这不仅为三星和SK海力士未来一至两年的大规模出货打开了大门，更进一步巩固了它们在高速增长的HBM市场的双头垄断地位。
鉴于HBM从DRAM晶圆投片到最终封装测试的周期通常超过6个月，预计两家公司最快将在本月启动大规模生产，以赶上2026年下半年的发布窗口。
普通DRAM价格或成变量
尽管大局初定，但Vera Rubin HBM4的具体订单分配与采购价格尚未最终敲定。
一些业内人士预测，SK海力士在2024年英伟达的总HBM供应（包括HBM3E）中仍可能保持超过50%的份额，但在Vera Rubin这一单一旗舰产品上，三星有望成为最大供应商。三星近期也自信地表示，其今年的HBM收入预计将达到去年的三倍。
不过，一个不可忽视的变量是普通DRAM的市场价格。近期，服务器DRAM等普通内存价格连续多个季度大幅上涨，例如服务器DRAM模块（SOCAMM2）的每Gb价格已升至约1.30美元，几乎追平了HBM3E的水平。
这对三星而言是一个微妙的权衡：生产普通DRAM无需HBM那样复杂且昂贵的堆叠与中介层工艺，因此利润率可能更高。如果普通DRAM持续维持高价，三星分配给HBM的产能和谈判意愿是否会受到影响？
有行业观察人士指出：“三星同时握有HBM4、普通DRAM等多种产品线，在与英伟达的谈判中拥有更多筹码和灵活性。” 或许是为了平衡这种局面，英伟达CEO黄仁勋近期在硅谷会见了SK海力士的工程师，亲自鼓励其加快HBM4开发进程，此举也被解读为意在制衡三星可能获得的过强议价权。
三星开发HBM5“秘密武器”B1b芯片
就在激烈争夺HBM4订单的同时，三星已将目光投向了更远的未来。据韩媒报道，三星正在推进用于其第八代高带宽存储器（HBM5）的“B1b”内存芯片开发。
此前，三星通过在HBM4上率先应用更先进的D1c（1c DRAM）制程工艺抢占了技术先机。此次布局B1b芯片，被视为其在下一代HBM技术竞争中继续保持领先地位的关键战略举措。
目前，三星已经完成了内部技术规划，并计划在本月正式进入全面研发阶段，目标是在明年启动面向量产的研发工作。这场围绕智能 & 数据 & 云时代核心硬件的军备竞赛，远未到终点。
围绕高端AI芯片的供应链争夺战日趋白热化，每一次技术迭代都伴随着市场格局的洗牌。对于开发者与技术决策者而言，关注这些底层硬件的变化，是理解未来算力格局与成本趋势的重要一环。想了解更多前沿技术动态与深度解析，欢迎在云栈社区与我们交流探讨。
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