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本周，美光 发布了其 HBM4 和 HBM4E 计划的最新进展 。下一代 HBM4 内存具有 2048 位接口，有望在 2026 年实现量产，HBM4E 将在随后几年推出。除了提供比 HBM4 更高的数据传输速率外，HBM4E 还将引入定制其基础芯片的选项，标志着该行业的范式转变。
毫无疑问，HBM4 凭借其 2048 位内存接口令人印象深刻。然而，HBM4E 将更加令人印象深刻，使美光能够为某些客户提供定制的基础芯片，从而提供具有潜在附加功能的更优化的解决方案。定制逻辑芯片将由台积电使用高级节点制造，允许它们封装更多缓存和逻辑以增加性能和功能。
美光总裁兼首席执行官 Sanjay Mehrotra 表示：“HBM4E 将为内存业务带来革命性转变，它采用了台积电先进的逻辑代工制造工艺，为特定客户定制逻辑基片。我们预计这种定制能力将推动美光财务业绩的提高。”
目前，我们只能猜测美光计划如何定制其 HBM4E 基础逻辑芯片。不过，可能性列表很长，包括基本处理功能，例如增强型缓存、针对特定应用（AI、HPC、网络等）定制的自定义接口协议、内存到内存传输功能、可变接口宽度、高级电压缩放和电源门控以及自定义 ECC 和/或安全算法。请记住，这只是推测。目前尚不清楚实际的 JEDEC 标准是否支持此类定制。
美光表示，HBM4E 产品的开发工作正在与多家客户一起顺利进行，因此我们可以预期不同的客户将采用具有不同配置的基础芯片。这标志着朝着定制内存解决方案迈出了一步，这些解决方案适用于带宽需求大的 AI、HPC、网络和其他应用。定制的 HBM4E 解决方案与 Marvell 本月早些时候推出的定制 HBM (cHBM4) 解决方案相比如何，还有待观察。
美光的 HBM4 将使用该公司基于成熟的 1β（第五代 10nm 级工艺技术）制造的 DRAM，放置在具有 2048 位宽接口和约 6.4 GT/s 数据传输速率的基片之上，这将提供每堆栈 1.64 TB/s 的峰值理论带宽。美光计划在 2026 年大批量生产 HBM4，这与 Nvidia 的 Vera Rubin 和 AMD 的 Instinct MI400 系列 GPU的推出相吻合，这些 GPU 适用于 AI 和 HPC 应用。有趣的是，据传 三星和 SK Hynix 都将 在其 HBM4 产品中使用第六代 10nm 级制造技术。
美光本周还透露，用于 Nvidia Blackwell 处理器的8层HBM3E堆栈已全面出货。该公司的12层 HBM3E 堆栈正在接受其主要客户的测试，据报道他们对结果感到满意。
Mehrotra 表示：“我们不断收到来自主要客户对美光 HBM3E 12-Hi 堆栈的积极反馈，该堆栈具有同类最佳的功耗——比竞争对手的 HBM3E 8-Hi 低 20%，即使美光产品的内存容量提高了 50% 并且具有业界领先的性能。”
预计 AMD 的Instinct MI325X 和 MI355X 加速器以及 Nvidia 的 Blackwell B300 系列计算 GPU将采用 12-Hi HBM3E 堆栈 来处理 AI 和 HPC 工作负载。
美光HBM，怎么看？
以下是内存带宽和一定容量的容量在GenAI革命中的价值。
想象一下，你有一堆DDR5内存芯片，每GB的成本为70美元，可以创建一个256GB的内存条，将它们水平放置在DIMM内存条上。将它们的时钟频率提高到4.8 GHz，那么这个记忆棒的价格大约为18,000美元。而且很少有服务器客户会购买它，因为它太贵了。采用相同的DDR5内存，但芯片容量稍小，垂直堆叠成八堆HBM3E，你可以尽快销售相同的256GB容量，每单位容量可能溢价60%，但利润可能稍小，因为制造HBM很困难，因为它有超过一个数量级的带宽。
如果你从事内存业务，面对其疯狂的繁荣-萧条周期，你会不会试图找出如何制造HBM，并尽可能多地销售它？
这正是美光科技的计划，美光科技是HBM内存市场的后来者，与先驱SK海力士和三星并驾齐驱，但它正在利用其大量的工程人才，与英伟达以及其他所有希望拥有HBM来提高加速器性能的人工智能芯片制造商竞争。
虽然现在还处于早期阶段，但有迹象表明，当我们回顾几年后的情况时，美光进入HBM市场将成为该公司的一个分水岭事件。
美光本周公布了其2025财年第一季度的财务业绩，不出所料，华尔街对此感到恐慌，因为个人电脑和智能手机业务的复苏并没有像预期的那样成功。在我们看来，很多人都在喝人工智能的饮料，我们都希望人工智能嵌入我们的个人电脑和智能手机中，但到目前为止，这并没有催生一个大规模的升级周期，也没有迹象表明有人愿意为这类产品支付人工智能溢价。（我们很快就会得到一部新的智能手机，因为我们的iPhone X看起来有点简陋，而且电池比一个正在长牙的蹒跚学步的孩子还要暴躁——不是因为我们想要人工智能。）
美光公司HBM存储器的增长速度非常快，在与英特尔合作制造3D XPoint闪存式ReRAM存储器惨败之后，这令人耳目一新。美光在HBM2E代上大显身手，跳过了HBM3，直接进入了HBM3E，在2024年第三季度销售额超过1亿美元。当时，也就是6月底，美光公司总裁兼首席执行官Sanjay Mehrotra为2024财年和2025财年打下了基础。
Mehrotra告诉华尔街：“我们预计在2024财年从HBM获得数亿美元的收入，在2025财年从HBM获得数十亿美元的收入。”。“我们预计在2025年某个时候实现与我们的整体DRAM市场份额相称的HBM市场份额。”
美光公司的DRAM市场份额在20%到25%之间，这取决于你问谁以及你想如何划分DRAM空间。两个季度前，美光将2025年的HBM TAM定为250亿美元左右，在本周的电话会议上，Mehrotra根据美光从追逐人工智能机会的计算引擎制造商那里听到的消息，将TAM提高到超过300亿美元。（也有一些人对HBM内存用于HPC工作负载持乐观态度，但这只是数据中的噪音。）你可以计算一下，在2025财年，美光公司超过300亿美元的销售额中，超过20%将用于HBM内存销售，销售额将超过60亿美元。这对于一个在2024年第二季度收入只有1/100的产品线来说，已经相当不错了。但正如我们将要解释的那样，数学并不是那么简单。
Mehrotra对它在2024财年销售了多少HBM内存持谨慎态度，但我们最好的猜测是大约5.3亿美元。我们认为2024年第四季度的收入约为3.5亿美元，2025年第一季度的收入约为7.5亿美元，其中英伟达“Hopper”H200 GPU加速器中使用的八层HBM3E内存堆栈推动了大部分收入。美光公司的八倍高HBM3E也被用于英伟达的“Blackwell”B200 GPU，美光公司刚刚开始向其第二个HBM客户“大批量发货”，并将于2025年第一季度开始向第三个大客户发货。
每个人都对美光公司的 12 层 HBM3E 堆栈感到兴奋，该公司表示，即使它的容量提高了50%，它的功耗也比竞争对手的8层堆栈HBM3E低20%。HBM的产能在2024财年和2025财年已经售罄，因此美光非常清楚，如果它能继续生产HBM堆栈，它的收入来源将是什么。
Mehrotra对 HBM 增长趋势进行了一些澄清，帮助我们建立更好的模型，他说美光科技预计“在 2025 年下半年的某个时候，实现与我们的整体 DRAM 市场份额相称的 HBM 市场份额。”
假设HBM销售额在2025财年持续增长，市场份额从第一季度的10%左右上升到第四季度的20%，我们认为美光科技本财年将售出至少47亿美元的HBM内存，而且我们认为这将推动超过100万个加速器。这是HBM产品线收入增长8.8倍的一个因素。根据我们的模型，其他DRAM在2024财年为美光带来了约193亿美元的销售额，我们没有理由相信DRAM在PC和智能手机市场低迷的情况下会做得更好。当然，在人工智能服务器中使用的LPDDR5内存和其他DDR5内存会有所帮助，但假设这一切都是平衡的。在我们的模型中，HBM将在2025财年为DRAM业务增加47亿美元，即约25%的增量。
最终，我们认为个人电脑、智能手机和通用服务器将复苏，美光可能会有更多的DRAM上涨——仅仅是因为旧的东西需要被替换，而不是因为这些机器上撒满了人工智能的仙粉。
美光科技另一个有趣的小道消息是，它在2025年第一季度拥有超过10%的客户，而且由于美国证券交易委员会的规定，它必须告诉我们它有多少这样的客户，以及他们带来了多少收入。在这种情况下，一家公司占美光总销售额的13%，约为11.3亿美元。我们确信这是英伟达，其中7.5亿美元用于HBM3E内存，其余用于与“Grace”G100处理器一起使用的LPDDR5，以及DGX系统中使用的DDR5内存和NAND闪存驱动器。
本季度，计算和网络业务部门（该部门是美光最接近数据中心代理的部门）销售额为43.6亿美元，同比增长2.5倍，环比增长45.6%。该部门在去年同期录得3.97亿美元的营业亏损，而这一次则录得17.1亿美元的收益，这确实是一个非常好的转变。
从上图可以看出，美光和其他芯片供应商一样，在服务器衰退和PC和智能手机销量下滑的情况下，美光也受到了影响，其营业收入也受到了对HBM技术的巨额投资的影响，这些投资现在将开始结出硕果。对于美光的中线和底线来说，2023财年和2024财年上半年并不是很有趣，但看起来美光在今年早些时候已经转了个弯，并且正在全力以赴。
事实上，鉴于2025财年所有HBM芯片都已售出，美光对今年可能会如何发展有了一个很好的想法，而且还有四分之三的时间。现在一切都取决于执行。
https://www.nextplatform.com/2024/12/19/micron-is-fashionably-late-to-the-hbm-party-but-not-too-late/
https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/microns-hbm4e-heralds-a-new-era-of-customized-memory-for-ai-gpus-and-beyond
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