AI硬件核心是算力和存力,HBM高带宽、低功耗优势显著,是算力性能发挥的关键。
智通财经APP获悉,中泰证券发布研究报告称,AI硬件核心是算力和存力,HBM高带宽、低功耗优势显著,是算力性能发挥的关键。HBM是GDDR的一种,定位在处理器片上缓存和传统DRAM之间,兼顾带宽和容量,较其他存储器有高带宽、低功耗、面积小的三大特点,契合AI芯片需求。HBM的供应由三星、海力士和美光三大原厂垄断,22年海力士/三星/美光份额50%/40%/10%,据该行测算,预计24年HBM市场需求达150亿美金,较23年翻倍。
中泰证券观点如下:
AI硬件核心是算力和存力,HBM高带宽、低功耗优势显著,是算力性能发挥的关键。
AI芯片需要处理大量并行数据,要求高算力和大带宽,算力越强、每秒处理数据的速度越快,而带宽越大、每秒可访问的数据越多,算力强弱主要由AI芯片决定,带宽由存储器决定,存力是限制AI芯片性能的瓶颈之一。AI芯片需要高带宽、低能耗,同时在不占用面积的情况下可以扩展容量的存储器。HBM是GDDR的一种,定位在处理器片上缓存和传统DRAM之间,兼顾带宽和容量,较其他存储器有高带宽、低功耗、面积小的三大特点,契合AI芯片需求。HBM不断迭代,从HBM1目前最新到HBM3E,迭代方向是提高容量和带宽,容量可以通过堆叠层数或增加单层容量获得提升,带宽提升主要是通过提升I/O速度。
HBM市场爆发式增长,海力士和三星垄断市场。
目前主流AI训练芯片均使用HBM,一颗GPU配多颗HBM,如英伟达1颗H100使用5颗HBM3、容量80GB,23年底发布的H200使用6颗HBM3E(全球首颗使用HBM3E的GPU)、容量达144GB,3月18日,英伟达在美国加州圣何塞召开了GTC2024大会发布的B100和B200使用192GB(8个24GB 8层HBM3E),英伟达GPU HBM用量提升,另外AMD的MI300系列、谷歌的TPU系列均使用HBM。
根据该行的测算,预计24年HBM市场需求达150亿美金,较23年翻倍。HBM的供应由三星、海力士和美光三大原厂垄断,22年海力士/三星/美光份额50%/40%/10%,海力士是HBM先驱,HBM3全球领先,与英伟达强绑定、是英伟达主要HBM供应商,三星紧随其后,美光因技术路线判断失误份额较低,目前追赶中,HBM3E进度直逼海力士。目前HBM供不应求,三大原厂已开启军备竞赛,三大原厂一方面扩产满足市场需求、抢占份额,海力士和三星24年HBM产能均提升2倍+,另外三大原厂加速推进下一代产品HBM3E量产以获先发优势,海力士3月宣布已开始量产8层HBM3E,3月底开始发货,美光跳过HBM3直接做HBM3E,2月底宣布量产8层HBM3E,三星2月底发布12层HBM3E。
先进封装大放异彩,设备和材料新增量。
HBM采用3D堆叠结构,多片HBM DRAM Die堆叠在Logic Die上,Die之间通过TSV和凸点互连,先进封装技术TSV、凸点制造、堆叠键合是HBM制备的关键,存储原厂采用不同的堆叠键合方式,海力士采用MR-MUF工艺,三星和美光采用TCB工艺,MR-MUF工艺较TCB工艺效率更高、散热效果更好。HBM对先进封装材料的需求带动主要体现在TSV、凸点制造和堆叠键合/底填工艺上,带来对环氧塑封料、硅微粉、电镀液和前驱体用量等的提升,在设备端HBM带来热压键合机、大规模回流焊机和混合键合机等需求。
投资建议:
HBM海外引领,核心标的如下:1)存储原厂:海力士、三星、美光;2)设备:BESI、ASMPT、Camtek等。大陆HBM产业链相关标的:1)存储:香农芯创(300475.SZ)、佰维存储(688525.SH)、雅创电子(301099.SZ)等;2)设备:赛腾股份(603283.SH)、精智达(688627.SH)、新益昌(688383.SH)等;3)材料:华海诚科(688535.SH)、雅克科技(002409.SZ)等;4)封测:通富微电(002156.SZ)、深科技(000021.SZ)、长电科技(600584.SH)等。
风险提示:行业需求不及预期的风险、大陆厂商技术进步不及预期、技术路线发生分歧、研报使用的信息更新不及时的风险,计算结果存在与实际情况偏差的风险。