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一、引言
1.1 研究背景与目的

在数字经济 蓬勃发展的当下，人工智能（
AI）与大数据的融合正引领着新一轮科技革命。AI 技术的突破，如深度学算法的广泛应用，使得数据处理量呈指数级增长。这一趋势不仅改变了人们的生活方式，也对企业的运营模式产生了深远影响。在这一背景下，AIDC（人工智能与数据中心）作为数字经济的核心基础设施，其重要性日益凸显。
AIDC 的发展离不开强大的算力支持。而 HBM
（高带宽存储器）作为一种先进的存储技术，通过将多个 DRAM 芯片堆叠在一起，实现了高带宽和大容量的存储，为 AIDC 提供了强大的内存支持。

HBM 技术的应用，能够显著提升 AIDC 的性能，满足其对海量数据 的快速处理需求。
阿里作为全球领先的科技企业，在 AIDC 领域进行了广泛的战略布局。其通过不断投入研发，推动 AIDC 技术的创新与应用，为企业的数字化转型提供了有力支持。在这一过程中，HBM 技术成为了阿里实现 AIDC 性能突破的关键因素之一。
本研究旨在深入剖析 HBM
在 AIDC 与阿里战略布局中的重要地位，探讨其市场前景与发展趋势。通过对 HBM 技术的研究，不仅能够帮助我们更好地理解 AIDC 的发展趋势，也为投资者和企业提供了重要的决策依据。在当前市场环境下，AIDC 与阿里的战略布局对 HBM 的需求不断增长，这为 HBM 技术的发展带来了巨大的机遇。因此，研究 HBM 在这一背景下的市场空间和发展潜力，具有重要的现实意义。
1.2 研究方法与数据来源

本研究采用了多种研究方法，以确保研究结果的准确性和可靠性。通过对相关文献的系统梳理，包括学术论文、行业报告、技术文档等，深入了解 HBM 技术的发展历程、原理、应用场景以及在 AIDC 领域的重要性。同时，运用案例分析法，对阿里等企业在 AIDC 战略布局中对 HBM 的应用进行深入分析，探讨其实际效果和战略意义。
数据来源主要包括权威的行业报告，如 Gartner、IDC 等机构发布的关于存储技术和 AIDC 市场的报告，这些报告提供了全面的市场数据和趋势分析。企业财报也是重要的数据来源，通过对阿里等企业的财报分析，了解其在 AIDC 领域的投资策略和对 HBM 的采购情况。此外，还参考了相关的学术研究成果和专家观点，以丰富研究的理论基础。
二、HBM 技术解析
2.1 HBM 技术原理与架构

HBM（High Bandwidth Memory）即高带宽内存，是一种基于 3D 堆叠工艺的高性能 DRAM。其核心技术原理是利用硅通孔（TSV
，Through Silicon Via）技术，将多个 DRAM 芯片垂直堆叠在一起，通过微型凸点（uBump）实现芯片间的电气连接，形成一个存储堆栈（stack） 。随后，将多个堆栈与逻辑芯片（如 GPU 或 CPU）通过硅中介层（Interposer）封装在一起，实现高速数据传输。在这一架构中，硅通孔技术发挥着关键作用，它在 DRAM 芯片上钻出数千个细微孔，并通过垂直贯通的电极连接上下芯片，使得信号、指令和电流能够在芯片层间高效传输。这种技术不仅大幅缩短了数据传输路径，还增加了单位面积内的 I/O 数量，从而实现了高带宽的数据传输。同时，通过优化电路设计和减少信号传输路径长度，HBM 降低了功耗，提高了能源效率。
例如，第一代 HBM（HBM1）可以将四层 8Gb（吉比特 ）的 DRAM 芯片堆叠在一起，形成一个 32Gb（吉比特）的存储堆栈，每个堆栈有 1024 位的接口，最多可以支持四个堆栈，从而实现 128Gb（吉比特）的总容量和 4096 位的总位宽。这种独特的架构设计，使得 HBM 在相同的物理空间内，能够实现比传统内存更高的存储容量和数据传输速率。
2.2 HBM 技术优势

与传统的双倍数据速率同步动态随机存取存储器（DDR，Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory）相比，HBM 在多个关键性能指标上展现出显著优势。在带宽方面，传统 DDR 内存的带宽受到总线宽度和数据传输速率的限制，难以满足人工智能和高性能计算等领域对海量数据快速传输的需求，如 DDR4 内存的最高带宽通常在 64GB/s 左右。而 HBM 通过增加存储堆栈的数量和位宽，以及提升数据传输速率，实现了超高的带宽。以 HBM3 为例，其单个堆栈的带宽可达 819GB/s，系统总带宽可超过 3.2TB/s，是 DDR4 的数十倍。
功耗上，传统 DDR 内存由于数据传输距离较长，需要较高的电压来驱动信号，因此功耗较高。HBM 则通过缩短数据传输路径和优化电路设计，降低了每比特数据传输所需的能量，工作电压通常为 1.2V 或更低，比传统 DDR 内存显著节能。在内存容量和尺寸上，HBM 采用的垂直堆叠技术在有限的空间内实现了更高的内存容量，同时减小了内存模块的物理空间占用，为硬件设计提供了更高的灵活性。
2.3 HBM 技术发展历程与趋势
HBM 技术的发展历程见证了存储技术的不断创新与突破。2014 年，SK 海力士与 AMD 联合开发了全球首款硅通孔 HBM 产品，标志着 HBM 技术的商业化起步，第一代 HBM 产品的出现，为高性能计算领域带来了新的存储解决方案，其独特的架构和高带宽特性，开始受到市场的关注。
随后，HBM 技术进入快速发展阶段。2018 年，海力士发布第二代 HBM 产品
HBM2，引入了伪通道模式、用于通道的硬修复和软修复的通道重新映射模式、防过热保护等关键改进，数据速率和能耗均有所改善，进一步提升了 HBM 的性能和可靠性。2020 年，海力士发布第三代产品 HBM2E，作为 HBM2 的扩展版本，HBM2E 具有更先进的技术、更广泛的应用范围、更快的速度和更大的容量，散热性能也比 HBM2 高出 36%，满足了更多高性能计算场景的需求。
2021 年 10 月，海力士全球率先发布首款 HBM3，持续巩固其在 HBM 市场的领先地位，HBM3 在堆叠层数和管理通道上进一步增加，传输速度最高可达 819GB/s，内存容量提升至 16GB，为人工智能和数据中心等领域提供了更强大的存储支持。2024 年，海力士全球率先开始量产 8/12 层 HBM3E，实现了现有 HBM 产品中最大的 36GB 容量，并于 11 月 4 日正式宣布开发全球最大容量 16 层堆叠 HBM3E，不断突破 HBM 的性能极限。
展望未来，HBM 技术将继续朝着更高层数堆叠和更高带宽的方向发展。海力士预计在 2025 年提供 HBM4 样品并实现 12 层堆叠 DRAM 的
HBM4 量产，2026 年实现 16 层 DRAM 的量产，比预期提前一年。三星与美光也表示将于 2026 年实现 HBM4 的量产。随着技术的不断进步，HBM 有望在存储性能上实现更大的突破，为人工智能、高性能计算等领域的发展提供更强大的动力 。
三、AIDC 发展态势与 HBM 的关联
3.1 AIDC 市场规模与增长趋势

近年来，AIDC 市场呈现出迅猛的发展态势，其规模不断扩大，增长趋势显著。根据市场研究机构的数据，2024 年全球 AIDC 市场规模约为 53.2 亿美元，预计到 2033 年将达到 139.4 亿美元，2024 年至 2033 年的复合年增长率（CAGR）为 11.3%。这一增长趋势反映了 AIDC 在数字经济时代的核心地位日益凸显。
AIDC 市场增长的背后，是人工智能技术的广泛应用和数据量的爆炸式增长。随着深度学、自然语言处理等人工智能技术的不断成熟，越来越多的企业开始将其应用于业务中，以提升效率和创新能力。这使得对 AIDC 的需求持续攀升，推动了市场规模的不断扩大。数据量的增长也是 AIDC 市场发展的重要驱动力 。随着物联网、5G 等技术的普及，数据的产生量呈指数级增长。这些数据需要高效的处理和存储，AIDC 作为数据处理的核心基础设施，其市场需求也随之水涨船高。
3.2 AIDC 对存储技术的需求
AIDC 的高效运行对存储技术提出了严苛的要求，主要体现在高速、大容量和高可靠性三个方面。在高速方面，AIDC 需要处理海量的数据，尤其是在人工智能训练和推理过程中，数据的快速读写至关重要。以深度学模型训练为例，模型的训练过程需要不断读取大量的训练数据，并将计算结果及时存储。如果存储速度跟不上，就会导致计算资源的浪费，降低训练效率。因此，AIDC 需要存储技术能够提供高速的数据传输，以满足其对数据处理速度的要求。
大容量的存储需求同样显著。随着数据量的不断增长，AIDC 需要具备足够的存储容量来存储这些数据。例如，大型互联网公司每天都会产生海量的用户数据，包括用户行为数据、交易数据等。这些数据不仅需要长期保存，还需要在需要时能够快速访问。因此，AIDC 需要存储技术能够提供大容量的存储，以满足其对数据存储的需求。
高可靠性也是 AIDC 对存储技术的重要要求。AIDC 作为关键的基础设施，一旦出现存储故障，可能会导致数据丢失、业务中断等严重后果。因此，存储技术需要具备高可靠性，能够保证数据的安全存储和稳定访问。这包括采用冗余存储、数据备份等技术手段，以提高存储系统的可靠性。
3.3 HBM 在 AIDC 中的关键作用
HBM 在 AIDC 中发挥着关键作用，能够有效满足 AIDC 对存储技术的需求，显著提升 AIDC 的算力。以英伟达 为例，其推出的 HGX H200 AI 芯片搭载了全新的 HBM3e 内存，拥有 141GB 显存容量和 4.8TB/s 显存带宽，与 H100 相比，显存容量增加 76%，显存带宽增加 43%。在用于 GPT-3 (175B)、Llama2-70B 大模型时，H200 的推理速度较 H100 分别提升 60%（1.6 倍）、90%（1.9 倍） 。这一案例充分展示了 HBM 对提升 AIDC 算力的重要作用。
HBM 通过其独特的技术架构，实现了高带宽和大容量的存储，能够快速传输和存储海量数据，满足 AIDC 对高速、大容量存储的需求。同时，HBM 的高可靠性也为 AIDC 的稳定运行提供了保障。随着 AIDC 市场的不断发展，对 HBM 的需求也将持续增长，HBM 将在 AIDC 中发挥更加重要的作用。
四、阿里发展战略中的 HBM4.1

阿里 AI 与云计算战略布局
阿里巴巴 在 AI 与云计算领域进行了广泛而深入的战略布局，展现出其在数字经济时代引领技术创新的决心。在 AI 方面，阿里持续加大研发投入，构建了全面的 AI 技术体系。旗下的达摩院在自然语言处理、计算机视觉、机器学等多个 AI 核心领域取得了显著成果。例如，达摩院研发的语言模型在自然语言处理任务中表现出色，能够实现高效的文本生成、智能客服等应用，为阿里的电商、金融等业务提供了强大的技术支持。
在云计算领域，阿里云凭借其强大的技术实力和广泛的服务网络，成为全球领先的云服务提供商之一。阿里云不仅提供了丰富的云计算基础服务，如弹性计算、存储、数据库等，还在 AIaaS（人工智能即服务）领域进行了深入探索。通过将 AI 技术与云计算服务相结合，阿里云为企业客户提供了一站式的 AI 解决方案，帮助企业快速实现数字化转型和智能化升级。
阿里对存储技术的重视贯穿于其 AI 与云计算战略之中。存储技术作为数据的载体和处理的基础，对于 AI 模型的训练和云计算服务的高效运行至关重要。随着数据量的爆炸式增长，阿里不断加大对存储技术的研发和投入，以满足其业务对存储容量、速度和可靠性的严苛要求。
4.2 HBM 在阿里数据中心的应用
HBM 在阿里数据中心的应用，为其性能提升带来了显著的助力。在数据传输方面，HBM 的高带宽特性使得数据在存储和计算单元之间的传输速度大幅提升。以阿里的电商业务为例，在促销活动期间，大量的用户访问和交易数据需要快速处理和存储。HBM 能够实现每秒数 TB 的数据传输速度，确保了数据的实时处理和交易的顺利进行，有效避免了因数据传输延迟导致的系统卡顿和用户体验下降。
在存储容量方面，HBM 的堆叠结构使其在有限的空间内提供了更大的存储容量。这对于阿里数据中心存储海量的业务数据和用户数据至关重要。随着业务的不断拓展，阿里的数据量呈指数级增长，HBM 的高存储容量能够满足其对数据长期存储和快速访问的需求，为业务的持续发展提供了坚实的存储基础。
HBM 的低功耗特性也为阿里数据中心带来了显著的节能效益。数据中心通常需要大量的服务器同时运行，能源消耗巨大。HBM 的低功耗设计降低了数据中心的能源消耗和运营成本，同时减少了散热需求，改善了数据中心的散热效率，使整个系统更加稳定和可靠。
4.3 HBM 对阿里 AI 业务发展的影响
HBM 对阿里 AI 业务的发展产生了深远的影响，尤其在 AI 大模型训练和推理效率方面。在 AI 大模型训练过程中，需要处理海量的数据和复杂的计算任务。HBM 的高带宽和大容量特性，使得模型能够快速读取和处理训练数据，显著缩短了训练时间。以阿里的通义千问大模型为例，HBM 的应用使得模型在训练过程中能够更高效地处理大规模的文本数据，加速了模型的收敛速度，提高了模型的训练精度。
在推理阶段，HBM 同样发挥了重要作用。AI 推理需要快速响应和处理用户的请求，HBM 的高速数据传输能力确保了推理过程的高效性。当用户使用阿里的智能客服、图像识别等 AI 应用时，HBM 能够支持模型快速进行推理，提供准确的结果，提升了用户体验。HBM 的应用还为阿里 AI 业务的创新提供了支持，使得阿里能够在更复杂的 AI 应用场景中进行探索和发展。
五、HBM 市场竞争格局
5.1
全球 HBM 市场主要参与者
全球 HBM 市场呈现出寡头垄断的竞争格局，主要参与者包括 SK 海力士、三星和美光科技 。这三家企业凭借其深厚的技术积累、强大的研发能力和广泛的市场渠道，在 HBM 市场占据了主导地位。
SK 海力士是 HBM 市场的领军者，自 2013 年推出第一代 HBM 产品以来，一直保持着技术领先地位。其在 HBM 领域的技术创新和产品迭代速度令人瞩目，目前已经成功研发并量产了第四代 HBM 产品
“HBM3” 。
SK 海力士的 HBM 产品广泛应用于英伟达等知名企业的 AI 芯片中，与英伟达的紧密合作使其在市场份额和技术影响力上都处于领先地位。例如，英伟达的 H100、H200 和 GH200 平台严重依赖 SK 海力士提供的 HBM3 和 HBM3E 内存。三星作为全球最大的内存芯片制造商，在 HBM 领域也具备强大的竞争力。三星拥有完整的半导体产业链，从芯片设计、制造到封装测试，都具备先进的技术和大规模的生产能力。其在先进封装技术方面的优势，为 HBM 的研发和生产提供了有力支持。三星通过 I-Cube 技术与台积电 竞争，不断提升其在 HBM 市场的份额。
美光科技虽然在 HBM 市场的份额相对较小，但也在积极追赶。美光采取了大胆的战略举措，跳过第四代高带宽内存（HBM）HBM3，直接进入第五代 HBM（HBM3E），旨在占据下一代 HBM 市场的较大份额。这一策略已经开始见效，美光获得了英伟达的订单，并开始增加供应量，于 2023 年底向英伟达全面供应 HBM3E。
5.2 各参与者技术与市场份额分析
在技术方面，SK 海力士以其先进的硅通孔（TSV）技术和多层堆叠技术著称。其独有的 MR-MUF 技术，为高性能提供了最稳定的散热，造就了全球顶尖性能。SK 海力士的 HBM 产品具备业界最佳的速度和性能，能够满足高端 AI 和高性能计算的严苛需求。
三星则在芯片制造工艺和封装技术上具有优势。其 I-Cube 技术能够实现更高效的芯片集成和封装，提高了 HBM 的性能和可靠性。三星还在不断加大研发投入，致力于提升 HBM 的性能和降低成本。
美光科技在 HBM 技术上的突破主要体现在其对 HBM3E 的研发和量产上。通过直接进入 HBM3E 的研发，美光有望在下一代 HBM 市场中占据一席之地。美光还在积极探索新的技术路径，以提升其在 HBM 市场的竞争力。
市场份额方面，根据 TrendForce 数据，以出货量作为统计口径，2023 年全球 HBM 市场中，SK 海力士和三星的市场份额各占 47.5% 左右，而美光份额约为 5% 。然而，随着美光在 HBM3E 领域的突破和市场份额的逐渐扩大，市场竞争格局可能会发生变化。SK 海力士凭借其与英伟达的紧密合作关系，在当前市场份额上占据优势，但三星和美光的追赶也不容小觑。
5.3 市场竞争趋势与潜在进入者分析

随着 AIDC 市场的快速发展，对 HBM 的需求持续增长，市场竞争也日益激烈。SK 海力士、三星和美光等主要参与者不断加大研发投入，提升技术水平和产品性能，以争夺更多的市场份额。英伟达等大客户在选择 HBM 供应商时，不仅考虑技术实力，还会考虑供应商的产能和价格等因素，这也促使各供应商不断优化自身的产品和服务。
在技术竞赛方面，各大厂商都在积极研发下一代 HBM 技术。SK 海力士计划在 2026 年推出 HBM4，将 HBM 直接安置在 GPU 顶部，实现真正的 3D 架构。三星也在不断推进其 HBM 技术的升级，以提升其在市场中的竞争力。美光则计划在未来产品中采用 HBM4 和 HBM4E，进一步提升其在 HBM 市场的地位。
潜在进入者方面，由于 HBM 技术门槛高、研发投入大、对先进封装产能依赖度高，使得新进入者面临较大的挑战。目前，尚未有新的企业能够对 SK 海力士、三星和美光的市场地位构成实质性威胁。然而，随着半导体技术的不断发展，一些具备先进技术和研发能力的企业可能会逐渐进入 HBM 市场，为市场竞争带来新的变数。例如，一些专注于先进封装技术的企业，可能会通过与存储芯片设计企业合作，进入 HBM 市场。但总体而言，短期内 HBM 市场的竞争格局仍将保持相对稳定。
六、HBM 市场空间预测
6.1 基于 AIDC 增长的市场空间预测
随着 AIDC 市场的快速增长，对 HBM 的需求也将持续攀升，从而推动 HBM 市场规模的不断扩大。根据市场研究机构的数据，2024 年全球 AIDC 市场规模约为 53.2 亿美元，预计到 2033 年将达到 139.4 亿美元，2024-2033 年的复合年增长率（CAGR）为 11.3%。作为 AIDC 的关键存储技术，HBM 将充分受益于这一增长趋势。
以英伟达的 AI 服务器为例，其 DGX H100 系统配备了 30TB 的 NVMe SSD 存储，且对 HBM 的需求也在不断增加。随着 AIDC 市场的扩张，AI 服务器的出货量将持续增长，这将直接带动 HBM 的市场需求。预计到 2026 年，全球 AI 服务器出货量将达到 1000 万台以上，这将为 HBM 市场带来巨大的增长空间。
结合 AIDC 市场的增长趋势和 HBM 在 AI 服务器中的应用情况，预计 2024-2033 年 HBM 在 AIDC 领域的市场规模将以超过 20% 的复合年增长率增长。到 2026 年，HBM 在 AIDC 领域的市场规模有望达到 50 亿美元以上；到 2033 年，这一数字将超过 200 亿美元。
6.2 考虑阿里等企业需求的市场空间预测
阿里等大型企业在 AIDC 领域的战略布局和持续投入，将对 HBM 市场规模产生重要影响。阿里作为全球领先的科技企业，在 AI 和云计算领域的发展迅速，对 HBM 的需求也在不断增加。
阿里在 2025 财年第三季度的资本开支达到 317 亿元人民币，创历史新高，主要投向 AI 和云计算基础设施。这一举措将带动 AI 算力产业链的多环节价值量提升和增量需求，其中 HBM 作为关键的存储技术，将受益于阿里的资本开支增长。阿里未来三年在云和 AI 的基础设施投入预计将超越过去十年的总和，这将进一步加大对 HBM 的采购需求。
除了阿里，其他科技巨头如谷歌、微软 、亚马逊 等也在加大对 AIDC 的投入，对 HBM 的需求同样呈现增长趋势。这些企业的大规模采购将推动 HBM 市场价格上涨，同时也将刺激 HBM 供应商扩大产能，提高市场供应量。综合考虑阿里等企业的需求，预计 HBM 市场规模将在原有基础上进一步扩大。到 2026 年，HBM 市场规模可能达到 80 亿美元以上；到 2033 年，有望突破 300 亿美元。
6.3 影响 HBM 市场空间的因素分析

技术进步是推动 HBM 市场空间扩大的重要因素。随着 HBM 技术的不断发展，其性能将不断提升，成本将逐渐降低。未来 HBM 有望实现更高的带宽和存储容量，进一步满足 AIDC 和 AI 领域对存储技术的需求。技术进步还将推动 HBM 在更多领域的应用，如物联网、自动驾驶等，从而扩大其市场空间。
成本降低也是影响 HBM 市场空间的关键因素。目前，HBM 的成本相对较高，限制了其在一些对成本敏感的领域的应用。随着技术的成熟和规模化生产的推进，HBM 的成本有望逐渐降低。这将使得 HBM 在更多应用场景中具有竞争力，从而扩大其市场份额。
政策支持也将对 HBM 市场空间产生积极影响。各国政府纷纷出台政策，支持人工智能和半导体产业的发展，这将为 HBM 市场提供良好的发展环境。中国政府通过 “东数西算” 工程等政策，推动数据中心的建设和升级，这将增加对 HBM 等存储技术的需求。美国、欧洲等国家和地区也在加大对半导体产业的支持力度，促进 HBM 技术的研发和应用。
市场竞争同样会影响 HBM 市场空间。随着 HBM 市场的发展，越来越多的企业将进入该领域，市场竞争将日益激烈。SK 海力士、三星和美光等主要参与者将不断提升技术水平和产品性能，以争夺更多的市场份额。市场竞争将推动 HBM 技术的进步和成本的降低，同时也可能导致市场价格的波动，这些因素都将对 HBM 市场空间产生影响。
七、结论与建议
7.1 研究结论总结

本研究深入剖析了 HBM 在 AIDC 与阿里战略布局中的关键地位和市场前景。HBM 作为一种先进的存储技术，凭借其高带宽、大容量、低功耗等显著优势，在 AIDC 领域发挥着不可或缺的作用。随着 AIDC 市场规模的快速增长，对 HBM 的需求也呈现出强劲的上升趋势。
在阿里的战略布局中，HBM 已成为其数据中心和 AI 业务发展的重要支撑。阿里在 AI 与云计算领域的广泛布局，以及对存储技术的高度重视，使得 HBM 在阿里的数据中心中得到了有效应用，显著提升了数据处理能力和 AI 业务的运行效率。
全球 HBM 市场目前呈现出寡头垄断的竞争格局，SK 海力士、三星和美光科技凭借其强大的技术实力和市场份额，占据了主导地位。随着技术的不断进步和市场需求的增长，HBM 市场空间有望进一步扩大。基于 AIDC 增长和 阿里等企业需求的预测，HBM 市场规模在未来几年将保持高速增长。
7.2 对企业的建议

对于相关企业而言，技术研发是提升竞争力的核心。应加大在 HBM 技术研发方面的投入，不断优化 HBM 的性能，提高存储容量和带宽，降低功耗和成本。探索新的技术路径和应用场景，如将 HBM 与新兴的人工智能算法相结合，开发出更具创新性的产品和解决方案。
市场拓展也是企业发展的重要方向。企业应积极关注 AIDC 市场的发展动态，及时调整市场策略，满足不同客户的需求。加强与 AIDC 企业和云服务提供商的合作，建立长期稳定的合作关系，共同推动 HBM 技术的应用和发展。
合作与联盟同样重要。鉴于 HBM 技术的复杂性和高成本，企业应加强与上下游企业的合作，共同开展研发和生产，实现资源共享和优势互补。通过建立产业联盟，制定行业标准，规范市场秩序，促进 HBM 市场的健康发展。
7.3 对投资者的建议

对于投资者而言，HBM 领域具有较高的投资价值和潜力。随着 AIDC 市场的快速发展和 HBM 技术的不断进步，HBM 相关企业的业绩有望持续增长。投资者可以关注 HBM 市场的主要参与者，如 SK 海力士、三星和美光科技等，以及在 HBM 技术研发和应用方面具有优势的企业。
投资决策应基于对市场和技术的深入了解。投资者需要密切关注 HBM 技术的发展趋势、市场竞争格局的变化以及政策环境的影响。通过对企业的财务状况、技术实力、市场份额等方面的分析，评估企业的投资价值和风险。
分散投资是降低风险的有效策略。由于 HBM 市场仍处于发展阶段，存在一定的不确定性和风险。投资者可以通过分散投资于不同的 HBM 相关企业，降低单一企业的风险，实现投资组合的优化。同时，关注行业的发展动态，及时调整投资策略，以获取更好的投资回报。
受益标的l 存储芯片设计与研发类
·兆易创新(603986)
国内存储芯片龙头，以SRAM起家，后拓展至NOR Flash、DRAM等领域。在AI和嵌入式存储领域有深厚技术积累。
北京君正(300223)全球SRAM行业龙头之一，主营业务为集成电路芯片研发与销售，涉及SRAM、NOR Flash等。
东芯股份(688110)国内领先的存储芯片设计公司，专注于中小容量通用型存储芯片，产品广泛应用于消费电子 、工业控制等领域。
佰维存储(688525)专注于半导体存储器的全产业链研发，涵盖设计、封装测试、生产与销售，产品覆盖嵌入式存储和消费级存储。
恒烁股份 (688418)
专注于NOR Flash存储芯片和微控制器芯片的研发与销售，产品广泛应用于物联网、消费电子等领域。
l 存储芯片制造与封装类
江波龙 (301306)
专注于存储产品和应用领域，形成了固件算法开发、存储芯片测试、封装设计等核心竞争力。
长电科技(600584)
国内领先的集成电路封装测试企业，为存储芯片提供先进封装服务。
通富微电(002156)
在存储芯片封装测试领域经验丰富，支持多种存储芯片制造工艺。
l 存储芯片材料与设备类
·北方华创(002371)
提供半导体制造设备，涵盖光刻、蚀刻、薄膜沉积等环节，支持存储芯片制造。
华虹公司(688347)
提供晶圆代工服务，支持多种存储芯片制造工
上海新阳(300236)
专注于半导体材料研发与生产，为存储芯片制造提供关键材料。
l 国产存储厂商&代理分销
兆易创新 NOR Flash市占有率全球第三、中国第一
东芯股份 国内SLCNAND龙头，主流存储产品全覆盖
大为股份 提供高性能、高品质存储芯片与产品香农芯创 SK海力士国内代理商
商络电子 先后取得存储、兆易创新代理资质
雅创电子 分销东芝、首尔半导体等厂商存储芯片 海力士存储器授权代理商
l 先进封装：
深 科 技 国内最大的独立DRAM内存芯片封测企业
通富微电 国内首家完成TSV技术3DS DRAM封装厂商
太极实业 ，子公司海太为SK海力士提供DRAM封装服务
深南电路 中国大陆封装基板领域规模最大厂商
兴森科技 国内布局封装基板产能第一梯队厂商
l 设备和材料
雅克科技 SK海力士核心前驱体供应商
康强电子 QFN封装用环氧模塑料成功量产
华海诚科 颗粒状环氧塑封料可用于HBM封装
联动科技 后道封装测试领域专用设备厂商
华正新材 国内覆铜板领先厂商
博威合金 先进封装所用高性能铜合金供应商
l HBM制造
太极实业海力士股权合作，负责后工序封测
雅克科技海力士供应商，提供HBM前驱体
赛腾股份 供货芯片检测设备
亚威股份 供货HBM芯片测试机
芯基微装供货晶圆级封装光刻设备
l 玻璃通孔
沃格光电 玻璃通孔TGV
l 封装材料：
华海诚科 、凯华材料 环氧塑封料
宏昌电子 、圣泉集团 环氧树脂
联瑞新材 、壹石通 硅微粉
壹石通 球形氧化铝
德邦科技 框粘接材料
l 硅通孔：
大港股份 、、晶方科技 硅通孔TSVl IC载板：
中京电子 、华正新材ABF膜
兴森科技、深南电路ABF载板
l SRAM存储：
北京君正 SRAM存储芯片全球第二，A股第一
纳 思 达 SRAM存储芯片营收占比4.58%，子公司拥有SRAM系列产品，同时布局高性能
MCU .
航 宇 微 已开发SRAM存储芯片产品
航天智装 已开发SRAM存储芯片产品西测测试 存储芯片测试设备营收占比24.87% 提供SRAM等存储芯片的自动测试服务，近期因技术突破受到市场关注。
广立微 拥有提升SRAM存储芯片成品率的测试芯片
思 科 瑞 拥有SRAM存储芯片功能测试装置发明专利
中 电 港 代理销售SRAM存储产品
光韵达 子公司涉及eSRAM-SDM研发，技术实力较强。
光力科技 主营半导体SRAM存储芯片，技术成熟。$香农芯创(sz300475)$