SK 海力士、台积电 宣布合作开发 HBM4 芯片，预期2026年投产

SK 海力士、台积电 宣布合作开发 HBM4 芯片，预期2026年投产 在此次合作前，所有的海力士HBM芯片都是基于公司自己的制程工艺，包括制造封装内最底层的基础裸片，然后将多层DRAM裸片堆叠在基础裸片上。 从HBM4产品开始，海力士准备用台积电的先进逻辑工艺来制造基础裸片。 另外，双方还计划合作优化 HBM 产品和台积电独有的 CoWoS 技术融合（2.5D封装）。

SK海力士、台积电宣布合作开发HBM4芯片 预期2026年投产

SK海力士、台积电宣布合作开发HBM4芯片 预期2026年投产 （来源：SK海力士）背景：什么是高带宽内存众所周知，高带宽内存是为了解决传统DDR内存的带宽不足以应对高性能计算需求而开发。通过堆叠内存芯片和通过硅通孔（TSV）连接这些芯片，从而显著提高内存带宽。SK海力士在2013年首次宣布HBM技术开发成功，后来被称为HBM1的芯片通过AMD的Radeon R9 Fury显卡首次登陆市场。后续，HBM家族又先后迎来HBM2、HBM2E、HBM3和HBM3E。SK海力士介绍称，HBM3E带来了10%的散热改进，同时数据处理能力也达到每秒1.18TB的水平。（HBM3E芯片成品，来源：SK海力士）技术的迭代也带来了参数的翻倍。举例而言，根据英伟达官方的规格参数表，H100产品主要搭载的是80GB的HBM3，而使用HBM3E的H200产品，内存容量则达到几乎翻倍的141GB。找台积电做些什么？在此次合作前，所有的海力士HBM芯片都是基于公司自己的制程工艺，包括制造封装内最底层的基础裸片，然后将多层DRAM裸片堆叠在基础裸片上。（HBM3E演示视频，来源：SK海力士）两家公司在公告中表示，从HBM4产品开始，准备用台积电的先进逻辑工艺来制造基础裸片。通过超细微工艺增加更多的功能，公司可以生产在性能、共享等方面更满足客户需求的定制化HBM产品。另外，双方还计划合作优化HBM产品和台积电独有的CoWoS技术融合（2.5D封装）。通过与台积电的合作，SK海力士计划于2026年开始大规模生产HBM4芯片。作为英伟达的主要供应商，海力士正在向AI龙头提供HBM3芯片，今年开始交付HBM3E芯片。对于台积电而言，AI服务器也是在消费电子疲软、汽车需求下降的当下，维持公司业绩的最强劲驱动因素。台积电预计2024财年的总资本支出大约在280-320亿美元之间，约有10%投资于先进封装能力。三巨头激战HBM市场根据公开市场能够找得到的信息，目前国际大厂里只有SK海力士、美光科技和三星电子有能力生产与H100这类AI计算系统搭配的HBM芯片。而眼下，这三家正隔着太平洋展开激烈的竞争。大概比SK海力士早大半个月，美光科技也在今年宣布开始量产HBM3E芯片。今年2月，正在加紧扩展HBM产能的三星也发布了业界容量最大的36GB HBM3E 12H芯片。英伟达上个月表示正在对三星的芯片进行资格认证，以用于AI服务器产品。研究机构Trendforce估算，2024年的HBM市场里，SK 海力士能够占到52.5%的份额，三星和美光则占42.4%和5.1%。另外，在动态随机存取存储器（DRAM）行业内，HBM的收入份额在2023年超过8%，预计在2024年能达到20%。对于SK海力士与台积电合作一事，普华永道高科技行业研究中心主任Allen Cheng认为是“明智的举措”。他表示：“台积电几乎拥有所有开发尖端AI芯片的关键客户，进一步加深伙伴关系，意味着海力士能吸引更多的客户使用该公司的HBM。” ... PC版： 手机版：

台积电准备推出基于12和5nm工艺节点的下一代HBM4基础芯片

台积电准备推出基于12和5nm工艺节点的下一代HBM4基础芯片 访问：NordVPN 立减 75% + 外加 3 个月时长 另有NordPass密码管理器 作为 2024 年欧洲技术研讨会演讲的一部分，台积电提供了一些有关其将为 HBM4 制造的基础模具的新细节，这些模具将使用逻辑工艺制造。由于台积电计划采用其 N12 和 N5 工艺的变体来完成这项任务，该公司有望在 HBM4 制造工艺中占据有利地位，因为内存工厂目前还不具备经济地生产这种先进逻辑芯片的能力（如果它们能生产的话）。对于第一波 HBM4，台积电准备采用两种制造工艺：N12FFC+ 和 N5。虽然它们的目的相同将 HBM4E 内存与下一代 AI 和 HPC 处理器集成，但它们将以两种不同的方式连接用于 AI 和 HPC 应用的高性能处理器内存。台积电设计与技术平台高级总监表示："我们正与主要的 HBM 存储器合作伙伴（美光、三星、SK 海力士）合作，在先进节点上实现 HBM4 全堆栈集成。N12FFC+高性价比基础芯片可以达到HBM的性能，而N5基础芯片可以在HBM4速度下以更低的功耗提供更多的逻辑。"台积电采用 N12FFC+ 制造工艺（12 纳米 FinFet Compact Plus，正式属于 12 纳米级别的技术，但其根源来自台积电久经考验的 16 纳米 FinFET 生产节点）制造的基础芯片将用于在系统级芯片（SoC）旁边的硅中间件上安装 HBM4 存储器堆栈。台积电认为，他们的 12FFC+ 工艺非常适合实现 HBM4 性能，使内存供应商能够构建 12-Hi(48 GB) 和 16-Hi 堆栈（64 GB），每堆栈带宽超过 2 TB/秒。高级总监说："我们还在为 HBM4 优化 CoWoS-L 和 CoWoS-R。CoWoS-L和CoWoS-R都[使用]超过八层，以实现HBM4的2000多个互连的路由，并具有[适当的]信号完整性"。N12FFC+ 上的 HBM4 基础芯片将有助于使用台积电的 CoWoS-L 或 CoWoS-R 先进封装技术构建系统级封装 (SiP)，该技术可为内插件提供高达 8 倍网纹尺寸的空间，足以容纳多达 12 个 HBM4 存储器堆栈。根据台积电的数据，目前，HBM4 在电流为 14mA 时的数据传输速率可达 6 GT/s。台积电代表解释说："我们与 Cadence、Synopsys 和 Ansys 等 EDA 合作伙伴合作，对 HBM4 通道信号完整性、IR/EM 和热精度进行认证。"同时，作为更先进的替代方案，内存制造商还可以选择台积电的 N5 工艺来生产 HBM4 基础芯片。采用 N5 工艺的基础芯片将包含更多的逻辑，功耗更低，性能更高。但可以说最重要的好处是，这种先进的工艺技术将实现非常小的互连间距，大约为 6 至 9 微米。这将使 N5 基本芯片与直接键合技术结合使用，从而使 HBM4 可以直接在逻辑芯片上进行三维堆叠。直接键合技术可实现更高的内存性能，这对于一直在渴求更多内存带宽的人工智能和高性能计算芯片来说将是一个巨大的推动。我们已经知道台积电和 SK Hynix 正合作开发 HBM4 基础芯片。台积电很可能也会为美光生产 HBM4 基础芯片。否则，我们会更惊讶地看到台积电与三星合作，因为这家企业集团已经通过其三星代工部门拥有了自己的先进逻辑晶圆厂。 ... PC版： 手机版：

台积电与SK hynix 结成AI战略联盟 共同推进面向下一代GPU的HBM4存储

台积电与SK hynix 结成AI战略联盟 共同推进面向下一代GPU的HBM4存储 目前，人工智能产业正在蓬勃发展，就财务方面而言，丰厚的收入吸引了我们能想到的所有大型科技公司。台积电和 SK hynix 是提供行业所需的基本要素的两家主要企业，一家在半导体领域遥遥领先，另一家则在 HBM 供应方面独领风骚。据报道，这两家公司已结成"渐进式"联盟，旨在联合开发下一代产品，最终使它们成为市场的焦点。Pulse News的报道披露，名为"One Team"的新联盟已经生效，目的是通过抢先开发新产品来挫败行业竞争。这次的主要重点是开发下一代 HBM 内存，即最先进的 HBM4，它在革新人工智能领域的计算能力方面潜力巨大，有望为英伟达下一代人工智能 GPU 提供存储支持，台积电的加入可能会催化这家韩国巨头在市场上的影响力。还有人说，结盟是为了对抗三星电子对市场日益增长的影响力，因为三星同时拥有半导体和存储器设施，这也是参与人工智能竞赛的公司青睐三星的原因，因为这样可以减少供应链的复杂性。现在，台积电和 SK hynix 作为一个整体运作，竞争将变得更加激烈和有趣。HBM4 的开发将加速NVIDIA和AMD下一代 GPU 的发展。预计 NVIDIA 将在其即将推出的 H200 和 B100 GPU中使用 HBM3E，但我们可以看到未来的 Blackwell 变体和下一代 Vera Rubin 芯片将充分发挥新 HBM 标准的潜力。 ... PC版： 手机版：

SK Hynix将投资10亿美元开发关键AI存储芯片技术

SK Hynix将投资10亿美元开发关键AI存储芯片技术 随着现代人工智能及其通过并行处理链消化大量数据的技术的出现，这种技术的重要性与日俱增。虽然 SK 海力士没有披露今年的资本支出预算，但分析师的平均估计是 14 万亿韩元（105 亿美元）。这表明，先进的封装技术可能占到其中的十分之一，是主要的优先事项。Lee 在接受采访时说："半导体行业的前 50 年都是关于前端的，也就是芯片本身的设计和制造。但是，下一个 50 年的重点将是后端，即封装。"在这场竞赛中，率先实现下一个里程碑的公司现在可以跃居行业领先地位。SK Hynix 被 NVIDIA 公司选中，为其制定标准的人工智能加速器提供 HBM，从而将这家韩国公司的价值推高到 119 万亿韩元。自2023年初以来，SK海力士的股价已上涨近120%，成为韩国第二大最有价值的公司，超过了三星和美国竞争对手美光科技。现年 55 岁的 Lee 协助开创了封装第三代 HBM2E 技术的新方法，并很快被其他两家主要制造商效仿。这项创新是 SK Hynix 在 2019 年底赢得 NVIDIA 客户地位的关键。长期以来，Lee 一直热衷于通过堆叠芯片来获得更高的性能。2000 年，他在日本东北大学获得了微系统三维集成技术的博士学位，师从发明了用于手机的堆叠电容 DRAM 的小柳光正。2002 年，Lee 加入三星存储器部门担任首席工程师，领导开发了基于硅通孔 (TSV) 的 3D 封装技术。这项工作后来成为开发 HBM 的基础。HBM 是一种高性能存储器，它将芯片堆叠在一起，并用 TSV 连接，以实现更快、更节能的数据处理。但在前智能手机时代，三星在其他地方下了更大的赌注。全球芯片制造商通常会将组装、测试和封装芯片的任务外包给较小的亚洲国家。因此，当 SK Hynix 和美国合作伙伴 Advanced Micro Devices Inc. 于 2013 年向全球推出 HBM 时，在三星于 2015 年底开发出 HBM2 之前的两年时间里，它们一直没有受到挑战。李在镕三年后加入 SK 海力士。他们不无自豪地开玩笑说，HBM 代表"海力士最好的内存"。里昂证券韩国公司的分析师 Sanjeev Rana 说："SK 海力士的管理层对这个行业的发展方向有更好的洞察力，他们已经做好了充分的准备。当机会来临时，他们用双手抓住了它。至于三星，他们被打了个措手不及"。ChatGPT 于 2022 年 11 月发布，这正是 Lee 翘首以盼的时刻。当时，他的团队在日本联系人的帮助下，已经开发出一种名为大规模回流注塑填充（MR-MUF）的新型封装方法。这种工艺是在硅层之间注入液态材料，然后使其硬化，从而改善了散热和产量。据一位熟悉内情的人士透露，SK 海力士与日本 Namics 公司合作开发了这种材料，并获得了相关专利。Lee 表示，SK Hynix 正在将大部分新投资用于推进 MR-MUF 和 TSV 技术。多年来，三星一直被其高层的接班人问题所困扰，现在三星正在进行反击。NVIDIA 去年向三星的 HBM 芯片点头示意，这家总部位于水原的公司于 2 月 26 日表示，它已开发出第五代 HBM3E 技术，该技术拥有 12 层 DRAM 芯片，容量达到 36GB，为业界最大。同一天，总部位于美国爱达荷州博伊西的美光公司（Micron）宣布开始批量生产 24GB 八层 HBM3E，这将成为 NVIDIA 第二季度出货的 H200 Tensor Core 设备的一部分，令业内观察人士大吃一惊。随着 SK Hynix 致力于扩大和提高国内技术，并计划在美国建立价值数十亿美元的先进封装工厂，面对日益激烈的竞争，Lee 依然看好 SK Hynix 的发展前景。他认为，目前的投资为未来新一代 HBM 满足更多需求奠定了基础。 ... PC版： 手机版：

NVIDIA、SK hynix和台积电结成联盟 为下一代AI标准加速GPU和HBM4开发

NVIDIA、SK hynix和台积电结成联盟 为下一代AI标准加速GPU和HBM4开发 SEMICON 就像半导体行业的 CES，SK hynix 和台积电等大公司都会在这里宣布他们的未来计划。据报道，英伟达公司（NVIDIA）首席执行官黄仁勋、SK hynix 总裁金珠善以及多家顶级公司的高管都将出席此次盛会。预计这次会议的主要焦点是下一代 HBM，特别是革命性的 HBM4 内存，它将开启市场的新纪元。HBM4 内存的推出将对人工智能领域产生巨大的影响，因为各家公司现在都在朝着转换战略的方向发展。SK hynix 是首批实现"多功能 HBM"的公司之一。在现代的实施过程中，先进的内存半导体被紧密地连接到不同的芯片上，如 GPU 芯片，以提高计算效率，而为了将一切连接起来，业界采用了著名的 CoWoS 等封装技术。由于这并不是一条最佳路线，SK hynix 此前透露，他们计划将内存和逻辑半导体整合到一个封装中，这意味着不需要封装技术，而且单个裸片将更接近这种实现方式，事实证明它的性能效率会更高。为了实现这一目标，SK hynix 计划建立一个战略性的"三角联盟"，由台积电（TSMC）负责半导体，英伟达（NVIDIA）负责产品设计，最终产品可能具有革命性意义。虽然我们现在还不确定 SK hynix 计划如何实现 HBM4 内存，但考虑到台积电和英伟达（NVIDIA）现在都与这家韩国巨头合作，反映出他们确实已经想好了办法。即将举行的 SEMICON 在这方面非常重要，因为它将为未来采用该内存标准的人工智能加速器定下基调。除此以外，这一联盟还表明，相关公司已准备好利用市场，不给竞争对手任何潜在增长或暴露的空间。在 HBM4 量产时间表方面，业界预计该联盟的解决方案将于 2026 年投入生产，这正好赶上 英伟达下一代 Rubin 架构的到来并在市场上大显身手。 ... PC版： 手机版：