在2月20日舉行的虛擬投資者會議上，SK海力士向高盛透露了儲存市場的最新動態。SK海力士在高盛電話會上釋放強烈訊號：儲存行業已全面進入賣方市場。受AI真實需求驅動及潔淨室空間受限影響，今年儲存價格將持續上漲。公司透露目前DRAM及NAND庫存僅剩約4周，且沒有任何客戶能完全滿足需求。隨著2026年HBM產能售罄，標準型DRAM的極度短缺正顯著提升供應商議價權，產業鏈已開啟長期合約談判以鎖定未來供應。在AI需求爆發與供應瓶頸的共振下，儲存晶片正全面進入“賣方市場”，海力士明確表示今年所有客戶的需求都無法得到完全滿足，價格上漲已成定局。 (芯榜)

美光CFO表示，公司已開始HBM4晶片的量產和出貨。這一表態了緩解了市場對其在HBM4領域落後競爭對手的擔憂。大摩大幅上調美光目標價，並表示SK海力士雖將在第一季度向輝達供應HBM4，但美光從第二季度開始也能實現供貨，時間差距並不顯著。大摩預計儲存晶片第一季度將出現新一輪大幅漲價。美光高管在行業會議上就下一代高頻寬記憶體晶片的競爭力發表積極表態，緩解了市場對其在HBM4領域落後競爭對手的擔憂。這一表態疊加華爾街分析師上調目標價，推動儲存晶片類股整體走強。隔夜，美光首席財務官Mark Murphy在會議上表示，公司已開始HBM4晶片的量產和出貨。"我們對HBM表現感到非常興奮，"Murphy說。這一表態直接回應了市場對美光在HBM4競爭中可能落後於SK海力士和三星電子的疑慮。摩根士丹利分析師Joseph Moore周三將美光目標價從350美元大幅上調至450美元，維持增持評級。Moore指出，雖然SK海力士將在今年第一季度向輝達供應HBM4產品，但美光應能從第二季度開始實現同樣目標。HBM晶片需求激增是美光股價過去12個月上漲超過三倍的重要推動力，美光股價周三上漲6.6%至410.34美元。確認公司已實現HBM4的量產和商業出貨，這標誌著美光在這一關鍵技術領域的進展符合預期。美光大漲帶動儲存晶片類股整體走強，閃迪隔夜盤中最大漲幅為13.20%，西部資料上漲4.26%，希捷科技收漲2.88%。量產進展打消市場疑慮HBM4是新一代高頻寬記憶體技術，對於支援輝達等廠商的前沿AI晶片至關重要。此前市場擔心美光可能在這一領域被韓國競爭對手搶佔先機，影響其在高利潤率產品市場的份額。摩根士丹利的Moore在研究報告中指出，SK海力士雖將在第一季度向輝達供應HBM4，但美光從第二季度開始也能實現供貨，時間差距並不顯著。Moore預計，第一季度將出現新一輪大幅漲價，且2026年的供應增長幾乎無法緩解預期中的嚴重短缺。"我們預計今年全年價格將進一步上漲，"他寫道。法國巴黎銀行證券研究部高級分析師Karl Ackerman認為，市場對美光HBM4地位的擔憂被過度放大。他指出，即使輝達未將HBM4初始訂單分配給美光，也可能通過訂購其他記憶體元件來平衡供應鏈。對HBM晶片的旺盛需求已導致其他類型記憶體晶片出現短缺，推動整個行業價格上漲。Ackerman分析稱，如果美光用20%的LPDDR5X記憶體模組份額替換20%的HBM4份額，在輝達Vera Rubin電腦架中產生的利潤將相當。這種供需格局為美光等儲存晶片製造商創造了有利的定價環境。HBM晶片的高利潤率特性，使其成為推動美光業績增長的關鍵產品線。 (invest wallstreet)

首批產品最早明年交付。芯東西2月11日消息，據外媒今日報導，一家由00後創辦的神秘英國AI晶片創企Olix，已獲得2.2億美元（約合人民幣15億元）融資，估值超過10億美元（約合人民幣69億元），躋身獨角獸企業。Olix（此前名為Flux Computing）成立於2024年3月，總部位於英國倫敦，由James Dacombe創辦，計畫開發比輝達GPU更快、更便宜的AI晶片。James Dacombe今年25歲，同時也是英國腦監測創企CoMind的創始人兼CEO。CoMind是他18歲時創立的，並已融資1億美元（約合人民幣7億元）。▲James Dacombe針對AI推理需求，Olix正在打造一種新型AI晶片，目標是高吞吐量和高互動性，以應對最苛刻的推理工作負載，並且不受當今AI晶片的架構和供應鏈限制。Olix光學張量處理單元（OTPU）是一款採用新型儲存器和互連架構的光學數字處理器。其團隊相信，將SRAM架構與光子學相結合，可以在每兆瓦吞吐量和總擁有成本方面超越基於HBM的架構，並且在互動性和延遲方面顯著優於純矽SRAM架構。該公司已累計獲得2.5億美元（約合人民幣17億元）融資。據知情人士透露，Olix希望最早明年向客戶交付首批產品。這家初創公司拒絕就其融資事宜置評。Vertex Ventures普通合夥人、前Facebook基礎設施高管Jonathan Heiliger認為，AI推理需要對晶片的製造方式進行徹底的重新思考，系統級架構的大規模重構極其困難，“James和他的團隊的執行速度比擁有十倍資源的公司還要快。”目前英國晶片公司的融資規模遠遠落後於美國。另一家英國AI晶片創企Fractile昨日宣佈，計畫在未來三年投資1億英鎊（約合人民幣9億元），以擴大在其在英國本土的業務。Olix在官網分享了其晶片設計思路：現有GPU架構已接近物理極限，當前硬體從根本上來說無法同時為每個使用者提供快速推理。這種權衡取捨是自TPUv2和V100以來所有主流加速器改採用的記憶體架構固有的——一個大型邏輯晶片放置在中介層上，旁邊是堆疊的HBM記憶體。只有將大量使用者的資料批次處理，充分利用計算資源，並將模型權重通過HBM傳輸到大量輸出token的能耗分攤，才能實現每個XPU和每兆瓦的高吞吐量。但大批次處理必然會增加每個使用者的延遲，降低互動性，迫使使用者做出艱難權衡。推理性能受限於資料傳輸。因此，邏輯效率（FLOPs/W）和吞吐量（每個封裝的FLOP）的持續提升帶來的收益遞減。資料傳輸時間的縮短受到記憶體牆以及封裝互連邊界長度和封裝尺寸限制的制約。雖然從HBM2到HBM4的過渡在能效和吞吐量密度方面都取得了顯著提升，但要再次實現如此巨大的改進需要近十年時間，並且需要更加複雜和昂貴的製造技術。HBM性能提升帶來的能效提升有限，不可避免限制了每個token傳輸KV cache所需的 pJ/bit 能量，從而也限制了當前架構中token總能耗的下限。過去十年，這種架構擴展提升了系統的整體性能，但進一步擴展無法同時實現高吞吐量和高互動性。從輝達Hopper到Rubin Ultra，封裝尺寸大約增長了4倍。再增長4倍將接近晶圓級封裝的極限。更大的封裝可以縮短資料傳輸時間並提高互動性，但無法降低固定資料傳輸延遲。因此，阿姆達爾定律限制了未來通過進一步增大封裝尺寸來提升互動性的可能性。資料從HBM經由中介層進入計算單元的物理路徑並未發生根本性改變，但隨著跨光罩高頻寬介面的引入，其複雜性卻日益增加。因此，以每次快取命中或未命中時間衡量的資料傳輸延遲已接近或達到極限，並逐漸成為每個token延遲中越來越重要的組成部分。雖然可以通過更大層的張量平行性進一步縮短每層的資料傳輸時間，但這會增加功耗和互連延遲。此外，高吞吐量編碼方案也會引入編碼和解碼延遲，進一步提高每個token的最低延遲，並限制可實現的互動性。如果可以通過規模、整合或執行來解決這一權衡問題，那麼當今計算生態系統的核心企業將是做這件事的主體。由於預付了數十億美元以確保獲得領先的邏輯節點、HBM和先進封裝能力，這類公司將在軟體、系統整合和供應鏈方面擁有巨大的護城河。每一代都加倍強化這種方法。系統規模越來越大，整合度越來越高，目標也越來越遠大。絕對性能持續提升，但底層限制卻始終不變，因此仍然無法同時實現高互動性和高吞吐量。能夠同時提供高吞吐量和高互動性的硬體，必須同時解決大規模資料傳輸效率和延遲問題。任何僅改善其中一個維度的方法都只是改變了權衡的本質。Olix團隊認為，從供應鏈和製造角度來看，新的架構必須放棄高密度金屬薄膜（HBM）、先進封裝或其他任何受現有廠商供應鏈限制的技術。即便是最大的超大規模資料中心營運商都難以確保產能，初創公司根本無法與之競爭。從相容性角度來看，硬體必須支援現有模型。它不應強制要求現有模型具備量子算術能力/物理理論能力，也不應要求採用新的熱力學神經擬態架構，即使這種架構承諾在理論上有所改進。從設計角度來看，實現這一目標需要系統級思考，從光罩級和晶圓級設計轉向機架級計算和資料傳輸的協同設計，將其作為一個單一的統一系統。這個領域不乏資金雄厚的挑戰者，但他們都陷入了同樣的兩種失敗模式。有些晶片仍然採用邏輯晶片-中介層-HBM架構範式，並且在與新一代GPU/TPU競爭時，仍面臨同樣的互動性-吞吐量權衡，而這些GPU/TPU採用的是老一代低端HBM和邏輯晶片。另一些則做得不夠。他們認識到需要一種新的範式，試圖重新塑造互動性的權衡取捨，但無法擺脫這種權衡取捨，仍然受到僅限矽基方法的侷限性的制約。Olix團隊希望擺脫這些限制，創造前沿AI的下一個範式。 (芯東西)

高盛日前發佈的報告指出，2026-2027年全球儲存器市場將經歷史上最嚴重的供應短缺之一，DRAM、NAND和HBM三大品類供需缺口均大幅擴大。其中2026年DRAM缺口將創15年之最，NAND短缺規模亦達歷史高位，即便消費電子需求大幅下滑，伺服器市場的瘋狂吞噬能力仍將維持緊張格局。在DRAM方面，高盛預測2026年和2027年DRAM供不應求幅度將達到4.9%和2.5%，遠超此前預期的3.3%和1.1%，其中2026年的供應短缺將是過去15年以來最嚴重的一次。主要原因在於伺服器需求的爆發式增長，高盛將2026/2027年伺服器DRAM（不含HBM）需求預期上調6%/10%，預計將分別達到39%和22%。如果將HBM計算在內，伺服器相關DRAM需求將佔全球總需求的53%和57%。NAND市場同樣不容樂觀，預計2026年/2027年NAND供不應求幅度為4.2%/2.1%，這將是NAND行業歷史上最大規模的短缺之一。企業級SSD的需求是主因，高盛將2026年/2027年企業級SSD需求預期上調14%/14%，預計增長率將達到58%/23%，在全球NAND需求中的佔比將升至36%/39%。至於移動和PC端，預計2026年移動NAND需求將首次出現零增長，PC端2026年同樣預計零增長，均為歷史最低水平。而在AI領域不可或缺的HBM方面，高盛將其2027年市場規模上調至750億美元，儘管三星和SK海力士已在全速擴產，但仍趕不上GPU和ASIC晶片需求的增長速度，預計這兩年的供需缺口將保持在5.1%和4.0%的高位。對於PC玩家而言，最近一段時間可謂是最艱難的時期，聯想北美總裁Ryan McCurdy近期公開預警，敦促管道夥伴與消費者立即出手鎖定硬體，否則將面臨更嚴峻的市場局面。McCurdy在接受採訪時表示，若未來3至12個月內有剛性升級需求且對價格敏感，當下正是行動窗口。他透露，目前聯想分銷商與合作夥伴手中的庫存擁有“未來6至12個月內最具吸引力的產品定價”，暗示漲價潮遠未結束。還有一家美國整機商聲稱，硬體正以前所未見的速度從市場消失，長期來看供應短缺將比價格問題更令人頭疼。事實上，DRAM供應緊張預計至少持續到2027年，NAND快閃記憶體同樣不容樂觀，聯想作為全球前三的PC巨頭親自下場喊話，意味著行業下行周期將橫跨多個季度。對於普通玩家而言，2026年並非理想的裝機年份，但對於剛需使用者而言，在價格進一步失控和庫存徹底告罄之前，權衡手中的預算並果斷出手，或許才是最佳選擇。除了PC產品，對於記憶體價格持續走高的情況，有手機供應鏈人士表示，價格一時半會根本不會下來，並且現在記憶體廠商根本不會接受長約，這都給手機廠商的利潤帶來了不小的衝擊。甚至，有國內手機廠商內部人士表示，“現在記憶體價格漲的，我們都不知道怎麼更新產品了，如果儲存不變價格也不變，那必然是利潤受損甚至虧錢，如果一味的讓使用者買單也不太現實，我們甚至都考慮找回曾經的拓展儲存卡方案了。”畢竟2020年之前的手機，儲存都是靠拓展卡來升級的，大家更換起來也沒有什麼壓力，不過由於種種因素限制，這種設計也就慢慢消失了。(深科技)

有預測稱，計畫於明年實現商業化的下一代 NAND 快閃記憶體產品——高頻寬快閃記憶體 (HBF)，將在大約 10 年內超越高頻寬儲存器 (HBM) 市場，而 HBM 是人工智慧半導體的核心元件。2月3日，韓國科學技術院（KAIST）電氣電子工程系金正浩教授在首爾中區新聞中心舉行了“HBF研究內容和技術開發戰略簡報會”，並強調“隨著人工智慧的思考和推理能力變得重要，以及從文字介面向語音介面的過渡，所需的資料量必將呈爆炸式增長”。他解釋說：“如果說中央處理器（CPU）是個人電腦時代的核心，低功耗是智慧型手機時代的關鍵，那麼記憶體就是人工智慧時代的核心。”他還補充道：“HBM決定速度，HBF決定容量。”HBF是一種通過垂直堆疊NAND快閃記憶體來顯著提升容量的記憶體，主要用於長期儲存，與HBM類似。因此，近年來NAND快閃記憶體在半導體行業的重要性日益凸顯。隨著人工智慧代理服務的擴展，作為長期記憶的“鍵值”（KV）快取的作用也日益增強。過去，HBM承擔著這一角色，但越來越多的觀點認為，NAND快閃記憶體更適合承擔這一角色。在本次簡報會上，由被譽為“HBM之父”的金教授領導的KAIST TeraLab介紹了當前人工智慧技術的發展趨勢和記憶體路線圖。金教授是HBM基本概念和結構的構思者和設計者，HBM是韓國率先在全球範圍內成功實現商業化的核心人工智慧半導體技術。當天，金教授公佈了採用HBF的下一代記憶體架構。他展示了多種架構，其中包括一種在GPU兩側分別安裝4個HBM和4個HBF，總容量為96GB HBM和2TB HBF的架構；以及另一種架構，其中兩排分別安裝8個HBM和8個HBF，以處理更大的容量。金教授強調說：“HBM 將作為書架，HBF 將作為圖書館。”他補充道：“在書架上，您可以立即取出並查看您需要的書籍；而在圖書館裡，即使速度慢一些，您也可以一次查看更多的書籍。”金教授預測，由於HBM單靠自身無法滿足爆炸式增長的需求，業界勢必會採用HBF。目前的架構是將最多兩個圖形處理器（GPU）垂直連接，並在GPU旁邊安裝HBM來處理運算；而未來，通過將HBM和HBF結合使用，可以消除容量限制。金教授預測，“當CPU、GPU和記憶體有機地結合在單個基本晶片上的MCC（記憶體中心計算）架構完成時，所需的HBF容量將進一步增加”，並且從2038年起，HBF的需求將超過HBM。金教授表示：“我們正在與三星電子、SK海力士、閃迪等公司就HBF進行技術交流，並與AMD、Google、輝達等潛在客戶公司保持聯絡。”目前，三星電子、SK海力士和閃迪等全球企業正在加速HBM的研發。金教授認為，韓國國內企業佔據了更有利的地位。閃迪目前只專注於NAND快閃記憶體，而三星電子和SK海力士則同時具備HBM和封裝能力。他表示：“未來10到20年，隨著結構性變革的推進，韓國有望在人工智慧電腦領域佔據領先地位。”他補充道：“而HBM正是實現這一目標的基石。”具體來說，SK 海力士正在開發 HBF，目標是明年實現量產；而 SanDisk 於去年 7 月成立了 HBF 技術諮詢委員會。在今年的CES 2025上，NVIDIA也提出了一種解決NAND快閃記憶體瓶頸的方案，即直接連線據處理單元（DPU）和固態硬碟（SSD），將KV快取（即推理過程中積累的先前對話上下文）儲存在大容量SSD中，而不是HBM中。金教授強調，需要通過與NVIDIA、Google和AMD等大型科技公司合作來搶佔市場。金教授表示：“由於HBF工藝與現有的HBM工藝幾乎相同，最終將演變成一場技術速度的競賽。”他補充道：“對於全面商業化而言，那些服務會採用這項技術至關重要。”金教授認為，“繼 HBM 之後，韓國記憶體製造商也必須在 HBF 領域主動出擊，以免在人工智慧市場失去影響力”，並補充道，“以記憶體為中心的人工智慧時代即將到來”。兩大巨頭，挺進HBF隨著人工智慧市場轉向推理，三星電子和SK海力士正在開發高頻寬快閃記憶體（即所謂的高頻寬記憶體的擴展），儘管它們在人工智慧記憶體競賽的下一階段的策略有所不同。由於 HBM 現在是 AI 晶片的關鍵元件，這兩家韓國儲存器製造商正尋求在下一代儲存器周期中搶佔先機。一位要求匿名的業內人士表示：“由於需求疲軟和價格下跌，NAND 市場一直處於低迷狀態，但 HBF 一旦實現商業化，可能會在人工智慧資料中心開闢新的需求基礎。”據業內人士周三透露，三星電子和SK海力士在HBF（高頻寬快閃記憶體）領域採取了不同的策略。SK海力士堅持以HBM為核心的戰略，同時將基於NAND的HBF定位為一種補充解決方案。相比之下，三星則被視為正在重新定義這項技術在更廣泛的AI記憶體和儲存架構重組中的角色。HBM專為超高速計算而設計。而HBF則作為大規模資料儲存和高效傳輸的支撐層。它的速度約為HBM的80%到90%，容量卻是HBM的8到16倍，功耗卻降低了約40%。對於大型AI訓練和推理伺服器而言，HBF被廣泛認為是能夠緩解HBM瓶頸的“中層記憶體”。其主要優勢在於處理能力。HBM優先考慮處理速度，而HBF可以在更低的成本下實現高達10倍的處理量擴展，使其成為解決HBM價格和處理能力雙重限制的理想選擇。從結構上看，HBF 是通過堆疊多層 NAND 快閃記憶體製成的，類似於 HBM 由堆疊式 DRAM 構成。第一代產品預計將堆疊 16 層 32GB 的 NAND 快閃記憶體，總容量約為 512GB。SK海力士在上周的財報電話會議上表示，正在開發HBF作為HBM的延伸技術。這家晶片製造商計畫明年開始量產HBF，並正與SanDisk合作開發下一代基於NAND快閃記憶體的儲存器以及相關的國際標準化工作。SK海力士的核心研發方向是AIN B，這是一種採用堆疊式NAND快閃記憶體的頻寬增強型設計。該公司正在探索將HBF與HBM結合使用的方案，以幫助彌補人工智慧推理系統中的容量限制。此外，SK海力士還通過與全球科技公司合作以及參與開放計算項目（OCP）的活動來拓展其生態系統。與此同時，三星電子正著力推進人工智慧記憶體和儲存架構的全面革新。在近期舉辦的全球儲存盛會上，該公司概述了人工智慧基礎設施的需求——包括性能、容量、散熱和安全性——並推出了一種整合記憶體和儲存的統一架構。三星正利用其晶圓代工部門的邏輯設計和工藝專業知識，研究如何提高下一代基於 NAND 的解決方案的控制性能和電源效率。業內觀察人士認為，三星此舉旨在圍繞人工智慧推理環境重塑下一代記憶體和儲存格局（包括 HBF）。另一位要求匿名的業內人士表示：“隨著人工智慧需求的持續增長，記憶體市場的重心正迅速從傳統的DRAM和NAND轉向高頻寬產品。”“未來兩到三年內，領導地位的競爭可能會加劇，尤其是在 HBF 和第六代 HBM4 等技術方面，這些技術將成為未來資料中心基礎設施的關鍵組成部分。”據證券公司預測，HBF市場規模將從2027年的10億美元增長到2030年的120億美元。HBF能夠在提升頻寬的同時擴展容量，因此被視為滿足人工智慧資料中心日益增長的需求的關鍵技術。不過，考慮到HBM（於2015年開發）用了七到八年時間才獲得市場認可，HBF也可能面臨漫長的發展階段。即便如此，分析師指出，NAND快閃記憶體行業似乎正處於更廣泛變革的早期階段。韓國科學技術院電氣工程學院教授金鐘浩（Kim Joung-ho）是 HBM 基本結構和概念的先驅，他周三在首爾舉行的新聞發佈會上表示，從 2038 年開始，對 HBF 的需求將超過對 HBM 的需求。“當以記憶體為中心的計算架構（其中 CPU、GPU 和記憶體有機地整合在單個基本晶片上）完全實現時，對 HBF 的需求量將顯著增加，”Kim 說。業內人士預計，輝達的新平台將採用HBF技術。這位教授強調，繼HBM之後，三星和SK海力士等韓國記憶體製造商也必須在HBF領域佔據領先地位，才能保持在全球人工智慧市場的影響力。 (半導體芯聞)