儘管此前市場一度傳出輝達計劃將下一代Rubin AI加速器的HBM配置從12層堆疊降至8層堆疊，但最新供應鏈消息顯示，Rubin系列產品預計仍將以12層HBM4方案為主，而高帶寬內存市場則可能面臨新一輪大幅漲價。
根據Counterpoint Research引用的產業鏈調查結果，絕大多數Rubin架構產品仍將保持最初規劃的12層堆疊HBM4設計。這與此前有關輝達準備大規模轉向8層HBM4配置的傳聞有所不同。
按照輝達已經公佈的官方技術路線，Rubin GPU將配備12層堆疊HBM4內存，單顆GPU擁有最高288GB顯存容量，並可實現高達22TB/s的內存帶寬。對於當前的大型語言模型訓練和推理任務而言，顯存容量與帶寬仍然是決定性能表現的關鍵指標，因此業界認為輝達沒有太大動力在覈心規格上妥協。
此前韓國媒體曾報導稱，輝達要求三星電子和SK海力士增加8層HBM4產品供應，主要原因包括製造良率、散熱控制以及供應鏈壓力等問題。由於HBM4將內存介面寬度提升至2048位，同時需要將12層DRAM晶片進行垂直堆疊，其製造複雜度遠高於前幾代產品。
不過，最新消息指出，這兩種說法並不一定互相矛盾。業內人士認為，輝達可能會在部分產品中採用8層HBM4以緩解產能壓力，但面向高端AI市場的主力Rubin產品仍然會保留12層HBM4配置。
與此同時，更大的挑戰正來自HBM市場供需狀況。隨著人工智慧基礎設施建設持續擴張，HBM已經成為全球半導體行業最緊缺的資源之一。
市場研究機構TrendForce預測，到2027年，高帶寬內存產品的平均銷售價格可能同比上漲121%。推動漲價的主要原因並非傳統意義上的供貨短缺，而是產品結構升級。隨著價格更高的HBM4逐步取代HBM3E，以及後續HBM4E產品陸續進入市場，整體平均售價將被顯著抬升。
研究機構進一步指出，即使輝達擴大8層HBM4的使用比例，也未必能夠降低內存成本。因為每個HBM堆棧都需要配置昂貴的基礎邏輯晶片（Base Die），當堆疊層數從12層減少至8層時，同樣的基礎晶片成本需要由更少的記憶體層分攤，反而可能導致單位容量成本上升。
數據顯示，到2027年，8層HBM產品每Gb容量的價格甚至可能比12層HBM高出10%至20%。這意味著降低堆疊層數帶來的主要收益可能是改善供貨能力和生產效率，而非直接降低採購成本。
分析人士認為，隨著生成式人工智慧、大模型訓練以及AI數據中心建設進入新階段，市場對於高帶寬記憶體器的需求仍在快速增長。對於輝達來說，維持12層HBM4配置雖然意味著更高的製造難度和採購成本，但能夠確保Rubin平台繼續擁有行業領先的內存帶寬和容量優勢。
隨著Rubin平台預計於2027年陸續進入市場，高性能AI晶片與HBM供應鏈之間的競爭或將進一步加劇，而高帶寬內存也正在成為影響下一代AI基礎設施成本的關鍵因素之一。 (199IT)