儘管市場此前曾傳出輝達打算將下一代 RubinAI加速器的 HBM 配置從 12 層降至 8 層，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。這一決策背後，是 AI 算力對視訊記憶體容量與頻寬的極致需求，同時也預示著 HBM 市場恐將面臨新一輪大幅漲價。
根據 Counterpoint Research 引用的產業鏈調查報告，絕大多數 Rubin 架構產品將保持最初規劃的 12 層堆疊 HBM4 設計。按照輝達官方技術路線圖，Rubin GPU 單顆將擁有最高 288GB 的視訊記憶體容量，並實現高達 22TB/s 的記憶體頻寬。
業界分析認為，對於大模型訓練與推理而言，視訊記憶體的規格是決定性能的核心指標，輝達並沒有太強動力在關鍵規格上妥協。
此前韓媒曾報導指出，輝達曾要求三星、SK 海力士增加 8 層 HBM4 供應，主因是 12 層 HBM4 製造複雜度極高，涉及 2048 位記憶體介面與 12 層 DRAM 垂直堆疊，面臨良率與散熱挑戰。
但最新消息指出，兩種說法並不矛盾，輝達可能僅在部分產品中採用 8 層方案以緩解產能壓力，但面向高端 AI 市場的主力產品仍會保留 12 層配置。
更大的挑戰來自 HBM 市場的供需與價格。根據 TrendForce 預測，到 2027 年，HBM 產品平均銷售價格（ASP）恐將大幅同比上漲 121%，原因並非單純供貨短缺，而是產品結構升級——價格更高的 HBM4 逐步取代 HBM3E，後續 HBM4E 進入市場，將顯著拉抬整體均價。
值得注意的是，即使輝達擴大 8 層 HBM4 的使用比例，也未必能降低記憶體成本。因為每個 HBM 堆疊均需配置昂貴的基礎裸片（Base Die），當堆疊層數從 12 層減至 8 層時，同樣的基礎晶片成本由更少的記憶體層分攤，反而可能導致單位容量成本上升。
資料顯示，到 2027 年，8 層 HBM 每 Gb 容量的價格甚至可能比 12 層高出 10% 至 20%。
隨著 Rubin 平台預計於 2027 年陸續上市，高性能 AI 晶片與 HBM 供應鏈的競爭將進一步加劇，HBM 正成為影響下一代 AI 基礎設施成本的關鍵變數。 (半導體芯聞)