HBM价格上涨推动五大科技巨头构建"减存"芯片

高通、英伟达、苹果、Cerebras和谷歌正在开发旨在减少对高带宽内存（HBM）依赖的芯片架构与算法，因持续供应紧张推动AI供应链成本不断攀升。

"HBM供应紧张、价格昂贵，我们不用它，"Cerebras首席执行官安德鲁·费尔德曼在公司上市后的首场财报电话会议上表示，将这家晶圆级芯片制造商的无HBM设计定位为竞争优势。

美光科技上周报告称，供应状况较三个月前进一步收紧，公司新签了15项长期协议——其中大部分为期五年且设有价格下限——并将短缺展望延伸至2027年之后。行业数据显示，2024年全球内存销售额飙升79%至1650亿美元，预计2025年将超过2230亿美元。领先的HBM生产商SK海力士2026年全部产能已售罄，并不再接受主要内存产品的新订单。

这种动态给内存制造商带来一个悖论：带来空前盈利能力的定价权，正在为降低HBM依赖度的客户创新浪潮提供资金。若这些努力获得成功，可能限制这一已成为AI基础设施核心的市场长期增长轨迹。

高通对另类内存架构的押注

高通在2026年6月的投资者日上发布了一款名为Dragonfly的数据中心平台，基于其所谓的高带宽计算（HBC）架构。与传统做法（英伟达H100和B200采用的将处理器与HBM堆栈配对、通过昂贵的硅中介层连接）不同，高通将处理核心直接置于DRAM堆栈下方，大幅缩短数据传输距离。该公司声称，这一设计每瓦可提供比传统GPU配置多达八倍的代币产出，每瓦内存带宽是HBM竞品的六倍，同时完全消除了中介层。

该架构问世之际，HBM已成为AI供应链中供应最受制约的组件之一。行业预测显示，新建内存制造设施需要150亿至200亿美元投资，且需数年才能投产，这意味着短缺可能至少持续到2027年。高通表示，已获得实现2027财年50亿美元数据中心营收目标所需的晶圆和内存。

英伟达与谷歌走软件路线

作为AI加速器HBM的最大消耗方，英伟达也在探索减少内存需求的方法。据报道，该公司正调整下一代Vera Rubin平台的某些元素，以降低整体内存需求。英伟达的Grace CPU和Vera架构代表了在HBM在总物料成本中占比不断上升的背景下，优化计算与内存之间平衡的尝试。

谷歌3月发表了关于TurboQuant的研究成果，这是一种模型压缩方法，能在对性能影响极小的情况下显著减小AI模型的内存占用。该消息引发美光股价大幅抛售，单日暴跌近三分之一，随后因市场重新评估此类技术对HBM需求产生实质性影响的时间表，股价回升逾两倍。这一事件表明，内存股估值对任何可能威胁HBM在AI推理中核心地位的技术都变得极为敏感。

投资权衡

对于内存制造商而言，短期前景依然异常强劲。Futurum分析师罗尔夫·布尔克指出，美光的新长期协议即使在合约最低水平也能锁定高于历史周期峰值的定价。该公司的业绩指引意味着，季度营业利润将超过以往周期中最好的全年营收。

但结构性风险正在累积。苹果本周在多个产品周期之间提高了多款Mac和iPad机型的售价，明确提及内存芯片成本上涨——此举表明终端用户对更高价格的承受力是有限的。当全球最大的科技公司签署为期五年且设有价格下限的供应协议时，它们同时也在投入资金组建工程团队，目标是让这些协议随着时间的推移变得不再那么重要。

高通股价目前约为远期市盈率的18倍，低于英伟达的35倍，反映出市场对其打入由老牌企业主导的数据中心市场持怀疑态度。如果其HBC架构能够实现宣称的效率提升，仅内存采购节省的成本就可能成为其估值重新评级的理由。对美光而言，风险在于今天的定价权正在播下明天需求破坏的种子——这是内存行业曾经历过的模式，但从未有过如此规模的客户侧工程投资驱动。

本文仅供信息参考，不构成投资建议。