美光HBM4E内存明年量产采用1γ制程EUV技术

近日，摩根大通在波士顿召开的第54届全球科技、媒体与通信峰会上传递出一则关键行业洞察。美光科技全球运营执行副总裁Manish Bhatia在会上明确表示，由人工智能需求引爆的高性能内存芯片短缺问题，预计将持续至2026年以后。这并非短期市场波动，而是一场由技术迭代与需求爆发共同驱动的深层供给侧变革。

Manish Bhatia的信心，很大程度上源于美光在先进制程领域的持续突破。他透露，专为AI时代量身打造的“1-gamma”制程正按计划推进，预计在2026年年中成为量产主力。若以总晶圆出货量计算，这将是美光历史上产能最高的DRAM制程技术。值得注意的是，应用于AI GPU的HBM高带宽内存，其核心正是通过此类先进DRAM芯片进行垂直堆叠与封装。美光正将极紫外光刻技术深度整合至1-gamma生产线中，这无疑构成了其应对未来AI算力需求的核心竞争力。

产能爬坡的节奏，直接关系到市场窗口期的把握。美光在此方面传来积极信号：受AI需求强力驱动，其HBM4的产能提升速度较之前的HBM3/HBM3E世代快了两倍以上，且良率改善曲线更为陡峭。

这一加速进程并非偶然，其背后是三大关键因素的协同作用。首先，从HBM3与HBM3E量产中积累的丰富经验与学习效应，为后续产品奠定了坚实基础。其次，HBM4的核心芯粒采用了美光目前已十分成熟的1-beta制程，其性能与良率均已通过市场检验，稳定性可靠。第三，也是至关重要的一环，美光通过内部优化的基础芯片设计，将1β DRAM的性能与品质发挥到极致。这种从核心到基础层面的深度协同优化，构成了其快速扩张产能的技术基石。

将视野投向更远的未来，下一代HBM4E的技术蓝图也已清晰浮现。Manish Bhatia表示，HBM4E的研发进展顺利，预计2027年启动产能爬升。其首批工程样品将采用具有里程碑意义的1-gamma制程DRAM模块。其中，核心芯粒将升级至10纳米级第六代1-gamma制程，这也是美光首个引入ASML EUV光刻设备的制程节点，在技术层级上可与三星、SK海力士的1c制程对标。一个显著的变化在于，HBM4E的基础芯片将不再由美光内部制造，转而由其晶圆代工合作伙伴台积电负责生产。这种产业分工的调整，或许预示着在追求极致性能与成本效率之间，行业正在探索新的平衡模式。

首批量产的HBM4E将是符合JEDEC标准的产品。但美光的布局远不止于此，公司同时也在积极筹备为客户定制的专用版本。尽管定制化方案意味着更高的成本，但凭借其提升的能效与附加功能，美光预期市场需求将十分强劲。这预示着未来高端内存市场，标准化产品与定制化解决方案两条路径很可能并行发展。

当然，赛道内的竞争同样激烈。三星电子与SK海力士也在利用各自的1c DRAM制程积极研发HBM4E。三星计划于2026年第二季度送出首批样品，其基础芯片拟采用自家晶圆代工厂的4纳米制程。SK海力士则瞄准2026年下半年提供样品，并于2027年实现量产，据悉其基础芯粒将采用台积电的3纳米制程。一场围绕先进制程、产品性能与量产规模的顶级竞赛，已经全面展开。

除了炙手可热的HBM，AI浪潮的影响正渗透至更广泛的领域。美光同时指出，AI模型上下文窗口的持续扩大，以及推理工作负载的快速增长，正在为公司开辟另一个重要的增长市场——固态硬盘领域。这意味着AI带来的需求红利，正从核心内存向包括SSD在内的更广阔存储市场扩散。

综合各方信息，一个明确的趋势已然显现：无论是HBM高带宽内存、DRAM还是NAND闪存，其产能均无法在短期内迅速拉升。复杂的制造工艺与漫长的产能建设周期，决定了当前供不应求的市场格局将持续较长时间。摩根大通的分析进一步佐证了这一观点，并指出随着内存技术不断演进，性能提升的边际效益正在放缓，下一代HBM的芯粒尺寸趋于增大，而EUV光刻技术在制造过程中的战略地位也日益凸显。

归根结底，AI不仅是软件算法的革命，更是一场硬件基础设施的全面升级竞赛。而内存芯片，正是支撑这场竞赛最为关键的“战略物资”之一。当市场需求曲线呈指数级攀升，而供给侧产能只能线性增长时，整个半导体行业所面临的结构性紧张态势，或许才刚刚拉开序幕。