海力士HBM4E：1c纳米制程的量产信号与AI存储新格局

海力士HBM4E：1c纳米制程的量产信号与AI存储新格局

摘要

随着SK海力士正式披露HBM4E核心芯片将全面导入1c纳米制程，AI存储领域的技术竞赛正进入关键转折点。目前该工艺良率已达80%，标志着其在大规模商用化路径上取得了实质性突破。本文解读了海力士这一战略布局背后的技术逻辑、2027年量产的时间表，以及从上游EUV设备到下游AI算力基础设施的产业链传导效应。研究认为，1c制程与混合键合技术的协同，将成为未来定义高性能存储系统集成效率的新标准。

（图片来源：海力士）

行业观察：

1c纳米制程的成熟与HBM4E的量产前瞻

在人工智能算力需求持续攀升的背景下，HBM已成为半导体行业关注的焦点。近期，存储器巨头SK海力士宣布，其下一代HBM产品——HBM4E的核心芯片将全面导入1c纳米制程，即第六代10纳米级DRAM技术。这一举措不仅彰显了海力士在先进制程上的决心，更重要的是，公司透露其1c纳米工艺的良率已达到80%，量产能力趋于成熟。根据海力士的规划，HBM4E样品预计在2026年下半年向客户提供，并以2027年实现大规模量产为目标。这标志着HBM技术路线图上的一个重要里程碑，预示着AI存储市场即将迎来新一轮的技术革新与竞争态势调整。

（图片来源AI生成，仅供参考)

技术驱动：

性能极限的追求与市场竞争的策略选择

SK海力士在HBM4E上选择1c纳米制程，是多重因素驱动下的结果：

首先，对性能极限的持续突破是核心动因

随着GPU等AI加速芯片算力的飞速提升，对存储带宽和能效的要求也日益严苛。传统的1b纳米工艺在物理层面已逐渐触及瓶颈。1c纳米制程通过更精细的晶体管结构和更先进的光刻技术，能够在单位面积内集成更多存储单元，从而显著提升数据传输速率并降低功耗。例如，基于1c工艺的LPDDR6产品，其数据处理速度相比前代提升了33%，能效也提高了20%以上。这种制程优势对于HBM4E而言，意味着更高的带宽和更低的运行温度，这对于满足未来AI模型对海量数据处理的需求至关重要。

其次，市场竞争的策略考量亦是关键

在HBM领域，三星电子在HBM4阶段已率先采用1c纳米制程。为保持在HBM市场的领先地位，SK海力士必须在HBM4E这一代产品上迎头赶上，通过1c纳米工艺的成熟量产来巩固其技术竞争力。此次公布的80%良率，不仅展示了海力士在解决EUV层数增加所带来的工艺复杂性方面的进展，也为2027年HBM4E的大规模供应提供了信心。

产业链影响：

从设备材料到终端应用的全面联动

海力士HBM4E导入1c纳米制程，其影响将贯穿整个半导体产业链，形成深远的传导效应：

趋势展望：

2027年恐成AI存储的效率元年

综合海力士的技术路线与市场动态，未来几年HBM市场可能呈现以下趋势：

2026年是技术验证与生态磨合期

随着GPU等AI加速芯片算力的飞速提升，对存储带宽和能效的要求也日益严苛。传统的1b纳米工艺在物理层面已逐渐触及瓶颈。1c纳米制程通过更精细的晶体管结构和更先进的光刻技术，能够在单位面积内集成更多存储单元，从而显著提升数据传输速率并降低功耗。例如，基于1c工艺的LPDDR6产品，其数据处理速度相比前代提升了33%，能效也提高了20%以上。这种制程优势对于HBM4E而言，意味着更高的带宽和更低的运行温度，这对于满足未来AI模型对海量数据处理的需求至关重要。

2027年为规模量产与技术普及期

随着HBM4E的正式量产，1c纳米制程有望成为高性能DRAM的主流工艺。同时，混合键合技术在HBM中的应用将逐步成熟，成为区分HBM产品性能和成本竞争力的关键技术之一。

长期趋势应该是从堆叠密度到系统级集成效率

未来的HBM发展将不再仅仅是单纯追求更高的堆叠层数或更宽的位宽，而是更加注重制程工艺（如1c及后续节点）、先进封装技术（如混合键合、3D堆叠）与逻辑芯片（Base Die）之间的协同优化。通过提升整体系统集成效率，实现更低延迟、更高能效的AI存储解决方案，这将是AI时代存储技术演进的核心方向。

海力士HBM4E的1c纳米制程计划，不仅是其自身技术实力的体现，更是AI存储行业向更高性能、更低功耗迈进的一个缩影。2027年的量产目标，将是AI存储领域的一个重要分水岭，届时，谁能更好地平衡技术创新、良率控制与成本效益，谁就能在激烈的AI竞争中占据更有利的位置。

*声明：本文内容仅代表作者个人观点，基于公开信息整理与分析，不构成任何投资建议、要约或承诺。

撰文 | 肖弦

数据校对 | 肖弦

配图/排版 | Kane

审 核 | Carina、Alan

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