研究报告节选:
来源：EE TIMES，国金证券研究所 ChatGPT 横空出世使得 AI 服务器爆火，催生对高算力 GPU 以及高性能存储的需求，高带宽 HBM 或将持续成长。 HBM 当前渗透率依然较低，截至 2021 年，HBM 位元需求占整体 DRAM 市场的比例仍未达 1%，主要由于：（1）消费级应用场景对于价格极其敏感，且数据处理复杂程度相对不高，传统存储器足够满足其需求，几乎不需要使用到 HBM；（2）服务器市场出于性价比考虑往往不会优选 HBM，大部分传统服务器仍使用 GDDR5、GDDR6 来提升内存性能，目前搭载高端 AI 算力芯片的服务器占比仅 1%左右。 这几年因为英伟达的 GPU 大量被使用在人工智能的云端辨识系统，从每台服务器加两片高速运算 GPU 卡，4 片到 8 片 GPU 卡都有，让英伟达在数据中心芯片市场的份额从2018-2019 年的不到 10%，到 2021 年的超过 25%，全球人工智能服务器占比也逐年提升至 2021 年近 10%。以英伟达 7nm 芯片 A100 为例，芯片面积虽然高达 826mm2，最大耗电量达 400W, 但其在浮点半精度，单精度，双精度稀疏及理论峰值运算都明显优于同业，为了让 A100 的 DGX 人工智能服务器系统发挥效能，除了要配备 512GB－2TB DDR4-3200 MT/s DRAM 给 AMD CPU 用外，还要另外配备 320-640GB HBM 给 GPU使用。以英伟达 A100 80GB 配置 4 或 8 张 GPU卡来计算，其 HBM用量约为 320~640GB。随着 AI 模型逐渐复杂化，将刺激更多的存储器用量，并带动 Server 端 DRAM、SSD 和 HBM 的需求成长。所以全球 AI 服务器（使用 GPU，ASIC 来做人工智能整数，浮点运算）出货占比的提升，对 HBM 内存需求同比增长有明显的拉动作用, 占比逐年提升可期。 2023 年以来 Microsoft、Meta、Baidu 和 ByteDance 相继推出基于生成式 AI 衍生的产品服务而积极加单，根据 TrendForce 的数据， AI 服务器用 GPU，主要以英伟达 H100、A100、A800（主要出货中国）以及 AMD MI250、MI250X 系列为主，英伟达占比约 80%，这些高性能 AI 芯片均采用 HBM，因此 TrendForce 预计 2023-2025 年 HBM 市场 CAGR有望达 40-45%以上。根据我们对产业链上下游的调研，我们看好 2023-2025 年 AI 训练服务器出货量实现 50%左右的高增速，2026 年出货量增速保持在 30%左右，我们测算得2026 年 HBM 市场规模有望达 56.9 亿，2022-2026 年 CAGR 有望达 52%，符合市场预期。 图表70：2022-2026 年HBM 市场规模CAGR 有望达52%
