人工智慧（AI）运算需求持续推升高频宽记忆体（HBM）重要性，但随着HBM4与HBM4E世代到来，产业竞争焦点正逐渐从DRAM制程、堆叠层数与封装技术，转向位于HBM底部的基础晶粒（Base Die），而晶圆代工厂也因此开始成为供应链中的关键角色。

据韩媒及DIGITIMES等报导，SK海力士正考虑将英特尔(INTC-US) 代工纳入HBM4E供应链，作为HBM 基础晶粒的第二代工来源，以降低对台积电(2330-TW) 的依赖并提高供应弹性。

基础晶粒是 HBM 堆叠结构中最底层的控制晶片，负责支撑及控制整体结构，并处理GPU、CPU等外部处理器与HBM记忆体晶片之间的高速介面。

尽管英特尔最终能否取得相关订单仍未确定，但此一动向已反映HBM产业结构正在发生变化。

HBM4带来关键转折 基础晶粒从配角变核心

在HBM3E及更早世代中，HBM主要由多层DRAM堆叠（核心晶粒），以及底部的基础晶粒构成。基础晶粒过去主要负责物理支撑、矽穿孔（TSV）引出与基本讯号路由，功能相对单纯，因此SK海力士(000660KS) 、三星电子(005930KS) 与美光科技(MU-US) 等记忆体大厂通常可利用自有DRAM制程生产。

但进入HBM4后，基础晶粒的功能开始大幅增加。

其中一项重大变化是介面密度提升。HBM4的总线宽度由1024-bit增加至2048-bit，而辉达(NVDA-US) Rubin平台更将单Pin传输速率提高至11Gbps以上。在有限的晶片面积内配置更多TSV与实体层（PHY）电路，对布线密度与金属层数提出更高要求。

另一方面，部分逻辑功能也开始下沉至基础晶粒。为追求更高能源效率与更低延迟，GPU与ASIC业者要求将记忆体控制器、DFT（可测试性设计）电路，甚至特定演算法运算模组整合至基础晶粒。

SK海力士也曾指出，HBM4世代逻辑晶片的作用日益重要，研发方向包括提升基础晶粒效能、强化HBM堆叠与逻辑晶片之间的连接，同时降低功耗。

这使基础晶粒逐渐从单纯的底层支撑晶片，转变为功能更加复杂的逻辑基础晶粒。

记忆体厂制程遇到瓶颈 代工开始介入

基础晶粒功能增加，也让传统记忆体制程面临新的挑战。

DRAM制程主要追求记忆体单元密度与成本效率，而高效能逻辑晶片则更重视逻辑电晶体效能、布线密度及先进EDA设计能力。当越来越多逻辑功能被整合进基础晶粒后，单纯依靠记忆体厂自有制程的模式开始受到限制。

因此，晶圆代工厂开始进入HBM供应链。

2024年，SK海力士与台积电宣布合作开发HBM4，并提出由IC设计公司、晶圆代工厂与记忆体厂商共同参与的合作模式，其中基础晶粒正是合作重点之一。

这也代表HBM的产业分工正在改变。

过去HBM的核心模式主要是「DRAM制造＋TSV＋堆叠封装」，如今则逐渐转变为「DRAM Core 晶粒＋基础晶粒＋代工＋TSV＋先进封装」的组合。

换言之，HBM正逐步从特殊型记忆体，朝由多种晶片与制程共同组成的小型Chiplet系统发展。

客制化HBM兴起 记忆体与逻辑加速融合

基础晶粒的逻辑化，也正在推动HBM从标准化产品走向客制化。

SK海力士在今年台积电技术论坛上透露，未来将透过采用台积电先进逻辑制程的基础晶粒，进一步推动客制化HBM，强化记忆体与基础晶粒之间的整合。

此外，SK海力士也被曝正在矽谷组建专门的HBM架构设计团队，相关职缺除了要求传统DRAM能力，也涵盖数位设计、PDN（电源分配网路）以及3奈米以下先进代工制程经验。

这显示HBM产品设计正逐渐从单纯记忆体制造，转向更接近ASIC的设计模式。

SK海力士后续产品路线中，HBM4E与客制化 HBM都被列为重要发展方向；其iHBM解决方案则聚焦下一代HBM产品的散热管理，以提升高密度、高频宽环境下的运作稳定性与效率。

背后主要推力来自AI晶片业者希望进一步突破「记忆体墙」。由于辉达、超微半导体(AMD-US) 、Google(GOOGL-US) 、亚马逊(AMZN-US) 、微软(MSFT-US) 以及其他自研ASIC的云端业者，对记忆体频宽、功耗、介面与封装面积的需求各不相同，标准化HBM越来越难以满足所有应用。

因此，HBM的开发模式开始朝向ASIC产业熟悉的流程靠拢，包括共同定义规格、共同设计、代工流片、先进封装以及客户验证。

辉达推NVHBM 基础晶粒角色再升级

这项趋势在辉达推出NVHBM后进一步受到关注。

辉达8月26日公布名为NVHBM的新技术，核心变化之一，是将原本位于GPU或XPU计算核心内的记忆体控制器，移至HBM的基础晶粒。

根据辉达公布的数据，与标准HBM4E相比，NVHBM最高可带来30%的记忆体频宽提升与15%的功耗下降，同时最多可释放25%的XPU计算核心面积。亚马逊旗下Annapurna Labs已成为首批参与该架构研发的晶片设计团队。

NVHBM的出现，使GPU与HBM之间原本相对明确的功能界线进一步模糊。过去由GPU负责运算、HBM负责储存的架构，未来则可能朝GPU、基础晶粒与DRAM共同构成运算系统的方向发展。

记忆体控制器只是其中一项可能被移转至基础晶粒的功能，未来基础晶粒所承担的逻辑功能也可能进一步增加。

三大HBM厂商采取不同代工策略

面对基础晶粒的重要性提高，SK海力士、三星与美光目前采取的路线并不相同。

其中，SK海力士走专业分工模式。SK海力士自行负责DRAM核心晶粒与HBM技术，基础晶粒则交由台积电等晶圆代工厂生产。

TrendForce援引韩媒报导指出，SK海力士量产HBM4采用的基础晶粒来自台积电12奈米级制程；随着HBM4E逻辑复杂度提高，产业也开始讨论进一步采用更先进制程。

另一方面，随着先进基础晶粒成本提高，SK海力士也被曝考虑将英特尔代工作为潜在第二供应来源。

三星则采取垂直整合模式。三星同时拥有记忆体与晶圆代工业务，因此HBM4直接采用自家代工的4奈米逻辑制程制造基础晶粒，并搭配1c DRAM 核心晶粒；HBM4E也延续1c DRAM与4奈米基础晶粒的组合。

三星并已规划在后续HBM产品中，进一步将基础晶粒推进至2奈米制程。

美光则逐步拥抱Foundry合作。美光早期HBM4仍强调自行开发与制造CMOS 基础晶粒，但到了HBM4E，策略已有明显改变。美光在投资人资料中表示，HBM4E无论标准版或客制版基础晶粒，都将与台积电合作生产。

同时，美光预期采用客制化基础晶粒的HBM4E毛利率将高于标准产品。

这也凸显基础晶粒的客制化逻辑，正逐渐成为HBM产品价值的重要组成。

英特尔代工瞄准HBM 基础晶粒 成为切入点

对晶圆代工厂而言，HBM架构变化也创造新的市场空间。

过去AI伺服器供应链中，以台积电为代表的晶圆代工厂，主要掌握GPU、ASIC等逻辑晶片制造，以及CoWoS等先进封装业务。

随着HBM 基础晶粒进入先进逻辑制程，这部分也可能成为新的代工市场。

虽然HBM基础晶粒的晶圆需求规模目前仍无法与GPU相比，但每增加一颗HBM，就代表需要一颗基础晶粒。高阶AI加速器通常搭载6至8颗HBM，而HBM4与HBM4E的基础晶粒又逐步朝12奈米、5奈米甚至更先进制程发展，使晶圆代工在AI记忆体系统中的价值进一步提升。

对英特尔代工而言，HBM 基础晶粒也可能成为不同于GPU主运算晶片的切入市场。

相较于直接争取辉达或超微半导体顶级GPU的主运算晶片订单，HBM 基础晶粒同样需要先进逻辑制造能力，但所扮演的角色不同；另一方面，SK海力士等记忆体厂商也存在降低供应集中度与成本的需求。

因此，英特尔代工有机会从HBM 基础晶粒切入AI晶片供应链。

HBM竞争焦点从DRAM转向逻辑基础晶粒

过去数十年，记忆体产业的核心竞争主要围绕制程、容量、良率与成本，标准化则是产业扩大规模的重要基础。

但AI运算需求正在改变HBM的产品逻辑。

HBM4将基础晶粒带入先进逻辑制程，HBM4E进一步提高基础晶粒的复杂度，而辉达NVHBM则把记忆体控制器直接移入基础晶粒，使HBM与运算晶片之间的界线更加模糊。

随着这条路线持续发展，HBM可能越来越难单纯被视为「记忆体」，而是由DRAM、逻辑、连接与先进封装共同构成的记忆体系统。

这也代表，HBM下一阶段的竞争，可能不再只是SK海力士、三星与美光之间的较量，而是记忆体厂、晶圆代工厂、AI晶片设计商与先进封装业者之间的协同竞争。

从这个角度来看，SK海力士考虑引进英特尔代工作为HBM4E 基础晶粒第二供应来源，意义不只是一笔代工订单，也反映晶圆代工厂正在进一步深入AI记忆体架构。

HBM的竞争核心，正逐渐从DRAM本身转移至位于最底部、却越来越复杂的Logic 基础晶粒。