行业观点
HBM是AI时代的必需品。HBM解决了传统GDDR遇到的“内存墙”问题，采用了存算一体的近存计算架构，通过中间介质层紧凑快速地连接信号处理器芯片，极大节省了数据传输的时间与耗能，HBM采用堆栈技术较传统GDDR节省较大空间占用。在应对未来云端AI的多用户，高吞吐，低延迟，高密度部署需求，计算单位剧增使I/O瓶颈愈加严重，使用GDDR解决代价成本越来越高，HBM使得带宽不再受制于芯片引脚的互连数量，在一定程度上解决了I/O瓶颈。综合来看，高带宽、低功耗、高效传输等性能使其成为高算力芯片的首选。
HBM核心技术在于硅通孔技术（TSV）和堆叠键合技术，对封装技术和散热材料提高需求。HBM通过SIP和TSV技术将数个DRAM裸片垂直堆叠，在DRAM晶片上打数千个细微的孔，通过垂直贯通的电极连接上下芯片的技术，可显著提升数据传输速度。同时，SK海力士采用MR-MUF键合工艺，在芯片之间用液态环氧模塑料作为填充材料，实现了更低的键合应力和更优的散热性能，TSV+堆叠键合工艺成为当前HBM的理想方案，但随着堆叠层数增加，散热要求进一步增加，混合键合有望成为下一代HBM4选择的方案。但无论何种方案，HBM对EMC提出分散性和散热性要求，EMC和填料价值量将大幅提升。
23年全球HBM产值约43.6亿美元，2024年有望翻4倍达到169亿美元。由于HBM售价高昂、获利高，进而导致较高资金投入，同时，HBM较DDR5同制程与同容量尺寸大35-45%、良率则比起DDR5低约20-30%；生产周期也较DDR5多1.5-2个月，受益于AI需求强劲，GPU厂商提前锁单HBM产能，推动三大原厂持续积极扩产。根据集邦咨询数据，截至2023年底，行业内整体DRAM产业规划生产HBM TSV的产能约为250K/m，占总DRAM产能（约1,800K/m）约14%，供给位元年成长约260%。2023年HBM产值占DRAM整体约8.4%，约43.56亿美元，预估至2024年底将达169.14亿美元，占DRAM产值约20.1%。
投资逻辑
方向一：核心关注国内与HBM上下游相关产业链厂商。我们认为23年是AI训练的元年，24年将是AI推理的元年，主要归因于海外有望持续推出包括Sora在内的AI应用产品，叠加国内国央企发力AI应用，这将有力带动AI推理的需求。芯片领域，我们认为算力和存储是两个率先受益的领域，特别是在当前国产化大趋势下，算力和存储将决定未来十年AI胜负的关键，国产HBM未来有较大的需求空间，国内与HBM相关产业链的公司有望加速发展。
方向二：HBM对DRAM先进制程造成排挤效应，有望推动主流DRAM持续涨价，重点关注存储模组。归因于三个方面：1）三大原厂继存储器合约价翻扬后，开始加大先进制程的投片，产能提升将集中在24年下半年；2）受益于AIPC、AI手机和服务器持续升级，预期今年DDR5、LPDDR5(X)渗透率增加至50%，将消耗更多DRAM先进制程产能；3）由于HBM3e出货将集中在今年下半年，期间同属存储器需求旺季，DDR5与LPDDR5(X)市场预期需求也将看增，但受到2023年亏损压力影响，原厂产能扩张计划也较谨慎。在各家优先排产HBM情况下，有望导致DRAM产能紧张，重点建议关注受益于主流存储涨价逻辑的存储模组公司以及相关的存储封测和材料公司。
方向三：存储大厂产能转向DDR5/HBM，有望加速退出利基存储市场，将为国内利基型存储芯片厂商带来发展机会。由于三大厂商加大投入HBM与主流DDR5规格内存，有望减少供应DDR3等利基型DRAM的供应，而随着终端需求复苏，利基市场有望迎来短期的产能紧缺，价格有望迎来上扬，核心建议关注国内利基存储厂商。
