[E-DailyChoi Oh-hyun 记者] 随着全球科技巨头“摆脱英伟达”的步伐加快，三星电子和SK海力士能否因此获得新的增长动力，正备受关注。 这是因为随着微软（MS）、谷歌、亚马逊等公司相继加快自主人工智能（AI）芯片的研发步伐，市场预期高带宽内存（HBM）的供应渠道也将相应扩大。三星电子除了内存业务外，还可瞄准代工（半导体委托生产）订单的扩大。不过，鉴于不同客户对内存规格和半导体封装技术的要求各不相同，定制化开发能力预计将成为新的竞争变量。
三星电子·SK海力士。（照片=韩联社）
据15日业界消息，微软近日宣布，从明年起将把自主研发的AI加速器“Azure Maia”芯片作为其产品和服务的主力AI推理系统。据路透社报道，微软计划明年部署超过100万颗“Maia 300”芯片。继今年年初发布“Maia 200”之后，微软正加速推进下一代产品的发布。 据悉，“Maia 300”将搭载8块容量为288千兆字节（GB）的第六代高带宽内存（HBM4）。仅按简单换算，这相当于增加了800万块HBM的需求。与早期产品“Maia 100”（64GB）相比，内存容量增长了4.5倍。
其他科技巨头也在加快自主研发AI芯片的步伐。谷歌正持续优化其自主研发的AI半导体——张量处理单元（TPU）。预计下一代TPU 8i的HBM容量将达到288GB，较现有的第七代Ironwood（192GB）增加50%。 亚马逊的Trainium 3同样拥有144GB的HBM容量，较前代Trainium 2（96GB）增长了50%。以2027年投产为目标，Trainium 4也正在开发中。Meta同样正在推进其自主AI加速器MTIA的开发。
科技巨头们之所以将生死攸关的赌注押在自主研发AI芯片上，原因在于成本和效率。随着AI产业的重心从训练转向提供实际服务的推理，能效、响应延迟和投资回报率变得至关重要。利用针对自家AI服务进行优化的ASIC，可以减少不必要的运算并提高能效。 其中也暗含着降低对英伟达的依赖、实现半导体供应链多元化的意图。尽管初期需要投入开发成本，但一旦进入大规模量产阶段，从长远来看，每颗芯片的单价将比GPU大幅降低。
此前主要集中在英伟达GPU上的HBM需求，正向科技巨头的自研ASIC扩展，这为韩国内存半导体企业开辟了新市场。三星电子和SK海力士去年在全球HBM市场分别占据39%和48%的份额，市场占有率极为突出。据悉，微软前代产品Maia 200所搭载的HBM3E由SK海力士独家供应。 SK海力士能否在Maia 300项目中再次获得微软的订单，备受关注。谷歌的TPU也采用了三星电子和SK海力士的HBM。
市场研究机构Counterpoint Research预测，2024年至2028年间，用于AI服务器ASIC的HBM总位需求将增长35倍。 预计同期单颗ASIC的平均HBM容量也将增长约5倍。分析认为，随着自主AI芯片出货量的扩大，加上单芯片内存容量的增加，将共同推动HBM需求的增长。
特别是三星电子也在代工业务中看到了新的机遇。这是因为即使科技巨头设计了自己的AI芯片，实际生产仍会委托给外部半导体制造商。据悉，微软的Maia 300将采用台湾台积电（TSMC）的先进工艺。不过，作为行业领头羊的台积电，其先进工艺的生产能力已接近极限，无法满足全部需求，因此未能满足需求的订单很可能流向三星电子。
ASIC市场的增长前景也十分乐观。Gartner去年8月预测，全球定制化ASIC市场规模将从去年的677亿美元扩大至2030年的2036亿美元，增长约3倍。另有预测指出，到2027年，在高性能云AI加速器市场中，ASIC的出货量将超过GPU。
在此背景下，客户定制化技术能力的重要性预计将进一步凸显。 这是因为科技巨头设计的AI芯片，从运算架构到内存容量、数据传输速度乃至封装方式都各不相同。一位业内人士表示：“虽然生产多少内存很重要，但能否快速、稳定地按客户需求定制所需性能，正变得越来越重要。”在此过程中，由于各客户HBM规格的差异，开发成本和技术应对负担也有可能增加。
三星电子和SK海力士均已着手为下一代市场做准备。SK海力士开发总监安贤最近在半导体大会上展望下一代HBM时表示：“从长远来看，定制化趋势将不断扩大”，并称“SK海力士已为多项核心技术做好了充分准备”。三星电子也计划从明年起，根据不同客户的需求，依次供应定制化HBM样品。
据15日业界消息，微软近日宣布，从明年起将把自主研发的AI加速器“Azure Maia”芯片作为其产品和服务的主力AI推理系统。据路透社报道，微软计划明年部署超过100万颗“Maia 300”芯片。继今年年初发布“Maia 200”之后，微软正加速推进下一代产品的发布。 据悉，“Maia 300”将搭载8块容量为288千兆字节（GB）的第六代高带宽内存（HBM4）。仅按简单换算，这相当于增加了800万块HBM的需求。与早期产品“Maia 100”（64GB）相比，内存容量增长了4.5倍。
其他科技巨头也在加快自主研发AI芯片的步伐。谷歌正持续优化其自主研发的AI半导体——张量处理单元（TPU）。预计下一代TPU 8i的HBM容量将达到288GB，较现有的第七代Ironwood（192GB）增加50%。 亚马逊的Trainium 3同样拥有144GB的HBM容量，较前代Trainium 2（96GB）增长了50%。以2027年投产为目标，Trainium 4也正在开发中。Meta同样正在推进其自主AI加速器MTIA的开发。
科技巨头们之所以将生死攸关的赌注押在自主研发AI芯片上，原因在于成本和效率。随着AI产业的重心从训练转向提供实际服务的推理，能效、响应延迟和投资回报率变得至关重要。利用针对自家AI服务进行优化的ASIC，可以减少不必要的运算并提高能效。 其中也暗含着降低对英伟达的依赖、实现半导体供应链多元化的意图。尽管初期需要投入开发成本，但一旦进入大规模量产阶段，从长远来看，每颗芯片的单价将比GPU大幅降低。
此前主要集中在英伟达GPU上的HBM需求，正向科技巨头的自研ASIC扩展，这为韩国内存半导体企业开辟了新市场。三星电子和SK海力士去年在全球HBM市场分别占据39%和48%的份额，市场占有率极为突出。据悉，微软前代产品Maia 200所搭载的HBM3E由SK海力士独家供应。 SK海力士能否在Maia 300项目中再次获得微软的订单，备受关注。谷歌的TPU也采用了三星电子和SK海力士的HBM。
市场研究机构Counterpoint Research预测，2024年至2028年间，用于AI服务器ASIC的HBM总位需求将增长35倍。 预计同期单颗ASIC的平均HBM容量也将增长约5倍。分析认为，随着自主AI芯片出货量的扩大，加上单芯片内存容量的增加，将共同推动HBM需求的增长。
特别是三星电子也在代工业务中看到了新的机遇。这是因为即使科技巨头设计了自己的AI芯片，实际生产仍会委托给外部半导体制造商。据悉，微软的Maia 300将采用台湾台积电（TSMC）的先进工艺。不过，作为行业领头羊的台积电，其先进工艺的生产能力已接近极限，无法满足全部需求，因此未能满足需求的订单很可能流向三星电子。
ASIC市场的增长前景也十分乐观。Gartner去年8月预测，全球定制化ASIC市场规模将从去年的677亿美元扩大至2030年的2036亿美元，增长约3倍。另有预测指出，到2027年，在高性能云AI加速器市场中，ASIC的出货量将超过GPU。
在此背景下，客户定制化技术能力的重要性预计将进一步凸显。 这是因为科技巨头设计的AI芯片，从运算架构到内存容量、数据传输速度乃至封装方式都各不相同。一位业内人士表示：“虽然生产多少内存很重要，但能否快速、稳定地按客户需求定制所需性能，正变得越来越重要。”在此过程中，由于各客户HBM规格的差异，开发成本和技术应对负担也有可能增加。
三星电子和SK海力士均已着手为下一代市场做准备。SK海力士开发总监安贤最近在半导体大会上展望下一代HBM时表示：“从长远来看，定制化趋势将不断扩大”，并称“SK海力士已为多项核心技术做好了充分准备”。三星电子也计划从明年起，根据不同客户的需求，依次供应定制化HBM样品。
