AMD 选择三星 HBM3E 作为主要 AI 芯片内存供应商

AMD 选择三星电子作为 AI 芯片 HBM3E 内存的主要供应商

半导体巨头 AMD 已做出战略决定，让三星电子成为高带宽内存 (HBM3E) 的主要合作伙伴。这些组件适用于该公司最新的人工智能加速器 MI325X 和 MI350 系列。该交易标志着AMD与三星之间的合作进入了新阶段以及半导体行业平衡的重大转变。在当今的市场中，数十亿美元投资于人工智能基础设施，供应稳定性对于硬件供应商来说是一个关键因素。

技术合作详情：12 层突破

三星成功通过严格的质量控制审核，并将提供 12 层 HBM3E 模块的供货。对于三星来说，这是一项重大成就，此前该公司在 HBM 生产中面临良率挑战。从 HBM3 到 HBM3E（增强型）的过渡意味着引脚速度提高了 50%，每个引脚高达 9.6 Gbps。 12 层技术提供：

• 单堆栈内存容量为 36 GB，这是发布时业界最高的容量。
• 1.2 TB/秒带宽，比标准 HBM3 提供的 819 GB/秒有了巨大飞跃。
• 先进 TSV（硅通孔）：利用精细的垂直互连最大限度地减少 12 个堆叠芯片之间的信号延迟。
• 改进热管理：尽管堆叠高度较高，三星仍使用专门的非导电薄膜 (NCF) 来保持结构完整性和散热。

此举将使 AMD 减少对 SK 海力士的依赖，并增加产量，以满足云提供商和人工智能研究人员不断增长的需求。由于企业需要具体的结果，拥有可靠的内存管道对于按时交付下一代硬件至关重要。通过确保三星成为主要合作伙伴，AMD 确保自己不会因竞争对手的大量供应需求而被边缘化。

领导地位和路线图

AMD 首席执行官苏姿丰 (Lisa Su) 在谈到未来计划时指出：“我们的人工智能路线图专注于年度业绩增长，与三星的合作将帮助我们保持这一步伐。”苏证实，该公司计划每年发布新一代人工智能加速器，以保持竞争力。

AMD AI 路线图的结构如下：

• MI325X (2025) , 目前的旗舰产品，配备 HBM3E 内存和 288GB 总容量。
• MI350 (2026) - 基于 CDNA 4 的新架构，目标是将推理性能提高 35 倍。
• MI400 (2027) , 下一代采用即将推出的 HBM4 标准，具有 16 层和 20 层堆栈选项。

2027 年向 HBM4 的飞跃将更加引人注目，预计每个 GPU 的内存带宽将超过 2 TB/s。这一激进的计划直接与 NVIDIA 的雄心相竞争，NVIDIA 的 Blackwell 和未来架构也已进入年度更新周期。 AI数据中心之战不再仅仅关乎GPU核心，而是关乎其周围内存的速度和容量。

为什么这对三星很重要

该协议对于三星来说至关重要，因为三星此前在 HBM3E 市场上落后于竞争对手。根据三星自己的预测，人工智能的发展将大幅增加芯片需求，而与AMD的合作帮助该公司抓住了这一浪潮。这是三星 HBM 业务的声誉突破。该公司斥资数十亿美元对生产线进行现代化改造，获得AMD认证证明投资已取得成效。与此同时，三星移动部门面临内部挑战，使得芯片业务更具战略意义。

供应链多元化和全球市场

分析师估计，供应商多元化将有助于 AMD 与 NVIDIA 竞争，因为内存芯片短缺仍然是行业的主要挑战。过去两年，HBM 短缺导致 AI 加速器生产延迟，并对市场造成重大影响。供应链稳定性尤其重要，因为：

• 全球对 AI 加速器的需求每年增长 40%。
• HBM 内存生产仅集中在三个公司（三星、SK 海力士、美光）。
• 地缘政治风险威胁着亚洲半导体产业中心。
• 新的数据中心正在以前所未有的规模在全球范围内开放。

竞争的战略方法

AMD 与 NVIDIA 竞争的策略基于几个关键要素。首先，价格竞争 , 对于某些横向扩展工作负载，MI325X 加速器的定位比 NVIDIA 的 H200 或即将推出的 B200 解决方案更具吸引力。其次是开放生态系统方法, AMD 的 ROCm 平台是开源的，为开发人员提供了比封闭的专有堆栈更大的灵活性。正如人工智能初创公司的快速增长所显示的那样，有不止一个主导者的空间。尽管Google Cloud 与 NVIDIA 之间存在合作，大型云提供商仍在积极寻找替代的高性能供应商。

未来视角与人工智能经济

半导体行业的未来与人工智能的发展进度直接相关。 AMD 和三星之间的合作伙伴关系是重要的里程碑。正如特斯拉的 Terafab 项目所证明的那样，大公司越来越多地将资源投入到自己和合作伙伴主导的人工智能芯片生产中，使传统芯片制造商处于高度动态的环境中。专家预测，到2027年，AI芯片市场将达到3000亿美元，AMD的市场份额增长取决于MI350/MI400系列的成功。

常见问题

什么是 HBM3E 内存？

HBM3E（高带宽内存 3 增强版）是专为 AI 工作负载设计的高带宽内存的第二个版本，在 12 层配置中提供 1.2 TB/s 带宽。

为什么内存类型对 AI 很重要？

训练和运行大型语言模型 (LLM) 需要快速处理大量数据。 HBM 提供的带宽是台式机中使用的传统 DDR 内存的 10 倍。

三星在 HBM 方面面临哪些挑战？

三星最初在 HBM3E 产量方面存在质量控制问题，导致一些主要供应商推迟采用。此后，该公司投入巨资来解决这些生产瓶颈。

AMD 真的能与 NVIDIA 竞争吗？

AMD 确实有机会通过价格竞争、12 层产能优势以及对开放 ROCm 软件生态系统的承诺来夺取重要的市场份额。

带有 HBM4 的 MI400 何时到达？

根据目前的路线图，MI400 预计于 2027 年推出，目标是在人工智能训练效率和模型大小能力方面实现下一个巨大飞跃。