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取代LPDDR，華為和蘋果都看上的HBM有何魔力

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“高通驍龍8至尊版主控搭配LPDDR5X Ultra內存+UFS4.1閃存 ， 構成了性能鐵三角” ， 這無疑是自從2025年秋季開始 ， 主打性能表現的Android旗艦在宣傳時的常用話術 。 在市場競爭白熱化的手機圈 ， 性能成為了各大廠商比拼內功的關鍵 ， 同時也是新技術應用最頻繁的場景 。



日前有消息源透露 ， 華為或將搶先蘋果落地HBM內存 。 但在此之前 ， 業界一直流傳著蘋果方面將在20周年紀念版iPhone上 ， 將HBM內存應用到移動設備中 ， 從而帶來新一輪的性能革命 。
那么HBM內存究竟是什么 ， 與現在主流的LPDDR5有何不同呢？事實上 ， HBM（High Bandwidth Memory ， 高帶寬內存）是一種基于3D堆棧技術 ， 通過TSV（硅通孔）和微凸塊（ubump）工藝實現的多層DRAM芯片垂直堆疊 。 而DDR（Double Data Rate）則采用的是并行總線架構 ， 常見于DIMM（雙列直插式內存模塊）形式 。



其實HBM和DDR的核心原理一模一樣 ， 兩者都是易失性存儲器 ， 每一個數據均通過一個晶體管和一個電容組成的Cell來存放 ， 其中的電容器用于存儲電荷來代表二進制數據“1”或者“0”? ， 晶體管則作為開關與周邊電路聯通實現讀、寫、刷新操作 。
兩者的區別在于架構設計 ， 如果將傳統的DDR視作 “平房” ， 那么HBM就是“樓房” 。 通過3D堆棧技術 ， HBM可以縮短數據傳輸的路徑、大幅提高數據吞吐量 ， 再依靠中間介質層與計算芯片緊湊連接 ， 從而節省芯片面積 ， 最終帶來更大的帶寬 。



HBM的帶寬究竟有多高呢？以最新的HBM3E為例 ， 其傳輸速率達到了9.6GB/s ， 可提供1.2TB/s帶寬 。 作為對比 ， LPDDR5X的帶寬為8533Mbps（1066.6MB/s） ， 也就是說HBM3E的帶寬是LPDDR5X的1180倍 。
那么問題也就來了 ， HBM和DDR在原理相同的情況下 ， 前者為何會擁有更大的帶寬？其實秘訣就在于HBM3E使用了支持1024位的數據總線寬度 ， 而LPDDR5X則是64位總線 。 但1024根數據線顯然無法用傳統的PCB布線實現 ， 所以HBM就需要用額外的硅中介層 ， 通過3D堆棧技術與處理器（CPU、GPU）連接 。



但有得必有失 ， 使用3D堆棧和硅中介層帶來的結果就是成本飆升 。 無論是臺積電的CoWoS、還是英特爾的EMIB ， 硅中介層都極為昂貴 ， 因此也限制了HBM被廣泛采用 。 即便是在沒有考慮封裝測試的情況下 ， HBM成本就達到了GDDR的三倍左右 。
既然如此 ， 華為和蘋果為何會考慮將昂貴的HBM帶到智能手機上呢 。 別的不談 ， 當年在巴寶莉前CEO安吉拉·阿倫茨的領導下 ， 蘋果就曾嘗試過奢侈品化 ， 結果超高的定價直接導致iPhone X、iPhone XS的潰敗 。 難道說是蘋果轉性了 ， HBM內存帶來的溢價不會轉嫁給消費者？



事實上 ， HBM大規模應用在智能手機領域是必然 ， 只是溢價能力更強的蘋果和華為有資格嘗鮮而已 。 其實早在2013年 ， SK海力士就已經量產HBM芯片 ， 可直到最近兩年 ， 市場才表現出了對HBM的強勁需求 ， 并且這一切也是靠AI大模型的催化 。
當下AI模型的訓練和推理對于AI芯片存儲架構設計的需求 ， 是既要高帶寬、又要大容量 。 其中大容量很好理解 ， 因為足夠大的內存才能將參數規模驚人的模型給放進去 ， 而高帶寬則可以讓AI模型更快地從內存中訪問數據、以縮短計算時間 。 財大氣粗的AI廠商為了在市場競爭中取得領先 ， 自然不吝于花大價錢購買HBM來獲取優勢 。



同理 ， 手機廠商如果堅信AI手機是未來 ， 那么將HBM用到手機上就是必然 。 因為更安全、更能保護用戶隱私性的端側大模型才是消費者希望看到的 ， 所以這就注定了當下的端云混合模型只能是過度 ， AI手機的未來一定會是在更大規模的端側模型上 。 而使用HBM則可以讓手機容納更大規模的端側模型 ， 進而提升競爭力 。
【取代LPDDR，華為和蘋果都看上的HBM有何魔力】不僅如此 ， HBM用到手機上還有另外一個優勢 ， 那就是3D堆疊可以節省芯片面積 ， 為機身內部設計釋放更多空間 。 所以除非AI手機不被消費者接受 ， 否則HBM幾乎必定會取代現有的LPDDR、成為未來智能手機的標配 。

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