SK海力士在2026年第二季度继续保持第一的位置，市场份额为50%，但较上一季度下降了14个百分点；三星的市场份额跃升至33%，进一步扩大了对美光的领先优势。

今年第二季度，SK HNIX 继续保持其在全球高带宽存储器（HBM）市场的第一地位，营收占比达 50%。三星电子则实现了显著增长，以 33% 的市场份额跃居第二。

据全球市场研究公司Counterpoint Research 9月3日发布的数据显示，SK海力士在第二季度人血小板市场保持领先地位，市场份额为50%。与上一季度相比，下降了14个百分点。

三星电子的市场份额从第一季度的21%飙升12个百分点至33%。去年第二季度，三星电子的市场份额曾跌至15%，落后美光6个百分点，失去了第二的位置。自第三季度以来，三星电子一直在与美光争夺第二的位置，并在今年第二季度将差距扩大至15个百分点。

Counterpoint 预测，随着三星电子开始全面出货 HBM4，其市场份额将逐步进一步增长。

美光科技以18%的市场份额保持第三的位置。自去年第二季度以来，美光科技的市场份额每个季度都保持在21%，但本季度下降了3个百分点。

据 Counterpoint 称，目前大部分 HBM 收入来自 HBM3E，预计 HBM4 的出货量将从今年下半年开始真正实现。

美国存储芯片制造商美光计划将其高带宽存储器（HBM）产能从去年翻倍。通过年底积极的资本支出，该公司旨在加强其12层HBM4（HBM的最新一代）的供应能力。此举旨在通过扩大HBM产能来提升其市场份额，目前其产能落后于三星电子和SK海力士。

根据9月3日行业消息人士透露，美光计划在今年年底前新增每月高达6万片晶圆的HBM产能。净增量将超过该公司去年每月约4万至5万片的HBM产量水平。

“美光正在对设备进行大量投资，以快速提升其HBM4产能，”一位熟悉此事的人士表示。“到今年年底，其HBM产能将达到每月约10万片晶圆。”

为实现这一扩张，美光正在向多家HBM设备供应商增加采购订单（PO）。据了解，设备交付正在其位于台湾和新加坡的HBM制造基地进行。

12层HBM4在美光生产组合中的占比预计将大幅上升。目前，12层HBM3E占其HBM产量的绝大部分。今年年初，12层HBM4仅占总量的20-30%，但据报道，到年底这一占比将达到50%。

12层HBM4将被用于NVIDIA（全球最大的AI芯片公司）最新的AI加速器Vera Rubin。美光已于今年第二季度开始量产其12层HBM4产品。

在美光2026财年第三季度财报电话会议上，首席执行官Sanjay Mehrotra表示：“我们正在以大约是12层HBM3E两倍的速度提升12层HBM4产量，”并补充称“HBM4出货的累计收入已超过10亿美元。”

尽管美光是全球三大HBM制造商之一，但其产能仍落后于三星电子和SK海力士。行业估计显示，每家韩国公司的HBM产能约为每月15万至20万片晶圆——是美光水平的3至4倍。除非美光赶上它们的产能，否则它将难以摆脱常年第三名的地位。

如果美光实现今年的产能目标，其与三星电子和SK海力士的生产差距将大致缩小一半。

美光HBM产能扩张也凸显了AI存储器需求的强劲。供应持续短缺，而以NVIDIA为首的AI芯片制造商寻求大量HBM。在这种环境下，最大化HBM收益需要供应更多产品——换言之，即足够的产能。

美光正在全球投资HBM制造设施。除了在美国投资外，该公司在台湾铜锣工厂和新加坡Woodlands工厂进行HBM封装，并在日本广岛准备设备投资。

据报道，美光科技正在评估一种新的内存技术，以补充人工智能（AI）内存市场中现有的高带宽内存（HBM）。随着三星电子和SK海力士相继发布下一代内存结构和分层技术，美光科技也在探索相关技术，这表明AI内存竞争的重心正在向“后HBM时代”转移。

据业内人士9月3日透露，美光科技正在评估一种名为“近GPU NAND”的技术，该技术将高耐久性NAND闪存放置在图形处理器（GPU）附近。与现有NAND闪存将其放置在远离GPU的存储区域不同，这种方法将其放置在GPU封装或印刷电路板（PCB）附近，用作HBM和通用存储设备之间的新型存储层。

据外媒报道，美光科技正在研究一项方案，旨在提高NAND闪存的耐用性，并提升输入/输出（I/O）速度和带宽，而不是降低存储密度，使其优于现有的三层单元（TLC）和四层单元（QLC）NAND闪存。该方案的构想是在GPU周围提供数百GB的NAND存储空间，以便比现有存储设备更靠近GPU处理大规模大型语言模型（LLM）推理所需的数据。

近GPU NAND的作用更接近于降低HBM需要处理的数据规模，而非取代HBM。这是因为，根据数据的重要性和使用频率将数据存储在不同的存储器中，而不是将所有数据存储在速度最快的HBM中，既可以弥补HBM容量的不足，又能提高AI系统的成本效益。

此前，三星电子在上个月举行的存储器半导体展会“FMS 2026”上发布了“zHBM”技术，该技术将HBM直接堆叠在AI加速器之上。这项技术通过应用三维（3D）结构缩短AI加速器（xPU）和存储器之间的距离，从而降低了数据传输所需的时间和功耗。

三星电子表示，采用zHBM的下一代接口系统，其性能相比HBM5可提升高达8倍，功耗比可提升高达3倍。与此同时，三星电子还发布了“zNAND-O”，这是一款面向现有内存和存储之间的新型NAND解决方案。

SK海力士提出了一种“分层存储”策略，将存储介质划分为多个阶段。该策略是与闪迪合作推出高带宽闪存（HBF）标准，并在HBM和固态硬盘（SSD）之间增加一个高容量存储层。SK海力士和闪迪联合推出的HBF标准支持最高512GB的容量和最高3TB/s的带宽。

HBF 是一种通过在 HBM 附近实现高速数据传输，同时利用 NAND 闪存的高容量和非易失性特性来扩展 GPU 内存空间的概念。通过将需要立即处理的数据分配给 HBM，将需要较大容量的数据分配给 HBF，可以在不盲目扩展 HBM 容量的情况下提高 AI 可处理的数据规模。SK 海力士也将 HBF 定义为 HBM 和 SSD 之间的一种新型内存层。

这种趋势源于人工智能发展带来的数据量快速增长，而这些数据量需要内存来处理。随着能够自主规划和执行任务的智能体人工智能的普及，需要处理的任务不再局限于简单的问答，而是需要实时检索历史数据和外部信息，并利用长期积累的信息。由于单个内存难以同时满足速度和容量的需求，因此构建一个能够连接不同特性内存的结构变得至关重要。

业界预计，未来的人工智能内存竞争不会止步于提高 HBM 的容量和带宽，而是会扩展到确定如何组合以及在哪里放置各种类型的内存的竞争。

如果 HBM 承担快速提供计算所需数据的角色，那么 HBF 和近 GPU NAND 则构成了一种结构，通过将大容量数据放置在更近的位置来弥补 HBM 的局限性。

韩国科学技术院（KAIST）电气工程学院教授金正浩预测：“HBM 将在决定人工智能的速度方面发挥作用，而 HBF 将决定所需的内存容量。”他补充说：“在未来的人工智能时代，所需的内存将比现在多 100 到 1000 倍。”