神奇的ChatGPT，拯救存储芯片行业？

巨额亏损的存储芯片巨头们，急需寒冬里的一缕火苗。

ChatGPT究竟有多全能？除了聊天、写文章、编代码，甚至能帮芯片厂“带货”。

据韩国媒体报道称，受惠于ChatGPT火热，三星、SK海力士两家内存大厂旗下HBM业务接单量大增。

在这之前，存储芯片行业面临历史性寒冬，多家芯片企业都面临多年以来最严重亏损，ChatGPT的出现能助力存储芯片厂商巨头们度过寒冬吗？

内存界的“小芯片”，HBM技术开始出圈

HBM（high bandwidth memory），又名高带宽内存，近些年被多家存储巨头提及。

据了解，HBM主要通过硅穿孔（Through Silicon Via）技术进行芯片堆叠，通过增加吞吐量的方式克服单一封装内带宽的限制，最终将数个DRAM裸片如积木一样垂直地堆叠起来，组成一款大容量、高位宽的“性能怪兽”。

图 | HBM性能演进 图源：Rambus

从介绍来看，HBM与业内火热的Chiplet（小芯片）模式十分相似，都希望借助先进的封装技术降低芯片的成本与尺寸，提升整体性能。对比后者，HBM发展得更加成熟，相关产品更为完善。

早在2014年时，SK海力士就与AMD合作推出第一代HBM产品，如今已经更新到第四代产品（HBM3），包括英伟达、英特尔等企业在内都在采购SK海力士的HBM3产品。

HBM产品的性能非常出色，这点毋庸置疑，但背后的价格也让客户望尘莫及。

根据业内人士称，与最高性能的DRAM芯片相比，HBM3产品目前的价格已经达到其5倍，而三星、美光等企业的HBM产品的价格同样达到DRAM芯片的3倍之多。

在昂贵的价格之下，需要复杂生产工艺和高度先进技术的HBM产品并没有成为企业的首选，DRAM芯片依然保持强有力的竞争力。

但正是“不起眼”的HBM产品，却在存储芯片寒冬下挽救了一把芯片企业。

订单量暴增，芯片企业看到希望

存储芯片市场有多惨？

即使是在消费电子市场赚得盆满钵满的三星，受制于全球DRAM和NAND闪存价格下滑，2022年第四季度经营利润同比暴跌97%，而SK海力士更是披露了自2012年第三季度以来最大的季度亏损，单季度亏损1.7万亿韩元（折合约14亿美元）。

图 | 韩国半导体出口暴跌

在此前举行的财报电话会议上，SK海力士财务总管道出了内存价格暴跌的重要原因：严重失衡的供需关系、逐步恶化的商业环境，全行业的库存可能处于历史最高水平，因此未来内存芯片的价格依然不容乐观。

但面对跌跌不休的价格压力，SK海力士财务总管还是对未来给出了乐观的预测——供求的拐点很快就会到来。随着库存降低、芯片制造商减产，供需问题最终可以在下半年缓解。

而当ChatGPT等新兴AI产品横空出世时，这个拐点意外提前到来。

事实上，早在上一代HBM2E出现时，该产品就已经展现出AI领域的强大实力。

此前，服务器市场中采用AI运算卡的比例并不多，与之配套的存储器仍使用GDDR5(x)、GDDR6来支持其算力。例如在2021年时，HBM相关产品占据DRAM市场甚至未及1%，价格是一方面，需求的欠缺并没有激活HBM的市场。

而随着AI发展迎来新的阶段，企业对于大算力的需求提出了更高的要求，HBM作为助力突破算力瓶颈的重要硬件支持，开始被英伟达、AMD等厂商大规模采用。

据悉，目前英伟达旗下最强AI芯片H100已采用SK海力士旗下HBM3技术，而H100正大规模地为ChatGPT提供算力。

这样的“意外”订单，恰如寒冬里的一缕火苗，让存储芯片企业们看到了转机的曙光。

半导体供需难题，ChatGPT难解

ChatGPT的火热，从下游应用直接火到了上游芯片厂商，存储芯片企业接单量大增，AI芯片厂商更是“大口吃肉”。

多家投资机构表示，ChatGPT作为AIGC的重要应用之一，的确拉动了芯片行业整体需求。

但对于“ChatGPT扭转半导体行业寒冬”，也有专业人士表示了担忧，称供需关系的问题仍然严峻。

有报道显示，为了满足当前的服务器需求，OpenAI已经使用了约2.5万个英伟达GPU，而随着未来需求的增加，这一数字还将继续增长。

有专业机构统计，若将ChatGPT整合到搜索服务中，每一次谷歌搜索都需要512820台A100 HGX服务器，这将需要超过410万个A100 GPU。一旦其他厂商加入到ChatGPT的竞争中，那势必造成全球GPU再次短缺。

但也有人表示，消费级GPU并不能胜任ChatGPT的模型训练，而英伟达早已与台积电签下协议保证了供货订单，因此消费者并不需要担忧GPU问题。

这样的讨论并不是个例，但大部分半导体业内人士还是对ChatGPT表示了接受的态度。

总的来说，作为当下最火爆的应用，ChatGPT确实为周期性调整的存储芯片，乃至整个半导体行业带来了活力。

但如果说真正带来行业的拐点，恐怕为时过早。

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