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年销售额占比: 约5%（估算，HBM2E占SK海力士HBM营收比例；来源：基于HBM产品组合及代际结构推算）
预计出货量: 约3000万颗堆栈（估算，HBM2E全球出货量；来源：行业分析/TrendForce）
单价: 约200美元/堆栈（估算，16GB堆栈均价；来源：基于2024年HBM2E价格1.29美元/Gb推算）
segment: HBM
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# 产品介绍

如果把HBM3e比作AI超算的"超跑引擎"，那么HBM2E就是上一代"高性能V8发动机"——它虽然在带宽和容量上不及最新的HBM3e，但在2020-2023年间是AI加速器的主流内存配置，至今仍在部分推理场景和受供应链限制的设备中发挥重要作用。

HBM2E（High Bandwidth Memory 2E）是JEDEC于2020年发布的HBM第三代标准（JESD235C/D），由SK海力士于2020年7月率先量产。它在HBM2的基础上将I/O速率从2.4Gbps提升至3.6Gbps，带宽从307GB/s提升至460GB/s，容量扩展至8GB（4层堆叠）和16GB（8层堆叠）。HBM2E采用TSV（硅通孔）3D堆叠技术，将多层DRAM芯片垂直封装，通过1024位宽接口与GPU/ASIC直连，是AI芯片突破"内存墙"的关键技术之一。

# 关键规格

| 指标 | 参数 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| 标准 | JESD235C/D（HBM2E） | JEDEC 2020年发布 |
| I/O速率 | 3.6 Gbps/pin | 较HBM2（2.4Gbps）提升50% |
| 单堆栈带宽 | 460 GB/s | 1024-bit接口 × 3.6Gbps |
| 容量（4层） | 8 GB | 4颗16Gb DRAM堆叠 |
| 容量（8层） | 16 GB | 8颗16Gb DRAM堆叠 |
| 堆叠技术 | TSV + MR-MUF（海力士）/ TC-NCF（三星） | 硅通孔垂直互联 |
| 制程节点 | 1Z nm（海力士） | 约10-12nm级DRAM工艺 |
| VDD电压 | 1.2V | 与HBM2相同 |
| 典型应用场景 | AI推理、数据中心GPU、TPU v5e | 训练场景已被HBM3/3E替代 |

> 数据来源：SK海力士官网、JEDEC标准、华泰证券研报。

# AI产业链角色

- **AI加速器内存的"上一代主流"**：在2020-2023年间，HBM2E是数据中心AI加速器（如英伟达A100早期版本、谷歌TPU v4/v5e、AMD MI100等）的标配显存。虽然HBM3/HBM3E已逐步取代HBM2E成为训练场景的主流，但在推理场景和对成本敏感的应用中，HBM2E仍具性价比优势。
- **供应链受限设备的"替代选择"**：由于美国对华芯片出口管制，部分中国AI芯片厂商无法获取HBM3E，HBM2E成为其可获得的最高代际HBM产品。华为CloudMatrix 384超节点 reportedly 采用HBM2E作为其910C芯片的显存配置，由SK海力士等厂商供应。
- **HBM技术迭代的"承上启下"**：HBM2E在HBM2和HBM3之间扮演了过渡角色。SK海力士在HBM2E上首次大规模应用MR-MUF（大规模回流模塑底部填充）封装工艺，该工艺后来成为HBM3/HBM3E的核心技术路线，为海力士在HBM3E时代的领先奠定了基础。
- **价格与性价比优势**：2024年HBM2E均价约1.29美元/Gb，显著低于HBM3E的1.71美元/Gb。对于不需要极致带宽的推理工作负载，HBM2E提供了更具成本效益的内存解决方案。

# 其他说明

- **单价口径**：约200美元/堆栈为**估算**，基于16GB HBM2E堆栈及2024年均价1.29美元/Gb推算。实际价格因堆叠层数（4层/8层）、订单规模和客户关系差异较大。8GB堆栈价格约100-150美元。
- **出货量**：2026年约3,000万颗堆栈为**估算**。随着HBM3/3E成为主流，HBM2E出货量逐年下降，但在推理市场和特定供应受限场景中仍有稳定需求。
- **年销售额占比**：约5%为**估算**。SK海力士HBM业务中，HBM3E占绝对主导（约70%），HBM3约占20%，HBM2E及更早代际合计约占10%。
- **竞争格局**：HBM2E市场由SK海力士、三星、美光三家垄断。SK海力士凭借MR-MUF工艺和先发优势，在HBM2E时代已建立技术口碑，为其后续HBM3/HBM3E的领先奠定基础。
- **下游演进**：谷歌TPU v5e（16GB HBM2E）、AWS Trainium 1（32GB HBM2E）等早期AI加速器采用HBM2E；新一代产品（TPU v5p、Trainium 2）已升级至HBM3/HBM3E。华为Ascend 910C reportedly 采用64GB HBM2E配置，是HBM2E在高端AI芯片中的残余需求之一。

# 产品细分清单

| 堆叠层数 | 容量 | 带宽 | 典型应用 | 单价（美元，估算） |
| --- | --- | --- | --- | ---: |
| **4层堆叠** | 8 GB | 460 GB/s | 入门级AI推理、边缘计算 | 100–150 |
| **8层堆叠** | 16 GB | 460 GB/s | 数据中心AI推理、中端GPU | 180–250 |

> 注：HBM2E以堆栈（Stack）为单位销售，每个堆栈通过中介层（Interposer）与GPU/ASIC封装在一起。单颗GPU可集成2-6个HBM2E堆栈。

### 上游产品

- [SUMCO-硅晶圆](SUMCO-硅晶圆.md)：SUMCO是全球第二大硅晶圆供应商，SK海力士HBM2E生产依赖300mm高品质硅晶圆，SUMCO及信越化学为主要供应来源（产业配套推断，缺HBM2E专项合同公告）。
- [东京电子-涂胶显影设备](东京电子-涂胶显影设备.md)：东京电子（TEL）在涂胶显影（Track）设备市场拥有约90%份额，SK海力士是TEL的主要客户之一（KED Global/Klover.ai分析报道）。TEL Korea已迁址支持SK海力士龙仁园区产能扩张，SK海力士采用TEL Track设备用于DRAM工艺（含HBM2E相关工序）。关系为产业配套推断有数据佐证，TEL确为SK海力士设备核心供应商。
- [信越化学-硅晶圆](信越化学-硅晶圆.md)：信越化学是SK海力士HBM及DRAM生产的硅晶圆供应商之一，半导体行业供应链报告（GlobalWafers等）证实SK集团下存储厂依赖信越化学300mm晶圆（产业配套推断，缺HBM2E专项公告）。
- [台积电-先进封装](台积电-先进封装.md)：HBM堆叠封装
- [应用材料-沉积与刻蚀设备](应用材料-沉积与刻蚀设备.md)：Applied Materials与SK海力士签署联合研发协议（2024年），专注HBM沉积与刻蚀工艺创新，应用材料是SK海力士HBM2E量产的沉积设备核心供应商（官方公告）。
- [欣兴电子-IC封装基板](欣兴电子-IC封装基板.md)：Intuition Labs分析报告明确指出『HBM stacks supplied by SK Hynix and the CoWoS-style packaging includes substrate from Unimicron/Ibiden』，欣兴电子（Unimicron）是HBM封装基板关键供应商之一，台湾产占服务器DRAM基板约48%。韩厂Simmtech/Daeduck亦供货SK海力士，欣兴整体具备供货基础，关系有依据。
- [泛林-刻蚀设备](泛林-刻蚀设备.md)：iNEWS及多家行业媒体报道，泛林（Lam Research）独家向SK海力士等HBM厂商供应TSV刻蚀设备（Syndion系列），用于HBM堆叠的高深宽比刻蚀，是SK海力士HBM2E生产的关键设备供应商。

### 下游产品

- [亚马逊-Trainium2](亚马逊-Trainium2.md)：据CFM闪存市场报道（2023-12），AWS新一代AI芯片Trainium2由三星和SK海力士共同供应HBM3，AWS实施供应链多元化策略同时采用两家HBM供应商；Trainium2每颗芯片集成4个24GB HBM堆栈（来源：chinaflashmarket.com，2023-12）。
- [沐曦-曦云C500](沐曦-曦云C500.md)：曦云C500规格确认采用64GB HBM2e内存；SK海力士是HBM2e主要供应商，C500是2022年产品，受制裁限制可能使用SK海力士或三星HBM2e，但公开资料中未有明确指出SK海力士为C500具体供应商（存疑：具体供应商关系待进一步证实）。
