高頻寬存儲器HBM（High Bandwidth Memory）作為當前熱門的內存技術，具有高帶寬、大容量、低延遲的DDR DRAM組合陣列，相比于傳統內存，可提供極高的數據吞吐量，在AI服務器領域大殺四方。現今，存儲巨頭與手機廠商又一拍即合，意欲將HBM這件“算力利器”發揮得淋漓盡致，使其從數據中心轉入移動設備市場，奪取下一階段的商業化勝利。

此前，業界長期流傳著蘋果公司將在20周年紀念版iPhone上使用HBM內存的消息，而最近國內手機廠商似乎也開始面向HBM展開競逐，隱有趕超蘋果之勢。在手機需求疲軟的當下，這場“內存戰爭”既充滿了變數，又帶給消費者諸多期待。

頭部廠商“嘗鮮”，移動HBM落地節點

2007年，蘋果公司在舊金山發布初代iPhone，該產品的問世被視作手機的再次“發明”，打破傳統功能機的固有格局。隨著20周年的臨近，蘋果似乎有意愿復刻輝煌。有媒體報道，蘋果計劃在2027年推出具有紀念意義的iPhone產品，不僅在外形設計上追求突破，更計劃導入HBM技術。倘若消息屬實，繼而結合蘋果AI架構，將有望實現大型語言模型（LLM）于裝置本體運行，在兼顧低耗電與低延遲的同時，將iPhone推入全新性能層級。

據悉，蘋果已委由三星電子與SK海力士分別研發移動HBM，并預計于2026年啟動量產，以趕上“iPhone 20周年”。兩大存儲巨頭或采用不同先進封裝工藝，各自為蘋果公司量身打造高密度、低耗電解決方案。目前業界所討論的移動HBM，即為針對手機等移動設備單獨設計的“類HBM”，其目標是在保留高資料傳輸率的同時，降低功耗與存儲器芯片面積。

計劃將HBM搬上手機的并不只有蘋果。社交平臺博主“數碼閑聊站”7月1日曾發布一條訊息，稱“除了折疊比例搶先蘋果，AI功能和定制化內存方案也會領先蘋果，某廠會先于蘋果落地HBM DRAM”。按照時間表（2027年之前），有能力且產品價格支撐得起HBM的大廠，大概不會很多，有幾家廠商的溢價能力能夠支撐呢？

在一些行業人士的分析中，“遙遙領先”大廠或搶先成為推出搭載移動HBM的手機的廠商，原因是其具備幾方面的必要能力：其自研的SoC芯片可定制HBM所需的內存控制器、自研的操作系統支持HBM所需的字節級內存調度，其散熱專利可解決HBM功耗高問題，這“三位一體”的技術閉環有助于其在技術創新領域實現搶跑。而戰略層面，該廠商也有足夠的意愿通過端側AI體驗來進一步突破高端手機市場。

“2026年末至2027年初可能成為移動HBM落地手機端的臨界點，三星電子、SK海力士就計劃于2026年實現移動HBM的商業化，以支持AI應用，” 得一微電子同時觀察到另一種高帶寬內存方案，該公司首席市場官羅挺表示，3D DRAM技術正取得顯著進展，有望成為當前替代HBM進入手機的更優方案。

據悉，業界已有AI芯片公司創造性地設計了獨立NPU，集成高帶寬3D DRAM，更有靈活性和可行性，或最早在2025年至2026年完成樣機驗證，有望比HBM更快在手機端側應用。得一微電子也同步為AI手機提供高帶寬UFS存力芯片，順應移動HBM手機需求，以便擴展更大的模型。

“既生瑜何生亮”，LPDDR敗北

為什么在當下移動HBM開始爆火，是傳統內存方案技窮了嗎？業內某ODM大廠技術人員章成（化名）介紹，目前中端手機內存主流方案是LPDDR4，旗艦手機為LPDDR5甚至LPDDR5X。集微網向其了解“目前主流內存方案能夠滿足AI手機需求嗎”？其表示，近年來，手機硬件經過持續的迭代升級，性能實質上已接近頂峰。

但凡事怕比較，當LPDDR遭遇移動HBM，一切都不夠看了。目前，HBM3E使用支持1024位的數據總線寬度，而LPDDR5X則是64位總線，這使得LPDDR5X的帶寬為8533Mbps（1066.6MB/s），而HBM3E傳輸速率卻達到了驚人的9.6GB/s，可提供1.2TB/s帶寬，相當于前者的1180倍。

HBM“碾壓式”的帶寬（達TB級），超低的數據延遲，可徹底解決AI訓練等數據瓶頸，其3D堆疊技術還可縮小占地面積50%以上，非常適合高集成度芯片。這些性能優勢大到足以蠱惑有志于AI手機的廠商下決心用上移動HBM。因此，似乎不能簡單地將手機廠商青睞HBM歸因為產品硬件升級的結果，倒更像是頭部廠商的技術前探。

假設移動HBM在手機端實現應用，最重要的革新之一便是可支持端側大模型的落地與應用，其超高帶寬可承載百億級參數大模型在手機端運行，徹底擺脫云端依賴。用戶可在離線狀態下實現AI繪圖、實時文案生成、多語言翻譯等復雜任務，徹底顛覆手機端AI功能體驗。

“端側大模型在手機端的落地可保證敏感數據的本地化閉環，規避數據泄漏風險；同時，透過手機端HBM的本地預處理減少云端計算量，可有效降低服務器負載與通信成本；最后，HBM能將手機應用啟動、多任務切換延遲可降低至毫秒級，手機AI助手的Token生成速度更是可以提升5-10倍以上。”羅挺說。

力推移動HBM，存儲巨頭爭分奪秒

HBM的制造遠比傳統DRAM芯片更為復雜。其一般采用先進的3D堆疊技術，通過硅通孔（TSV）將多個DRAM芯片垂直連接。這種獨特的設計，能夠充分滿足AI運算對海量數據的快速處理需求，有效減少數據傳輸的延遲，大大提高了訓練效率。

與HBM一樣，移動HBM具有相同的堆疊概念，但后者采用階梯狀堆疊LPDDR DRAM的方式，再用垂直電線將其連接到基板；此外，移動HBM作為定制產品，在批量生產之前需針對客戶產品作優化設計，以滿足特定需求，這種趨勢有望為整個行業帶來更為靈活高效的解決方案。

“倘將AI芯片上的HBM直接移植到手機這樣的小尺寸終端上，首先將面臨尺寸大、散熱難和成本高等問題，顯然不是個好辦法，”有業內人士指出，目前討論在手機上搭載移動HBM，屬于“類HBM”技術，譬如LLW DRAM/LPW DRAM方案。

集微網了解，LLW （Low Latency Wide I/O）DRAM與LPW（Low Power Wide I/O）DRAM實際上是同一種技術的不同叫法。首先被業界熟悉的是LLW DRAM——2024年7月有消息爆出，蘋果Vision Pro頭顯所采用的R1芯片搭載的是由SK海力士供應的LLW DRAM，該內存不僅提供256GB/s帶寬，還以1GB的容量和相較于傳統內存8倍的I/O引腳數，展現其在數據傳輸速度上的巨大優勢。圍繞LLW DRAM，三星電子亦積極備戰，于2023年11月發布公告，稱針對設備端本地運行AI的需求，特別研發LLW DRAM，其性能優于現有的LPDDR解決方案。

據悉，三星電子、SK海力士均計劃在2026年前后推出采用新型“類HBM式”堆疊結構的移動內存，以應對日益增長的智能設備端側AI處理需求，前者以“VCS（Vertical Cu post Stack）”為名開發該技術，后者則以“VFO（Vertical wire Fan-Out）”為名開發該技術，采用不同的封裝技術。

三星電子采用VCS技術，將從晶圓上切割下來的DRAM芯片以臺階形狀堆疊，用環氧材料使其硬化，然后在其上鉆孔并用銅填充。今年2月，三星電子DS部門首席技術官 Song Jai-hyuk 在IEEE ISSCC 2025會議上表示，首款針對設備端AI應用優化的LPW DRAM內存產品將于2028年發布。三星電子宣稱，LPW DRAM帶寬可達200GB/s以上，較現有LPDDR5X提升166%；功耗降至1.9 pJ / bit，比LPDDR5X低54%。

SK海力士開發的VFO的技術則選擇銅線而非銅柱。DRAM以階梯式方式堆疊，并通過垂直柱狀線/重新分布層連接到基板。其使用銅線連接堆疊的DRAM，然后將環氧樹脂注入空白處以使其硬化，實現移動DRAM芯片的堆疊。數據顯示，SK海力士2023年的VFO技術驗證樣品在導線長度上僅有傳統布線產品的不到1/4，能效提升4.9%。雖然該方案帶來了額外1.4%的散熱量，但封裝厚度減少了27%。

挑戰堆高成本，昂貴的AI手機

過去一年里，絕大部分手機廠商都適時推出AI手機，被業界廣泛視為“AI手機元年”。但據集微網觀察，當前生成式AI大模型仍以云端、端云協同部署為主流方案。想要實現“每臺手機都是AI終端”的目標，除了大模型在輕量化、高性能上的持續優化，移動HBM的上機勢在必行，這足以讓手機獲得更強、更安全的端側大模型能力。

但移動HBM在手機端的應用，尚面臨諸多挑戰：

首要問題就是制造工藝的良率。當前，HBM依賴的TSV技術制造工序相當復雜，良率僅40%～60%，這也導致其復雜的研發制造技術高度集中在極個別存儲大廠手中；HBM還需進行KGD（已知良品芯片）和KGSD（已知良品堆疊）雙重測試，且堆疊后芯片的物理訪問受限，需開發非接觸式測試技術，這使得測試與封裝成本上升，進一步堆高移動HBM總體成本——有博主表示，LLW DRAM相較LPDDR，成本要高出3~4倍。

此外，移動HBM在手機應用端也存在挑戰，其在硬件層面需重構內存子系統，比如HBM的1024位寬總線需要SoC中的內存控制器重新設計，在系統層，現有頁式內存管理（4KB粒度）需支持 HBM的字節級訪問等；同時，手機不同于PC機和服務器，其散熱條件有限，高功耗會極大影響手機整體續航。當前HBM功耗遠超手機被動散熱極限，這也是HBM在手機端應用前必須解決的問題。

市調機構Canalys最新研究顯示，2025年第二季度，全球智能手機市場同比下滑1%，這是該行業連續6個季度以來的首次下跌。面對疲軟的市場，業界還是期待移動HBM的參與能夠提振消費電子市場，通過AI手機的硬件革新引爆消費者購機欲望。

手機搭載移動HBM可視為AI技術驅動與手機產業升級雙重作用的結果，其落地標志著AI手機從概念驗證邁向實質進化的關鍵轉折點。羅挺說：“一方面AI端側技術的剛性需求驅動HBM落地手機端，實現端側大模型、零延遲交互、數據隱私閉環三位一體；另一方面，手機AI能力將成為高端機型‘分水嶺’，頭部廠商寄望于HBM構建技術代差。”

但構建技術代差是有代價的，移動HBM的使用必將推升整體制造成本，使得手機廠商在積極引入移動HBM時面臨一個靈魂拷問：擔下更多成本or旗艦機增配漲價？屆時，市場將用消費者的投票給予回答。