素有 “HBM 之父” 的业内专家曾点明行业底层真相：

AI 系统运行时，70%-80% 的时间都消耗在内存数据读写，GPU 实际有效计算仅占 10%-30%。

内存墙，才是制约大模型训练、推理性能的核心瓶颈。

美光全新产能要等到 2028 年才能落地，2026-2027 全球 HBM 供不应求的现状不会改变。叠加海外对华高端存储出口限制，国内云厂商、AI 企业采购 HBM 不仅配额有限，还要承担更高溢价，算力中心建设成本持续走高，大模型研发投入压力加大。

2.美日构建独立 AI 存储供应链，地缘壁垒加剧

日本掌握光刻胶、电子化学品、精密半导体设备等核心上游材料，美光落地广岛，等于搭建脱离国内市场的完整 HBM 产业链。

3.海外巨头成本优势拉开差距

广岛工厂有巨额政府补贴加持，制造成本大幅低于国内自建存储产线；同时海外厂商拥有多年堆叠、TSV 硅通孔工艺积累，在性能、良率上形成长期领先优势，给国产 HBM 商业化带来竞争压力。

二、国内产业链迎来两大发展红利

1. 倒逼国产 HBM 加速突围，政策、市场双向倾斜

长鑫存储HBM 进入密集测试阶段，国内各大算力平台、AI 芯片厂商主动开放落地场景。

2. 上游配套产业供应商

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