SK海力士发布内置散热方案HBM内存技术

韩国半导体企业SK海力士发布突破性HBM内存技术，通过内置散热层显著提升AI数据中心的散热效率。

这项创新有望提升AI处理器的运行速度，或显著降低冷却系统的能耗成本。

传统散热方案通常在芯片封装外部实现，而HBM内存因采用垂直堆叠设计产生更多热量，成为制约性能的关键因素。SK海力士将在2029年推出的HBM5产品中应用这项iHBM技术，其独特之处在于将散热元件嵌入芯片间物理层（D2D PHY）。

该物理接口连接HBM与GPU，也是热量聚集的核心区域。通过集成散热元件（ICE）形成新的散热通道，据称能降低30%热阻。

过去十年间，随着数据中心处理器性能飞速发展，内存设计和散热能力已成为高性能计算系统的关键议题。iHBM采用定制硅材料制造，为系统构建者提供便利。30%的散热提升意味着HBM模块能在更高温度下保持性能稳定。

Epoch AI最新报告显示，HBM在AI芯片组件支出占比正从2024年Q1的52%攀升至2025年Q4的63%。这反映出AI计算对数据量的重视已超越处理速度，使内存成为数据中心设计的核心要素。同期逻辑芯片支出占比则从14.2%微降至12.9%。

由于制造商优先生产HBM，导致DDR5等其他内存类型供应紧张。SK集团董事长崔泰源指出，AI硬件需求已形成长期结构性缺口。Epoch AI预测HBM的市场占比将持续扩大。

除HBM外，英特尔与软银合作开发的Z-Angle Memory（ZAM）预计2030年面世，同样采用垂直堆叠技术。在AI数据中心面临性能压力的当下，这些技术进步都至关重要。

SK海力士封装开发高级副总裁Kangwook Lee强调："iHBM融合了我们领先的内存设计和先进封装技术，是热管理的最佳解决方案。"

Q&A

Q1：SK海力士的iHBM技术有什么特别之处？

A：iHBM将散热元件集成在内存封装内部的芯片间物理层中，这是连接HBM和GPU的热量集中区域。通过这种内置散热设计，可将热阻降低30%，让AI处理器运行更快或降低冷却成本。

Q2：为什么HBM内存对AI数据中心如此重要？

A：AI计算中数据量比处理速度更关键，HBM通过垂直堆叠提高内存密度和降低延迟。数据显示，HBM在AI芯片组件支出中的占比从2024年一季度的52%上升到2025年四季度的63%，已成为数据中心架构师首要关注的问题。

Q3：iHBM技术什么时候能投入使用？

A：SK海力士计划在下一代HBM5产品中采用iHBM技术，预计从2029年开始推出。此外，英特尔和软银也在开发类似的Z-Angle Memory技术，交付时间同样在2030年左右。

内存技术创新正重塑AI数据中心格局，散热性能提升与交付时效将成为行业竞争的关键因素。