三星在晶圆代工领域的主要竞争对手，如今正在生产三星自家旗舰AI内存产品中最复杂的组件——这标志着三星内存部门数十年来所依赖的垂直整合模式出现了惊人崩塌。《首尔经济新闻》周日报道称，三星电子已同意从台积电的3nm工艺采购英伟达专有NVHBM内存架构的基底芯片（base dies）。在经过内部审查后，三星得出结论，其SF2工艺无法在规模和可靠性上达到英伟达的要求，因此将合同交给了这家中国台湾地区的晶圆代工厂。

这一决定证实了半导体研究人员数月来一直追踪的情况：三星SF2全环绕栅极（GAA）工艺的良率（估计为50%至60%）与台积电N3 FinFET节点的良率（根据英伟达向供应商提供的简报，超过90%）之间存在约40个百分点的差距。这一差距导致三星晶圆代工在高端AI内存市场失去了竞争力。

报道还证实，三星并非唯一存在这种依赖的企业。三大高带宽内存（HBM）供应商——三星、SK海力士和美光科技——都将从台积电采购NVHBM基底芯片，这使得这家中国台湾地区的晶圆代工厂成为英伟达路线图上所有高端AI内存项目的唯一逻辑制造合作伙伴。

NVHBM架构带来的变化：为何基底芯片现在变成了逻辑芯片

要理解为何三星的晶圆代工能力突然成为AI内存决策的核心，需要了解英伟达在2026年8月26日宣布NVHBM时所做的改变。

在以往每一代高带宽内存中，内存控制器——即控制数据在堆栈中进出的逻辑模块——都位于GPU或加速器计算芯片本身。这意味着GPU上昂贵且耗电的硅片有一部分专门用于内存管理，而非原始计算。英伟达的NVHBM架构将内存控制器直接移到了HBM基底芯片中：这是DRAM堆栈底部的芯片，此前仅作为无源路由和缓冲层。

英伟达表示，这种架构带来了巨大的收益：与JEDEC HBM4E规范相比，每个堆栈的内存带宽最高提升30%，功耗降低15%，并在XPU计算芯片上释放出多达25%的芯片面积。将物理层接口移至3D堆栈中，还使加速器芯片上的PHY和支持区域相比HBM4E标准减少了高达67%。

关键的制造影响在于：容纳完整内存控制器的基底芯片不再是一个简单的路由芯片。它是复杂的逻辑电路——复杂到需要采用与制造尖端GPU相同的晶圆代工节点。这就是英伟达为基底芯片指定3nm工艺的原因。这也是为什么三星SF2的良率突然比其DRAM产能更重要。

为何晶圆代工良率迫使做出了涉及1000亿美元市场的决策

半导体良率是指晶圆上通过功能测试的芯片百分比。对于任何大批量半导体项目而言，它是单位成本、交付可预测性和供应可靠性的主要杠杆。

TechInsights估计，三星SF2工艺的良率在50%至60%之间。据《首尔经济新闻》报道并经行业对三大HBM供应商采购决策的追踪确认，根据英伟达向供应商提供的简报，台积电的N3工艺良率已超过90%。

这一差距具有具体的算术后果。在90%的良率下，前沿晶圆生产的可用芯片数量大约是55%良率下同款晶圆的1.6至1.8倍，而晶圆成本并无差异。对于一个需要在英伟达Feynman GPU平台及其下游系统中部署数千万个NVHBM堆栈的项目来说，单位成本差异和供应可靠性差异叠加在一起，使得三星晶圆代工仅凭经济性无法赢得这一采购决策。

三星SF2的良率差距部分源于结构性原因。三星在其3nm节点引入了全环绕栅极（GAA）晶体管架构，并将其延续到SF2中——这比台积电早了一代，台积电直到其N2（2nm）节点才开始采用GAA。由于制造公差更严格，GAA工艺的成熟度通常滞后于FinFET工艺。跟踪这两个节点的半导体行业分析师表示，台积电N3是一种成熟的FinFET工艺，已投入大规模生产更长时间，积累了缺陷密度方面的学习经验，而三星SF2的GAA工艺尚未复制这一成果。

根据Counterpoint Research的市场数据，全球HBM市场预计到2028年将达到约1000亿美元。基底芯片已成为决定哪家晶圆代工厂能赢得该市场高端 tier 的关键组件。

三星的垂直整合优势：叙事如何崩塌

三星的全厂内制造模式本应是其在这场NVHBM竞赛中与SK海力士和美光拉开距离的优势。

其逻辑很简单：三星是唯一一家同时拥有内存部门（设计和生产DRAM堆栈）和晶圆代工业务（三星晶圆代工，拥有先进逻辑工艺）的主要HBM供应商。SK海力士和美光必须跨公司协调，才能将定制基底芯片逻辑与其DRAM堆栈集成，而三星可以在一个项目团队、一个良率学习循环和一个封装基础设施下完成所有工作。

这一叙事的前提是三星晶圆代工在工艺上具有竞争力。但事实并非如此——至少在英伟达要求的良率水平上并非如此。三星内存部门并未接受对其自身晶圆代工当前成熟度的依赖，而是得出结论认为，台积电的工艺优势太大，不能让出。三星的计算是，通过将基底芯片外包给竞争对手来保住NVHBM的设计中标，要好过因坚持使用尚不符合规格的厂内工艺而彻底失去订单，尽管三星在交易前的定位曾强调厂内优势。

报道指出，三星将保留三星晶圆代工作为后备选项。如果台积电的产能不足以满足需求——鉴于三大HBM供应商同时请求3nm基底芯片产能，这是一种真实的可能性——三星计划评估SF2是否可以作为次要供应来源。这种双轨结构让三星拥有选择权，而没有完全在晶圆代工问题上让步。

台积电在所有三大HBM供应商内部获得了结构性地位

三星的决定闭合了一个在AI内存行业形成近一年的闭环。

截至2026年年中，SK海力士以约50%的市场份额成为当前的HBM市场领导者，该公司已与台积电建立了深厚的基底芯片制造代工关系。该公司使用台积电的12nm工艺生产主流服务器级HBM4基底芯片，并正升级至3nm工艺，以针对英伟达旗舰GPU项目和谷歌TPU的高端设计。SK集团董事长崔泰源在2026年6月与中国台湾地区台积电董事长魏哲家和英伟达CEO黄仁勋在台湾举行的会议期间，亲自重申了这一战略。

美光已确认，其NVHBM产品和符合JEDEC标准的HBM4E都将使用外部晶圆代工厂生产的基底芯片。台积电被指定为美光HBM4E基底逻辑芯片的制造商，目标是在2027年上半年投产。

结果形成了一种在两年前看来似乎不可思议的市场结构：台积电——一家不生产任何DRAM的公司——现在是所有主要供应商每款高端AI内存产品基底芯片层的唯一逻辑晶圆代工厂。台积电的工艺成熟度使其结构性地嵌入了一个它并不从内存侧主导的供应链中，从而同时在三星、SK海力士和美光的产品线中获得了影响力。

NVHBM在英伟达平台架构中的作用

英伟达于2026年8月26日发布NVHBM，作为其NVLink Fusion框架的扩展——该平台允许超大规模数据中心运营商将其定制加速器与英伟达的网络和系统级架构集成。NVHBM定义了基底芯片内的控制器和接口规范，然后向任何合格的内存制造商采购。

亚马逊的Annapurna Labs是首个指名合作伙伴。亚马逊计划通过其Trainium4定制加速器支持NVLink Fusion，使亚马逊芯片和英伟达GPU能够在共享的机架级架构中运行，同时使用NVHBM作为其内存子系统。Trainium4的合作确认了亚马逊Annapurna Labs成为NVLink Fusion下的首个NVHBM合作伙伴。

NVHBM的多供应商结构——即英伟达定义基底芯片内的控制器和接口规范，然后向任何合格的内存制造商采购——旨在为超大规模基础设施买家提供供应多样性。对于大规模运行AI集群的客户来说，单一供应商内存的集中风险一直是长期的采购漏洞。NVHBM的架构直接解决了这一问题，这也是为什么英伟达的良率要求不容妥协的原因：只有当每个合格的供应商都能实际批量交付时，该项目的供应冗余价值才能成立。

英伟达的Feynman GPU平台预计将于2028年推出，计划成为首款全面采用NVHBM的GPU部署方案。Feynman将与Rosa CPU、NVLink-8互连、BlueField-5 DPU和Spectrum-7网络配对，构成英伟达完全集成的AI计算架构。

三星的HBM复苏是否仍在正轨？

台积电外包决策的到来，正值三星内存部门的关键时刻。

三星曾是HBM领域的原始主导力量，但随着SK海力士在英伟达Blackwell和Hopper GPU代的HBM3E认证上执行得更为干净利落，三星失去了大量市场份额。根据Counterpoint Research的市场追踪数据，到2025年第二季度，SK海力士占据了约64%的HBM市场，美光增长至约21%，而三星降至约15%。此后三星部分恢复：到2026年第二季度，随着HBM4产量的提升，其份额上升至约33%，SK海力士为50%，美光为18%。

三星于2026年2月开始量产HBM4，初始速度为11.7 Gbps，并目标在2026年下半年批量发货HBM4E样品。该公司已向其定制HBM开发团队增加了250名工程师，专门针对谷歌、Meta和英伟达的项目，并正处于其HBM4E基底芯片的后端设计阶段。

定制HBM——特别是NVHBM——仍然是三星重新夺回高价值AI计算业务的最直接途径。接受对台积电的晶圆代工依赖，使三星能够参与NVHBM项目的竞争，而不是将其完全让给SK海力士和美光。更关键的问题是，三星晶圆代工能否及时缩小良率差距，成为主要的SF2供应商，而不仅仅是后备。

三星的2nm SF2工艺仍在成熟过程中。这种成熟是否会在英伟达Feynman平台锁定基底芯片承诺（可能在2027年）之前到来，将决定三星晶圆代工最终是否能重新夺回刚刚输给台积电的基底芯片订单，还是说台积电在三星自家产品中的结构性地位将固化为长期依赖。

常见问题解答

HBM内存中的基底芯片是什么，为何其晶圆代工节点如此重要？

基底芯片是高带宽内存堆栈底部的芯片。在早期的HBM代际中，它处理上方DRAM堆栈与下方GPU之间的简单路由和物理层接口——这是一个相对简单的逻辑任务，可以在较旧的工艺节点上运行。英伟达的NVHBM架构改变了这一点，将完整的内存控制器置于基底芯片内。容纳先进内存控制器的芯片不再是简单的路由逻辑；它是复杂的计算电路，需要采用与制造GPU相同的尖端晶圆代工节点。这就是为什么需要台积电的3nm工艺——而不是DRAM时代的制造节点——以及为什么该工艺节点的晶圆代工良率成为三星采购决策的决定性因素。

为什么三星使用台积电而不是自家的三星晶圆代工来生产NVHBM基底芯片？

三星晶圆代工的SF2全环绕栅极工艺估计良率在50%至60%之间。台积电的N3 FinFET工艺良率已超过90%。在英伟达的规模下，40个百分点的良率差距意味着台积电在相似成本下每片晶圆生产的可用芯片多出约60%至80%——并在供应可靠性和交付时间表方面具有相应优势。三星内存部门得出结论，坚持使用SF2可能会导致将NVHBM设计中标输给SK海力士和美光，这两家公司已经使用台积电进行基底芯片制造。外包给晶圆代工竞争对手是一种经过计算的权衡：它使三星能够留在英伟达的高端AI内存项目中，同时三星晶圆代工继续完善其工艺。

这是否意味着台积电现在控制了AI内存供应链？

台积电不生产DRAM——HBM堆栈中存储数据的实际内存单元仍由三星、SK海力士和美光在各自的DRAM晶圆厂生产。台积电现在控制的是基底芯片层：来自所有三家供应商的每款高端NVHBM堆栈底部的逻辑芯片。这是一个具有结构性意义的地位。台积电的工艺成熟度使其成为它并不从内存侧主导的供应链中不可或缺的一部分，从而在每个HBM供应商的旗舰AI内存产品中获得了影响力。这一地位的持久性取决于三星SF2能否在英伟达Feynman平台于2027年锁定基底芯片承诺之前缩小良率差距。

英伟达的NVHBM芯片何时真正出现在生产型AI硬件中？

英伟达的Feynman GPU平台预计将于2028年推出，作为NVHBM的首次全面部署。Feynman计划与Rosa CPU、NVLink-8互连、BlueField-5 DPU和Spectrum-7网络集成在英伟达的集成AI计算堆栈中。在Feynman之前，NVHBM将出现在NVLink Fusion环境中——亚马逊的Annapurna Labs是首个指名合作伙伴，计划通过其Trainium4定制加速器在混合英伟达-亚马逊机架级配置中支持NVHBM。美光由台积电制造的HBM4E基底芯片目标在2027年上半年投产，这表明NVHBM供应链将在Feynman 2028年目标之前进入批量爬坡阶段。