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SK海力士公司研究报告：AI全栈存储的价值重估。

HBM 龙头地位持续巩固，DRAM 全栈完善，形成双引擎增长格局

HBM 的带宽、能效与封装难度远高于传统 DRAM，而 AI 芯片算力利用率高 度依赖 HBM 供给，使其成为 GPU/ASIC 系统扩建的核心瓶颈之一。得益于 TSV 良率、MR-MUF 键合技术与 1β/1γ节点的领先积累，海力士在 HBM3E/4 客户认证进度上保持行业领先，2025Q3 全球市占率约 60%。同时， 行业 HBM 扩产持续挤压 DDR5 产能，而 AI 服务器对 DDR5、MRDIMM 的 需求快速增长，使 DRAM 出现结构性偏紧，我们预计至少持续到 2026 年底。 我们也建议关注中国存储厂商扩产对整体产能的边际影响。海力士在 DDR5、 MRDIMM、LPDDR5X、GDDR7 全栈产品上具备完整布局，制程工艺在功耗 与性能端形成显著优势。因此，公司在 HBM 获得高成长的同时，也有望在 DRAM 价格上行周期显著受益，收入结构呈现双驱动，盈利弹性或优于行业。

HBF 或成下一代中间带宽层，海力士具备前瞻生态话语权

随着模型规模持续扩大，HBM 虽具高带宽，但成本与封装复杂度限制其向 更大容量延伸；NAND 虽具容量优势，却无法满足推理对中间态数据的带宽 需求，HBF（High Bandwidth Flash）正成为补足该缺口的新层级，可在 HBM 与 eSSD/NAND 之间提供更高的吞吐、并承载 KV Cache、embedding 与检索向量等大规模中间数据。海力士是最早推动 HBF 产业化的厂商，在 OCP、SC25 中展示了控制器架构、数据协议与软硬件协同路线，拥有生态 话语权。HBF 在通道并行度、接口带宽、数据组织与持久化路径上皆需重 新设计，技术壁垒高且具标准主导性质。我们认为 HBF 或将成为 AI 数据中 心新的关键层，而海力士是该领域最具先发优势的参与者之一。

我们与市场观点不同之处

市场当前普遍聚焦于 HBM 的量价走势与市占格局，但我们认为真正驱动行 业估值重构的核心因素是 AI 推理所具备的高并发量、长上下文、多模态、 外部知识检索持久化的趋势下的多层级存储体系：1）大模型推理的 KV Cache 随上下文长度线性增长，须放在 DDR5/LPDDR 或更大容量的 HBF 上；2）RAG 需要频繁访问海量的嵌入向量，导致数据吞吐量跳变，传统 DRAM-only 方案已无法平衡成本与容量；3）多模态推理带来输入数据量大 幅上升和中间 embedding 特征膨胀。英伟达下一代 Rubin 亦采用 HBM4、 SOCAMM2 与 GDDR7 的组合，进一步强化这一趋势。我们认为海力士不 仅是 HBM 龙头，更是先于行业推动 HBF、DDR 模组与高性能 eSSD 协同 演进的厂商，或可更早获得客户的系统级黏性。