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從去年開始記憶體類股就持續是台股市場的熱門標的，最大動能無非就是AI趨勢帶動高頻寬記憶體HBM需求，進而擠壓到DRAM產能，讓DDR4、DDR5現貨價短時間內翻倍上漲，究竟HBM跟DRAM到底是什麼? 這波記憶體趨勢又是如何興起，未來概況又是如何，一起來看看。
根據 TrendForce 分析，當前 AI 運算面臨最關鍵瓶頸為「記憶體牆」，這不僅是技術限制，更是驅動2026年記憶體超級循環的核心動力。觀察過去十年的趨勢，運算晶片（如GPU）的運算效能以每兩年翻倍的速度成長，但記憶體頻寬的增長率僅有約 30-40%，這道「增長差」形成的牆，迫使系統必須採用 HBM 解決方案，意即透過先進封裝技術，將多層記憶體晶片堆疊成GPU整合封裝，這種方式不僅解決效能問題，也成為AI運算的重要解方。
目前，NVIDIA、AMD 與 Google AI 晶片持續往最新 HBM 世代推進，個別晶片搭載的 HBM 顆數、記憶體容量也明顯提升，現階段NVIDIA的Vera Rubin 將採用更強大的HBM4記憶體，總頻寬將來到 2TB/s，介面寬度翻倍至 2048-bit，且維持 8.0 Gbps 以上數據傳輸速率。
而根據研調機構TrendForce的調查，因2025年HBM需求量年增達130%以上，預計2026年HBM消耗量將持續增加，年成長仍有70%以上。而由於製造一顆 HBM 消耗的晶圓面積是傳統 DDR5 的 3 倍以上，在記憶體三大原廠（三星、海力士、美光）為滿足 HBM 訂單，將生產資源全力轉向HBM5 之下，傳統 DDR4、DDR5 供應出現「結構性萎縮」，報價因此進入上漲軌道。
不管是高階的 HBM 還是一般的DRAM，底層技術皆基於 1T1C (一個電晶體與一個電容器) 的運作原理。電容器 (Capacitor) 就像儲存水池，用來存放電荷，有電為「1」，沒電為「0」。電晶體 (Transistor) 則是控制閘門，負責控制電流進出。動態刷新 (Refresh)因電荷會隨時間流失，為了維持數據，DRAM 必須在極短時間內不斷「重新充電」。傳統 DRAM 是橫向排列；而 HBM 則是透過 TSV (矽穿孔) 技術將多層 DRAM 垂直堆疊。這就像從「平面車庫」進化到「立體停車場」，大幅縮短資料傳輸路徑，澈底改變空間運用邏輯，這3種記憶體也適合使用在不同場景，並可簡單區分如下表：
表：HBM vs. DDR4 vs. DDR5 關鍵分野：
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特性 |
HBM |
DDR5 |
DDR4 |
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設計架構 |
透過 TSV 連接垂直堆疊多片 DRAM 與 GPU/加速器共同整合封裝（CoWoS / 2.5D/3D 封裝） |
平面單片 DRAM，可透過標準插槽模組 (DIMM) 擴充；內建 PMIC 與雙子通道 |
平面單片 DRAM，可透過標準插槽模組 (DIMM) 擴充 |
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匯流排 |
極寬（每個堆疊 1024-bit，HBM4達2048-bit） |
較窄（每個 DIMM 拆分為兩個獨立 32-bit 子通道，總 64-bit） |
較窄（64-bit 單通道，含 ECC 為 72-bit） |
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頻寬 |
極高（TB/s級別） |
較高（GB/s 級別） |
中等（GB/s 級別） |
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記憶體 |
較低（與 GPU/加速器整合封裝，容量固定） 單堆疊 24–48 GB（HBM3E），HBM4 可達 64–288 GB |
更高（單條最高 256 GB+，伺服器系統易達數 TB） |
高（可透過多條 DIMM 擴充） 單條最高 128 GB+，伺服器系統易達 TB 級 |
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成本 |
非常高（先進封裝、TSV、低良率、供不應求） |
中等（比DDR4 高，但遠低於 HBM） |
相對低（成熟製程、大量產能） |
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功耗 |
較低（每 bit 功耗優異，適合高頻寬密集運算） 多堆疊總功耗高（GPU 系統中佔大比例） |
比DDR4 高，但遠低於 HBM |
中等（電壓 1.2V） |
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主要 |
AI 模型訓練/推理 Decode 階段、高效能運算 (HPC)、AI 加速器 |
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舊世代 PC、伺服器、工業電腦 |
資料來源：TrendForce、玉山證券投顧整理(2026/1/26)
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