2024年5月26日，AI算力龙头英伟达公布2024财年第一季度财报，营收同比增长262%至221亿美元，净利润同比暴涨1259%至119亿美元，双双超出市场预期。然而，财报的亮眼表现并未带动股价上扬——英伟达股价在财报发布后连续两个交易日下跌，累计跌幅约5%；与之形成反差的是，其核心供应链环节企业股价却逆势走高，A股中HBM内存、PCB板相关公司股价普遍涨了3%到8%。这一反差现象的背后，正藏着AI硬件行业正在发生的深刻变革。
多家投资机构最新报告指出，受供应链成本持续攀升影响，英伟达即将推出的新一代AI芯片价格可能较上一代几乎翻倍。以当前H100芯片约4万美元的售价估算，新一代产品价格或突破8万美元。尽管英伟达尚未对此回应，但业内分析师大多认为，这一价格预期正标志着AI硬件行业价值重构的关键转折点。
供应链成本走高的核心原因，在于内存与互联环节遇到的物理瓶颈。根据市场研究机构TrendForce的数据，2024年HBM3E内存平均价格约每GB 20美元，较HBM3的12美元上涨67%左右；而新一代AI芯片对HBM内存的需求从H100的80GB提升到192GB，单颗芯片的内存成本增加近3倍。此外，互联技术方面，为满足多芯片协同计算需求，新一代芯片采用的NVLink 4.0互联带宽提升至900GB/s，较上一代的600GB/s增加50%，对应的硬件成本也明显上升。这些核心组件的成本占比，已从H100时代的60%提升到新一代产品的75%以上。
AI模型参数规模的快速增长是驱动内存需求的核心推手。以GPT-4为例，其参数规模约1.76万亿，而下一代模型预计将突破10万亿，这就需要芯片拥有更高的内存带宽和容量，来支撑数据的快速处理。HBM3E内存通过堆叠技术实现高带宽，但制造工艺复杂、良率较低，导致成本居高不下。另外，多芯片协同计算已成为AI算力提升的主流方向，NVLink互联技术能实现芯片间高速数据传输，但每增加一条NVLink通道，硬件成本就会相应增加，这也是新一代产品成本上升的重要原因。
内存与互联环节的瓶颈，让产业链上下游的博弈进入新阶段。上游内存厂商如三星、SK海力士凭借HBM3E的产能优势，议价能力显著增强；下游云服务提供商和AI企业则面临更大成本压力，部分企业已开始调整采购策略，转向混合部署或寻找替代方案。比如亚马逊AWS就宣布，将扩大AMD MI300系列芯片的采购比例，以平衡成本与算力需求。
这次价格预期的上调，意味着AI硬件行业正从“高速扩张”转向“价值优化”。过去两年，AI算力需求爆发式增长，市场焦点集中在算力供给的扩张；而现在，核心组件的供给约束和成本上升，迫使行业重新评估硬件的价值分配。对英伟达来说，价格上调不仅是应对成本压力的手段，更是巩固技术领先地位的策略——通过高价格筛选优质客户，同时为持续研发投入提供资金支持。
行业近期动态显示，内存厂商三星电子计划2024年下半年将HBM3E产能提升30%，以缓解市场供应紧张；台积电也宣布扩大3nm工艺产能，满足新一代AI芯片的制造需求。此外，欧盟近期发布的《芯片法案》细则明确将HBM内存纳入重点支持领域，预计会进一步推动全球内存产业的技术升级。
竞争对手这边，AMD的MI300X芯片已开始向客户交付，它采用192GB HBM3E内存，性能与英伟达H100相当，但价格低约20%，已拿到谷歌、Meta等企业的订单；英特尔的Gaudi3芯片也计划2024年第三季度推出，主打性价比优势，瞄准中低端AI算力市场。这些竞争对手的动作，将进一步加剧AI芯片市场的竞争，推动行业走向多元化。
快报