除算力 GPU 外，AI 浪潮引爆两大核心配套芯片风口：HBM 内存、DrMOS 电源迎来黄金增长期
5 月 29 日英伟达发布 DGX GH200 AI 超算，将生成式 AI 硬件热度推向顶峰。ChatGPT、各类大模型爆发催生海量训练算力需求，英伟达 A800/H100 GPU 一机难求，头部型号交货周期拉长至 3 个月、单价突破 10 万元，不少云厂商内部限制算力分配，优先保障高价值业务。
市场普遍达成共识：AI 不只是单一 GPU 赛道红利，整条半导体产业链迎来结构性升级机遇。除去核心算力芯片，HBM 高带宽内存、DrMOS 集成电源器件两大配套芯片，分别破解 AI 服务器 “内存墙”“高功耗” 两大核心痛点，成为本轮 AI 行情下出圈的两大 “网红芯片”。
一、GPU 仍是 AI 核心底座，但行业竞争全面白热化
GPU 天生适配大模型海量并行计算任务，底层架构与 CPU 形成鲜明区分：CPU 拥有少量高性能运算单元、超大缓存，擅长复杂逻辑调度；GPU 搭载海量小型运算单元，更适配统一、重复的大规模并行算力运算，完美匹配大模型海量参数训练需求。
英伟达凭借先发优势牢牢占据行业龙头地位，2016 年便向 OpenAI 交付搭载 8 颗 P100 芯片的 DGX-1 超算，如今 A100、A800、H100 订单积压超 10 万台，微软、谷歌等大厂一次性下单五位数规模，中小客户订单排至年底。需求爆发直接重塑晶圆与先进封装产能分配，英伟达原本四季度集中占用台积电 CoWoS 封装产能，调整为二三四季度均衡分摊，每月新增千片级晶圆供给。
但行业竞争早已不再一家独大。英伟达 CEO 黄仁勋直言 AI 芯片赛道竞争激烈，海外科技巨头同步自研算力芯片：微软自研 “雅典娜” AI 芯片、谷歌持续迭代 TPU；国内寒武纪、景嘉微、海光、兆芯等厂商加速布局通用 AI 算力芯片，推进产业链自主可控。
无论 GPU、TPU 还是 ASIC 专用算力芯片，都面临两大共同硬件瓶颈：海量数据吞吐带来的内存墙、超高算力衍生的高能耗供电难题，对应催生 HBM 内存、DrMOS 功率器件两大增量赛道。
二、HBM 高带宽内存：突破 AI 算力 “内存墙” 刚需，存储板块唯一逆势涨价赛道
大模型训练、推理过程需要持续吞吐海量参数数据，传统 GDDR 内存带宽狭窄，处理器频繁等待数据读写，形成制约算力释放的 “内存墙” 瓶颈，HBM 高带宽内存成为最优解决方案。
1. HBM 核心技术优势
- 近存封装，超低延迟：HBM 与 GPU/AI 处理器堆叠封装，芯片互联距离大幅缩短，数据读写响应速度远超板载 GDDR；
- 3D 立体堆叠，带宽指数级提升：多层 DRAM 垂直堆叠，4 层堆叠 HBM 显存位宽可达 1024-bit，而 GDDR5 单通道仅 32-bit，带宽差距巨大，完美适配 AI 海量数据并发需求。
2. HBM 产品优劣势对比
- 优势：超高带宽，彻底解决大模型数据吞吐瓶颈，是高端 AI 服务器标配；
- 短板：受封装工艺限制，单颗 HBM 总容量上限约 32GB；GDDR 可通过主板插槽拓展，单卡容量轻松突破 128GB。行业主流方案为 HBM+GDDR 组合搭配，兼顾带宽与大容量需求。
3. 市场规模与供给格局
TrendForce 测算，2022-2025 年 HBM 市场复合增速 40%~45%，2025 年市场规模有望达 25 亿美元。即便全球存储行业深陷降价周期，HBM 持续供不应求，高端 HBM3 产品价格涨幅达 5 倍。
供给端技术壁垒极高，市场高度集中：SK 海力士市占 50%、三星 40%、美光 10%；国内企业聚焦 HBM 先进封装赛道，国芯科技、通富微电持续攻关，加速国产配套突破。
三、DrMOS 集成功率器件：AI 服务器 “供电心脏”，电源赛道增量空间打开
AI 服务器算力爆发带来功耗激增，成为整机设计另一大痛点。行业数据显示，AI 服务器整机功耗是普通服务器 6~8 倍；通用服务器标配 2 台 800W 电源，AI 服务器升级为 4 台 1800W 大功率电源，整机电源成本从 3100 元暴涨至 12400 元，涨幅超 3 倍。高功率、高密度算力场景下，集成式 DrMOS 成为刚需电源方案。
1. DrMOS 核心作用
DrMOS 即集成驱动 MOS 管，将高低压 MOSFET、驱动芯片一体化封装。相比分立电源器件，三大核心优势适配 AI 服务器：
- 高集成省空间：大幅缩减 PCB 供电区域面积，适配高密度多卡 GPU 算力板；
- 低损耗高效率：集成架构降低导通损耗，缓解高功耗带来的散热压力，契合节能减排要求；
- 简化硬件设计：减少外围元器件数量，缩短 AI 服务器研发、量产周期。
DrMOS 早年已广泛应用于 PC 主板，AI 算力浪潮打开全新增量空间。单台多卡 AI 服务器需要数十颗 DrMOS，用量随 GPU 功耗同步提升。
2. 市场格局与国产替代机遇
全球头部供应商以海外厂商为主：MPS、Vishay、安森美、瑞萨、ADI；国内杰华特、晶丰明源等企业持续发力服务器级产品，国产替代空间广阔。
Omdia 数据显示，2021 年全球 DrMOS 市场规模 9.56 亿美元，预计 2026 年增至 11.22 亿美元，复合增速 3.24%；叠加 AI 服务器出货量高速增长，2023 年全球服务器出货同比增长 38.4%，至 2026 年维持 22% 年复合增速，DrMOS 需求将迎来指数级增长。
四、AI 带动全产业链全面升级，多赛道同步受益
AI 算力硬件升级带来的红利并非局限于 GPU、HBM、DrMOS 三类芯片，整条产业链同步迎来增量：
- 模拟与电源芯片：各类多路供电、信号调理、驱动器件需求同步扩容；
- 先进封装配套：HBM、GPU 所需高端载板、Chiplet 封装产能持续紧缺；
- 高端 PCB 板材：高带宽、大电流算力主板对高频高速 PCB、厚铜板需求激增；
- 配套设备材料：半导体测试设备、导热散热材料、屏蔽材料同步受益。
当下消费电子需求持续低迷，AI 算力、汽车电子两大赛道成为半导体行业核心增长支柱。本轮 AI 产业变革，头部原厂依托技术、产能优势巩固市场地位，同时 HBM、DrMOS、先进封装等细分赛道，也为国内中小芯片、封测、元器件企业打开差异化突围窗口。
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