内存已占AI芯片组件成本的近三分之二
高带宽内存（HBM）正在悄然成为 AI 芯片中最昂贵的单一组件，而且其占比仍在攀升。
Epoch AI 最新发布的一份成本分析报告，涵盖了英伟达、AMD、谷歌和亚马逊四家主要芯片设计商按产量加权的组件成本。结论十分清晰：内存占芯片总组件成本的比例已从 2024 年 Q1 的 52% 上升至 2025 年 Q4 的 63%。在绝对金额上，这四家厂商的 HBM 总支出从约 120 亿美元增长至 320 亿美元，增幅远超其他组件类别。
相比之下，逻辑芯片（Logic Die）的成本占比基本持平在 13-14%。先进封装（台积电 CoWoS）从 19% 降至 15%，基板、电源等辅助组件从 15% 降至 9%。
这一趋势的核心驱动力是大规模 AI 训练和推理对内存带宽的极度渴求。随着模型规模不断扩大、上下文窗口持续增长，HBM3e 堆叠正成为系统瓶颈——同时也成为 SK 海力士、三星和美光等内存供应商的议价杠杆。供应紧张的局面短期内很难缓解：超大规模云厂商已经将更高的组件成本计入资本支出指引，微软在 1900 亿美元的 FY2026 资本支出展望中专门提及约 250 亿美元来自组件价格上涨，Meta 也将 2026 年资本支出区间上调了 100 亿美元。
对于关注 AI 基础设施经济学的人来说，这是一个值得持续跟踪的信号。内存不再是芯片成本中的配角——它已成为最主要的成本驱动因素，其走势将深刻影响从模型定价到数据中心建设决策的方方面面。