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2026年6月的台北国际电脑展上，英伟达CEO黄仁勋在一块SK海力士的DRAM晶圆上，用马克笔写了几个字——“请多生产一些”。

SK海力士公布到2030-2031年将DRAM晶圆月产能从55万片翻倍扩至100万片；黄仁勋时隔七个月重返韩国，宣布三家韩国HBM供应商全部通过英伟达认证；SK集团董事长崔泰源与黄仁勋在首尔召开联合发布会，宣布将合作从“内存供应”升级为“AI基础设施联合开发”。

Part 1晶圆上的一行字，背后是HBM的供需裂口

● 需求缺口

SK海力士目前DRAM晶圆月产能约55万片，HBM这种堆叠式高带宽内存，是英伟达GPU上最关键的存储组件，只是DRAM总产能里非常特别的那一块。

制造难度远超普通DRAM，需要硅通孔（TSV）工艺把8层、12层甚至16层DRAM芯片垂直堆叠，良率控制是普通DRAM的数倍难度。AI训练和推理对HBM的消耗量，是一般人没有概念的速度在拉。

一台GB300 NVL72机柜，搭载72颗Blackwell GPU，每颗GPU配套八颗HBM3E堆叠。一台DGX系统搭载八颗GPU，HBM用量已从上一代的640GB直接翻倍到1440GB。当英伟达从Blackwell迭代到Vera Rubin，单机柜的HBM需求量可能再次翻番。

英伟达今年下半年和明年上半年的AI基础设施订单将“大幅增长”，一边是AI算力集群规模指数级膨胀，每颗GPU配套的HBM容量同步翻倍；另一边是HBM制造产能的扩张速度受限于硅通孔设备交期、晶圆厂建设周期和良率爬坡。

黄仁勋在晶圆上写的那行字，如果翻译一下：你们扩产的速度，跟不上我订单的增长速度。

● SK海力士的扩产路线图：从55万到100万片

SK海力士已向主要供应商通报了截至2030年的晶圆投入扩张计划。核心目标是到2030-2031年，将DRAM晶圆月产能从约55万片提升至约100万片。

这个路线图有一个很具体的执行节点：龙仁半导体产业集群的第一个晶圆厂。这座晶圆厂计划划分为六个洁净室，2027年2月开始设备搬入第一个洁净室。每六个月启用一个新洁净室，每个洁净室新增月产能6万片。按照这个节奏，到2030年上半年，仅龙仁第一家晶圆厂就将贡献36万片的月产能增量。

再加上清州M15X晶圆厂的扩产（今年下半年投产、月产能4万片，明年预计达到8万片），以及中国无锡工厂约20万片的月产能，SK海力士的DRAM月产能到2030-2031年有望达到约100万片，几乎是现在的两倍。

SK集团董事长崔泰源在台北国际电脑展上的表态是：“将在五年内全速将晶圆总产能提高一倍。”

供应商们对2022年的经历记忆犹新：SK海力士当年向供应商公布了资本支出指南后，在秋季大幅削减了设备订单。一些提前采购了零部件的供应商因此承受了巨大的现金流压力。

短期来看，投资肯定会增加，对设备和材料供应商无疑是个好消息。但能否全面实现既定路线图，最终取决于市场需求能否支撑。

● 英伟达和SK集团的伙伴关系

SK集团董事长崔泰源与黄仁勋在首尔钟路区SK瑞麟大厦举行了联合新闻发布会，从“供应商-客户”升级为“长期联合开发伙伴”。黄仁勋在发布会上说：“我们将共同制定基于多平台、多技术合作的长期发展路线图。”

SK海力士的HBM产品将被英伟达未来的多个平台采用，Vera Rubin AI超级计算机、Vera CPU、RTX Spark和Jetson Thor，HBM不仅在数据中心AI芯片上有需求，在边缘计算、机器人计算平台上也会形成一个新增的规模市场。

SK海力士计划使用英伟达的CUDA-X和PhysicsNeMo技术来提升半导体工艺仿真性能，两家公司还在考虑将合作拓展到电子设计自动化（EDA）领域。

SK海力士正在利用英伟达Omniverse和OpenUSD构建半导体制造厂的数字孪生，同时通过自主移动机器人（AMR）和基于AI的制造优化技术，推动全自动化工厂的建设。

英伟达的AI技术被用来优化SK海力士的半导体制造，而SK海力士制造的HBM又回到英伟达的AI芯片里。本质上，英伟达在用自己的AI能力，帮助供应商更快、更高效地生产自己最需要的零部件。

SK电信这边也有动作，两家公司计划基于英伟达的DSX架构构建AI云平台，目标2027年实现商业运营。

SK电信将作为英伟达云合作伙伴（NCP），利用英伟达最新的AI基础设施和软件堆栈，提供AI训练和推理优化的云服务。

崔泰源的原话是：“基于全栈AI基础设施的竞争力，我们的目标是发展成为代表亚洲的领先AI云运营商。”

Part 2三星也过了

扩产并不是SK海力士独有的故事。黄仁勋在6月5日抵达韩国时亲口确认：包括SK海力士在内的韩国HBM供应商的产品，都已通过英伟达的认证。

过去两年，SK海力士几乎是英伟达HBM3/HBM3E的唯一合格供应商。这给了它巨大的议价空间，但也意味着英伟达面临单一供应商风险。

黄仁勋在多个场合公开“要求”SK海力士扩大产能，背后就有这个考量。英伟达获得了更大的供应灵活性和议价话语权。

对三家韩国供应商来说，竞争会从“谁能进入英伟达的供应商名单”变成“谁能在英伟达的采购份额中拿到更多”。

英伟达未来几年将构建的人工智能基础设施，需要大量的内存、芯片和封装材料，这是一个蛋糕本身还在以指数级速度膨胀的故事。

英伟达的HBM采购量，可能在三到五年内是现在的数倍。AI基础设施的三大核心硬件，过去几年市场的注意力几乎全部集中在GPU上，英伟达的Blackwell、Vera Rubin，台积电的3nm、2nm。芯片算力每两年翻一倍的故事已经被反复写过了。

一台AI服务器里，HBM的成本占比正在持续攀升。在高端训练集群中，HBM的价格已经占到BOM成本的20%-25%。

目前HBM3E 12-Hi单颗价格超过1500美元，单颗GB300配套8颗，就是超过1.2万美元。当Vera Rubin时代的HBM4到来，单颗价格可能突破2500美元。

HBM的供应弹性远低于GPU。GPU可以通过架构优化、制程升级和Die面积缩放来提升产出。但HBM的产能爬坡必须等晶圆厂建完、设备搬入、TSV良率达标，这四个环节一个都绕不过去。SK海力士最快的扩产节点是2027年2月，那是一年半以后。

所以黄仁勋在晶圆上写“请多生产一些”，不是一句玩笑，在未来两到三年内，英伟达的GPU出货量是被HBM的供应量限制。

价格的突然飙升或急剧上涨会损害整体可持续性，整个生态系统需要更高的可持续性，SK海力士对英伟达的公开承诺：我们会疯狂扩产，但不会在供不应求的时候趁火打劫。

小结

这种默契在半导体行业的历史上并不常见，这一次是自愿扩产和长期协议，HBM的战略重要性已经不亚于当年的CPU和GPU，AI供应链正在形成一种比传统半导体产业更紧密、更长期的协作关系，HBM正在成为AI时代的战略物资。

       原文标题 : 黄仁勋联合SK海力士达成“AI基础设施联合开发”协议！