AI 伺服器採 HBM 元件，能否緩解通用伺服器面臨的缺料困境？

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AI 伺服器採用 HBM 並非直接緩解通用伺服器缺料，而是透過結構差異化應對。

英業達指出，AI 伺服器可利用 HBM 等元件來緩解供應壓力，這並非意味著 HBM 本身能夠填補通用伺服器面臨的 CPU、記憶體或 MLCC 等零組件的短缺。實際上，AI 伺服器與通用伺服器在架構與對關鍵零組件的需求上存在本質差異，HBM 的應用是因應 AI 運算的高頻寬需求，進而影響其整體零組件組合，而非直接解決通用伺服器因市場供需失衡導致的料況問題。
HBM 的高頻寬特性是 AI 運算的需求驅動

HBM，即高頻寬記憶體，是一種透過垂直堆疊多個 DRAM 晶片，並將其與邏輯晶片（如 GPU 或 CPU）透過矽中介層（silicon interposer）進行整合的記憶體技術。與傳統的 DDR 記憶體相比，HBM 能夠提供顯著更高的記憶體頻寬與更低的功耗，這對於需要處理龐大數據集並進行密集運算的 AI 應用至關重要。例如，在訓練大型語言模型或進行複雜圖像識別時，GPU 需要極快的速度存取和處理記憶體中的數據，HBM 的架構正能滿足此類嚴苛要求。
AI 伺服器與通用伺服器在零組件配置上的差異

通用伺服器主要用於執行標準化的運算任務，其對 CPU 和傳統 DDR 記憶體的依賴性較高。然而，當前市場上，CPU 的產能受限，以及傳統 DRAM 的供應緊張，使得通用伺服器面臨嚴峻的缺料困境。英業達觀察到，包括 CPU、記憶體（指傳統 DDR 記憶體）以及 MLCC 等關鍵零組件在第三季的缺料狀況明顯，這直接影響了通用伺服器的生產與出貨。相較之下，AI 伺服器在設計上更加側重於 GPU 的運算效能，其記憶體解決方案常採用 HBM，這使得 AI 伺服器對傳統 DDR 記憶體的依賴程度相對降低，進而能規避一部分由 DDR 記憶體供應緊張所造成的影響。
HBM 的導入是 AI 伺服器架構優勢，非通用短缺的解方

英業達所指的 AI 伺服器利用 HBM 緩解供應壓力，其核心在於 AI 伺服器對元件組合的選擇性。由於 AI 運算對頻寬的要求，HBM 成為其優先考量，這意味著 AI 伺服器在設計之初就可能優先配置 HBM，而非將其視為傳統 DDR 記憶體的替代品來緩解短缺。因此，HBM 的導入是 AI 伺服器為滿足自身高性能運算需求而採取的架構優化，並非直接用於填補通用伺服器因整體市場供需失衡而面臨的 CPU 或傳統記憶體等零組件的短缺。通用伺服器仍需仰賴整體產業供應鏈的緩解，特別是 CPU 和傳統記憶體的料況掌握。

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