AI芯片客戶對高帶寬內存（HBM）的需求正在發生變化，帶寬和容量的重要性上升，推動HBM堆疊層數及單芯片搭載數量增加。 1、英偉達Rubin或取消8層HBM方案。 受HBM基礎裸片供應限制，以及客戶優先追求帶寬而非成本效率影響，Rubin原定混用8層和12層HBM的方案可能調整爲僅採用12層。計劃2027年推出的Rubin Ultra正在推進多個架構版本流片，初期預計採用最高規格8層HBM4，後續升級至8層或12層HBM4E。 2、AMD單芯片HBM搭載量有望增長50%。 預計2027年產品混用8層和12層HBM4，其中MI450的單個CoWoS封裝內HBM堆疊數量可能由8組增至12組，總容量達288GB，有利於提升單顆AI加速器的HBM用量。 3、OpenAI與Anthropic配置出現差異。 OpenAI相關AI芯片將採用12層HBM4，Anthropic則採用8層HBM4。（韓國大信證券）

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