儘管市場曾傳出輝達打算將下一代Rubin AI加速器的HBM配置從12層降至8層，但最新供應鏈消息顯示，Rubin系列產品預計仍將以12層HBM4方案為主。這一決策背後，是AI算力對顯示記憶體容量與帶寬的極致需求，並預示HBM市場恐面臨新一輪大幅漲價。

根據Counterpoint Research引用的產業鏈調查報告，絕大多數Rubin架構產品將保持最初規劃的12層堆疊HBM4設計。按輝達官方技術路線，Rubin GPU單顆將擁有最高288GB顯示記憶體容量，並實現高達22TB/s的記憶體帶寬。

業界分析認為，對於大模型訓練與推理而言，顯示記憶體的規格是決定性能的核心指標，輝達沒太大動力在關鍵規格上妥協。

此前韓媒曾報導指出，輝達曾要求三星、SK海力士增加8層HBM4供應，主因12層HBM4製造複雜度極高，涉及2048位記憶體接口與12層DRAM垂直堆疊，面臨良率與散熱挑戰。

但最新消息指出，兩種說法並不矛盾，輝達可能僅在部分產品中採用8層方案以緩解產能壓力，但面向高端AI市場的主力產品仍會保留12層配置。

更大的挑戰來自HBM市場供需與價格。根據TrendForce預測，到2027年，HBM產品平均銷售價格恐大幅年增121%，原因並非單純供貨短缺，而是產品結構升級，價格更高的HBM4逐步取代HBM3E，後續HBM4E進入市場，將顯著抬升整體均價。

值得注意的是，即使輝達擴大8層HBM4使用比例，也未必能降低記憶體成本，因每個HBM堆棧均需配置昂貴的基礎裸片(Base Die)，當堆疊層數從12層減至8層，同樣的基礎芯片成本由更少存儲層分攤，反而可能使單位容量成本上升。

數據顯示，到2027年，8層HBM每Gb容量價格甚至可能比12層高出10%至20%。

隨著Rubin平台預計2027年陸續上市，高性能AI晶片與HBM供應鏈的競爭將進一步加劇，HBM正成為影響下一代AI基礎設施成本的關鍵變數。