摘要

1、AI算力催生HBM需求，HBM成为AI芯片主流方案。AI服务器出货量2023-2025年接近翻倍，Trendforce预计2026年达275万台。HBM凭借高带宽、低延迟、低功耗优势成为应对内存墙的核心技术，在AI服务器BOM中价值量占比快速提升。2025年HBM市场基本由SK海力士（占据市场份额58.3%）、三星和美光占据，海外龙头已陆续实现HBM4量产，国内长鑫存储预计2027年实现HBM3e量产。

2、HBM堆叠对测试机提出KGSD等新需求，存储测试机需求量价齐升。HBM采用3D堆叠架构，测试重心前移至KGSD测试环节，测试道数由传统DRAM的3–4道提升至15道以上，存储测试机需求约为传统DRAM的5–6倍。HBM对测试设备在供电能力、时序精度、高并行测试能力及测试算法等方面均提出更高要求。

3、存储测试机国产化率极低，国产替代空间广阔。存储测试机市场2025年由爱德万（占据市场份额61%）和泰瑞达（占据市场份额24%）主导，国内国产化率仅8-10%，显著低于其他测试设备细分赛道，是半导体设备自主可控的重要短板。地缘政治环境复杂化背景下，国产替代逻辑强化，国内厂商正加速布局。

4、设备看，测试机领先布局厂商：长川科技、华峰测控、精智达、联讯仪器等；

其余去日化国产标的：

涂胶显影：芯源微；

量测设备：中科飞测、精测电子、天准科技、赛腾股份等；

清洗设备：盛美上海、北方华创、至纯科技等；

切磨抛设备：光力科技、迈为股份等；

分选机；金海通等。

正文

内存墙问题包括内存容量有限、内存传输带宽不足及传输延迟问题。计算逻辑与片上内存之间、计算逻辑与DRAM内存之间、不同sockets上不同处理器之间都存在同样的问题。对于单个芯片，芯片内寄存器、二级缓存、全局存储器等之间的内存传输成为瓶颈。当模型超过了单芯片可用的内存容量和带宽，需要利用分布式内存并行技术将训练/服务扩展到多个加速器。由于片间带宽小于片内带宽，此时会面临更严重的内存墙问题。

HBM具备高带宽、低延迟、低功耗等优势。高带宽存储器（HBM）是一种采用三维堆叠和硅通孔（TSV）等技术的高性能DRAM，其核心优势在于采用微凸块技术缩短了DRAM和逻辑芯片之间的信号传输距离，同时通过增加存储多层堆栈的数量和位宽实现了更大的存储容量和更多的I/O引脚数量、降低了I/O工作电压并减少了信号线的数量和长度，因此具备高带宽、低延迟和低功耗等优势，是应对内存墙问题的核心技术。

AI服务器出货量爆发式增长，驱动存储需求扩张。据Trendforce数据，2023年至2025年，AI服务器出货量由118.3万台增长至214万台，出货量接近翻倍；2026年Trendforce预计全球AI服务器出货量维持高增，预计达275万台，同比+28%。AI服务器是存储需求的核心载体，其出货量大幅增长意味着对存储需求的同步激增。

从成本看，VR200成本约780万美元，GB300成本近400万美元，前者成本较后者近乎翻倍，核心变化在于内存价值量大幅提升。在GB300中内存仅占成本9.36%，而在VR200中已经占据成本的25%。内存的成本从约37.4万美元飙升至200万美元以上，涨幅高达惊人的435%，这一增速远超GPU（+57%）、CPU（0%）以及交换芯片（+122%）等关键算力部件。

从竞争格局看，HBM市场由SK海力士、三星和美光占据，2025年SK海力士以绝对优势占据市场58.3%份额，三星和美光各自占比约20%左右。其中HBM主流产品为HBM3e系列，占整个市场96.3%，HBM3以及HBM2e系列分别占2.2%与1%，逐渐被市场淘汰。HBM4系列2025年尚未实现大规模量产，市场还处于验证阶段，仅占比0.6%。

AI算力需求推动下，存储产能向HBM倾斜。从2025Q1至2026Q1，三家厂商的DRAM晶圆总投入量持续攀升，尤其是用于生产HBM的晶圆占比显著提高，并且Trendforce预计其有加强趋势。SK海力士的HBM晶圆投入占比从2025Q1的25.9%一路增长至2026Q1的29.5%，始终保持行业最高水平；三星和美光的占比也分别从2025Q1的19.4%和11.3%稳步提升至2026Q1的23.8%和19.1%。

海外龙头陆续实现HBM4量产，国内长鑫存储积极扩产HBM。SK海力士HBM4于2025年9月完成开发并启动量产，2026年全面放量，且HBM4e已于2026年6月向主要客户交付，早于预期三个月，预计能于2027年实现量产。三星于2026年初拿下10亿美元订单并启动量产，2026年5月底向客户率先发送12层HBM4e样品。美光科技12层HBM4已于2026Q1实现量产，预计最晚2026年底交付HBM4e样品。长鑫存储预计于2027年实现HBM3e量产，正在积极扩产追赶中。

设备看，2025年全球半导体设备支出预计创历史新高。据SEMI预测，2025年全球半导体设备销售额预计将达1333亿美元，同比增长13.7%，创历史新高；2026/2027年有望进一步升至1450/1560亿美元。增长动能主要来自人工智能相关投资，覆盖先进逻辑、存储及先进封装等关键领域。

2025年半导体设备中测试设备占比约8.4%，市场规模约112亿美元。2025年半导体设备市场中，封测环节测试设备价值量占比达8.4%，市场规模约112亿美元。

随着AI芯片需求持续放量，SoC测试机、存储测试机市场持续放量。根据爱徳万统计，全球SoC测试机/存储测试机市场规模在2025年分别达69/21亿美元，爱德万预计2026年将分别提升至91/24.5亿美元，总市场规模在2023-2026E期间CAGR高达38%，测试机市场随AI需求带动规模不断扩张。

从品类看，SoC、存储测试机的市场占有率逐渐增加。根据SEMI的数据，2025年全球半导体测试机市场中，SoC测试机的市占率约为63%，相较于2018年的23%显著提升了40pct；存储测试机的市占率约为16%，模拟混合测试机约为14%，而射频模拟测试机的占比最小，约为1%。

从测试环节看，半导体测试通常分为WAT、CP及FT三大核心环节。WAT在晶圆制造完成后监控工艺稳定性与电性参数；CP在切割前对单颗Die进行功能和性能筛选，剔除不良品以降低封装成本；FT则在封装完成后对最终成品进行全面验证，确保出货质量。

定位上，WAT属于工艺监控型测试，通过在晶圆特定测试结构上以高精度离线量测电性参数与薄膜厚度，评估前道制程稳定性，其壁垒在于测试结构设计与工艺know-how的深度结合；CP/FT则属于产品筛选型测试，CP在切割前逐颗验证裸片功能并标记剔除以降低封装成本，FT在封装后模拟真实应用场景对成品进行全面性能验证，二者依赖ATE测试机、探针卡及测试程序开发能力，壁垒体现在多site并行测试与效率优化。

DRAM由于对高速时序精度和稳定性要求极高，通常采用多轮CP及分段式FT；而NAND依赖片上自测试及ECC纠错机制，测试流程相对简化，设备要求和单价均显著低于DRAM。

价值量方面，根据东吴研究所测算，DRAM单万片测试设备价值量约为NAND的4倍。（1）数量层面，DRAM需经历多轮CP及高速、低速、老化三段式FT，测试环节拆分更多；（2）单价层面，DRAM测试对高速时序精度、并发通道数及信号完整性要求更高，推动CP及高速FT设备单价显著提升。相比之下，NAND依托片上BIST自测试及ECC纠错机制，外部ATE测试复杂度较低，且FT多由单机完成，因此无论设备数量还是单机价值均明显低于DRAM。

HBM本质仍属于DRAM体系，但由于引入3D堆叠结构及LogicBaseDie，其测试对象和测试内容较传统DRAM显著增加。除DRAMDie晶圆测试外，HBM还需对LogicBaseDie进行独立验证，并在3D堆叠完成后新增KGSD测试，对TSV互连、HBMStack功能及高速PHY/Interface等进行综合验证，使测试道数由传统DRAM的3–4道提升至15道以上。根据韩国存储厂商量产经验，HBM存储测试机需求约为传统DRAM的5–6倍，其中KGSD新增测试环节及测试复杂度提升是驱动存储测试设备需求增长的核心因素。

从国产化进程来看，存储测试机也是国产替代推进最慢的测试设备品类之一。与分立器件测试机、模拟测试机等领域相比，存储测试机对高并行测试能力、系统稳定性及客户验证周期要求更高，因此长期被海外厂商垄断。目前国内厂商已在功率器件测试机、模拟测试机等领域实现较高国产化率，而存储测试机国产化率仍处于较低水平，显著低于其他测试设备细分赛道，成为国内半导体测试设备自主可控的重要短板。

在地缘政治环境复杂化背景下，中日产业链协同存在不确定性。日本企业在部分半导体关键设备环节全球市占率较高，若供应扰动或出口政策收紧，国内设备厂商有望受益于国产替代加速。

按照2025年国内市场空间测算，在2025年日系厂商国内市占率假设下，测试机、涂胶显影、清洗、切磨抛及量检测等日本企业优势环节去日化市场空间合计约380亿元。其中，涂胶显影设备替代空间最大，约124亿元，主要因日系厂商市占率高达95%；测试机替代空间约108亿元，为第二大替代方向。其余环节中，清洗设备与量检测设备替代空间分别约60/50亿元，切磨抛设备约23亿元，分选机约18亿元。

设备看，测试机领先布局厂商：长川科技、华峰测控、精智达、联讯仪器等；

其余去日化国产标的：

涂胶显影：芯源微；

量测设备：中科飞测、精测电子、天准科技、赛腾股份等；

清洗设备：盛美上海、北方华创、至纯科技等；

切磨抛设备：光力科技、迈为股份等；

分选机；金海通等。

参考报告：

《20260702-东吴证券-存储测试机行业专题：AI算力催生HBM带动测试机新需求，国产设备商加速突破》