首页财产芯片半导体正文 被看好的3D DRAM 人工智能时代对于存储需求年夜增，3D DRAM应运而生，有狭义及广义之分，两种技能各有好坏，推向商用需降服散热、测试、尺度化等难题。 2026-04-13 13:28 ·微信公家号：半导体行业不雅察编纂部 AI投资人解读· 3D DRAM因人工智能对于年夜容量、高速DRAM需求加快成长，有狭义（单片3D DRAM）及广义（HBM）之分。前者晋升容量密度、降低成本，合用在边沿AI等后者提供高带宽，合适高机能计较。· 技能难度高，转型面对诸多挑战，如散热治理、测试良率、尺度化及生态体系设置装备摆设等问题。总结：3D DRAM成长远景广漠，但技能转型坚苦，投资需审慎考量技能成熟度与市场接管度，存眷相干企业研发进展与行业尺度制订环境。内容由AI天生，仅供参考

最近几年来，天生式人工智能的前进及广泛运用，令人们从头熟悉到半导体存储器，尤其是DRAM 的主要性。此外，旨于经由过程垂直重叠DRAM芯片或者存储单位来提高容量及速率的3D DRAM技能正于快速成长。

博主Damnang2日前于一个分享中更是吐露，近来，他到场了SK海力士美洲法人社长举办的技能钻研会，于那里听到的一句话让他印象深刻的话：“假如可是看3D DRAM，中国已经经*在SK海力士。”

看到这句话，笔者一方面领会到海外巨头的棒杀。另外一方面，这或者多或者少表现了海内企业及研究机构这些年于3D DRAM的研究终究被看到了。

尽人皆知，传统DRAM重要经由过程缩小二维（2D）硅晶片上的电路图案尺寸来提高存储容量。然而，跟着缩小尺寸的有用性靠近物理极限，为了得到更年夜的容量（更高的密度）及更快的速率，必需于高度标的目的上重叠多层布局。3D DRAM应运而生并投入现实运用，以满意这些需求。

为此，于这篇文章中，咱们筹算给各人深度科普一下3D DRAM。

人工智能时代，存储*主要

3D DRAM的加快成长是由运用范畴对于更年夜容量及更快速率DRAM日趋增加的需求所驱动的。

尽人皆知，为了使天生式人工智能越发智能，并满意日趋增加的人工智能用户需求， GPU及各类人工智能加快器等处置惩罚器需要不停晋升机能。于股市上，全世界*的GPU制造商英伟达( NVIDIA )的股价也跟着人工智能运用的扩大而飙升。然而，对于在人工智能的演进及普和而言，比处置惩罚器更主要的是DRAM容量及速率的晋升。这是由于最新的人工智能模子范围要年夜患上多，是以必需可以或许靠得住地提供与GPU及其他处置惩罚器于练习及推理历程中处置惩罚速率相匹配的数据量。于人工智能体系中，DRAM的规格质量对于整个体系的机能及功耗都孕育发生了更年夜的影响。此外，人工智能体系中高随机内存拜候的频率远高在科学技能计较（后者是高负载计较处置惩罚的典型例子）。是以，计较机能往往取决在DRAM的带宽。

然而，今朝的DRAM仅依靠在基在小型化的二维（平面）密度晋升，这使患上容量及速率的进一步晋升变患上坚苦。

DRAM单位的布局限定是其面对的一年夜挑战。DRAM单位凡是采用1T1C布局，由一个节制数据拜候的晶体管及一个以电荷情势存储数据的电容器构成。是以，除了非晶体管及电容器都小型化，不然单位的小型化是不成能的。然而，电容器必需可以或许存储必然量的电荷才能存储数据，这使患上小型化变患上坚苦。虽然3D电容器布局（例如沟槽及重叠布局）技能已经经开发并投入现实运用，但使用这些要领提高电容值也变患上愈来愈坚苦。

此外，跟着晶体管小型化，泄电流增年夜，致使刷新功耗（维持电荷所需的周期性更新操作）及数据连结历程中孕育发生的热量增长。别的，跟着小型化水平的提高，制造工艺变患上越发繁杂周详，制造成本也随之增长。DRAM的成长需要降低每一比特成本，是以，引入没法降低成本的要领将变患上毫无心义。

在是，向3D DRAM转型，已经经成了年夜势所趋。正如Lam Research于此前的一篇报导中所说，半导体存储器行业之前也履历过这类环境。

十多年前，NAND闪存碰到了瓶颈。平面缩放——即缩小平面上的存储单位尺寸——已经经没法满意物理定律。存储单位尺寸愈来愈小，最先彼此滋扰，数据连结能力降落，良率也随之降低。业界的应答之策是转向垂直标的目的，将存储单位重叠成3D布局，以捐躯横向密度为价钱换取纵向容量。这类要领见效了，但转型历程远比年夜大都非晶圆厂从业职员预想的要艰巨患上多。

如今，DRAM 也正面对近似的迁移转变点。人工智能事情负载已经将内存带宽推向要害的体系瓶颈，DRAM 制造商正将平面技能推进到第六代 10 纳米级芯片。DRAM 制造商正于摸索面向 10 纳米如下时代的新型 4F² 架构，但单位电容及晶体管面积的减小将使 DRAM 靠近器件物理极限，这也要求 DRAM向垂直标的目的成长。

3D DRAM，有两种界说

虽然3D DRAM被会商许多，但如各人所见，3D DRAM既有狭义界说，也有广义界说。截至2026年头，新闻报导及文献中常常同时利用这两种界说，却不明确指出指的是哪种，这造成为了相称年夜的杂乱。读者于解读文档时需要清晰地相识作者所利用的寄义。是以，咱们起首来澄清一下这两种界说。

狭义上的3D DRAM指的是一种DRAM ，此中用在存储数据的存储单位经由过程前端工艺垂直重叠于单个硅芯片（单片芯片）上。为防止曲解，这类3D DRAM有时也被称为单片3D DRAM 、垂直DRAM或者真实的3D DRAM 。于本文中，咱们将狭义上的3D DRAM称为单片3D DRAM 。

于用在姑且数据存储的DRAM呈现以前，采用单片单位重叠布局的3D NAND闪存（即NAND闪存）已经作为数据记载存储器投入现实运用。这是由于NAND闪存的单位布局相对于简朴，使患上单位的3D重叠相对于轻易（与DRAM比拟，现实技能难度较高）。比拟之下，单片3D DRAM的技能难度极高，还没有投入现实运用。三星电子（韩国）正踊跃推进单片3D DRAM技能的研发，规划在2025年实现，并于2020年月末期推向市场。SK海力士（韩国）也于加快推进垂直布局的基础研究，方针是于2030年先后实现贸易化。

此外，今朝专注在NAND闪存的制造商铠侠（ Kioxia ）于一次学术集会上发布了新的单片3D DRAM技能，引起了广泛存眷。最初，3D NAND技能是由铠侠的前身东芝公司开发的，该公司于3D单位重叠方面堆集了富厚的技能。估计该公司将于2030年月进军DRAM营业。

广义而言， “DRAM”一词不仅包括单片3D DRAM ，还有包括一种名为“ HBM（高带宽内存）”的DRAM ，它由多个垂直重叠的DRAM芯片构成。HBM已经投入现实运用，与NVIDIA 的GPU集成于统一电路板上，并因人工智能数据中央需求激增致使的内存欠缺而广为人知。三年夜DRAM制造商——三星、SK海力士及美光科技（美国） ——正于将其贸易化。切合“ HBM4 ”接口尺度的产物现已经上市，该尺度集成为了多达16层芯片，每一个芯片的带宽高达2 TB/s （太字节/秒）。

HBM是一种DRAM ，其存储单位以二维方式集成于统一芯片上。芯片于前端工艺中完成制造，然后于后端工艺中以三维方式重叠，芯片之间经由过程称为TSV （硅通孔）的布线技能毗连。因为它不像单片3D DRAM那样需要对于前端工艺举行底子性转变，是以可以或许更早地投入现实运用。又由于它是一种采用已经投入现实运用的三维布局的DRAM ，以是凡是被称为3D DRAM。HBM型DRAM有时也被明确区别，称为3D重叠DRAM或者3D封装DRAM 。如下咱们将同一称其为3D重叠DRAM 。

专家认为，这两种3D DRAM技能不太可能彻底代替相互；相反，它们将按照所需的机能指标是“带宽”还有是“容量密度”而被有选择地利用

单片3D DRAM旨于年夜幅晋升“容量密度”并降低“每一比特成本” 。正如3D NAND比拟2D NAND显著提高了存储密度同样，它将使单片晶圆的存储容量提高数倍甚至数十倍。虽然早期投资较高，但一旦实现量产，就能够经由过程增长层数来有用降低每一比特成本，这与3D NAND近似。

此外，经由过程缩短用在读写数据的位线及字线，可以改善单位拜候延迟时间。由路线引起的寄生电容及电阻（RC延迟）可以降至*，估计内存拜候时期的能耗也能降低。别的，经由过程利用IGZO等新型质料，可以将刷新距离延伸至几秒甚至几分钟，从而显著降低待机功耗。

这些特征使患上单片式3D DRAM合用在将来的“边沿AI ”及“主流计较” 。详细而言，这包括智能手机中的装备端AI 、主动驾驶汽车中的及时推理引擎以和条记本电脑中的高能效、高容量内存。特别值患上一提的是，采用IGZO技能的低泄电3D DRAM有望成为挪动装备中替换传统DRAM的有力候选方案，特别是于电池续航时间至关主要的挪动装备中。

另外一方面，近似HBM如许的3D重叠式DRAM的*上风于在其压服性的“带宽”。于HBM4代产物中，接口位已经扩大至2048位，单重叠带宽跨越2TB / s 。这足以满意拥有数千个计较焦点的GPU连续数据供给的需求。HBM采用“宽而慢”的计谋（降低时钟频率并提高并行度） ，于实现海量数据吞吐量的同时晋升了能效。凡是，DRAM的拜候速率取决在单位拜候延迟时间、数据传输速度（引脚速率）及总带宽。此中，只有总带宽可以经由过程3D重叠式DRAM获得晋升。因为它素质上是重叠2D DRAM芯片，是以单位拜候延迟时间险些连结稳定。

此外，多层DRAM芯片重叠形成TSV ，并采用昂贵的中介层及进步前辈的封装技能。是以，制造成本极高，但当前人工智能的蓬勃成长使其平均售价（ASP）也居高不下。然而，于将其集成到通用PC及智能手机以前，仍有诸多庞大障碍需要降服。

这些特征使患上3D重叠式DRAM很是合适高机能计较 (HPC) ，例如数据中央的AI练习、科学计较及高端图形，这些运用都需要最高的机能。

关在HBM已经经会商了许多，咱们接下来谈一下单片式3D DRAM。

单片式3D DRAM内部布局

接下来，咱们将先容单片式3D DRAM及3D重叠式DRAM ( HBM )于内部布局及制造技能上的差异。

起首是单片式3D DRAM 。于这类类型的3D DRAM中，存储单位自己垂直构建于单个硅晶圆上。多层布局于晶圆加工阶段完成，芯片切割出来时已经经集成为了数层到数十层存储层。于传统的2D DRAM中，一个存储单位由1T1C构成，摆列于一个平面上；而于单位重叠式3D DRAM中，这些单位是垂直重叠的。

左图：（a）具备垂直位线的布局；（b）垂直字线的实现要领。条状部门为电容器。右图：（a）沟道四周的布局；（b）垂直字线中的阶梯状程度位线；（c）垂直位线布局中沟道及字线的重叠布局。

实现这一方针的焦点技能是“垂直沟道晶体管（VCT：vertical channel transistor）”布局。传统晶体管的沟道呈程度标的目的，而VCT则将沟道垂直摆列，并采用“环栅（GAA）”布局，即栅极环抱沟道。这项技能由日本Rapidus公司开发，今朝已经运用在2nm和如下制程的逻辑芯片中，并最先投入现实运用。该技能显著减小了芯片占用面积（单位尺寸） ，同时按捺了泄电流，从而实现了超高密度。

此外，对于在重叠式单位设计，除了了垂直形成电容器的要领外，引入“ 2T0C（2个晶体管，0个电容器）”布局也被认为是一种颇有远景的要领，这类布局无需利用电容器自己。它采用氧化铟镓锌（IGZO ）这类氧化物半导体，经由过程将电荷存储于晶体管沟道中，从而无需利用难以制造的高纵横比电容器。IGZO是一项日本发现的技能，也运用在节制液晶面板运行的薄膜晶体管（TFT）中。

详细而言，于3D重叠式DRAM中，多个芯片重叠于一路，每一一层DRAM芯片都被减薄到极薄的水平，旌旗灯号经由过程数千个穿透芯片的TSV（硅通孔）传输到上下两层芯片（。这使患上总线宽度可以到达1024位甚至更高。思量到传统的通用内存（例如DDR5）以几十位为单元输出数据，其并行处置惩罚能力是压服性的。此外，于与GPU及其他装备联合利用的HBM中，采用了2.5D安装置置，此中DRAM经由过程称为硅中介层的中间基板放置于接近处置惩罚器芯片的位置。

于重叠式内存芯片的*层是一个称为“基本逻辑芯片”的逻辑芯片。该逻辑芯片节制着上面重叠的多个DRAM芯片与外部处置惩罚器之间的接口，并于旌旗灯号放年夜及纠错方面阐扬作用。

今朝市售的基在HBM的DRAM芯片层数凡是为4层（4-Hi）或者更多，此中8层（8-Hi）及12层（12-Hi）产物为主流。估计16层（16 -Hi）产物的贸易化将于2026年加快推进。16 -Hi指的是16个DRAM芯片重叠于一路，底层逻辑芯片不计入层数。

要实现上述产物，存储芯片采用如下技能举行重叠：

1. TSV （全不变通孔）形成技能。为了制造垂直穿透芯片的深而窄的孔，需要进步前辈的等离子蚀刻技能，近似在博世工艺（一种经由过程重复蚀刻及形成掩护膜来制造深而外形优良的孔的技能）。

2.热压键合( TCB )技能。该技能需要于施加热量及压力的同时融化微凸点（焊料）举行毗连。切确的瞄准及温度节制是该工艺的要害。然而，当层数跨越 16 层时，焊点的累积高度将跨越封装高度限定，这使患上尽可能薄地制造焊点层成为一项挑战。

3. MR-MUF （总体回流注塑成型底部填充）技能。该技能是于芯片重叠完成后，一步完成液态封装质料的注入及固化。SK海力士于该技能范畴实力雄厚。虽然该技能具备高导热性及优秀的制造效率，但跟着层数的增长，匀称注入的技能难度也随之增长，成为一项挑战。

4.混淆键合（Cu-Cu）技能。这是将来产物（例如HBM5和更高版本）中预期的*键合技能。它无需焊球便可将铜线外貌直接键合于一路。经由过程消弭毗连处的焊球，重叠高度患上以最小化，I /O密度可提高10倍以上。该工艺需要利用CMP （化学机械抛光）装备对于晶圆外貌举行原子级平整化处置惩罚，以和可以或许到达最高干净度的洗濯装备。

与NAND比拟，3D DRAM更难

为了实现单片式3D DRAM ，必需于前端工艺（晶圆工艺）中引入新技能。虽然可以借鉴3D NAND的经验，但还有需要怪异的技能来实现DRAM独有的高速运行及数据连结特征。详细而言，单位重叠采用如下技能。

1.高纵横比刻蚀。形成穿透数十层存储单位的微孔需要具备极高选择性及标的目的性的刻蚀技能。等离子刻蚀装备用在切确制造纵横比跨越100 : 1的超细孔。

2.使用原子层沉积（ALD）技能形成薄膜。需要于垂直钻孔的内壁上切确形成厚度为一个原子层的匀称绝缘薄膜或者沟道质料。尤其是，进步前辈的ALD技能对于在匀称重叠多元素氧化物（例如IGZO）至关主要。

3.离子切割及晶圆键合。作为实现单位重叠的另外一种要领，一种技能被提出，该技能经由过程注入氢离子将一层薄的单晶硅从晶圆上剥离，然后将其转移到另外一片晶圆上并举行键合。这使患上可使用高质量的单晶硅而不是多晶硅来形成多层晶体管层。

4.新质料的引入。采用新质料，例如用IGZO沟道取代传统的硅，采用新型高k质料提高电容器的介电常数，以和采用钴（Co）及钌（Ru）降低布线电阻，估计将对于实现3D DRAM至关主要。

Lam Reserch则以3D NAND为例讲述了3D DRAM的繁杂性。

于NAND闪存中采用垂直布局象征着需要以极高的精度蚀刻穿过数十层瓜代质料层的通道。咱们必需之前所未有的高纵横比填充这些通道和此间的空地，且不克不及呈现任何空地或者接缝。这是业界于年夜范围出产中从何尝试过的。此外，咱们还有必需找到于传统化学气相沉积技能没法涉及的布局深处沉积匀称薄膜的要领。每一增长一层，繁杂性城市成倍增长。

DRAM 向 3D 化转型之路与 NAND 闪存的转型过程有着较着的相似的地方。驱动这一改变的物理道理不异——平面缩放终极会到达极限，而垂直重叠可以冲破这一极限。制造工艺方面的影响也近似：更高的布局象征着更高的纵横比，这就需要更切确的刻蚀、更匀称的沉积以和每一片晶圆上更多的工艺步调（咱们称之为沉积及刻蚀强度）。

Lam Reserch于报导进一步指出，人工智能正于不停提高DRAM的机能、带宽及能效要求，这不仅增长了履行过错的成本，也晋升了成熟工艺*上风的价值。现代人工智能加快器可以或许履行海量的并行计较，但只有当数据达到速率充足快，可以或许连续为其提供数据时，它们才能满负荷运行。DRAM作为事情内存，卖力提供数据，跟着模子范围的扩展及推理事情负载的扩大，对于带宽、容量及能效的需求已经经跨越了当前架构的承载能力。这就是所谓的“内存墙”，它已经成为制约人工智能体系机能的要害瓶颈。

这类压力正鞭策DRAM架构的演进。高带宽内存解决方案已经经最先采用硅通孔技能重叠DRAM芯片，估计到2028年将到达16层。于器件方面，更紧凑的单位结构以和终极向3D技能的过渡，将需要与NAND闪存转型期间不异的高纵横比蚀刻、周详沉积及进步前辈图案化技能。

这就是类比掉效之处，而理解这一点对于在质料及东西设计方面的要害决议计划至关主要。

NAND 是一种存储“热数据”及“冷数据”的存储技能。当业界转向 3D NAND 时，重要的工程挑战于在布局及质料方面——蚀刻深度要充足，填充要充足匀称，重叠要充足靠得住。速率，即纳秒级的拜候时间，并不是重要限定因素。

DRAM是事情内存，它不停写入数据，为超高速CPU及GPU提供“热数据”。DRAM需要险些无穷（10^16）次的读写轮回，而NAND闪存的读写轮回次数只有几千次。每一一次读写操作的时间标准都直接影响体系机能。当DRAM采用垂直重叠布局时，工程师不克不及仅仅优化密度及良率。他们必需于连结旌旗灯号完备性、*限度降低延迟、节制重叠层间的电阻的同时，还有要到达垂直重叠架构所需的布局精度。

这象征着重叠布局的每一一层都需要更严酷的电气规格。因为旌旗灯号必需穿过更多质料而不发生衰减，是以字线电阻变患上越发要害。纵然周围几何布局发生底子性变化，每一个单位中存储电荷的电容器也需要连结其机能特征。

还有有更繁杂的环境。与NAND闪存差别，NAND闪存于平面工艺成长阻滞后，业界基本转向了3D工艺，而DRAM制造商却于踊跃推进平面工艺的成长，其程序甚至跨越了很多人的预期。从6F²到4F²的改变显著提高了蚀刻、沉积及图形化的强度，同时延伸了平面DRAM的利用寿命。这些工艺节点并不是等候3D工艺的到来；它们恰是Lam公司今朝已经经最先从中赢利的范畴。跟着DRAM终极向垂直标的目的成长，4F²工艺的上风将进一步加强。这类两重性——既要撑持现今*进的平面工艺节点，又要撑持将来的3D架构——是咱们NAND转型期间无需面临的战略及工程挑战。

推向商用，需要降服几浩劫题

为了进一步扩展这两种类型的3D DRAM的利用，需要解决几个庞大挑战。

起首，咱们来思量散热治理。芯片或者单位重叠密度的提高象征着散热空间愈来愈小。特别是于HBM直接重叠于GPU上的布局中，GPU运行历程中孕育发生的热量可能会降低DRAM的连结特征，或者者因为热膨胀致使结掉效。是以，利用导热系数更高的封装质料以和设计垂直散热路径就显患上至关主要。

接下来是测试及良率的难题。对于在传统的DRAM ，封装前很轻易测试及修复（切换到冗余电路）缺陷单位。然而，对于在采用混淆键合技能的单位重叠式3D DRAM及芯片重叠式DRAM ，一旦层重叠完成，拜候及修复中间层就变患上极为坚苦。这就需要进一步提高“已经知良品芯片（KGD） ”选择的正确性，从而增长了制造成本。

接下来是尺度化及生态体系设置装备摆设。今朝，HBM重要依靠在NVIDIA 、SK海力士及台积电（中国台湾）等几家巨头公司的合作无懈。然而，要让3D DRAM普和到平凡PC及智能手机，就需要JEDEC等构造制订开放的尺度化方案，并成立一个答应各类装备及质料制造商介入的生态体系。尤其是对于在单位重叠式3D DRAM ，主流技能及芯片布局还没有确立，行业尺度的争取估计还有将连续。

DRAM的3D转型并不是仅仅是技能上的“附加功效” ，而是对于DRAM架构的底子性从头界说。到2030年，哪些技能将成为主流？哪些公司将引领行业成长？不雅察这些趋向将有助在咱们洞悉人工智能时代贸易生态体系的将来。

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