5月21日，研究机构 Epoch AI 发布最新数据洞察报告显示，高带宽内存（HBM）在人工智能芯片组件成本中的占比已从2024年第一季度的52%上升至2025年第四季度的63%，接近总成本的三分之二。 这一估算基于英伟达（NVIDIA）、超微（AMD）、Google（Google）和亚马逊（Amazon）等主要设计商的AI芯片，按照产量加权平均得出。
报告指出，在AI芯片的组件成本结构中，HBM成本占比大幅上升的同时，逻辑芯片（logic dies）的成本占比基本持平，维持在约13%左右。 与之相比，高级封装（如CoWoS）成本占比从19%下降至15%，辅助组件（auxiliary components）的成本占比则从15%降至9%，显示出不同组件在整体成本结构中的此消彼长。
从绝对金额来看，四家主要设计商在HBM上的年度支出增速明显快于其他组件。 2024年，HBM支出约为120亿美元，而到了2025年，该项支出已经攀升至约320亿美元。 在同一时期内，AI芯片整体组件支出也从约220亿美元增长到约520亿美元，其中仅HBM一项就贡献了约200亿美元的增量，成为总成本扩张的主要推力之一。
Epoch AI给出的季度数据表明，从2024年第一季度到2025年第四季度，内存成本占比一路上行，而封装和辅助组件占比逐步下行，逻辑芯片则保持相对稳定。 在所有AI芯片中，四大类组件——内存（HBM）、逻辑芯片、高级封装及辅助组件——的成本占比均通过估算单芯片成本并结合季度产量推演得出，再据此计算各类组件在总组件支出中的占比变化。
展望未来，HBM在AI芯片成本中的比重预计仍将继续攀升。 Epoch AI指出，由于存储供应预计在2026年仍将偏紧，相关价格存在进一步上涨的压力。 来自产业链的信号也印证了这一判断：多家报道显示，HBM供给紧张态势将持续，存储厂商对2026年的HBM产能和订单已有较高锁定度。
在云计算巨头方面，资本开支指引已反映出组件价格上升的预期。 微软在其面向2026财年的资本支出展望中预计总资本开支将达到约1900亿美元，其中约有250亿美元被归因于组件价格上升。 Meta也在最新财报中上调了2026年的资本开支区间，增加幅度约为100亿美元，并明确指出这与组件价格上升有关。 这些表态被视为下游大型买家对上游存储及相关组件涨价压力的提前回应。
从成本结构和总支出的角度综合来看，HBM已成为AI芯片供应链中最具成本话语权的环节之一。 过去两年中，虽然逻辑芯片和封装技术仍在持续演进，但在整体成本构成中的相对权重却被不断攀升的内存成本所挤压。 这不仅加大了云服务商和大型互联网公司的硬件投入压力，也将倒逼产业链在存储技术、供应规划和成本控制方面做出更具前瞻性的布局。