在人工智慧（AI）與高效能運算（HPC）呈現爆發式增長的當下，記憶體頻寬（Memory Bandwidth）已成為制約運算效能的關鍵瓶頸。作為行業標準制定者的 JEDEC 固態技術協會，近期正緊鑼密鼓地制定一項全新的記憶體標準：「SPHBM4」（Standard Package HBM4，標準封裝第四代高頻寬記憶體），期望能有接近 HBM 的速度但成本能遠低於傳統 CoWoS 封裝的選擇。
頻寬與面積的拉鋸戰：SPHBM4 的技術突破
長期以來，HBM（High Bandwidth Memory）憑藉其超高的傳輸位元寬度（Bit Width）稱霸高效能運算領域。傳統 HBM 記憶體通常採用 1024-bit 甚至 2048-bit 的位寬介面，這種設計雖然帶來了無可匹敵的傳輸效能與能效比，但也付出了昂貴的代價。如此龐大的介面位寬，意味著記憶體顆粒需要佔用大量的晶片面積來佈局 I/O 觸點，這不僅限制了單顆晶片的堆疊數量和封裝容量，更進一步佔用了 AI 加速卡寶貴的基板空間，制約了運算集群的整體算力密度。
SPHBM4 的核心突破在於其對位元寬度的大膽削減與傳輸效率的補償。根據現有資料顯示，SPHBM4 引入了先進的「4:1 串列技術」（Serialization），將原本高達 2048-bit 的位寬大幅縮減至 512-bit。這一改變看似「降級」，實則是為了更高效的集成。
儘管通道數量減少了四分之三，但 SPHBM4 仍致力於實現與完整版 HBM4 同級別的總頻寬。這意味著其單一通道的數據傳輸速率必須大幅提升。雖然 JEDEC 尚未公開具體的技術細節，究竟是單純將傳輸時脈提升至原有的四倍（達到驚人的 32GT/s），還是引入了更高階的編碼調變方案（如 PAM4 等），但其目標十分明確：在保持極致效能的同時，大幅釋放晶片面積與控制器設計的複雜度。
封裝技術的「降維打擊」：告別昂貴的中介層
SPHBM4 最具革命性的意義，或許不在於速度，而在於其對封裝成本的控制。現有的 HBM 技術之所以昂貴且產能受限，很大程度上歸因於其對先進封裝技術的依賴。HBM 必須透過 CoWoS（Chip on Wafer on Substrate）這類 2.5D 封裝技術，利用昂貴的矽中介層（Silicon Interposer）與 GPU 或 ASIC 進行連接。這不僅拉高了製造成本，更受限於台積電等晶圓代工廠的先進封裝產能。
相比之下，SPHBM4 的命名中包含了「Standard Package」（標準封裝）一詞，揭示了其最大的優勢：相容傳統有機基板。這意味著 SPHBM4 可以擺脫對昂貴矽中介層的絕對依賴，直接應用於標準的封裝流程中。
在封裝內部，SPHBM4 依然沿用了業界標準的基礎裸晶（Base Die）與 HBM4 裸晶（Core Die）進行堆疊。這種設計確保了單個堆疊的容量能夠看齊 HBM4 及 HBM4E 標準，最高可達 64GB。更重要的是，由於介面位寬的縮減，控制器的設計得以簡化，整體封裝結構更加精簡。理論上，由於 I/O 佔用的面積減少，SPHBM4 甚至擁有比標準 HBM4 更高的潛在容量密度，甚至可達到 HBM4 的四倍之多，這對於極度渴求大容量記憶體的 AI 推論（Inference）模型來說，無疑是一大福音。
市場定位：精準填補生態系空白
從產品定位來看，SPHBM4 並非是為了取代處於金字塔頂端的 HBM4，而是為了填補市場的巨大真空。目前的記憶體市場呈現兩極化：一端是成本較低但頻寬有限的傳統 DDR5/LPDDR5；另一端則是性能極致但價格高昂、產能緊缺的 HBM3E/HBM4。在這兩者之間，存在著大量對頻寬有一定要求，但對成本也相當敏感的應用場景，例如中階 AI 推論伺服器、邊緣運算設備、以及部分高效能網路交換設備。
SPHBM4 的出現，正是為了成為介於傳統 DDR 與新型 HBM 之間的「第三種選擇」。它提供了遠超 DDR5 的頻寬，同時將整合成本控制在比標準 HBM 更親民的水準。
SPHBM4 不會取代 GDDR 顯存？
面對這樣一款「高頻寬、相對低成本」的記憶體，許多科技愛好者不禁會聯想到：它是否會取代顯示卡（Graphics Card）上的 GDDR6 或 GDDR7 顯存，成為新一代的遊戲顯存標準，讓遊戲顯卡更快、容量更大、更便宜？？
從技術與經濟角度分析，答案顯然是「否定」的。
首先，設計目標的本質差異決定了其應用場景。SPHBM4 的首要任務是維持「HBM 等級的頻寬」與「高容量密度」，而非極致的成本控制。儘管它比標準 HBM4 便宜，去除了昂貴的中介層，但其本質依然是基於 TSV（矽通孔）技術的 3D 堆疊記憶體。
這意味著，SPHBM4 的製造過程仍需涉及複雜的晶圓級堆疊工藝、基片接口匹配以及先進的散熱處理解決方案。相比之下，GDDR 記憶體採用的是相對成熟的平面封裝技術，其成本效益極高，且專為消費級圖形處理進行了優化。
若在消費級顯示卡上強行導入 SPHBM4，雖然能減少顆粒數量（例如用一顆 SPHBM4 取代多顆 GDDR），但單顆 SPHBM4 的成本依然遠高於多顆 GDDR 的總和。此外，為了適配 SPHBM4，GPU 核心的記憶體控制器與封裝基板也需重新設計，這將導致整張顯示卡的 BOM（物料清單）成本不降反升。
因此，SPHBM4 在成本上無法降至 GDDR 的級別，在性能提升上對於遊戲場景而言性價比不高。它注定是為了解決運算中心的算力瓶頸而生，而非為了提升遊戲玩家的幀數。
SPHBM4 預計將在未來的 AI 推論卡、高階網路晶片以及次旗艦級 HPC 加速器中大放異彩。但它不會取代 HBM 在頂級訓練晶片中的地位，也不會動搖 GDDR 在消費電子領域的統治，但它將作為一座堅實的橋樑，連結起頻寬與成本的兩端，加速 AI 運算在更多層級市場的普及與落地。