SK 海力士仍是 HBM4 霸主。根據韓媒與自由財經報導，SK 海力士於 HBM4 拿下 NVIDIA 約 2/3 的供貨量，股價聞訊大漲逾 6%。SK 海力士於 2025 年 9 月率先宣布完成 HBM4 開發，主打 40% 的功耗效率提升與 50% 的頻寬密度提升。SK 海力士 2026 年 HBM 總產能約 60% 集中於 HBM4，並於下半年開始大量出貨給 NVIDIA Vera Rubin 平台。同時，SK 海力士 2026 年 HBM 市佔率估達 50-62%，仍穩居龍頭地位。然而三星與美光的追趕速度加快，三強 HBM4 競爭進入白熱化階段。

三星 HBM4 驗證進度超前三個月。三星電子於 2026 年上半年加速 HBM4 驗證進度，比預期提前三個月通過 NVIDIA 認證，並於 Q3 開始小量出貨。三星的 HBM4 採用 1y DRAM 製程（第五代 10nm 級 DRAM），並整合自家的「熱壓焊（TC-NCF）」先進封裝技術，提供比 SK 海力士更高的散熱效率。緯來新聞網報導，三星 HBM4 驗證進度超前三個月，力拼終結 SK 海力士霸主地位。TrendForce 預估三星 HBM 市佔率將從 2025 年的 20% 提升至 2026 年的 25-40%，並於 2027 年挑戰 35% 以上。

美光 HBM4E 將於 2027 年量產。TechNews 科技新報報導，美光 HBM4 擴產進度順利，並預計 2027 年量產 HBM4E 基礎晶片（base die）採用台積電製程。美光是三強中唯一將 HBM4E 基礎晶片外包給台積電生產的廠商，藉此獲得製程領先優勢。美光 HBM4 採用自家的 1-gamma DRAM 製程，並於 2026 年通過 NVIDIA 認證，預估 2026 年 HBM 市佔率約 5-20%，2027 年提升至 15-25%。美光策略明確：透過 TSMC 製程的 HBM4E 基礎晶片，與 SK 海力士、三星在高效能 HBM 市場競爭。

16-Hi HBM4 Q4 2026 量產。Tweaktown 報導，NVIDIA 已要求三家 HBM 廠於 Q4 2026 開始量產 16-Hi（16 層堆疊）HBM4。16-Hi HBM4 容量將達 48GB（單顆），頻寬達 1.2 TB/s，較 12-Hi HBM4（36GB、1.0 TB/s）提升約 30%。NVIDIA Vera Rubin 平台將全面採用 16-Hi HBM4，並於 2026 下半年開始量產出貨。Samsung、SK hynix、Micron 三大廠均積極擴產 16-Hi HBM4，預估 2026 年 16-Hi HBM4 出貨量可達數百萬顆，2027 年放量至數千萬顆規模。同時，16-Hi HBM4 的堆疊高度將從 12-Hi 的 720 微米提升至 960 微米，對 TSV 蝕刻、bumping 製程、散熱管理等關鍵技術提出更高要求，三大 HBM 廠均積極導入混合鍵合（Hybrid Bonding）製程以提升堆疊密度，並降低整體封裝高度與功耗。預估 16-Hi HBM4 量產初期良率將穩定在 85% 以上，並於 2027 年提升至 95% 以上。

集邦：HBM4 驗證 Q2 完成，三強供應輝達格局成形。經濟日報報導，集邦科技（TrendForce）預計 HBM4 驗證將於 2026 年第 2 季完成，三大原廠供應 NVIDIA 格局有望成形。TrendForce 進一步指出，SK 海力士、三星、美光三強於 HBM4 市場的競爭將從 2026 年下半年進入白熱化，並於 2027 年出現明顯的市場份額變化。Seeking Alpha 報導，NVIDIA 已認證三星、SK 海力士、美光三家的 HBM4 全部過關，並開始分配 2026 Q4 至 2027 Q1 的供貨量。其中 SK 海力士約佔 50-60%、三星約 25-35%、美光約 10-20%。

HBM4 為何如此關鍵？HBM4 是 AI 加速器的關鍵瓶頸元件，每顆 NVIDIA Vera Rubin GPU 需要 8 顆 HBM4（每顆 36-48GB），因此 GPU 出貨量直接受限於 HBM4 供應。HBM4 從 2025 年的初期出貨，到 2026 年的全面量產，是 AI 算力擴張的重要里程碑。Micron 於 2026 年 8 月公布財報時指出，整個 2026 年的 HBM 產能已經在固定價格合約下售罄（sold out），營收能見度延伸到 2027 年。這代表 HBM4 已進入超級循環（supercycle），並將成為 2026-2028 年記憶體產業最重要的成長動能。

業界關注 HBM4E 與 HBM5 的時程。除了 HBM4 之外，三強也已開始布局 HBM4E 與 HBM5：(1) HBM4E——SK 海力士、三星、美光均預計 2027 年量產，容量將達 64GB/顆（16-Hi），頻寬 1.5 TB/s；(2) HBM5——預計 2028 年量產，容量將達 80-96GB/顆，頻寬 2.0 TB/s，採用更先進的邏輯晶片製程（如 TSMC 2 奈米）。NVIDIA Rubin Ultra、Feynman 等次世代平台將採用 HBM4E 與 HBM5，並持續推動 AI 算力與記憶體頻寬的雙重擴張。預估 2028 年 HBM5 量產後，單顆 AI GPU 的 HBM 總容量將達 640-768GB，相當於 2025 年 NVIDIA H100 的 8 倍以上，並將進一步推升 AI 模型的訓練與推論規模。同時，HBM5 將全面採用矽光子（Silicon Photonics）互連與 CPO 封裝，可將 HBM 與 GPU 之間的頻寬再提升 2-3 倍，並成為 2028-2030 年 AI 算力擴張的關鍵瓶頸。