SK Hynix envia amostras de memória AI HBM4E de 12 camadas com velocidade de 16 Gbps e capacidade de 48 GB

A SK Hynix anunciou na quinta-feira que enviou amostras HBM4E de 12 camadas para clientes importantes — a próxima geração de memória de alta largura de banda projetada para cargas de trabalho de treinamento e inferência de IA. O anúncio, feito através da sala de imprensa oficial da empresa, confirma que a SK Hynix continua à frente na corrida de produção de HBM: a Samsung enviou suas próprias amostras HBM4E no final de maio, mas a versão de 12 pilhas da SK Hynix oferece especificações de capacidade e velocidade superiores.

A HBM4E de 12 camadas alcança 48 gigabytes de capacidade por pilha e uma velocidade máxima de transferência de dados de 16 gigabits por segundo por pino. A eficiência energética é melhorada em mais de 20% em comparação com a geração anterior HBM4. Estes não são ganhos incrementais: em clusters de treinamento de IA onde dezenas ou centenas de aceleradores operam simultaneamente, a largura de banda da memória e a eficiência energética afetam diretamente tanto o throughput quanto o custo operacional.

O que a HBM4E melhora em relação à HBM4

A SK Hynix utiliza seu processo de empacotamento Advanced MR-MUF (Mass Reflow Molded Underfill) para empilhar 12 chips mantendo a estabilidade estrutural — um desafio de fabricação que se torna significativamente mais difícil à medida que o número de camadas aumenta. A nova geração também reduz a resistência ao calor em 17% em comparação com a HBM4, abordando uma das principais preocupações de confiabilidade em altas contagens de camadas, onde o gerenciamento térmico entre chips densamente empilhados se torna crítico.

A latência também foi reduzida através da otimização de interface e design, o que é particularmente importante para cargas de trabalho de inferência, onde os padrões de acesso à memória são menos previsíveis do que no treinamento. O resultado líquido é uma memória que funciona mais rápido, mais fria e mais eficientemente que sua antecessora — todas as três melhorias relevantes para os clientes de aceleradores de IA que a SK Hynix está visando.

O cenário competitivo

A HBM se tornou o campo de batalha decisivo no hardware de IA. As GPUs H100 e H200 da Nvidia usam HBM3E, e a próxima plataforma Rubin Ultra da empresa é projetada em torno da HBM4E — tornando esta geração de memória crítica para o próximo ciclo de produto da Nvidia. A SK Hynix tem sido a principal fornecedora de HBM da Nvidia; manter esse relacionamento através da HBM4E é extremamente importante para ambas as empresas.

As amostras HBM4E da Samsung, enviadas no final de maio, eram de 10 camadas em vez de 12 — dando à SK Hynix uma vantagem de capacidade na mesma geração. A Micron, a terceira grande fornecedora de HBM, não anunciou publicamente os prazos da HBM4E. A posição da SK Hynix é que suas amostras iniciais de 12 camadas dão aos clientes mais tempo para qualificação antes do início da rampa da Rubin Ultra.

Os envios atuais são amostras de qualificação, não produção em massa. A SK Hynix disse que está trabalhando em estreita colaboração com parceiros para estabelecer o momento da produção em massa, mas não se comprometeu com uma data específica. Dado o ciclo típico de qualificação de 6 a 12 meses para memória de IA, a produção em volume de HBM4E provavelmente começará no final de 2026 ou início de 2027.