SK hynix lähetti HBM4E-näytteet – näin se haastaa Samsungin seuraavan sukupolven tekoälykiihdyttimien muistitaistossa

Kilpajuoksu seuraavan sukupolven tekoälykiihdyttimien toimittamiseksi sai uuden vaihteen kesäkuussa 2026. SK hynix ilmoitti 17. kesäkuuta virallisesti toimittaneensa näytteitä 12-kerroksisesta HBM4E-muististaan (High Bandwidth Memory 4 Extended) merkittäville asiakkaille, mikä siirtää tuotteen kriittiseen asiakashyväksyntävaiheeseen . Tämä tapahtui vain kolme viikkoa sen jälkeen, kun kilpailija Samsung Electronics aloitti toimittamaan omia, ”toimialan ensimmäisiksi” kutsumiaan HBM4E-näytteitä 29. toukokuuta . Tiukka aikataulu korostaa kahden eteläkorealaisen puolijohdejätin välistä kiivasta kilpailua Nvidian tulevan Vera Rubin -alustan ja muiden tekoälyjärjestelmien muistitoimituksista.

SK hynixin HBM4E:n tekniset tiedot purettuina

SK hynixin uusi 12-kerroksinen HBM4E-pino tarjoaa joukon parannuksia, jotka on suunniteltu vastaamaan tekoälyn koulutuksen ja päättelyn massiivisiin kaistanleveys- ja tehokkuusvaatimuksiin. Yhtiön virallinen ilmoitus ja sitä tukevat toimialaraportit antavat seuraavat keskeiset tekniset tiedot :

• Suorituskyky: Jopa 16 gigabitin sekuntinopeus (Gbps) nastaa kohden.
• Kapasiteetti: 48 gigatavua (GB) pinoa kohden, saavutettu käyttämällä 12 kerrosta 32 gigabitin (Gb) muistisiruja. Tämä 32 Gb:n yhden sirun kapasiteetti merkitsee 33 prosentin lisäystä tallennustiheyteen verrattuna edelliseen HBM4-sukupolveen .
• Virrankulutus: Yli 20 prosentin parannus verrattuna aiempaan HBM4-sukupolveen .
• Pakkaustekniikka: Yhtiö sovelsi omaa Advanced MR-MUF (Mass Reflow Molded Underfill) -menetelmäänsä. Keskeinen hyöty on 17 prosentin vähennys lämpöresistanssissa, mikä parantaa rakenteellista vakautta ja lämpötehokkuutta korkean suorituskyvyn laskentaympäristöissä. Tämä on ratkaiseva tekijä hyperscale-asiakkaille, jotka pakkaavat moduuleja tiiviisti tekoälypalvelinräkkeihin.
• Kaistanleveys: SK hynix on kuvaillut tavoittelevansa noin 4 TB/s -luokan kaistanleveyttä seuraavan sukupolven tekoälypiireille. Computex-messuilla korostettiin 38 prosentin kaistanleveyshyppyä HBM4:ään verrattuna . Toimialaraporteissa on mainittu jopa 4,0 TB/s:n kaistanleveys .

Piiri on valmistettu 1c DRAM -prosessilla, todennäköisesti yhdessä TSMC:n 3 nanometrin prosessilla valmistetun pohjapiirin kanssa .

SK hynix vastaan Samsung: HBM4E:n teknisten tietojen vertailu

Molempien yhtiöiden toimitettua nyt 12-kerroksisia HBM4E-näytteitään, niiden ilmoitettujen teknisten tietojen suora vertailu paljastaa selvän kilpailuasetelman. Samsung oli ensimmäinen toimittaja, mutta SK hynixin viralliset tiedot näyttävät tuovan etulyöntiaseman useilla keskeisillä suorituskyvyn osa-alueilla .

Ominaisuus	SK hynix HBM4E	Samsung HBM4E
Näytetoimituksen ajankohta	17.–18. kesäkuuta 2026	29. toukokuuta 2026 (toimialan ensimmäinen)
Kerrokset	12-korkea	12-korkea
Kapasiteetti	48 GB	48 GB
Nopeus per nasta	16 Gbps (natiivi)	14 Gbps (vakaa), skaalautuu 16 Gbps:iin
Energiatehokkuuden parannus	>20 % vs. HBM4	16 % vs. HBM4
Pakkaus	Advanced MR-MUF (17 % alhaisempi lämpöresistanssi)	Oma lämmönhallinta (ei ilmoitettu prosentuaaliseksi parannukseksi)
Kaistanleveys	Jopa ~4,0 TB/s	Jopa 3,6 TB/s pinoa kohden

Kriittinen ero on natiivin nastanopeuden lähtötaso. SK hynixin HBM4E toimii natiivisti 16 Gbps:n nopeudella, kun Samsungin ilmoittama vakaa nopeus on 14 Gbps, ja sen kerrotaan skaalautuvan 16 Gbps:iin . Vastaavasti SK hynix ilmoittaa yli 20 % parannuksesta energiatehokkuudessa, kun Samsungin HBM4E:llä parannus on 16 % . Mitattavissa oleva 17 % vähennys lämpöresistanssissa Advanced MR-MUF -tekniikan avulla voi olla merkittävä kilpailutekijä.

Laajempi taistelu tekoälymuistien herruudesta

HBM4E-näytetoimitukset ovat viimeisin luku monivuotisessa kamppailussa maailman arvokkaimman tekoälypiirisuunnittelijan, Nvidian, toimittamisesta.

• SK hynixin vahva asema HBM4:ssa: Tammikuun 2026 lopulla useat lähteet kertoivat SK hynixin varmistaneen noin 70 prosenttia Nvidian HBM4-tilauksista Vera Rubin -tekoälyalustalle . Tämä ylivoimainen johtoasema Samsungiin ja Microniin nähden rakentui yhtiön varhaisen massatuotannon ja korkeiden tuotantosaantojen, erityisesti sen MR-MUF-teknologian, varaan .
• Nvidia vahvistaa kaikki kolme: Nvidian toimitusjohtaja Jensen Huang sertifioi 5. kesäkuuta 2026 muodollisesti kaikki kolme suurta muistivalmistajaa – SK hynixin, Samsungin ja Micronin – HBM4-toimittajiksi Vera Rubinille . Tämä päätti kuukausien spekulaatiot siitä, suljettaisiinko Micron kokonaan pois alustan alkuperäisestä toimitusketjusta . Toimiala-analyytikot arvioivat yhä SK hynixin hallussaan olevan 60–70 prosentin volyymiosuus Vera Rubinin HBM4-muisteista, Samsungin osuuden ollessa 25–30 % ja Micronin täyttäessä loput .
• Aikaisten näytetoimitusten kaava: SK hynix loi aggressiivisten aikataulujen toimintamallin toimittamalla maailman ensimmäiset 12-kerroksiset HBM4-näytteet asiakkaille maaliskuussa 2025, alkuperäistä aikatauluaan aiemmin . Tuo perus-HBM4-tuote on nyt massatuotannossa ja muodostaa perustan HBM4E:n jatkokehitykselle, joka julkistettiin Computex 2026 -messuilla . Messuilla SK hynix korosti 33 prosentin tiheyden kasvua ja 38 prosentin kaistanleveyshyppyä HBM4E:lle, viestien etenemissuunnitelmastaan suoraan tekoälydatakeskusmarkkinoille .

Mitä seuraavaksi

Kun näytteet ovat merkittävien asiakkaiden – joihin tyypillisesti kuuluvat Nvidia, AMD ja suuret pilvipalveluntarjoajat – käsissä, kriittinen hyväksyntäprosessi on käynnissä . Asiakkaat testaavat muistia tiukasti signaalin eheyden, lämpökäyttäytymisen ja yhteensopivuuden osalta omiin kiihdytinsuunnitelmiinsa. Menestys tässä vaiheessa ratkaisee lopulliset ostotilaukset ja volyymituotannon käynnistykset tekoälyjärjestelmille, joiden odotetaan debytoivan vuoden 2027 aikajänteellä.

SK hynixin kyky toimittaa HBM4E-näytteensä ennen alkuperäistä vuoden 2026 jälkipuoliskon arviotaan osoittaa sen pyrkimystä paitsi puolustaa markkinajohtoaan, myös sanella koko toimialan tahtia . Taistelussa ei ole enää kyse vain siitä, kuka toimittaa ensin, vaan siitä, kenen teknologia pystyy tuottamaan eniten suorituskykyä wattia kohden mahdollisimman vakaassa paketissa – ja ruokkimaan näin suoraan tekoälyn seuraavaa kehitysloikkaa.