SK hynix ने AI ग्राहकों को भेजे HBM4E के 12-लेयर सैंपल, सैमसंग के साथ छिड़ी जोरदार टक्कर

• प्रदर्शन: प्रति पिन 16 गीगाबिट्स प्रति सेकंड (Gbps) तक की डेटा प्रोसेसिंग स्पीड।
• क्षमता: 32 गीगाबिट (Gb) डाई की 12 परतों का उपयोग करके, प्रति स्टैक 48 गीगाबाइट (GB)। यह 32 Gb सिंगल-डाई क्षमता पिछली HBM4 पीढ़ी की तुलना में स्टोरेज डेंसिटी में 33% की वृद्धि दर्शाती है ।
• पावर दक्षता: पिछली HBM4 पीढ़ी की तुलना में 20 प्रतिशत से अधिक का सुधार ।
• पैकेजिंग तकनीक: कंपनी ने अपनी मालिकाना 'एडवांस्ड MR-MUF (मास रिफ्लो मोल्डेड अंडरफिल)' प्रक्रिया लागू की। इसका एक मुख्य लाभ ताप प्रतिरोध में 17% की कमी है, जो हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग वातावरण में संरचनात्मक स्थिरता और थर्मल प्रदर्शन को बढ़ाता है ।
• बैंडविड्थ: जहां SK hynix ने अगली पीढ़ी के AI चिप्स के लिए ~4 TB/s क्लास को लक्षित करने का वर्णन किया, वहीं Computex शोकेस में HBM4 पर 38% बैंडविड्थ बूस्ट पर प्रकाश डाला गया । उद्योग रिपोर्ट्स ने 4.0 TB/s तक की बैंडविड्थ का भी हवाला दिया है ।

एक उद्योग रिपोर्ट के अनुसार, यह चिप 1c DRAM प्रोसेस नोड पर निर्मित है, संभवतः बेस डाई के लिए TSMC की 3-नैनोमीटर प्रक्रिया के साथ संयोजन में ।

SK hynix बनाम सैमसंग: HBM4E स्पेसिफिकेशन शोडाउन

दोनों कंपनियों द्वारा अब अपने 12-लेयर HBM4E उत्पादों के सैंपल भेजने के साथ, उनकी दावा की गई स्पेसिफिकेशन्स की सीधी तुलना एक स्पष्ट प्रतिस्पर्धी गतिशीलता को उजागर करती है। सैमसंग शिप करने वाला पहला था, लेकिन SK hynix की शुरुआती आधिकारिक स्पेसिफिकेशन्स कई प्रमुख प्रदर्शन मैट्रिक्स में बढ़त का दावा करती हैं ।

एक महत्वपूर्ण अंतर बेस पिन स्पीड है। SK hynix का HBM4E मूल रूप से 16 Gbps पर संचालित होता है, जबकि सैमसंग का प्रारंभिक विनिर्देश 14 Gbps है, जिसमें 16 Gbps तक स्केल करने की कही गई क्षमता है । इसी तरह, SK hynix 20%+ बिजली दक्षता सुधार का दावा करता है, जबकि सैमसंग के HBM4E के लिए यह 16% है । एडवांस्ड MR-MUF के माध्यम से ताप प्रतिरोध में मापने योग्य 17% की कमी उन हाइपरस्केल ग्राहकों के लिए एक बड़ा कारक हो सकती है जो इन मॉड्यूलों को AI सर्वर रैक में कसकर पैक करते हैं।

AI मेमोरी डॉमिनेंस की बड़ी लड़ाई

HBM4E सैंपल शिपमेंट दुनिया के सबसे मूल्यवान AI चिप डिज़ाइनर, Nvidia को सप्लाई करने के बहु-वर्षीय संघर्ष का नवीनतम अध्याय है।

• SK hynix की HBM4 पर मज़बूत पकड़: जनवरी 2026 के अंत में, कई स्रोतों ने बताया कि SK hynix ने Vera Rubin AI प्लेटफॉर्म के लिए Nvidia के लगभग 70% HBM4 ऑर्डर हासिल कर लिए थे । सैमसंग और माइक्रोन पर यह बड़ी बढ़त इसकी शुरुआती बड़े पैमाने पर उत्पादन और उच्च यील्ड, विशेष रूप से इसकी MR-MUF तकनीक के कारण बनी थी ।
• Nvidia ने तीनों को मंज़ूरी दी: 5 जून, 2026 को, Nvidia के CEO जेन्सेन हुआंग ने तीनों प्रमुख मेमोरी निर्माताओं—SK hynix, सैमसंग और माइक्रोन—को Vera Rubin के लिए HBM4 आपूर्तिकर्ताओं के रूप में औपचारिक रूप से प्रमाणित किया । इससे उन महीनों की अटकलों पर विराम लग गया कि माइक्रोन को प्लेटफॉर्म की शुरुआती आपूर्ति श्रृंखला से पूरी तरह बाहर रखा जा सकता है । उद्योग विश्लेषक अभी भी अनुमान लगाते हैं कि SK hynix के पास Vera Rubin के HBM4 के लिए 60-70% वॉल्यूम शेयर है, जबकि सैमसंग का 25-30% और माइक्रोन का शेष हिस्सा है ।
• जल्दी सैंपलिंग का एक पैटर्न: SK hynix ने मार्च 2025 में अपने मूल शेड्यूल से पहले, दुनिया का पहला 12-लेयर HBM4 सैंपल ग्राहकों को भेजकर आक्रामक समय-सीमा का एक पैटर्न स्थापित किया । वह बेस HBM4 उत्पाद अब बड़े पैमाने पर उत्पादन में है और Computex 2026 में पेश किए गए HBM4E फॉलो-ऑन के लिए बुनियादी है । शो में, SK hynix ने HBM4E के लिए 33% डेंसिटी वृद्धि और 38% बैंडविड्थ जंप पर प्रकाश डाला, जो सीधे AI डेटा सेंटर बाज़ार को अपने रोडमैप का संकेत देता है ।

आगे क्या होगा?

प्रमुख ग्राहकों—जिनमें आमतौर पर Nvidia, AMD और बड़े क्लाउड सेवा प्रदाता शामिल हैं—के हाथों में सैंपल आने के साथ, महत्वपूर्ण योग्यता प्रक्रिया शुरू हो गई है । ग्राहक सिग्नल इंटीग्रिटी, थर्मल बिहेवियर और अपने एक्सेलेरेटर डिज़ाइन के साथ अनुकूलता के लिए मेमोरी का कठोरता से परीक्षण करेंगे। इस चरण में सफलता 2027 की समय-सीमा में शुरू होने की उम्मीद वाले AI सिस्टम के लिए अंतिम खरीद ऑर्डर और वॉल्यूम रैंप को निर्धारित करेगी।

SK hynix की अपने मूल दूसरी छमाही 2026 के मार्गदर्शन से पहले अपने HBM4E सैंपल वितरित करने की क्षमता, न केवल अपनी बाज़ार बढ़त की रक्षा करने, बल्कि पूरे उद्योग के लिए गति निर्धारित करने के उसके इरादे को दर्शाती है । लड़ाई अब सिर्फ इस बात की नहीं है कि कौन पहले शिप कर सकता है, बल्कि इस बात की है कि किसकी तकनीक सबसे स्थिर पैकेज में सबसे अधिक प्रदर्शन-प्रति-वाट प्रदान कर सकती है—जो सीधे AI क्षमताओं में अगली छलांग को बढ़ावा दे रही है।