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Più HBM per l’IA: meno capacità disponibile per la DRAM tradizionale?
Samsung prevede che nel 2027 l’HBM arriverà a occupare quasi il 30% della capacità su wafer dei produttori di DRAM, rispetto a circa il 20% nel 2026. HBM e DRAM standard utilizzano la stessa capacità produttiva: aumentare la produzione della prima potrebbe limitare quella disponibile per la seconda.
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Research answer
Key takeaways
- Samsung prevede che nel 2027 l’HBM arriverà a occupare quasi il 30% della capacità su wafer dei produttori di DRAM, rispetto a circa il 20% nel 2026.
- HBM e DRAM standard utilizzano la stessa capacità produttiva: aumentare la produzione della prima potrebbe limitare quella disponibile per la seconda.
- I chip HBM, impilati verticalmente, permettono ai processori di accedere ai dati ad alta velocità e sono importanti per i sistemi di intelligenza artificiale.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How much of DRAM chipmakers’ total wafer capacity does Samsung Electronics expect high-bandwidth memory (HBM) to use next year compared with. Article summary: Samsung Electronics expects HBM to use **nearly 30% of DRAM makers’ total wafer capacity in 2027**, up from **about 20% in 2026**. [1] - **Why standard DRAM could be squeezed:** HBM and conventional DRAM compete for the . Topic tags: general, news, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
La memoria ad alta larghezza di banda, o HBM, potrebbe occupare quasi il 30% della capacità produttiva su wafer dei produttori di DRAM nel 2027, rispetto a circa il 20% nel 2026. La previsione è stata riferita da Kim Taewoo, vicepresidente esecutivo di Samsung Electronics. 1
Il dato mette in evidenza una possibile competizione tra la memoria destinata ai sistemi di intelligenza artificiale e la DRAM convenzionale, impiegata in una più ampia gamma di dispositivi. Se le aziende riservano più capacità produttiva all’HBM, potrebbe restarne meno per produrre DRAM standard. 1
Perché la crescita dell’HBM può pesare sulla DRAM standard
HBM e DRAM tradizionale dipendono dalla stessa capacità produttiva su wafer. Per questo, ha spiegato Kim, l’espansione della produzione di HBM potrebbe limitare l’offerta di memoria standard. La stima sulla quota di capacità, tuttavia, non indica di quanto diminuirebbe la produzione di DRAM convenzionale: l’effetto dipenderà da come i produttori distribuiranno le risorse disponibili. 1
Che cos’è l’HBM e perché è importante per l’IA
L’HBM è composta da chip di memoria sovrapposti verticalmente. Questa architettura consente ai processori di accedere ai dati ad alta velocità, una caratteristica che rende la memoria un componente importante per l’elaborazione dell’intelligenza artificiale. 18
I principali produttori
Secondo il resoconto citato, il mercato dell’HBM è dominato da SK Hynix e Samsung Electronics, entrambe sudcoreane, e dalla statunitense Micron Technology. 3
La cifra da tenere d’occhio è quindi la quota di capacità su wafer destinata all’HBM: quasi il 30% nel 2027, contro circa il 20% nel 2026. Che cosa significherà per la disponibilità di DRAM standard dipenderà dalle scelte produttive delle aziende. 1
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Samsung prevede che nel 2027 l’HBM arriverà a occupare quasi il 30% della capacità su wafer dei produttori di DRAM, rispetto a circa il 20% nel 2026.
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Samsung prevede che nel 2027 l’HBM arriverà a occupare quasi il 30% della capacità su wafer dei produttori di DRAM, rispetto a circa il 20% nel 2026. HBM e DRAM standard utilizzano la stessa capacità produttiva: aumentare la produzione della prima potrebbe limitare quella disponibile per la seconda.
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I chip HBM, impilati verticalmente, permettono ai processori di accedere ai dati ad alta velocità e sono importanti per i sistemi di intelligenza artificiale.