Samsung ridisegna la memoria per l’AI con zHBM, V-NAND a oltre 400 strati e accordi a lungo termine

La tecnologia separa la produzione delle celle di memoria da quella dei circuiti periferici, realizzati su wafer distinti e poi uniti mediante wafer bonding . Secondo Samsung, il risultato porta la densità di memoria a un livello di circa il 58% superiore rispetto alla generazione V9 , oltre a puntare a miglioramenti nelle prestazioni di lettura, scrittura e I/O e a consumi più contenuti .

Il nome V10 indica la decima generazione della tecnologia V-NAND, presentata per la prima volta dalla società proprio alla stessa manifestazione, 13 anni fa, nel 2013 . Per ora si tratta di un prototipo: l’annuncio descrive una direzione tecnologica, non un prodotto già disponibile sul mercato.

zHBM: la memoria passa sopra l’acceleratore AI

La novità più ambiziosa è probabilmente zHBM, un’architettura concettuale che cambia il modo in cui la memoria HBM viene collegata al processore.

Nelle generazioni attuali, i moduli HBM sono collocati accanto all’acceleratore AI e collegati tramite un interposer in silicio. zHBM, invece, prevede di impilare verticalmente la memoria direttamente sopra il die dell’acceleratore, grazie a tecniche avanzate di wafer bonding .

Samsung sostiene che, se sviluppata e portata a maturità, questa configurazione potrebbe offrire:

• prestazioni pari a circa otto volte quelle di HBM5;
• una densità di memoria superiore di oltre 10 volte rispetto a HBM5;
• un’efficienza energetica fino a tre volte maggiore;
• una riduzione della resistenza termica superiore alla metà .

Il vantaggio teorico è duplice: ridurre la distanza percorsa dai dati e aumentare la quantità di memoria disponibile vicino al calcolo. Ma è importante non confondere la promessa con un prodotto finito: Samsung ha mostrato un modello concettuale fisico, non un componente destinato alla vendita, e non ha indicato una data di commercializzazione . Se l’architettura venisse realizzata, eliminerebbe inoltre l’interposer in silicio utilizzato finora nelle generazioni HBM .

zNAND-O porta la NAND verso l’edge AI

Samsung ha presentato anche zNAND-O, un’altra architettura concettuale orientata ai carichi di lavoro dell’edge AI, cioè l’elaborazione eseguita vicino alla fonte dei dati anziché esclusivamente nei grandi data center.

Il progetto combina la V-NAND con i through-silicon vias (TSV), collegamenti verticali che consentono di impilare quattro o otto chip NAND all’interno di un unico package . L’obiettivo è migliorare l’utilizzo dello spazio, le prestazioni di I/O e la latenza . Anche in questo caso Samsung ha mostrato un concept e non ha fornito un calendario per la commercializzazione .

HBM4E, HBM5 e calcolo dentro la memoria

Lo stand Samsung comprendeva inoltre campioni di HBM4E, il successivo passaggio della roadmap HBM, e modelli concettuali di HBM5 .

La società afferma di aver avviato nel febbraio 2026 la produzione di massa di HBM4, basata su DRAM 1c e tecnologia chip a 4 nanometri, e di aver consegnato a maggio i primi campioni HBM4E a clienti internazionali . La produzione di massa di HBM4E è prevista per il 2027 e dovrebbe utilizzare il processo di Hybrid Bonding di quarta generazione .

Tra le altre dimostrazioni c’era LPDDR5X-PIM, presentata come la prima memoria LPDDR dell’industria con capacità di processing-in-memory (PIM) integrata nel chip . In pratica, alcune operazioni sui dati vengono eseguite direttamente nella memoria, riducendo gli scambi con CPU e GPU. Per i carichi adatti, questo approccio può aumentare l’efficienza e ridurre i consumi, soprattutto durante l’inferenza dei modelli AI .

Samsung ha infine mostrato le piattaforme SSD enterprise PM1763 e BM1773, progettate per le infrastrutture dedicate all’intelligenza artificiale .

Samsung torna al primo posto nella DRAM

La presentazione arriva in un momento favorevole per Samsung. Secondo Counterpoint Research, nel secondo trimestre 2026 l’azienda ha raggiunto il 39% del mercato DRAM globale per ricavi, superando SK hynix al 26%; Micron si è attestata al 25% .

Il sorpasso è stato sostenuto dalla domanda di DRAM general-purpose e dall’espansione della produzione HBM, mentre SK hynix ha dovuto confrontarsi con prezzi HBM più stagnanti . Il dato è significativo anche perché SK hynix aveva guidato la classifica in alcuni trimestri precedenti .

La quota di mercato di SK hynix è scesa dal 39% del secondo trimestre 2025 al 26% del secondo trimestre 2026, nonostante i ricavi della società siano aumentati del 214% su base annua . Il confronto mostra quanto rapidamente stia crescendo il mercato complessivo della memoria e quanto la composizione delle vendite possa modificare la graduatoria.

Il nuovo modello commerciale: contratti a cinque anni

La svolta non è soltanto tecnologica. Durante la conference call sui risultati del secondo trimestre, il 30 luglio, Samsung ha dichiarato di voler destinare il 60-70% della propria capacità produttiva complessiva di memoria ad accordi di fornitura a lungo termine, o LTA (Long-Term Agreements) .

La struttura prevede in genere:

• un contratto base di cinque anni;
• rinnovi negoziati ogni anno, secondo un modello definito “5-year rolling” ;
• pagamenti anticipati per rafforzare l’impegno dei clienti, dei quali Samsung ha dichiarato di aver già ricevuto circa un quarto del totale previsto ;
• limiti alle riduzioni di prezzo, indicate in un massimo del 5% per trimestre, mentre la flessibilità sui possibili aumenti sarebbe sostanzialmente illimitata .

Samsung ha comunicato di aver già concluso accordi con cinque grandi clienti globali dei data center e di essere nella fase finale delle trattative con altri cinque operatori AI . Alcune ricostruzioni di mercato indicano tra i primi clienti AWS, Microsoft, Google, Meta e Oracle, ma i dettagli dei singoli contratti restano in parte coperti da accordi di riservatezza .

Il modello è più aggressivo rispetto a quello di Micron, che punta a coprire con i propri Strategic Customer Agreements circa il 50% delle vendite . Un’analisi di Bank of America Merrill Lynch ha descritto i termini resi pubblici come particolarmente favorevoli al fornitore: il ribasso è limitato, mentre il potenziale rialzo non presenta un tetto equivalente .

La concorrenza costruisce un nuovo livello tra HBM e SSD

FMS 2026 ha evidenziato che la competizione non riguarda più soltanto la singola generazione di memoria, ma l’intera gerarchia dei sistemi AI.

• SK hynix e Sandisk hanno presentato le prime specifiche dello standard High Bandwidth Flash (HBF), pensato come livello intermedio tra HBM e SSD. Le specifiche arrivano fino a 512 GB, con configurazioni da otto o 16 die NAND, una banda compresa indicativamente tra 0,4 e 3,0 TB/s e interfaccia UCIe. Al consorzio partecipano anche Google e Tenstorrent .
• Kioxia ha mostrato gli SSD NVMe PCIe 6.0 della serie GP1, ottimizzati per l’accesso diretto da parte delle GPU, oltre alle piattaforme enterprise CM10 e NX1, compatibili con il raffreddamento diretto a liquido .
• Micron ha portato in produzione di massa il drive enterprise 9650 PCIe 6.0 già nel febbraio 2026, presentandolo come il primo SSD PCIe 6.0 commerciale .
• SK hynix ha esposto anche la NAND 4D di decima generazione, con 375 strati e un’efficienza energetica dichiarata 2,5 volte superiore .

La posta in gioco

Il messaggio di Samsung a FMS 2026 è chiaro: la prossima fase dell’hardware per l’AI richiederà memoria più densa, più vicina al calcolo e distribuita su più livelli, dall’HBM agli SSD passando per soluzioni intermedie come HBF.

zHBM e zNAND-O sono ancora concept, quindi non determinano da soli il mercato di domani. Il V10 BV-NAND, i campioni HBM4E e la LPDDR5X-PIM mostrano però come Samsung stia lavorando contemporaneamente su NAND, DRAM, HBM e storage enterprise. A questa spinta tecnologica si aggiunge una strategia commerciale che mira a bloccare in anticipo gran parte della capacità produttiva presso i grandi clienti AI.

La combinazione di architetture 3D più radicali, riconquista della leadership DRAM e contratti pluriennali potrebbe diventare uno dei principali terreni di scontro tra Samsung, SK hynix, Micron, Sandisk e Kioxia nella costruzione delle infrastrutture AI dei prossimi anni.