Согласно отраслевым данным, чип изготовлен с использованием техпроцесса 1c DRAM, а для производства базового кристалла, вероятно, задействован 3-нанометровый техпроцесс TSMC .
Теперь, когда обе компании поставляют образцы своих 12-слойных продуктов HBM4E, прямое сравнение заявленных характеристик выявляет явную конкурентную динамику. Samsung была первой, кто начал отгрузки, но первоначальные официальные спецификации SK hynix показывают преимущество по нескольким ключевым показателям .
Ключевым отличием является базовая скорость на контакт. HBM4E от SK hynix изначально работает на скорости 16 Гбит/с, в то время как начальная спецификация Samsung — 14 Гбит/с с заявленной возможностью масштабирования до 16 Гбит/с . Аналогичным образом, SK hynix заявляет о повышении энергоэффективности более чем на 20%, тогда как у Samsung этот показатель составляет 16%
. Измеримое 17-процентное снижение теплового сопротивления благодаря технологии Advanced MR-MUF может стать решающим фактором для гиперскейлеров, плотно компонующих эти модули в стойках ИИ-серверов.
Начало поставок образцов HBM4E — это лишь последняя глава в многолетней борьбе за право снабжать памятью компанию Nvidia, самого дорогого в мире разработчика ИИ-чипов.
Образцы уже находятся в руках крупных заказчиков, в число которых, как правило, входят Nvidia, AMD и крупные поставщики облачных услуг, и критически важный процесс квалификации уже запущен . Клиенты будут проводить тщательное тестирование памяти на предмет целостности сигнала, теплового поведения и совместимости с конструкциями их ускорителей. Успех на этом этапе определит окончательные заказы на поставку и темпы наращивания объёмов для ИИ-систем, дебют которых ожидается в районе 2027 года.
Способность SK hynix поставить образцы HBM4E с опережением первоначально заявленного графика (вторая половина 2026 года) демонстрирует намерение компании не просто защищать своё лидерство, но и задавать темп всей отрасли . Борьба идёт уже не только за то, кто первым начнёт поставки. Главный вопрос — чья технология обеспечит максимальную производительность на ватт в наиболее стабильном корпусе, тем самым напрямую способствуя следующему рывку в развитии ИИ.