SK hynix ส่งตัวอย่าง HBM4E 12 ชั้นถึงมือลูกค้า ไล่บี้ Samsung สงครามเมมโมรี่ AI เดือด

• ประสิทธิภาพ: ความเร็วในการประมวลผลข้อมูลสูงสุด 16 กิกะบิตต่อวินาที (Gbps) ต่อพิน
• ความจุ: 48 กิกะไบต์ (GB) ต่อสแต็ก เกิดจากการใช้ได (Die) ความจุ 32 กิกะบิต (Gb) จำนวน 12 ชั้นซ้อนกัน โดยความจุต่อไดที่ 32 Gb นี้ แสดงถึงความหนาแน่นในการจัดเก็บข้อมูลที่เพิ่มขึ้น 33% เมื่อเทียบกับ HBM4 รุ่นก่อนหน้า
• ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน: ดีขึ้นมากกว่า 20 เปอร์เซ็นต์ เมื่อเทียบกับ HBM4 รุ่นก่อนหน้า
• เทคโนโลยีการบรรจุภัณฑ์: บริษัทใช้กรรมวิธี Advanced MR-MUF (Mass Reflow Molded Underfill) ที่เป็นกรรมสิทธิ์เฉพาะของตน ประโยชน์หลักคือการลดความต้านทานความร้อนลง 17% ซึ่งช่วยเพิ่มเสถียรภาพของโครงสร้างและประสิทธิภาพในการระบายความร้อนในสภาพแวดล้อมการประมวลผลสมรรถนะสูง
• แบนด์วิดท์: แม้ SK hynix จะระบุว่าเล็งเป้าไปที่ระดับ ~4 TB/s สำหรับชิป AI ยุคต่อไป แต่การจัดแสดงในงาน Computex ก็เน้นย้ำถึงแบนด์วิดท์ที่เพิ่มขึ้น 38% จาก HBM4 รายงานในอุตสาหกรรมยังอ้างถึงแบนด์วิดท์ที่สูงถึง 4.0 TB/s อีกด้วย

ตัวชิปถูกผลิตขึ้นด้วยขบวนการผลิต DRAM รุ่น 1c (10 นาโนเมตร เจนเนอเรชั่น 6) ตามรายงานของอุตสาหกรรม ซึ่งมีความเป็นไปได้สูงว่าจะใช้ร่วมกับขบวนการผลิต 3 นาโนเมตรของ TSMC สำหรับไดฐาน (Base Die)

SK hynix ปะทะ Samsung: สงครามสเปก HBM4E ตัวต่อตัว

ด้วยการที่ทั้งสองบริษัทต่างเดินหน้าจัดส่งตัวอย่างผลิตภัณฑ์ HBM4E แบบ 12 ชั้นแล้ว การเปรียบเทียบสเปกที่แต่ละฝ่ายกล่าวอ้างโดยตรงจึงแสดงให้เห็นถึงพลวัตทางการแข่งขันที่ชัดเจน แม้ Samsung จะเป็นผู้จัดส่งรายแรก แต่สเปกทางการเบื้องต้นของ SK hynix นั้นแสดงถึงความได้เปรียบในหลายตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก

จุดแตกต่างที่สำคัญคือความเร็วต่อพินพื้นฐาน HBM4E ของ SK hynix ทำงานที่ 16 Gbps ตั้งแต่พื้นฐาน ในขณะที่สเปกเริ่มต้นของ Samsung อยู่ที่ 14 Gbps โดยระบุว่ามีความสามารถในการปรับขยายไปถึง 16 Gbps ในทำนองเดียวกัน SK hynix อ้างว่ามีประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ดีขึ้นกว่า 20% เทียบกับ 16% ของ Samsung และการลดลงของความต้านทานความร้อนที่วัดผลได้จริง 17% ผ่านเทคโนโลยี Advanced MR-MUF อาจเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับลูกค้าระดับไฮเปอร์สเกลที่ต้องติดตั้งโมดูลเหล่านี้อย่างหนาแน่นในชั้นวางเซิร์ฟเวอร์ AI

สมรภูมิใหญ่แห่งการครองความเป็นจ้าวเมมโมรี่ AI

การจัดส่งตัวอย่าง HBM4E เป็นเพียงบทล่าสุดในสงครามที่ยืดเยื้อมาหลายปีเพื่อเป็นผู้จัดหาให้กับ Nvidia ผู้ออกแบบชิป AI ที่มีมูลค่าสูงที่สุดในโลก

• ฐานที่มั่น HBM4 ของ SK hynix: ในช่วงปลายเดือนมกราคม 2026 หลายแหล่งข่าวรายงานตรงกันว่า SK hynix ครองส่วนแบ่งคำสั่งซื้อ HBM4 สำหรับแพลตฟอร์ม Vera Rubin AI ของ Nvidia ไว้ได้ประมาณ 70% ความเป็นผู้นำที่เหนือกว่า Samsung และ Micron นี้สร้างขึ้นบนความสามารถในการผลิตเชิงปริมาณแต่เนิ่นๆ และอัตราผลิตที่สูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งจากเทคโนโลยี MR-MUF
• Nvidia รับรองทั้งสามเจ้า: ในวันที่ 5 มิถุนายน 2026 เจนเซ่น หวง ซีอีโอของ Nvidia ได้ให้การรับรองอย่างเป็นทางการแก่ผู้ผลิตเมมโมรี่รายใหญ่ทั้งสามราย ได้แก่ SK hynix, Samsung, และ Micron ให้เป็นผู้จัดหา HBM4 ให้กับ Vera Rubin การประกาศนี้ยุติข่าวลือหลายเดือนที่ว่า Micron อาจถูกตัดออกจากห่วงโซ่อุปทานเริ่มต้นของแพลตฟอร์มนี้โดยสิ้นเชิง นักวิเคราะห์ในอุตสาหกรรมยังคงประเมินว่า SK hynix ถือครองส่วนแบ่งปริมาณการผลิต HBM4 สำหรับ Vera Rubin อยู่ที่ 60–70%, Samsung 25–30% และ Micron ในส่วนที่เหลือ
• รูปแบบการส่งตัวอย่างแต่เนิ่นๆ: SK hynix ได้สร้างรูปแบบของเส้นเวลาที่ดุดันด้วยการเป็นผู้จัดส่งตัวอย่าง HBM4 12 ชั้นรายแรกของโลกให้กับลูกค้าในเดือนมีนาคม 2025 ซึ่งเร็วกว่ากำหนดการเดิม ผลิตภัณฑ์ HBM4 พื้นฐานนั้นอยู่ในขั้นตอนการผลิตจำนวนมากแล้ว และเป็นรากฐานให้กับการต่อยอด HBM4E ที่เปิดตัวในงาน Computex 2026 ในงานดังกล่าว SK hynix ยังได้เน้นย้ำถึงความหนาแน่นที่เพิ่มขึ้น 33% และแบนด์วิดท์ที่เพิ่มขึ้น 38% ของ HBM4E ซึ่งเป็นสัญญาณถึงแผนงานที่มุ่งสู่ตลาดศูนย์ข้อมูล AI โดยตรง

อะไรจะเกิดขึ้นต่อไป

ขณะนี้ตัวอย่างได้อยู่ในมือของลูกค้ารายใหญ่แล้ว ซึ่งโดยทั่วไปแล้วจะรวมถึง Nvidia, AMD, และผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่ กระบวนการรับรองคุณภาพอันเข้มข้นจึงได้เริ่มต้นขึ้น ลูกค้าจะทดสอบหน่วยความจำอย่างเข้มงวดในด้านคุณภาพสัญญาณ (Signal Integrity), พฤติกรรมทางความร้อน, และความเข้ากันได้กับการออกแบบชิปเร่งความเร็ว (Accelerator) ของตนเอง ความสำเร็จในขั้นตอนนี้จะเป็นตัวกำหนดคำสั่งซื้อสุดท้ายและการเริ่มเดินสายการผลิตจำนวนมากสำหรับระบบ AI ที่คาดว่าจะเปิดตัวในช่วงปี 2027

ความสามารถของ SK hynix ในการส่งมอบตัวอย่าง HBM4E ได้เร็วกว่ากรอบเวลาครึ่งหลังของปี 2026 ตามคำแนะนำเดิม แสดงให้เห็นถึงความตั้งใจที่จะไม่เพียงแค่ปกป้องความเป็นผู้นำในตลาดเท่านั้น แต่ยังเป็นการกำหนดจังหวะก้าวให้กับอุตสาหกรรมทั้งหมดอีกด้วย การแข่งขันครั้งนี้ไม่ได้เป็นเพียงแค่เรื่องใครจะจัดส่งได้ก่อนอีกต่อไป แต่เป็นเรื่องที่ว่าเทคโนโลยีของใครจะมอบประสิทธิภาพสูงสุดต่อวัตต์ในบรรจุภัณฑ์ที่เสถียรที่สุด ซึ่งจะขับเคลื่อนการก้าวกระโดดครั้งต่อไปของขีดความสามารถของ AI โดยตรง