SK 海力士目前已經供應咗 Nvidia 大約 50% 至 70% 嘅 HBM4 需求,但呢份新協議嘅目的,係要將雙方嘅關係由單純嘅「大量供貨」升級到「共同規劃路線圖」。兩間公司將會共同開發同 Nvidia 下一代 GPU 及系統架構相匹配嘅記憶體解決方案,以應對維持全球 AI 工廠建設所需嘅超長開發週期、先進製程同埋極其龐大嘅資本投入
。
從合作覆蓋嘅平台,就可以睇到記憶體技術點樣深度融入 Nvidia 嘅全棧式願景。Vera Rubin 平台代表咗 Nvidia 下一代 AI 超級電腦架構,RTX Spark 瞄準咗個人 AI 電腦市場,而 Jetson Thor 就係為咗驅動自主機器同工業機械人而設。Nvidia 同 SK 海力士同時為呢三個領域設計記憶體,就係押注喺一條可以橫跨雲端、客戶端同終端設備嘅統一記憶體路線圖之上 。
黃仁勳喺首爾嘅言論,只係呢一年嚟各界對記憶體供應瓶頸警告嘅最新一環。早幾日喺台北 Computex 2026 上,SK 集團會長崔泰源已經預測,供需緊張嘅狀況會持續到 2030 年——呢個時間表同三星預測嘅「至少到 2027 年會出現嚴重短缺」,以及英特爾 CEO 陳立武警告嘅「可能持續到 2028 年」互相呼應 。
崔泰源仲破天荒咁作出咗最進取嘅產能承諾,宣布 SK 海力士會喺五年內將總晶圓產能翻一倍 。佢指出,起一座新嘅記憶體晶圓廠需要「極大嘅投資同最少三年時間」,呢個正正解釋咗點解未來幾年嘅供應格局基本上已經鎖死咗
。SK 集團早前喺 GTC 2026 上亦都講過,全球記憶體晶片供應喺 2030 年之前會持續比需求低約兩成
。
Nvidia 同 SK 之間嘅廣泛合作中,其中一個最具技術深遠影響嘅部分,就係將 AI 引入半導體製造本身。SK 海力士正使用 Nvidia 嘅 CUDA-X 加速庫,包括 PhysicsNeMo 框架,利用 AI 驅動嘅物理模擬,嚟大幅加快技術電腦輔助設計(TCAD)模擬嘅速度 。
呢個計劃最初係喺 2025 年 10 月嘅 APEC 會議上作為 SK 集團同 Nvidia 廣泛合作嘅一部分公布嘅,而家已經進入生產應用階段。同樣喺 2025 年 10 月達成嘅協議入面,SK 集團仲承諾喺南韓建造一個大型 Nvidia AI 工廠,擁有超過五萬個 GPU,第一期預計喺 2027 年底前完成 。
呢次合作最雄心壯志嘅營運目標,係 SK 海力士計劃喺 2030 年之前建立完全自動化嘅晶圓廠。呢個路線圖整合咗用於 3D 可視化同模擬嘅 Nvidia Omniverse、用於場景優化嘅 OpenUSD,以及用於物流同排程嘅 Nvidia cuOpt 。
SK 集團旗下嘅 SK 電訊,已經完成咗一個 SK 海力士半導體晶圓廠嘅數位孿生概念驗證,利用 Nvidia Omniverse 庫嚟模擬生產線、物流同設備運作 。喺 2026 年 3 月嘅 GTC 聖荷西大會上,Nvidia 將 SK 電訊列為關鍵嘅實體 AI 合作夥伴,雙方仲設立咗一個正式嘅聯合委員會,加速喺半導體晶圓廠、造船同國防設施等領域共同開發實體 AI 技術
。
呢座自動化工廠圍繞住三大核心支柱嚟建造:「營運 AI」係大腦,「實體 AI」係身體,而「數位孿生」就提供一個安全嘅環境,畀前兩者不斷進化 。SK 海力士計劃配合 2030 年自動化工廠嘅目標,分階段將數位孿生技術商業化
。
喺首爾同 Computex 嘅會面亦揭示咗更廣泛嘅區域供應鏈動態。喺 Computex 2026 上,崔泰源發出咗同台積電以及台灣供應商加強聯繫嘅信號,而 Nvidia 亦都增加咗對台灣供應鏈夥伴嘅採購承諾,以確保成個半導體堆疊嘅產能 。Nvidia、SK 海力士同台積電之間越嚟越緊密嘅三方聯盟,代表住下一代 AI 基礎設施嘅戰略性供應鏈支柱。
Nvidia 同 SK 海力士嘅呢份多年協議,並唔係一份標準嘅記憶體採購合約——呢個係一次對共同設計硬件嘅結構性押注,將會定義未來十年 AI 工廠嘅經濟模式。喺記憶體預計會短缺到 2030 年、而且新嘅晶圓產能需要五年先可以上線嘅背景下,呢份合作關係將兩間公司鎖定喺一條互相依存嘅增長軌道上,涵蓋矽晶設計、工廠自動化,以至成個實體 AI 經濟。
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