SK海力士這款新的12層HBM4E堆疊,提供了一系列專為滿足AI訓練和推論所需之巨量頻寬與效率而設計的改良。根據官方消息及業界報導,其核心規格如下:
根據業界報導,此晶片採用1c奈米DRAM製程生產,邏輯晶粒(Base Die)則可能搭配台積電的3奈米製程。
隨著兩家公司都已開始提供12層HBM4E樣品,將其宣稱的規格直接進行比較,競爭態勢便一目了然。三星搶先一步供貨,但SK海力士的初步官方規格在幾項關鍵指標上略有領先。
| 項目 | SK海力士 HBM4E | 三星 HBM4E |
|---|---|---|
| 樣品出貨日 | 2026年6月17至18日 | 2026年5月29日(業界首發) |
| 層數 | 12層堆疊 | 12層堆疊 |
| 容量 | 48 GB | 48 GB |
| 單一引腳速度 | 16 Gbps(基礎速度) | 14 Gbps穩定運作,可擴展至16 Gbps |
| 功耗效率增益 | 較HBM4提升>20% | 較HBM4提升16% |
| 封裝技術 | Advanced MR-MUF(熱阻降低17%) | 專有散熱管理技術(未明示改善百分比) |
| 頻寬 | 最高約4.0 TB/s | 最高3.6 TB/s(每組堆疊) |
一個關鍵的差異點在於基礎引腳速度。SK海力士的HBM4E原生運作速度為16 Gbps,而三星的初步規格為14 Gbps,並說明其具備擴展至16 Gbps的能力。同樣地,SK海力士宣稱功耗效率提升超過20%,對比三星HBM4E的16%。透過Advanced MR-MUF實現熱阻降低17%這項可量化的進展,對於將這些模組密集排列於AI伺服器機架中的超大規模客戶而言,可能是一大利多。
這次的HBM4E樣品出貨,是多年來供應Nvidia這家全球市值最高AI晶片設計商的漫長競賽中的最新篇章。
隨著樣品送達主要客戶手中——這些客戶通常包括Nvidia、超微(AMD)及大型雲端服務供應商——至關重要的驗證流程就此展開。客戶將嚴格測試這些記憶體的信號完整性、散熱特性,以及與自家加速器設計的相容性。此階段的成敗,將左右最終採購訂單的歸屬,以及預計於2027年問世的AI系統的量產規模。
SK海力士能夠在原定的2026年下半年指引之前,提前交付HBM4E樣品,展現了其不只想要捍衛市場領先地位,更意在為整個業界設定競賽節奏的企圖心。這場戰役的重點,已不再只是誰能率先供貨,而是誰的技術能在最穩定的封裝中,提供最高的「每瓦效能」,直接為AI能力的下一次飛躍注入動能。
SK海力士這款新的12層HBM4E堆疊,提供了一系列專為滿足AI訓練和推論所需之巨量頻寬與效率而設計的改良。根據官方消息及業界報導,其核心規格如下:
根據業界報導,此晶片採用1c奈米DRAM製程生產,邏輯晶粒(Base Die)則可能搭配台積電的3奈米製程。
隨著兩家公司都已開始提供12層HBM4E樣品,將其宣稱的規格直接進行比較,競爭態勢便一目了然。三星搶先一步供貨,但SK海力士的初步官方規格在幾項關鍵指標上略有領先。
| 項目 | SK海力士 HBM4E | 三星 HBM4E |
|---|---|---|
| 樣品出貨日 | 2026年6月17至18日 | 2026年5月29日(業界首發) |
| 層數 | 12層堆疊 | 12層堆疊 |
| 容量 | 48 GB | 48 GB |
| 單一引腳速度 | 16 Gbps(基礎速度) | 14 Gbps穩定運作,可擴展至16 Gbps |
| 功耗效率增益 | 較HBM4提升>20% | 較HBM4提升16% |
| 封裝技術 | Advanced MR-MUF(熱阻降低17%) | 專有散熱管理技術(未明示改善百分比) |
| 頻寬 | 最高約4.0 TB/s | 最高3.6 TB/s(每組堆疊) |
一個關鍵的差異點在於基礎引腳速度。SK海力士的HBM4E原生運作速度為16 Gbps,而三星的初步規格為14 Gbps,並說明其具備擴展至16 Gbps的能力。同樣地,SK海力士宣稱功耗效率提升超過20%,對比三星HBM4E的16%。透過Advanced MR-MUF實現熱阻降低17%這項可量化的進展,對於將這些模組密集排列於AI伺服器機架中的超大規模客戶而言,可能是一大利多。
這次的HBM4E樣品出貨,是多年來供應Nvidia這家全球市值最高AI晶片設計商的漫長競賽中的最新篇章。
隨著樣品送達主要客戶手中——這些客戶通常包括Nvidia、超微(AMD)及大型雲端服務供應商——至關重要的驗證流程就此展開。客戶將嚴格測試這些記憶體的信號完整性、散熱特性,以及與自家加速器設計的相容性。此階段的成敗,將左右最終採購訂單的歸屬,以及預計於2027年問世的AI系統的量產規模。
SK海力士能夠在原定的2026年下半年指引之前,提前交付HBM4E樣品,展現了其不只想要捍衛市場領先地位,更意在為整個業界設定競賽節奏的企圖心。這場戰役的重點,已不再只是誰能率先供貨,而是誰的技術能在最穩定的封裝中,提供最高的「每瓦效能」,直接為AI能力的下一次飛躍注入動能。