Nvidia เริ่มผลิต Vera Rubin เต็มรูปแบบ ขณะที่ความต้องการ HBM4 เร่งการแข่งขันชิปหน่วยความจำ

สายการประกอบที่เร็วขึ้นทำให้กำลังผลิตหน่วยความจำเป็นประเด็นสำคัญ

Nvidia เริ่มผลิตแพลตฟอร์มประมวลผลปัญญาประดิษฐ์ Vera Rubin เต็มรูปแบบแล้ว โดย Jensen Huang ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร ระบุว่าขณะนี้สามารถประกอบโหนดเซิร์ฟเวอร์ได้ภายในเวลาไม่ถึงห้านาที เทียบกับสองชั่วโมงสำหรับ Grace Blackwell รุ่นก่อน การเปลี่ยนแปลงนี้มีแนวโน้มช่วยให้ผลิตเซิร์ฟเวอร์ได้เร็วขึ้น ขณะเดียวกันก็เพิ่มความต้องการหน่วยความจำขั้นสูงจาก Samsung Electronics, SK hynix และ Micron

Huang นำเสนอโหนด Vera Rubin ที่งาน GTC Berlin 2026 โดยอธิบายว่าเป็นการออกแบบที่ไม่มีสายเคเบิลหรือสายไฟ และใช้ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลว 100% ส่วน Grace Blackwell ใช้ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวกับระบบเพียง 80% และต้องใช้ขั้นตอนการประกอบมากกว่ามาก

เมื่อเทียบกันแล้ว ระยะเวลาประกอบลดลงมากกว่า 95.8% จาก 120 นาทีเหลือน้อยกว่าห้านาที สำหรับบริษัทที่สร้างเซิร์ฟเวอร์ AI จำนวนมาก การทำให้ขั้นตอนนี้ง่ายขึ้นอาจช่วยให้อุปกรณ์ผ่านสายการผลิตได้เร็วขึ้น อย่างไรก็ตาม เวลาที่ใช้ผลิตชิป แพ็กเกจหน่วยความจำ และติดตั้งระบบให้เสร็จสมบูรณ์ยังคงเป็นส่วนหนึ่งของกำหนดการผลิตโดยรวม

Samsung และ SK hynix กำลังแข่งขันกันคว้าความต้องการ HBM4 ซึ่งเป็นหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูงรุ่นที่หก ขณะที่ Micron ก็ผ่านการรับรองให้จัดหา HBM4 สำหรับ Vera Rubin เช่นกัน ทำให้การแข่งขันครั้งนี้มีผู้ผลิต HBM รายใหญ่ครบทั้งสามราย

ในเวลาเดียวกัน ซัพพลายเออร์เหล่านี้เริ่มนำเสนอ HBM4E ซึ่งเป็นรุ่นถัดจาก HBM4 แล้ว การประกาศดังกล่าวสะท้อนแรงกดดันสองด้านที่เชื่อมโยงกัน ได้แก่ Nvidia ต้องการเซิร์ฟเวอร์ที่ประกอบได้ง่ายขึ้น ขณะที่ผู้ผลิตหน่วยความจำต้องส่งมอบความเร็วและความจุที่มากขึ้นผ่านกระบวนการผลิตที่ซับซ้อน การประกอบเซิร์ฟเวอร์ที่เร็วขึ้นยิ่งทำให้การส่งมอบชิปได้อย่างสม่ำเสมอมีความสำคัญมากขึ้น

อะไรเปลี่ยนไปภายใน Vera Rubin?

โหนดเซิร์ฟเวอร์เป็นหน่วยพื้นฐานของระบบประมวลผลขนาดใหญ่ Nvidia เชื่อมต่อหน่วยเหล่านี้เข้าด้วยกันเพื่อให้โปรเซสเซอร์จำนวนมากทำงานร่วมกันกับงาน AI ที่ซับซ้อนได้ เช่น การฝึกโมเดลหรือการตอบคำขอจากผู้ใช้จำนวนมาก

การออกแบบที่ประกอบง่ายขึ้นของ Vera Rubin ช่วยลดงานที่ต้องใช้ในการเชื่อมต่อชิ้นส่วนต่าง ๆ การเปรียบเทียบของ Huang กับ Grace Blackwell เน้นการตัดสายเคเบิลและสายไฟออกจากโหนด รวมถึงการเปลี่ยนมาใช้ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวเต็มรูปแบบ

ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวจะพาความร้อนออกจากชิ้นส่วนโดยใช้ของไหลหมุนเวียน โปรเซสเซอร์ AI ประสิทธิภาพสูงสร้างความร้อนจำนวนมาก การควบคุมอุณหภูมิช่วยให้อุปกรณ์ทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือภายใต้ภาระงานต่อเนื่อง Vera Rubin ขยายแนวทางนี้ให้ครอบคลุมทั้งระบบตามที่ Huang อธิบาย

การประกาศเริ่มผลิตของ Nvidia ทำให้การออกแบบนี้เข้าสู่ขั้นตอนการผลิตแล้ว อย่างไรก็ตาม ความเร็วในการส่งมอบระบบที่ประกอบเสร็จถึงมือลูกค้ายังขึ้นอยู่กับความพร้อมของโปรเซสเซอร์ หน่วยความจำ การแพ็กเกจ และอุปกรณ์ระบายความร้อน

เหตุใด HBM4 จึงสำคัญต่อประสิทธิภาพ AI

HBM นำชิปหน่วยความจำหลายชิ้นมาซ้อนกันในแนวตั้งข้างโปรเซสเซอร์ AI การเชื่อมต่อขนาดเล็กที่พาดผ่านซิลิคอนช่วยให้ข้อมูลเคลื่อนที่ระหว่างชั้นได้ พื้นผิวเชื่อมต่อร่วมกันจะเชื่อมชุดหน่วยความจำเข้ากับโปรเซสเซอร์ ทำให้เข้าถึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว

โปรเซสเซอร์ AI ต้องเข้าถึงข้อมูลเช่นนี้ เพราะการคำนวณต้องอาศัยข้อมูลป้อนเข้าอย่างต่อเนื่อง หากหน่วยความจำส่งข้อมูลได้ไม่เร็วพอ โปรเซสเซอร์ประสิทธิภาพสูงก็อาจต้องเสียเวลารอ แบนด์วิดท์หมายถึงปริมาณข้อมูลที่เคลื่อนย้ายได้ในแต่ละวินาที ส่วนความจุหมายถึงปริมาณข้อมูลที่เก็บไว้ได้ในเวลาเดียวกัน

HBM4 ขยายอินเทอร์เฟซข้อมูลเป็น 2,048 บิต หรือกว้างเป็นสองเท่าของรุ่นก่อน Samsung รายงานแบนด์วิดท์ 2.8 เทราไบต์ต่อวินาทีสำหรับชุดหน่วยความจำ 12 ชั้น ขณะที่ Micron ระบุว่าผลิตภัณฑ์ HBM4 รุ่นปัจจุบันมีแบนด์วิดท์มากกว่า 2.8 เทราไบต์ต่อวินาที

ทั้งความเร็วและพื้นที่จัดเก็บล้วนสำคัญ การฝึกโมเดล AI ต้องคำนวณซ้ำหลายครั้งกับข้อมูลปริมาณมาก ส่วนการใช้งานโมเดลที่ฝึกแล้ว หรือที่เรียกว่า inference ก็ต้องใช้หน่วยความจำเก็บทั้งตัวโมเดลและข้อมูลเกี่ยวกับคำขอที่กำลังประมวลผล

Samsung มุ่งเน้นความเร็ว ขณะที่ SK hynix เพิ่มความจุ

HBM4 ของ Samsung ผสานกระบวนการผลิต DRAM รุ่นที่หกแบบ 1c เข้ากับไดที่ทำหน้าที่เป็นฐานซึ่งผลิตด้วยกระบวนการลอจิก 4 นาโนเมตร ไดฐานเป็นชั้นควบคุมที่อยู่ใต้ชุดหน่วยความจำ Samsung ระบุอัตราการรับส่งข้อมูลที่ 11.7 กิกะบิตต่อวินาทีต่อพิน และเพิ่มได้สูงสุด 13 กิกะบิตในรูปแบบที่ปรับแต่งแล้ว

Hwang Sang-joon หัวหน้าฝ่ายพัฒนาหน่วยความจำของ Samsung Electronics อธิบายการเลือกกระบวนการผลิตดังกล่าว เมื่อบริษัทประกาศเริ่มส่งมอบสินค้าเชิงพาณิชย์ล็อตแรก:

แทนที่จะเลือกใช้แนวทางเดิมที่อาศัยการออกแบบที่ผ่านการพิสูจน์แล้ว Samsung เลือกก้าวไปข้างหน้าและนำเทคโนโลยีกระบวนการที่ล้ำหน้าที่สุดมาใช้ เช่น DRAM 1c และกระบวนการลอจิก 4 นาโนเมตรสำหรับ HBM4

SK hynix เลือกแนวทางต่างออกไปสำหรับผลิตภัณฑ์ HBM4 ที่นำมาจัดแสดง โดยใช้กระบวนการ DRAM 1b ที่พัฒนาและใช้งานมานานกว่า พร้อมซ้อนหน่วยความจำ 16 ชั้น รุ่นดังกล่าวมีความจุ 48 กิกะไบต์ เทียบกับ 36 กิกะไบต์ในชุด 12 ชั้นของ Samsung

ดังนั้นชุดหน่วยความจำของ SK hynix จึงมีความจุมากกว่า 12 กิกะไบต์ หรือเพิ่มขึ้นหนึ่งในสาม พื้นที่เพิ่มเติมนี้ช่วยให้ระบบเก็บข้อมูลที่กำลังใช้งานไว้ใกล้โปรเซสเซอร์ได้มากขึ้น ส่วนแนวทางของ Samsung มุ่งเพิ่มความเร็วในการถ่ายโอนข้อมูลด้วยกระบวนการผลิตที่ใหม่กว่า

ความจุมีความสำคัญเป็นพิเศษกับบทสนทนาที่ยาวและงาน AI ที่ซับซ้อน โมเดลจะเก็บข้อมูลเกี่ยวกับส่วนก่อนหน้าของคำขอไว้ในพื้นที่ชั่วคราวที่เรียกว่า key value cache เมื่อผู้ใช้ส่งคำขอที่ยาวขึ้นและมีจำนวนมากขึ้น แคชดังกล่าวอาจใช้หน่วยความจำที่มีอยู่จนหมด และบังคับให้ย้ายข้อมูลไปยังพื้นที่จัดเก็บที่ช้ากว่า

Ahn Hyeon หัวหน้าฝ่ายพัฒนาของ SK hynix คาดการณ์ว่าขนาดประสิทธิภาพที่โครงสร้างพื้นฐาน AI ต้องรองรับในปี 2030 อาจใหญ่กว่าปี 2026 ราว 20 เท่า ข้อสนับสนุนของเขาในการพัฒนาเทคโนโลยีหน่วยความจำใหม่ส่วนหนึ่งมาจากปริมาณข้อมูลที่ระบบ inference ต้องเก็บไว้ให้พร้อมเข้าถึง ซึ่งกำลังเพิ่มขึ้น

Micron ขยายกำลังผลิต โดยกำลังผลิตปี 2027 ถูกจองแล้ว

Micron เปิดโรงงานประกอบและทดสอบ HBM ขั้นสูงแห่งที่สองในไถจง ไต้หวัน เมื่อกลางเดือนตุลาคม 2026 โรงงานแห่งนี้มีชื่อว่า AATT2 เพิ่มกำลังการผลิตสำหรับนำชิปหน่วยความจำแต่ละชิ้นมาประกอบเป็นชุดสำเร็จรูป

Manish Bhatia ประธานและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการของ Micron กล่าวถึงความต้องการในพิธีเปิดโรงงานว่า:

กำลังการผลิตทั้งหมดที่วางแผนไว้สำหรับปี 2027 ถูกขายหมดแล้ว

Sanjay Mehrotra ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Micron กล่าวในการแถลงผลประกอบการเดือนมิถุนายนของบริษัทว่า ยอดขาย HBM4 สะสมทะลุ 1 พันล้านดอลลาร์ภายในไม่กี่เดือนหลังเริ่มส่งมอบสินค้าเชิงพาณิชย์ นอกจากนี้ เขายังกล่าวว่าการเพิ่มกำลังผลิต HBM4 แบบ 12 ชั้นเกิดขึ้นเร็วเป็นสองเท่าของการเพิ่มกำลังผลิต HBM3E ในช่วงเวลาเดียวกัน

Huang ของ Nvidia ยืนยันเมื่อเดือนมิถุนายนว่า Samsung, SK hynix และ Micron ผ่านการรับรอง HBM4 ทั้งหมด และเริ่มผลิตจำนวนมากสำหรับ Vera Rubin แล้ว การรับรองจากลูกค้าหมายถึงผลิตภัณฑ์ของซัพพลายเออร์ผ่านการตรวจสอบตามข้อกำหนดสำหรับนำไปใช้ในระบบของลูกค้า

Micron ตั้งเป้ากำลังการผลิต HBM รวมไว้ที่ประมาณ 100,000 เวเฟอร์ต่อเดือนภายในสิ้นปี 2026 เงินลงทุนสะสมของบริษัทในไต้หวันมีมูลค่าเกิน 1.6 ล้านล้านดอลลาร์ไต้หวันใหม่ หรือประมาณ 50.2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ณ เดือนมิถุนายน

บริษัทตั้งเป้าให้โรงงาน Tongluo ในเทศมณฑลเหมียวลี่เริ่มส่งมอบผลิตภัณฑ์เต็มรูปแบบภายในกลางปี 2027 เวเฟอร์จากโรงงานแห่งนี้จะเดินทางราว 24 กิโลเมตรไปยัง AATT2 เพื่อประกอบและทดสอบ เชื่อมโยงสองขั้นตอนการผลิตที่อยู่ห่างกันไม่มาก

การแพ็กเกจและแรงงานอาจเป็นข้อจำกัดต่อการส่งมอบ

การผลิต HBM ไม่ได้มีเพียงการผลิตชิปหน่วยความจำให้ใช้งานได้เท่านั้น ผู้ผลิตต้องทำให้ซิลิคอนบางลง สร้างจุดเชื่อมต่อที่แม่นยำผ่านชั้นซิลิคอน และยึดหลายชั้นเข้าด้วยกัน ข้อบกพร่องระหว่างขั้นตอนเหล่านี้อาจลดจำนวนชุดหน่วยความจำสำเร็จรูปที่ใช้งานได้

ชุดหน่วยความจำที่มีชั้นสูงขึ้นทำให้ต้องมีจุดเชื่อมต่อและขั้นตอนยึดติดจำนวนมากขึ้น ซึ่งทั้งหมดต้องทำได้สำเร็จ ดังนั้นการเลือกใช้กระบวนการผลิตรุ่นใหม่กว่าพร้อม 12 ชั้นของ Samsung และกระบวนการที่ผ่านการใช้งานมานานกว่าพร้อม 16 ชั้นของ SK hynix จึงมีความท้าทายด้านการผลิตแตกต่างกัน รวมถึงมีคุณสมบัติของผลิตภัณฑ์ต่างกันด้วย

Hanmi Semiconductor ผู้จัดหาอุปกรณ์ผลิต ให้บริการเครื่องยึดติดด้วยแรงกดและความร้อน ซึ่งใช้ความร้อนและแรงกดที่ควบคุมอย่างแม่นยำในการเชื่อมชั้นต่าง ๆ SK hynix ลงนามสัญญามูลค่า 44.2 พันล้านวอน หรือประมาณ 33 ล้านดอลลาร์ ในเดือนมิถุนายน เพื่อซื้อเครื่อง TC Bonder 4.5 Griffin รุ่นปรับปรุงสำหรับโรงงานในชองจู Hanmi กำหนดเปิดตัว Wide TC Bonder รุ่นถัดไปเพื่อจำหน่ายเชิงพาณิชย์ในปี 2027

Micron ยังเผชิญความไม่แน่นอนด้านแรงงานในไต้หวันด้วย สหภาพแรงงานของบริษัทในเถาหยวนรายงานว่า สมาชิกที่มีสิทธิ 1,994 คนจากทั้งหมด 2,012 คน อนุมัติให้ดำเนินการประท้วงหยุดงานเมื่อวันที่ 7 ตุลาคม คิดเป็นประมาณ 99% ของสมาชิกที่มีสิทธิ การไกล่เกลี่ยข้อพิพาทที่เกี่ยวข้องกับสหภาพแรงงานในไถจงกำหนดจัดขึ้นวันที่ 22 ตุลาคม ประธานาธิบดี Lai Ching-te ของไต้หวันเข้าร่วมพิธีเปิด AATT2 และเรียกร้องให้เจรจากันด้วยความสุจริตใจ

พัฒนาการเหล่านี้ทำให้ความสนใจมุ่งไปที่บุคลากรควบคู่กับอุปกรณ์โรงงาน การอนุมัติให้ประท้วงหยุดงานเป็นขั้นตอนที่เปิดทางให้ดำเนินการทางอุตสาหกรรม แต่ยังไม่มีการประกาศหยุดงานหรือการหยุดชะงักของการส่งมอบที่จะเกิดขึ้นตามมา

HBM4E เริ่มเป็นรูปเป็นร่างแล้ว

Samsung และ SK hynix จัดแสดงเทคโนโลยี HBM4E รุ่นถัดไปที่งาน SEDEX 2026 ซึ่งจัดขึ้นระหว่างวันที่ 14 ถึง 16 ตุลาคม ที่ COEX ในกรุงโซล ทั้งสองบริษัทยังจัดแสดง Vera Rubin Superchip ของ Nvidia ด้วย สะท้อนความเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดระหว่างการแข่งขันด้านหน่วยความจำกับแพลตฟอร์มของ Nvidia

HBM4E ของ Samsung ใช้ DRAM 1c และไดฐานที่ผลิตด้วยกระบวนการ 4 นาโนเมตร บริษัทระบุความเร็วสูงสุด 16 กิกะบิตต่อวินาทีต่อพิน และแบนด์วิดท์ 3.6 เทราไบต์ต่อวินาที

เมื่อเทียบกับแบนด์วิดท์ HBM4 ที่ Samsung ระบุไว้ที่ 2.8 เทราไบต์ต่อวินาที นับเป็นการเพิ่มขึ้นประมาณ 29% ชุด HBM4E แบบ 12 ชั้นของบริษัทมีความจุ 48 กิกะไบต์ มากกว่าความจุ 36 กิกะไบต์ของ HBM4 แบบจำนวนชั้นเท่ากันอยู่หนึ่งในสาม Samsung ยังวางแผนผลิตรุ่น 8 ชั้น ความจุ 32 กิกะไบต์ และรุ่น 16 ชั้น ความจุ 64 กิกะไบต์

SK hynix นำเสนอ HBM4E ที่มีความเร็วสูงสุด 16 กิกะบิตต่อวินาทีต่อพินเช่นกัน และระบุว่าประสิทธิภาพการใช้พลังงานจะดีขึ้นมากกว่า 20% เมื่อเทียบกับ HBM4 Samsung ส่งตัวอย่างให้ลูกค้าในเดือนพฤษภาคม ส่วน SK hynix ส่งตัวอย่างในเดือนมิถุนายนเพื่อทดสอบประสิทธิภาพ Samsung กำลังเดินหน้าผลิตจำนวนมากให้สอดคล้องกับกำหนดการของลูกค้า

ผู้ผลิตมองไกลกว่าหน่วยความจำที่อยู่ข้าง GPU

Samsung จัดแสดงต้นแบบ zHBM ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมที่วางหน่วยความจำในแนวตั้งเหนือชิปประมวลผล แทนการวางไว้ข้างกัน การลดระยะห่างระหว่างทั้งสองอาจช่วยลดเวลาและพลังงานที่ใช้ในการเคลื่อนย้ายข้อมูล

SK hynix นำเสนอหน่วยความจำแฟลชแบนด์วิดท์สูง หรือ HBF ซึ่งคาดว่าจะมีความจุประมาณ 10 เท่าของ HBM ที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน เทคโนโลยีที่เสนอขึ้นนี้จะเพิ่มระดับอีกขั้นระหว่างหน่วยความจำความเร็วสูงกับพื้นที่จัดเก็บ ช่วยให้ระบบ AI จัดการข้อมูลปริมาณมากขึ้นได้

Samsung ยังจัดแสดงหน่วยความจำที่ประมวลผลการคำนวณบางส่วนได้ภายในตัว แนวทางนี้มีเป้าหมายลดความถี่ในการส่งข้อมูลไปยังโปรเซสเซอร์แยกต่างหาก ข้อเสนอแต่ละแบบมุ่งแก้ปัญหาที่เกี่ยวเนื่องกัน นั่นคือการเคลื่อนย้ายข้อมูลใช้ทั้งเวลาและพลังงาน แม้ชิปประมวลผลจะทำงานได้เร็วมากก็ตาม

zHBM และ HBF ยังอยู่ในขั้นแนวคิดและพัฒนา โดยยังไม่ได้ข้อสรุปเรื่องกำหนดการวางจำหน่ายเชิงพาณิชย์และการนำไปใช้ของลูกค้า สำหรับการผลิต Vera Rubin ในปัจจุบัน การผลิตและส่งมอบ HBM4 ยังคงเป็นงานเร่งด่วน

หมุดหมายการผลิตที่ควรจับตา

Nvidia เริ่มผลิตเต็มรูปแบบหลังผ่านการรับรองหน่วยความจำ ขยายโรงงาน และสาธิตผลิตภัณฑ์แห่งอนาคตมาหลายเดือน หมุดหมายสำคัญแสดงให้เห็นว่ากำหนดการของโปรเซสเซอร์และหน่วยความจำเชื่อมโยงกันมากขึ้น:

• ต้นปี 2026: HBM4 ของ Micron เริ่มผลิตจำนวนมาก
• พฤษภาคมและมิถุนายน 2026: Samsung และ SK hynix ส่งตัวอย่าง HBM4E ให้ลูกค้า
• มิถุนายน 2026: Huang ยืนยันว่าซัพพลายเออร์ HBM รายใหญ่ทั้งสามรายผ่านการรับรองและเริ่มผลิตสำหรับ Vera Rubin
• 7 ตุลาคม 2026: สหภาพแรงงานของ Micron ในเถาหยวนอนุมัติให้ดำเนินการประท้วงหยุดงาน
• 14 ถึง 16 ตุลาคม 2026: Samsung และ SK hynix นำเสนอเทคโนโลยีหน่วยความจำที่งาน SEDEX ในกรุงโซล
• กลางเดือนตุลาคม 2026: Micron เปิดโรงงาน AATT2 สำหรับแพ็กเกจและทดสอบในไถจง
• 22 ตุลาคม 2026: กำหนดการไกล่เกลี่ยข้อพิพาทที่เกี่ยวข้องกับสหภาพแรงงานของ Micron ในไถจง
• กลางปี 2027: Micron ตั้งเป้าเริ่มส่งมอบผลิตภัณฑ์เต็มรูปแบบจากโรงงาน Tongluo ที่ขยายกำลังผลิต

Samsung และ SK hynix มีโอกาสได้รับประโยชน์จากความต้องการหน่วยความจำที่เพิ่มขึ้นของ Vera Rubin ขณะที่กำลังผลิตของ Micron ที่มีการทำสัญญาไว้แสดงให้เห็นการแข่งขันสูงเพื่อชิงกำลังผลิตที่มีอยู่ ลูกค้าต้องการระบบที่สมบูรณ์ ดังนั้นการประกอบโหนดอย่างรวดเร็วจึงต้องมาพร้อมหน่วยความจำที่เพียงพอ การแพ็กเกจที่เชื่อถือได้ และการดำเนินงานของโรงงานที่มั่นคง

ประเด็นสำคัญ

• Nvidia ระบุว่า Vera Rubin เริ่มผลิตเต็มรูปแบบแล้ว โดยใช้เวลาประกอบโหนดไม่ถึงห้านาที เทียบกับสองชั่วโมงก่อนหน้า
• แพลตฟอร์มนี้ใช้ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวเต็มรูปแบบและ HBM4 จากผู้ผลิตที่ผ่านการรับรอง ได้แก่ Samsung, SK hynix และ Micron
• HBM4 แบบ 12 ชั้นของ Samsung มีความจุ 36 กิกะไบต์ ส่วนชุด 16 ชั้นที่ SK hynix นำมาจัดแสดงมีความจุ 48 กิกะไบต์
• Micron ระบุว่ากำลังการผลิตทั้งหมดที่วางแผนไว้สำหรับปี 2027 ในโรงงาน HBM แห่งใหม่ที่ไถจงมีผู้ทำสัญญาจองแล้ว
• การแพ็กเกจขั้นสูง ความพร้อมของอุปกรณ์ และการเจรจาด้านแรงงานยังเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อกำหนดการส่งมอบ
• Samsung และ SK hynix กำลังทดสอบ HBM4E พร้อมพัฒนาวิธีใหม่ในการจัดวางและจัดระบบหน่วยความจำสำหรับ AI