SK hynix 宣布已向主要客戶送樣其新一代 HBM4E 高帶寬顯存產(chǎn)品，單顆容量最高可達(dá) 48GB，數(shù)據(jù)傳輸速率最高 16Gbps，旨在滿足迅速增長的人工智能芯片市場需求。

在生成式 AI 和大模型推動下，全球數(shù)據(jù)中心對高帶寬存儲器的需求急劇上升，迫使 DRAM 廠商加快新一代產(chǎn)品研發(fā)節(jié)奏。 SK hynix 此次在 HBM4E 送樣時間上與競爭對手三星展開“搶跑”，希望率先向合作伙伴提供用于下一代 AI 數(shù)據(jù)中心平臺的解決方案。 報道指出，這些 HBM4E 將主要面向包括 NVIDIA Rubin Ultra、AMD Instinct MI500 在內(nèi)的高端 AI 加速平臺，它們被視為未來 AI 服務(wù)器市場的重要營收引擎。

據(jù)介紹，SK hynix 在今年 Computex 2026 上曾預(yù)覽過這代 HBM4E，展示了最高 48GB、12 層堆疊封裝、單引腳最高 16Gbps 速率等關(guān)鍵規(guī)格。 與此前一代產(chǎn)品相比，HBM4E 在性能與能效上都有明顯提升，旨在進(jìn)一步緩解 AI 訓(xùn)練和推理過程中的內(nèi)存帶寬瓶頸。 與此同時，三星也在展會期間展示了其 HBM4E 及后續(xù) HBM5 技術(shù)路線，并提出通過 HPB（Heat Path Block）等新型散熱路徑設(shè)計提升高帶寬顯存在極高功耗場景下的穩(wěn)定性。

根據(jù)文中給出的對比數(shù)據(jù)，在 48GB 容量等級下，HBM4E 采用 12-Hi 堆疊結(jié)構(gòu)，而 HBM4 峰值規(guī)格對應(yīng)為 16-Hi，HBM3E 為 12-Hi。 新一代產(chǎn)品在堆疊密度和效率方面均有提升：在 48GB 12-Hi 方案中，單顆堆疊密度提升約 1.5 倍，帶寬效率亦有明顯改善。 表格顯示，HBM4E 在保持 1.2V 工作電壓的同時，實(shí)現(xiàn)了更高的每引腳帶寬和整體帶寬目標(biāo)，以滿足更重型的 AI 工作負(fù)載需求。

SK hynix 在一份新聞稿中表示，公司已按計劃向主要客戶交付 12 層堆疊的 HBM4E 樣品，這得益于其在高帶寬顯存開發(fā)和量產(chǎn)方面積累的經(jīng)驗(yàn)。 公司強(qiáng)調(diào)，將與合作伙伴緊密協(xié)作，確保在合適的時間節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn) HBM4E 的量產(chǎn)投放，以順應(yīng) AI 基礎(chǔ)設(shè)施升級節(jié)奏。 官方資料稱，這一代產(chǎn)品在每引腳數(shù)據(jù)處理速度上可達(dá) 16Gbps，整體功耗效率較前代提升逾 20%，有助于提高 AI 訓(xùn)練與推理過程中單位功耗下的有效算力。

在接口和電路設(shè)計上，HBM4E 通過最新一代接口規(guī)范與優(yōu)化后的內(nèi)部架構(gòu)降低了數(shù)據(jù)傳輸時延，同時保證在極高帶寬環(huán)境下的穩(wěn)定工作。 對云端 AI 數(shù)據(jù)中心和大規(guī)模高性能計算系統(tǒng)而言，這意味著在相同機(jī)柜與散熱條件下可以承載更高密度、更高速度的 AI 加速卡部署，從而提高整體算力密度。

在封裝工藝方面，SK hynix 為 HBM4E 引入了 Advanced MR-MUF 技術(shù)，使其在 12 層堆疊結(jié)構(gòu)中實(shí)現(xiàn) 48GB 容量，并兼顧封裝結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性。 官方介紹稱，相比前一代 HBM4，HBM4E 在耐熱性能方面提升了約 17%，這對持續(xù)高負(fù)載運(yùn)行的 AI 節(jié)點(diǎn)至關(guān)重要，有助于在更高溫環(huán)境下維持顯存芯片的長期可靠性。 結(jié)合更高的熱容忍度和更緊湊的堆疊設(shè)計，新產(chǎn)品更適配當(dāng)前日益密集的 AI 服務(wù)器系統(tǒng)設(shè)計趨勢。

SK hynix 此前已經(jīng)在 HBM3、HBM3E 以及 HBM4 的量產(chǎn)和供應(yīng)上積累了豐富經(jīng)驗(yàn)，為多家云服務(wù)商及 GPU 廠商提供定制優(yōu)化的高帶寬存儲解決方案。 公司表示，將在此基礎(chǔ)上繼續(xù)通過 HBM4E 支持下一代 AI 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，并協(xié)同產(chǎn)業(yè)鏈伙伴共同緩解 AI 系統(tǒng)中普遍存在的內(nèi)存帶寬瓶頸問題。 在全球生成式 AI “算力軍備競賽”愈演愈烈的背景下，HBM4E 被視為未來數(shù)年 AI 專用芯片和數(shù)據(jù)中心平臺競爭的關(guān)鍵底層技術(shù)之一。