SK Hynix отгрузила ключевым клиентам образцы памяти HBM4E — флагманского решения с 12 слоями, где скорость на пин достигает 16 Гбит/с, энергоэффективность повышена более чем на 20%, тепловое сопротивление снижено на 17%, а ёмкость одной микросхемы составляет 48 ГБ. После этой новости акции компании взлетели в ходе торгов на 7,3% до исторического максимума, ожидания рынка относительно её продолжающегося лидерства в гонке памяти для ИИ значительно усилились.
SK Hynix объявила об отгрузке образцов следующего поколения микросхем памяти для ИИ — HBM4E ключевым клиентам, что подтолкнуло её акции к историческому рекорду.
Как говорится в сообщении на официальном сайте SK Hynix в четверг, эта 12-слойная HBM4E обеспечивает максимальную скорость обработки данных на пин до 16 Гбит/с, энергоэффективность улучшена более чем на 20% по сравнению с предыдущим поколением, а тепловое сопротивление снижено на 17% благодаря передовым технологиям упаковки. SK Hynix заявила, что будет тесно сотрудничать с партнёрами для своевременного запуска продукта в массовое производство.
Данная отгрузка образцов знаменует очередное ускорение технологических итераций SK Hynix в области памяти высокой пропускной способности, ещё больше укрепляет её ключевую позицию в цепочке поставок для ИИ-инфраструктуры, а также даёт рынку свежий сигнал о том, что компания продолжает лидировать в развитии технологии HBM.
После объявления акции SK Hynix на южнокорейской бирже в ходе торгов подскочили на 7,3%, установив новый исторический рекорд. Такой рост отражает сильные ожидания рынка, что компания сохранит лидирующие позиции в сегменте памяти для ИИ. Начиная с HBM3 и HBM3E до HBM4, SK Hynix уже создала полный цикл возможностей — от серийного выпуска до поставок. Своевременная отгрузка образцов HBM4E ещё больше укрепила уверенность инвесторов в её способности выполнять технологические обещания.
Прорыв в производительности и эффективности
В заявлении SK Hynix раскрыла, что 12-слойная HBM4E демонстрирует значительный прогресс как в производительности, так и в энергоэффективности.
Конкретно, максимальная скорость обработки данных на пин достигает 16 Гбит/с, энергоэффективность улучшена более чем на 20% по сравнению с предыдущим поколением. При этом HBM4E, благодаря новой архитектуре интерфейса и его оптимизации, эффективно снижает задержку передачи данных и обеспечивает стабильную работу в условиях высокой пропускной способности. Указанные характеристики напрямую повышают возможности обработки данных в сценариях обучения и логического вывода ИИ, помогая клиентам повысить операционную эффективность в ИИ-дата-центрах и крупномасштабных вычислительных системах.
Передовая технология упаковки обеспечивает ёмкость 48 ГБ
На уровне упаковки SK Hynix использовала технологию Advanced MR-MUF (массовое формование с подачей материала снизу), что в 12-слойной структуре позволило добиться ёмкости в 48 ГБ на одной микросхеме, одновременно обеспечив структурную стабильность.
Процесс MR-MUF предусматривает заливку жидкого защитного материала между чипами для защиты схем. SK Hynits дополнительно его усовершенствовала, снизив тепловое сопротивление HBM4E на 17% по сравнению с предыдущим HBM4, что обеспечивает стабильную работу микросхем памяти в средах высокопроизводительных вычислений. Этот технологический прорыв особенно важен для ИИ-дата-центров, работающих в условиях непрерывной высокой нагрузки.
Президент SK Hynix и главный директор по развитию Ан Хён заявил в коммюнике: «Обладая рыночно-лидирующими технологическими возможностями и производственной экспертизой, SK Hynits на базе HBM4E заложила основу для укрепления лидерства в сфере ИИ. Благодаря тесному сотрудничеству с партнёрами мы поставим на рынок необходимые решения, одновременно укрепляя технологическое лидерство в качестве создателя полнофункциональной памяти для ИИ».
SK Hynix подчеркнула, что накопленный ранее опыт в серийном производстве и поставках HBM3, HBM3E и HBM4 стал важной основой для своевременной отгрузки образцов HBM4E. Компания заявила, что будет опираться на проверенную рынком надёжность продукции и возможности поставок для поддержки разработки инфраструктуры следующего поколения и помощи в устранении узких мест в производительности ИИ-систем.
