SK Group и NVIDIA объявили о расширении стратегического партнёрства, направленного на создание ИИ-инфраструктуры, а также поставки и совместную разработку памяти следующего поколения для ИИ, включая HBM. Компании подписали письма о намерениях для формализации соглашения, которое охватывает все аспекты — от строительства ИИ-фабрик до поставок памяти. Общая стоимость совместных проектов оценивается в $500 млрд.

Новая инициатива является продолжением многолетнего технологического партнёрства между SK Group и NVIDIA, включая планы SK Telecom по созданию в Южной Корее ИИ ЦОД мощностью 2 ГВт. В ИИ-инфраструктуре в Южной Корее будет использоваться платформа NVIDIA DSX с вычислительными системами NVIDIA Vera Rubin, оснащёнными памятью SK hynix HBM4. Запуск первой ИИ-фабрики запланирован на 2027 год.

Компании планируют использовать ИИ-инфраструктуру для поддержки развёртывания суверенного ИИ, корпоративного ИИ, физического ИИ и агентного ИИ в Южной Корее и Азиатско-Тихоокеанском регионе. Согласно пресс-релизу, компании будут совместно разрабатывать и оптимизировать решения для ИИ-памяти следующего поколения, включая HBM, для удовлетворения меняющихся потребностей инфраструктуры, начиная от обучения моделей и заканчивая агентным ИИ и физическим ИИ.

Источник изображения: NVIDIA

«Используя возможности по производству ИИ-памяти SK hynix и инфраструктурные возможности ИИ SK Telecom, SK будет сотрудничать с NVIDIA для создания фабрики ИИ мирового класса, помогая Корее выйти за рамки роли ведущего пользователя ИИ и стать глобальным центром, движущим инновации в области ИИ», — заявил председатель SK Group Чей Тэ-Вон (Chey Tae-won).

Как сообщает DataCenter Dynamics, на этой неделе было объявлено о создании компании SK Hyper, занимающейся развитием бизнеса в сфере ИИ ЦОД и являющейся дочерним предприятием SK Telecom. На его развитие будет направлено ₩750 млрд ($500 млн) в период до 2030 года. Новое предприятие будет отвечать за обеспечение площадок, строительство и эксплуатацию подстанций, привлечение клиентов и коммерциализацию ЦОД. К 2035 году, как ожидается, мощности вырастут до 15 ГВт.

Первым проектом SK Hyper станет кампус гигаваттного масштаба в Ульсане (Ulsan), за которым последуют аналогичные объекты в регионах Чхунчхон (Chungcheong) и Хонам (Honam). SK Telecom занимается развитием кампуса ЦОД в Ульсане в партнёрстве с Amazon с сентября 2025 года.

Южная Корея анонсировала масштабный инвестиционный план с целью ускорения технологического развития страны, включающий три мегапроекта, которые направлены на укрепление цепочек поставок полупроводников, создание инфраструктуры ИИ и развитие индустрии физического ИИ. Об этом сообщил президент Ли Чжэ Мён (Lee Jae Myung) в ходе брифинга с участием глав Samsung Electronics и SK hynix, а также ряда других компаний.

«Мы должны создать основные строительные блоки ИИ быстрее, чем любая другая страна, — сказал Ли. — Полупроводники, физический ИИ и ИИ ЦОД — это три столпа нашего следующего большого шага вперёд». Он подчеркнул, что синергия между полупроводниками, ЦОД и физическим ИИ позволит Южной Корее стать мировым лидером в революции ИИ. «Когда эти три столпа будут работать вместе, как взаимосвязанные шестерни, Корея станет ведущей мировой промышленной державой в эпоху ИИ», — сообщил президент. Согласовывая расширение производства полупроводников с ростом мощностей ИИ ЦОД и развитием физического ИИ, Южная Корея стремится создать вертикально интегрированную экосистему ИИ.

Национальные цели включают удвоение производства DRAM в течение пяти лет и расширение вычислительных мощностей для ИИ примерно до 18,4 ГВт к 2035 году. Президент назвал программу «стратегией выживания нации» в эпоху ИИ, с корпоративными инвестиционными обязательствами на общую сумму более ₩3,755 квадрлн (приблизительно $2,74 трлн) в течение следующих десятилетий в области инфраструктуры ИИ, производства полупроводников и передовых технологий.

Ли Чжэ Мён отметил, что что существующие производственные мощности по выпуску чипов в Йонгине (Yongin) и Пхёнтхэке (Pyeongtaek), центре южнокорейского «полупроводникового пояса» к югу от Сеула, «уже достигли своего предела», и призвал компании ускорить инвестиции в создание производственных мощностей на юго-западе страны.

Источник изображения: Daniel Bernard / Unsplash

Сообщается, что Samsung Electronics и SK hynix инвестируют в общей сложности ₩800 трлн ($518 млрд) в строительство четырёх заводов по производству микросхем памяти в юго-западном регионе страны Хонам (Honam), при этом каждая компания построит по два завода. Ещё ₩81 трлн ($52 млрд) будет направлено на создание крупномасштабного комплекса по упаковке HBM в центральном регионе страны. Председатель правления Samsung Ли Чжэ Ён (Lee Jae-yong) заявил, что город Кванджу (Gwangju) является вероятным местом для новых заводов Samsung, в то время как производственные мощности HBM будут сосредоточены в Чхонане (Cheonan) и Оньяне (Onyang) в регионе Чхунчхон (Chungcheong).

Кроме того, до 2035 года корейские технологические и энергетические гиганты, такие как SK, GS и Naver, планируют выделить еще ₩550 трлн ($356 млрд) на строительство ИИ ЦОД общей мощностью 8,4 ГВт в Ульсане (Ulsan), Донхэ (Donghae), Седжоне (Sejong) и других регионах.

В понедельник Samsung также опубликовала пресс-релиз, в котором объявила о планах инвестировать ₩2,655 квадрлн (около $1,7 трлн) в технологические проекты в стране в течение следующего десятилетия. Из этой суммы ₩2,03 квадрлн (около $1,48 трлн) предполагается направить в развитие кластеров полупроводниковой промышленности, включая кампус в Пхёнтхэке (Pyeongtaek Campus) и Национальный промышленный комплекс в Йонгине (Yongin National Industrial Complex), а ₩625 трлн ($0,22 трлн) — на развитие регионов Хонам, Чхунчхон и Йонгнам (Yeongnam), сосредоточив усилия на полупроводниках для ИИ, робототехнике, батареях, а также компонентах и материалах для IT-индустрии.

Samsung назвала предлагаемые правительством льготы в сфере электроснабжения, водоснабжения, рабочей силы и условий жизни ключевыми факторами при выборе Кванджу, расположенного примерно в 300 км к югу от Сеула, для размещения нового завода по производству полупроводников, а также ИИ ЦОД в Хэнаме (Haenam), на южной оконечности полуострова. Не все уверены в том, что юго-западный регион сможет обеспечить производство микросхем мирового класса, пишет The Wall Street Journal. Эксперты указывают на удалённость региона от существующих сетей поставок полупроводников и на трудности с привлечением квалифицированных кадров из столицы.

В свою очередь, SK Group, как пишет TechCrunch, объявила о среднесрочной и долгосрочной инвестиционной стратегии на сумму ₩2,1 квадрлн (около $1,4 трлн), из которых ₩1100 трлн пойдут на расширение мощностей по производству полупроводников и ₩1 квадрлн ($0,65 трлн) — на создание ИИ ЦОД по всей стране. SK hynix займётся расширением производства чипов, а SK Telecom — строительством ИИ ЦОД на 15 ГВт.

Qualcomm анонсировала High Bandwidth Compute (HBC), гибридное решение для вычислений и памяти, разработанное в качестве альтернативы памяти HBM и обеспечения большей производительности, эффективности и пропускной способности. В нём используется трёхмерная архитектура Near-Memory Computing (NMC), обеспечивающая предельно близкое расположение быстрой памяти к вычислительным ядра.

В HBC используется память LPDDR, размещённая вертикально в несколько слоёв, соединённых сквозными кремниевыми контактами (TSV). Такой подход обеспечивает лучшую энергоэффективность, чем традиционная HBM, в которой в вертикальных слоях размещается память DDR, поскольку микросхемы LPDDR потребляют меньше энергии, обеспечивая при этом аналогичную пропускную способность и ёмкость.

При этом в основании HBC лежит вычислительный кристалл, который берёт на себя часть обработки данных основного процессора, тем самым разгружая его. Как отметил ресурс Techpowerup, эта технология аналогична используемой в памяти HBM4, где базовый кристалл представляет собой логический кристалл для лучшей интеграции вычислительных решений, таких как трассировка пакетов и подготовка данных для ввода и вывода из HBM.

Источник изображений: Qualcomm

Qualcomm сообщила, что HBC обеспечивает шестикратное увеличение пропускной способности на Вт по сравнению с HBM, согласно опубликованным характеристикам конкурирующих продуктов, нормализованным на уровне платы, а также 200-кратное увеличение ёмкости на Вт по сравнению с SRAM, согласно опубликованным характеристикам конкурирующих продуктов, нормализованным на уровне стойки.

HBC первого поколения (HBC Gen 1) достигла пропускной способности 133 Тбайт/с на ускорителе AI250, что в 18 раз больше, чем у AI200 на базе LPDDR5X. Коммерческое тестирование HBC1 с AI250 ожидается в середине 2027 года. Компания планирует выпуск решения HBC Gen 2 в 2028 году. Это решение выйдет с ИИ-ускорителем Qualcomm Dragonfly AI300 и обеспечит 54-кратное увеличение эффективной пропускной способности по сравнению с AI200 и семикратное увеличения пропускной способности на Вт по сравнению с HBM.

Dragonfly AI300 интегрирует HBC2, обеспечив высокую пропускную способность и низкую задержку для инференса больших языковых и мультимодальных моделей (LLM, LMM) и агентного ИИ. По данным Qualcomm, ожидается в 4–8 раз более высокая производительность по сравнению с существующими архитектурами на базе GPU по пропускной способности памяти на Вт на карту. Масштабирование решения будет осуществляться с помощью интерконнектов UALink и ESUN с использованием медных и оптических кабелей. Коммерческое производство образцов Dragonfly AI300 начнётся в 2028 году.

Согласно свежему отчёту Foundry Quarterly and Monthly Intelligence от Counterpoint Research, благодаря сотрудничеству с Google доля компании MediaTek на рынке ИИ-серверов на базе кастомных ускорителей (ASIC) может вырасти к 2028 году до 26 %. В результате MediaTek может выйти на второе место, уступив лишь Broadcom.

Google представила в апреле два TPU восьмого поколения: TPU 8t (Sunfish) для обучения ИИ и TPU 8i (Zebrafish) для ИИ-инференса. Как сообщается в отчёте Counterpoint Research, TPU v8t занимает ключевое место в стратегии Google в области ИИ. «Мы рассматриваем это поколение как переломный момент с точки зрения цепочки поставок, поскольку оно знаменует собой первый важный шаг в диверсификации Google от простой модели ASIC Broadcom “под ключ”», — отметили в Counterpoint Research.

Что касается основной причины соглашения Google с MediaTek, в рамках которого Google разрабатывает вычислительный кристалл, а MediaTek предоставляет кристалл I/O, то Counterpoint Research объясняет это экономикой закупок HBM. В рамках модели поставок «под ключ» Broadcom сама занимается поиском поставщиков HBM, прибавляя к стоимости памяти ещё 15–20 %. С учётом того, что на HBM приходится всё более значительная доля в себестоимости ASIC, такая наценка становится всё более обременительной для Google, которая к тому же наращивает темпы развёртывания TPU в ЦОД. Взяв на себя разработку чипов и закупку HBM, начиная с TPU 8t, Google устраняет поборы посредников и снижает себестоимость своих чипов.

Источник изображения: Google

Объём производства MediaTek значительно возрастёт после того, как начнётся выпуск TPU 8t в конце 2026 года и его преемника TPU v8e (Humufish) в период до 2028 года. Исходя из последнего прогноза глобальных поставок ASIC для ИИ-вычислений, аналитики ожидают, что совокупные поставки TPU v8t и v8e приблизятся к 5 млн единиц в 2028 году, что более чем в 10 раз больше по сравнению с отгрузкой примерно 400 тыс. чипов в 2026 году. Это станет возможным благодаря ускоренному внедрению TPU Google как для внутренних рабочих нагрузок, так и для облачных клиентов.

Комментируя прогноз, Counterpoint Research уточняет, что он не учитывает реализацию проекта Meta✴ MTIA. Кроме того, достижение прогнозируемого объёма зависит от наличия достаточных мощностей по упаковке TSMC CoWoS и Intel EMIB-T. Основной риск для реализации прогноза связан с TPU v8e, для которого MediaTek предлагает упаковку Intel EMIB-T: «В настоящее время компания находится на стадии проектирования и квалификации, а массовое производство запланировано не ранее конца 2027 года, и этот переход сопряжён с весьма специфическими рисками для исполнения». К числу ключевых факторов отнесены необходимое для этого увеличение производительности Intel Foundry Services (IFS) и готовность поставщиков подложек, что в конечном итоге может повлиять на объём поставок MediaTek.

Компания SK hynix, по сообщению ресурса Blocks & Files, разработала концепцию гибридной памяти, объединяющей на одном интерпозере HBM (High Bandwidth Memory) и флеш-чипы с высокой пропускной способностью HBF (High Bandwidth Flash). Предполагается, что такое решение будет подключаться к GPU для повышения скорости ИИ-инференса.

Современные ИИ-ускорители на основе GPU оснащаются высокопроизводительной памятью HBM. Однако существуют ограничения по её ёмкости, из-за чего операции инференса замедляются, поскольку доступ к данным приходится осуществлять с использованием более медленных SSD. Решить проблему SK hynix предлагает путём применения гибридной конструкции HBM/HBF под названием H³.

Архитектура HBF предусматривает монтаж кристаллов NAND друг над другом поверх логического кристалла. Вся эта связка располагается на интерпозере рядом с контроллером памяти, а также GPU, CPU, TPU или SoC — в зависимости от предназначения конечного изделия. В случае H³ на интерпозере будет дополнительно размещён стек HBM. Отмечается, что время доступа к HBF больше, чем к HBM, но вместе с тем значительно меньше, нежели к традиционным SSD. Таким образом, HBF может служить в качестве быстрого кеша большого объёма.

Источник изображения: SK hynix

По заявлениям SK hynix, стеки HBF могут иметь до 16 раз более высокую ёмкость по сравнению с HBM, обеспечивая при этом сопоставимую пропускную способность. С другой стороны, HBF обладает меньшей износостойкостью при записи, до 4 раз более высоким энергопотреблением и большим временем доступа. HBF выдерживает около 100 тыс. циклов записи, а поэтому лучше всего подходит для рабочих нагрузок с интенсивным чтением. В результате, как утверждается, гибридная конструкция сможет эффективно решать задачи инференса при использовании больших языковых моделей (LLM) с огромным количеством параметров.

В ходе моделирования работы H³, проведенного специалистами SK hynix, рассматривался ускоритель NVIDIA Blackwell B200 с восемью стеками HBM3E и таким же количеством стеков HBF. В пересчете на токены в секунду производительность системы с памятью H³ оказалась в 1,25 раза выше при использовании 1 млн токенов и в 6,14 раза больше при использовании 10 млн токенов по сравнению с решениями, оборудованными только чипами HBM. Более того отмечено 2,69-кратное повышение производительности в расчёте на 1 Вт затрачиваемой энергии по сравнению с конфигурациями без HBF. К тому же связка HBM и HBF может обрабатывать в 18,8 раз больше одновременных запросов, чем только HBM.

Компания Fujitsu присоединится к проекту, возглавляемому японской инвестиционной группе SoftBank. Партнёры намерены разрабатывать память нового поколения для ИИ и суперкомпьютеров, сообщает Nikkei Asian Review. Япония намерена восстановить компетенции, в своё время позволившие стране стать одним из лидеров в сфере производства модулей памяти.

«Командным центром» для реализации государственно-частного проекта должна стать компания Saimemory, основанная SoftBank; участие, помимо Fujitsu, примут и другие партнёры. Saimemory рассчитывает разработать высокопроизводительную память, способную стать альтернативой HBM. Проект предусматривает инвестиции в ¥8 млрд ($51,2 млн) в 2027 финансовом году для завершения создания прототипа. Массовое производство должно начаться к 2029 финансовому году.

Сама SoftBank к 2027 финансовому году выделит Saimemory ¥3 млрд, Fujitsu и японский научно-исследовательский институт Riken в совокупности вложат около ¥1 млрд. Часть расходов, как ожидается, должно компенсировать японское правительство посредством программ поддержки разработки полупроводников нового поколения.

В своё время Fujitsu была ключевым игроком в некогда ведущей в мире японской полупроводниковой индустрии. Хотя она со временем отказалась от производства памяти, у неё накоплен богатый опыт в области массового производства модулей и контроля их качества. Сейчас компания продолжает заниматься разработкой энергоэффективных CPU и сохраняет прочные связи с клиентами.

Источник изображения: Fujitsu

Saimemory намерена наладить масовое производство памяти с ёмкостью вдвое или втрое больше, чем у HBM при энергопотреблении вдвое ниже, при этом цена будет сопоставимой или даже более привлекательной. Компания рассчитывает использовать полупроводниковые технологии, разработанные Intel и Токийским университетом, а Shinko Electric Industries и тайваньская Powerchip Semiconductor Manufacturing помогут с производством и созданием прототипов.

Intel обеспечит базовую технологию вертикального штабелирования, разработанную при поддержке американского военного ведомства DARPA, которая позволит увеличить количество чипов памяти на единицу площади и сократить расстояние передачи данных. Также будут применяться технологии Токийского университета и других компаний для рассеивания тепла и упрощения передачи данных. Saimemory будет специализироваться на управлении интеллектуальной собственностью и разработке чипов, передавая заказы на производство сторонним компаниям.

С распространением систем генеративного ИИ, требуемая вычислительная мощность в Японии, по некоторым оценкам, увеличится более чем в 300 раз между 2020 и 2030 гг. Тем не менее Япония, некогда бывшая одним из лидеров в производстве полупроводников, теперь сильно зависит от зарубежных компаний. В результате существуют риски перебоев с поставками и вероятность неконтролируемого роста цена на них. На южнокорейские компании приходится около 90 % доли выпуска HBM-памяти.

По данным Nikkei, в своё время японский бизнес постепенно прекратил производство собственной памяти приблизительно в 2000 году. Появление и развитие ИИ-технологий может изменить положение. SoftBank движется к строительству собственных больших дата-центров, а Fujitsu уже выпускает CPU для ЦОД и инфраструктуру связи, практическое применение которым, вероятно, найдут уже в 2027 году.

Компания SK hynix, по сообщению ресурса Blocks & Files, проектирует память нового типа AI DRAM (AI-D) для высокопроизводительных ИИ-платформ. Изделия нового типа будут предлагаться в трёх модификациях — AI-D O (Optimization), AI-D B (Breakthrough) и AI-D E (Expansion), что, как ожидается, позволит устранить узкие места современных систем.

SK hynix является одним из лидеров рынка памяти HBM (Hgh Bandwidth Memory) для ИИ-ускорителей. Однако достижения в данной сфере отстают от развития GPU, из-за чего возникает препятствие в виде «стены памяти»: наблюдается разрыв между объёмом и производительностью HBM и вычислительными возможностями ускорителей. Проще говоря, GPU простаивают в ожидании данных.

Одним из способов решения проблемы является создание кастомизированных чипов HBM, предназначенных для удовлетворения конкретных потребностей клиентов. Вторым вариантом SK hynix считает выпуск специализированной памяти AI-D, спроектированной для различных ИИ-нагрузок.

Источник изображений: SK hynix

В частности, вариант AI-D O предполагает разработку энергосберегающей высокопроизводительной DRAM, которая позволит снизить общую стоимость владения ИИ-платформ. Для таких изделий предусмотрено применение технологий MRDIMM, SOCAMM2 и LPDDR5R.

Продукты семейства AI-D B помогут решить проблему нехватки памяти. Такие изделия будут отличаться «сверхвысокой ёмкостью с возможностью гибкого распределения». Упомянуты технологии CMM (Compute eXpress Link Memory Module) и PIM (Processing-In-Memory). Это означает интеграцию вычислительных возможностей непосредственно в память, что позволит устранить узкие места в перемещении данных и повысить общее быстродействие ИИ-систем.

Ёмкость AI-D B составит до 2 Тбайт — в виде массива из 16 модулей SOCAMM2 на 128 Гбайт каждый. Причём память отдельных ускорителей сможет объединяться в общее адресное пространство объёмом до 16 Пбайт. Любой GPU сможет заимствовать свободную память из этого пула для расширения собственных возможностей по мере роста нагрузки.

Наконец, архитектура AI-D E подразумевает использование памяти, включая HBM, за пределами дата-центров. SK hynix планирует применять DRAM в таких областях, как робототехника, мобильные устройства и платформы промышленной автоматизации.

Компания SK hynix объявила о том, что она первой среди участников отрасли завершила разработку памяти с высокой пропускной способностью HBM4 для ИИ-систем. В настоящее время готовится организация массового производства таких изделий. HBM4 — это шестое поколение памяти данного типа после оригинальных решений HBM, а также HBM2, HBM2E, HBM3 и HBM3E. Ожидается, что чипы HBM4 будут применяться в продуктах следующего поколения AMD, Broadcom, NVIDIA и др.

Стеки памяти HBM4 от SK hynix оснащены 2048-бит IO-интерфейсом: таким образом, разрядность интерфейса HBM удвоилась впервые с 2015 года. Заявленная скорость передачи данных превышает 10 Гбит/с, что на 25 % превосходит значение в 8 Гбит/с, определённое официальным стандартом JEDEC. Пропускная способность HBM4 увеличилась вдвое по сравнению с предыдущим поколением НВМ, тогда как энергоэффективность повысилась на 40 %.

Источник изображения: SK hynix

При изготовлении чипов HBM4 компания SK hynix будет применять 10-нм технологию пятого поколения (1bnm) и методику Advanced Mass Reflow Molded Underfill (MR-MUF). Последняя представляет собой способ объединения нескольких чипов памяти на одной подложке посредством спайки: сразу после этого пространство между слоями DRAM, базовым кристаллом и подложкой заполняется формовочным материалом для фиксации и защиты структуры. Технология Advanced MR-MUF позволяет выдерживать высоту HBM-стеков в пределах спецификации и улучшать теплоотвод энергоёмких модулей памяти.

SK hynix не раскрывает ни количество слоёв DRAM в своих изделиях HBM4, ни их ёмкость. Как отмечает ресурс Tom's Hardware, по всей видимости, речь идёт об 12-Hi объёмом 36 Гбайт, которые будут использоваться в ускорителях NVIDIA Rubin. По заявлениям SK hynix, внедрение HBM4 позволит увеличить производительность ИИ-ускорителей на 69 % по сравнению с нынешними решениями. Это поможет устранить узкие места в обработке информации в ИИ ЦОД.

Sandisk объявила о подписании Меморандума о взаимопонимании (МОВ) с SK hynix, предусматривающего совместную разработку спецификации высокоскоростной флеш-памяти (HBF). В рамках сотрудничества компании планируют стандартизировать спецификацию, определить технологические требования и изучить возможность создания технологической экосистемы для высокоскоростной флеш-памяти.

Технология HBF, анонсированная Sandisk в феврале этого года, обеспечит ускорители быстрым доступом к большим объёмам памяти NAND, что позволит ускорить обучение и инференс ИИ без длительных обращений к PCIe SSD. Как и HBM, чип HBF состоит из слоёв, в данном случае NAND, с TSV-каналами, соединяющими каждый слой с базовым интерпозером, что обеспечивает быстрый доступ к памяти — на порядки быстрее, чем в SSD.

При сопоставимой с HBM пропускной способности и аналогичной цене HBF обеспечит в 8–16 раз большую, чем у HBM, ёмкость на стек. Вместе с тем HBF имеет более высокую задержку, чем DRAM, что ограничивает её применение определёнными рабочими нагрузками. На этой неделе Sandisk представила прототип памяти HBF, созданный с использованием фирменных технологий BiCS NAND и CBA (CMOS directly Bonded to Array).

Источник изображения: Sandisk

Меморандум о взаимопонимании подразумевает, что SK hynix может производить и поставлять собственные модули памяти HBF. Как отметил ресурс Blocks & Files, это подтверждает тот факт, что Sandisk осознаёт необходимость наличия рынка памяти HBF с несколькими поставщиками. Такой подход позволит гарантировать клиентам, что они не будут привязаны к одному поставщику. Также это обеспечит конкуренцию, которая ускорит разработку HBF.

Sandisk планирует выпустить первые образцы памяти HBF во II половине 2026 года и ожидает, что образцы первых устройств с HBF для инференса появятся в продаже в начале 2027 года. Это могут быть как портативные устройства, так и ноутбуки, десктопы и серверы.

Отраслевые аналитики уже не раз отмечали, что бурное развитие отрасли искусственного интеллекта, сопряжённое с ростом спроса на память типа HBM, ограничивает ресурсы производителей памяти на других направлениях. Помимо DDR, от этого страдают и перспективные виды памяти, которые производители хотели бы вывести на рынок.

Об этом сообщило издание Business Korea, приведя в пример задержки с внедрением памяти типа CXL компанией Samsung Electronics и памяти типа PIM (Processing-in-Memory) компанией SK hynix. В последнем случае речь идёт о микросхемах памяти, способных самостоятельно выполнять специфические вычисления. Оба типа памяти могли бы в известной мере дополнить HBM в сегменте систем искусственного интеллекта.

Источник изображения: SK hynix

Samsung рассчитывала приступить к продвижению CXL-памяти ещё во II половине 2024 года, но её сертификация ключевыми клиентами до сих пор не завершена. SK hynix разрабатывает GDDR6-AiM с 2022 года, но до её фактического выпуска дело так и не дошло из-за неготовности рыночной экосистемы. Кроме того, сами производители памяти ограничены в свободных ресурсах, поскольку все силы бросили на выполнение заказов по производству HBM. Всё доступное оборудование задействовано для выпуска именно HBM, не давая производителям шанса заняться подготовкой к выпуску других перспективных типов памяти.

Источник изображения: SK hynix

На этом фоне у южнокорейских игроков рынка даже возникают опасения, что китайские конкуренты быстрее справятся с выводом на рынок модулей CXL и PIM. В этой ситуации корейские производители начали всё сильнее рассчитывать на поддержку государства, причём не столько финансовую, сколько регуляторную. С технической точки зрения к выводу на рынок CXL и PIM всё уже почти готово, но по факту на память этих типов пока нет достаточного спроса.