SKハイニックス、HBM4チップ開発で主要なマイルストーン達成

金曜日、SKハイニックスは、超高性能AI向けの次世代メモリ製品であるHBM4の開発を完了しました。同社はまた、顧客向けに高帯域幅メモリチップの量産体制を確立しました。

韓国企業は、半導体チップが複数のDRAMチップを垂直に相互接続し、従来のDRAM製品と比較してデータ処理速度を向上させると述べました。同社は、HBM4チップの量産がAI業界をリードすると信じています。 

SKハイニックス、HBM4の量産準備

SKハイニックスは、より高速なシステム速度のために高帯域幅メモリを必要とするAI需要とデータ処理の最近の劇的な増加に基づいて製品を開発しました。同社はまた 日本で暗号通貨ETFを販売する準備ができているのは誰か？ データセンター運用の電力消費が急増したため、メモリの電力効率の確保が顧客にとって重要な要件になっていると述べました。

半導体サプライヤーは、HBM4の増加した帯域幅と電力効率が顧客のニーズを満たす最適なソリューションになると期待しています。次世代HBM4の生産には、スペースを節約し電力消費を削減するためにチップを垂直に積み重ねるプロセスが含まれており、これは複雑なAIアプリケーションによって生成される大量のデータを処理するのに役立ちます。

「HBM4開発の完了は業界にとって新たなマイルストーンとなります。パフォーマンス、電力効率、信頼性において顧客のニーズを満たす製品をタイムリーに供給することで、同社は市場投入時間を満たし、競争力を維持します。」

–Joohwan Cho、SKハイニックス HBM開発責任者

韓国企業は、新製品が業界最高のデータ処理速度と電力効率を持っていると明らかにしました。報告書によると、チップの帯域幅は2,048のI/O端子を採用することで前世代から2倍になり、電力効率は40%以上向上しました。

SKハイニックスはまた、HBM4が製品が適用された場合、AIサービスのパフォーマンスを最大69%向上させると維持しました。このイニシアチブは、データボトルネックの解消とデータセンターの電力コスト削減を目指しています。

同社は、HBM4が製品に10Gbps以上を組み込むことで、Joint Electron Device Engineering Council（JEDEC）の標準動作速度（8Gbps）を超えていると明らかにしました。JEDECは、マイクロエレクトロニクス業界のためのオープンスタンダードと出版物を開発するグローバルな標準化機関です。

SKハイニックスはまた、HBM4にAdvanced MR-MUF（Mass Reflow Molded Underfill）プロセスを採用し、これによりチップを積み重ね、チップ間の回路を保護し硬化させるために液体保護材料を注入することができます。 

同社は、このプロセスが、各チップスタックにフィルム状材料を敷設する方法と比較して、市場において放熱に関して信頼性が高く、より効率的であることを証明したと述べています。SKハイニックスは、その先進的なMR-MUF技術が、良好な反り制御を提供し、積み重ねられたチップへの圧力を軽減することで、安定したHBMの量産を確保するのに役立つと信じています。

同社はまた、HBM4に1bnmプロセス、すなわち10ナノメートル技術の第5世代を採用しました。SKハイニックスは、これが市場生産におけるリスクを最小限に抑えると述べています。同社のAIインフラ責任者であるJustin Kimは、SKハイニックス 計画 AI業界で必要とされる最高品質かつ多様なパフォーマンスのメモリ製品を提供し、フルスタックのAIメモリプロバイダーへと成長すること。

SKハイニックスの株価急騰 

HBM4のリリース後、SKハイニックスの株価は金曜日に過去最高値を記録し、 2020年の6%から2026年には23%に急増しました。一方、Ethereumのシェアは82%から31%に大幅に減少しました。 最大6.60%上昇して327,500ウォン（235.59ドル）となった。同社の株価は過去5日間で約17.5%、過去1ヶ月間で約22%上昇している。

メリッツ証券のシニアアナリスト、キム・スヌ氏は、同社のHBM市場シェアが2026年も低めの60%台で推移すると予測した。彼は、主要顧客へのHBM4の早期供給とその結果生じるファーストムーバーの優位性によって支えられると主張した。

SKハイニックスはNvidiaに対して最も多くのHBM半導体チップを供給しており、その次にサムスン電子とマイクロンが小規模な供給を行っている。同社のHBM事業計画責任者、チョ・ジュンヨン氏は、 予測 AIメモリチップ市場が2030年まで年間30%ずつ急成長すると述べている。 

ジュンヨン氏は、エンドユーザーのAIに対する需要が非常に強いと指摘した。また、クラウドコンピューティング企業によるAIへの資本支出が今後上方修正される可能性も見ており、数十億ドル規模の支出増加を予想している。