Nvidia e SK Hynix siglano un accordo pluriennale per la memoria HBM4 AI

      TL;DRNvidia e SK Hynix hanno firmato un accordo di co-sviluppo pluriennale per la memoria AI di prossima generazione, che copre HBM4 e Vera Rubin. SK Hynix detiene una stima del 60-70% del volume HBM4 per Vera Rubin, consolidando il suo vantaggio su Samsung e Micron.

      Nvidia e SK Hynix hanno firmato un accordo pluriennale che copre sia la progettazione che la produzione di chip di memoria di prossima generazione per l'AI. L'accordo, annunciato domenica durante il tour del CEO di Nvidia Jensen Huang in Corea del Sud, conferisce a SK Hynix un ruolo formale di co-sviluppo nella memoria ad alta larghezza di banda che alimenterà gli acceleratori più avanzati di Nvidia, a partire dalla piattaforma Vera Rubin che ora entra in produzione completa.

      L'accordo arriva in un momento in cui la memoria, non le GPU, è diventata il vincolo principale per l'espansione dell'infrastruttura AI. Il CEO di Arm Rene Haas ha dichiarato la scorsa settimana che la memoria è "probabilmente il più difficile" collo di bottiglia che l'industria deve risolvere. Nvidia sta cercando di risolvere questo problema bloccando la sua catena di approvvigionamento anni in anticipo.

      Cosa copre l'accordo

      La partnership si estende oltre un normale accordo di fornitura. Nvidia e SK Hynix co-svilupperanno memoria di prossima generazione per quelle che Nvidia chiama "fabbriche AI", i cluster di data center su larga scala utilizzati per l'addestramento e l'inferenza. L'ambito copre infrastruttura, AI fisica e memoria specificamente progettata per Vera Rubin, la piattaforma di accelerazione più potente di Nvidia.

      Il 💜 della tecnologia UE

      Le ultime novità dalla scena tecnologica dell'UE, una storia del nostro saggio fondatore Boris e alcune opere d'arte AI discutibili. È gratuito, ogni settimana, nella tua casella di posta. Iscriviti ora!

      Vera Rubin è costruita attorno a cluster di unità di elaborazione centrale Vera e core grafici Rubin, alleati con terabyte di HBM4 in ogni sistema server. Si dice che offra prestazioni di addestramento superiori di 3,5 volte e prestazioni di inferenza cinque volte superiori rispetto al suo predecessore Blackwell. Le spedizioni dovrebbero iniziare nel terzo trimestre del 2026, con oltre 350 partner della catena di approvvigionamento in 30 paesi coinvolti nella produzione.

      "Insieme, co-svilupperemo la prossima generazione di memoria per fabbriche AI e supporteremo l'espansione globale accelerata dell'infrastruttura AI," ha dichiarato Huang in una nota.

      La corsa all'HBM4

      Huang ha confermato per la prima volta la scorsa settimana a Computex a Taipei che tutti e tre i principali produttori di memoria, Samsung, SK Hynix e Micron, sono stati autorizzati a fornire HBM4 per Vera Rubin. Ma il patto di co-sviluppo pluriennale con SK Hynix segnala una relazione più profonda rispetto a una normale qualifica del fornitore.

      Gli analisti del settore stimano che SK Hynix detenga circa il 60% - 70% del volume HBM4 assegnato a Vera Rubin, con Samsung attorno al 25% - 30% e Micron che fornisce il resto. Il nuovo accordo rende la posizione di SK Hynix più duratura. Gli impegni di fornitura a lungo termine rendono più facile per l'azienda espandere la capacità e aumentare gradualmente la quota di mercato.

      La competizione tra i tre è agguerrita. Le azioni dei chip di memoria sono schizzate alle stelle nell'ultimo anno a causa dell'aumento dei prezzi, e tutte e tre le aziende stanno correndo per consegnare stack HBM a 16 strati che Nvidia ha richiesto per la consegna già alla fine del 2026.

      Il tour di Huang a Seoul

      L'accordo con SK Hynix faceva parte di una serie più ampia di annunci durante la visita di alto profilo di Huang in Corea del Sud. Nvidia ha anche annunciato che SK Telecom costruirà un nuovo cloud AI su scala gigawatt alimentato da chip Nvidia, con il primo data center che entrerà in funzione all'inizio del prossimo anno. Naver, la piattaforma internet dominante in Corea, utilizzerà i modelli AI di Nvidia per espandere la propria capacità di data center e costruire ulteriori fabbriche AI su scala gigawatt. Il Gruppo Doosan utilizzerà la tecnologia AI fisica di Nvidia per alimentare la propria robotica industriale.

      Huang ha lanciato il primo lancio cerimoniale in una partita dell'Organizzazione di Baseball Coreana tra i Kiwoom Heroes e i Doosan Bears sabato, ha cenato con il presidente del Gruppo SK Chey Tae-won e ha visitato gli studi di gioco Krafton e NC Corp per promuovere l'adozione del chip RTX Spark di Nvidia, il suo nuovo ingresso nel mercato dei PC.

      Il modello rispecchia l'approccio di Nvidia in tutta l'Asia. A Computex a Taipei, Huang ha annunciato la Cosmos Coalition, nuove partnership con aziende di robotica cinesi e il lancio di Cosmos 3. A Seoul, l'attenzione si è spostata sulla memoria e sull'infrastruttura. Il messaggio è coerente: Nvidia sta costruendo un ecosistema, non sta solo vendendo chip, e lo sta facendo paese per paese.

      Perché la memoria è più importante delle GPU in questo momento

      La domanda dell'industria AI per il calcolo è ben documentata. Meno discusso è il muro della memoria. Ogni configurazione Vera Rubin NVL72 collega 36 CPU e 72 GPU, e l'intero sistema richiede terabyte di HBM4. La tecnologia di imballaggio avanzata, in particolare il processo CoWoS di TSMC che integra i die delle GPU con l'HBM in un unico pacchetto, è un vincolo chiave. L'approvvigionamento di memoria, non la fabbricazione del silicio, è ora il fattore determinante per la velocità con cui Nvidia può spedire i suoi sistemi di fascia alta.

      Il commento di Haas sulla memoria come il collo di bottiglia più difficile riflette una carenza strutturale che gli analisti di TrendForce hanno descritto come un "superciclo della memoria". Si prevede che la capacità HBM rimanga limitata fino almeno al 2028, e alcune previsioni estendono il vincolo fino al 2030. Per Nvidia, bloccare SK Hynix in un accordo di co-sviluppo pluriennale non riguarda solo la sicurezza dell'approvvigionamento. Si tratta di garantire che l'approvvigionamento esista.