Intel и SoftBank вместе с японской SAIMEMORY работают над проектом памяти ZAM — Z-Angle Memory. Эта технология рассматривается как потенциальная альтернатива современной HBM-памяти, которая сегодня используется в ИИ-ускорителях, графических процессорах и дата-центрах.

Главная идея ZAM — вертикальная архитектура памяти с необычной компоновкой слоёв. По замыслу разработчиков, такой подход может улучшить охлаждение, повысить плотность размещения, увеличить пропускную способность и снизить энергопотребление примерно на 40% по сравнению с классической HBM.

Интерес к этой технологии растёт на фоне дефицита памяти для искусственного интеллекта. GPU становятся всё мощнее, но именно память всё чаще превращается в узкое место для ИИ-инфраструктуры. HBM дорогая, сложная в производстве и зависит от ограниченного числа поставщиков. Поэтому ZAM может стать более масштабируемым и экономичным решением для будущих дата-центров.

Проект уже получил важный импульс: японское агентство NEDO выбрало разработку ZAM для субсидирования в рамках программы Post-5G Infrastructure Enhancement R&D Project. SAIMEMORY планирует вложить около 8 млрд иен, или примерно 55 млн долларов, до конца 2027 финансового года. Если всё пойдёт по плану, массовое производство ZAM может начаться примерно в 2029 году.

Если технология окажется успешной, она может стать серьёзным конкурентом HBM и помочь Японии усилить позиции в мировой полупроводниковой индустрии.

OpenAI зарегистрировала патент, который показывает, как компания может подойти к созданию собственного специализированного чипа для искусственного интеллекта. Речь идёт не о готовом продукте и не об официальном анонсе серийного ускорителя, а именно о патентной заявке, где описана архитектура с несколькими вычислительными чиплетами, большим числом стеков HBM и встроенными логическими мостами для расширения межсоединений внутри корпуса.

Главная идея заключается в том, чтобы уйти от жёсткого ограничения, при котором память HBM должна находиться слишком близко к вычислительному кристаллу. В публикации о патенте говорится, что обычный подход ограничивает длину соединений примерно 6 мм, тогда как предложенные embedded logic bridges позволяют увеличить это расстояние до 16 мм. При этом такие мосты могут не только передавать данные, но и брать на себя часть функций контроллера памяти или высокоскоростного PHY-интерфейса. В качестве стандарта die-to-die соединения упоминается UCIe.

Самый громкий момент патента — пример с чипом, в котором рассматривается схема сразу с 20 стеками HBM. Для сравнения, в типичных конфигурациях современных AI-ускорителей обычно используют 4, 6 или 8 стеков HBM, поэтому такой подход потенциально может резко увеличить доступный объём памяти для работы с очень большими моделями искусственного интеллекта. Архитектурно эта идея напоминает решения класса Intel EMIB, где компактные мосты помогают объединять чиплеты в рамках 2.5D-упаковки.

Гонка за выпуском памяти для искусственного интеллекта неожиданно упёрлась не в литографию и не в упаковку чипов, а в тяжёлую электротехническую инфраструктуру. По данным Tom’s Hardware и связанных отраслевых публикаций, новый проект Micron в Сингапуре стоимостью $24 млрд может потребовать 400–500 силовых трансформаторов — это более чем вдвое превышает потребности обычного полупроводникового завода и уже стало серьёзным узким местом для всей отрасли.

Проблема в том, что такие же трансформаторы одновременно нужны не только новым фабрикам Micron, Samsung и SK hynix, но и AI-дата-центрам, энергетическим системам, объектам хранения энергии и модернизации электросетей. На этом фоне крупные поставщики тяжёлого электрооборудования уже подняли цены примерно на 20–30%, а часть производителей вообще отказывается брать крупные полупроводниковые заказы из-за сроков и объёмов. Это значит, что дефицит инфраструктуры начинает напрямую влиять на сроки запуска новых мощностей по памяти.

Для рынка это особенно чувствительно, потому что именно HBM-память стала одним из ключевых компонентов AI-серверов, а её дефицит и без того остаётся серьёзной проблемой. The Verge со ссылкой на Nikkei Asia недавно писал, что глобальная нехватка RAM может сохраняться несколько лет, а рост новых мощностей всё ещё не догоняет спрос. Если запуск новых фабрик начнёт сдвигаться ещё и из-за трансформаторов, это может дополнительно усилить дефицит памяти для ИИ и поднять цены на весь стек AI-инфраструктуры.

Рынок памяти переживает серьёзную трансформацию. Если в прошлом году акцент сместился на HBM и DDR5 из-за серверного ИИ-бумa, то теперь изменения коснулись NAND. По данным TrendForce, в 2026 году объёмы выпуска MLC сократятся на 41,7%.

Samsung уже объявила о сворачивании поставок MLC, а Kioxia, SK hynix и Micron не планируют наращивать производство. При этом спрос на MLC остаётся стабильным — особенно со стороны производителей робототехники, автомобильной электроники и медицинского оборудования, где важны надёжность и ресурс памяти.

Почему производители делают ставку на другие форматы? Чем MLC уступает TLC? И приведёт ли сокращение выпуска к дальнейшему росту цен? Разбираем, что происходит на рынке NAND и к чему это приведёт.

Рынок памяти переживает серьёзную трансформацию. Если в прошлом году акцент сместился на HBM и DDR5 из-за серверного ИИ-бумa, то теперь изменения коснулись NAND. По данным TrendForce, в 2026 году объёмы выпуска MLC сократятся на 41,7%.

Samsung уже объявила о сворачивании поставок MLC, а Kioxia, SK hynix и Micron не планируют наращивать производство. При этом спрос на MLC остаётся стабильным — особенно со стороны производителей робототехники, автомобильной электроники и медицинского оборудования, где важны надёжность и ресурс памяти.

Почему производители делают ставку на другие форматы? Чем MLC уступает TLC? И приведёт ли сокращение выпуска к дальнейшему росту цен? Разбираем, что происходит на рынке NAND и к чему это приведёт.

Профессор Чонхо Ким, которого называют «отцом HBM», заявил, что уже к 2027–2028 году Nvidia, AMD и Google могут начать использовать новую энергонезависимую память HBF (High-Bandwidth Flash).

HBF обещает до 10 раз большую ёмкость, чем HBM, и пропускную способность свыше 1638 ГБ/с. Технология разрабатывается при участии Samsung, SK hynix и SanDisk. По прогнозам, к 2038 году рынок HBF может даже превзойти HBM.

Разбираем, чем HBF отличается от HBM6, почему DRAM сталкивается с физическими ограничениями, и как “фабрика памяти” может изменить архитектуру будущих AI-систем.

Компания Nvidia представила новый языковой процессор Groq 3 LPU, который стал частью платформы Vera Rubin — одного из самых амбициозных проектов в области искусственного интеллекта.

Главная особенность — 500 МБ SRAM с пропускной способностью 150 ТБ/с, что в разы превышает показатели даже современной памяти HBM. Несмотря на небольшой объём, скорость доступа к данным делает этот чип идеальным для задач инференса ИИ, где важна мгновенная обработка токенов.

Также Nvidia представила стойку Groq LPX с 256 такими процессорами, обеспечивающую до 40 ПБ/с пропускной способности и совокупную производительность до 315 PFLOPS при работе с GPU Rubin.