Крупнейший китайский производитель оперативной памяти ChangXin Memory Technologies (CXMT) в ближайшие два месяца начнёт ограниченный выпуск HBM3E — памяти, без которой не работают ИИ-ускорители. Об этом сообщает Reuters со ссылкой на два источника. Проблема в том, что годными с конвейера сейчас выходят лишь 20–30% чипов. У лидера рынка SK Hynix этот показатель около 70%.

Зачем выпускать брак

HBM — это память, собранная из чипов, уложенных стопкой, чтобы данные гонялись между ней и процессором с огромной скоростью. Именно она стоит рядом с каждым ускорителем для обучения и запуска больших языковых моделей. С декабря 2024 года США ограничили поставки продвинутой HBM в Китай, и местные разработчики ИИ-чипов достают её через неофициальные каналы — в несколько раз дороже. В прошлом месяце, по данным того же Reuters, Huawei, Cambricon, MetaX и Iluvatar CoreX подняли цены на свои ускорители на 20–50% именно из-за подорожавшей памяти.

Поэтому CXMT идёт на выпуск, несмотря ни на что: большую часть пластин придётся выбрасывать или переделывать, и чип выйдет дороже зарубежных аналогов. По производительности он тоже отстаёт: в тестах китайская HBM3E оказалась ближе к HBM3 от SK Hynix, то есть к предыдущему поколению. Компания уже разослала заказчикам две версии — стандартную и доработанную ради повышения выхода годных.

А у лидеров — рекорды

На этом фоне SK Hynix в тот же день отчиталась о лучшем квартале в истории: выручка 104,6 трлн вон (около 79 млрд долларов), операционная прибыль 83,3 трлн вон — в 7,3 раза больше, чем год назад. Акции подскочили почти на 11%. Компания заявила, что её DRAM и HBM фактически распроданы до 2029 года, а спрос на память будет опережать предложение как минимум до 2030-го.

Получается простая картина: мировой дефицит памяти бьёт по всем, но сильнее всего по Китаю, который отрезан от лучших поставщиков. Для Пекина собственная HBM — условие, без которого не получится массово выпускать замену ускорителям Nvidia, поэтому даже 70% брака — приемлемая цена.

Источники: Reuters · CNBC · Gizmodo

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

Компания Micron объявила о создании Micron Research Labs — нового исследовательского центра, на развитие которого планируется направить около 10 миллиардов долларов в течение следующего десятилетия.

Главный кампус расположится в Бойсе, штат Айдахо, а исследования будут посвящены технологиям, которые могут определить развитие памяти, вычислительных систем и искусственного интеллекта на десятилетия вперёд.

Причём речь идёт не о новом заводе по выпуску DRAM или NAND.

Micron Research Labs создаётся именно как долгосрочный научно-исследовательский центр. Основными направлениями станут новые технологии памяти, перспективные архитектуры памяти и вычислений, advanced packaging и будущие методы производства полупроводников.

Это особенно важно на фоне взрывного развития искусственного интеллекта.

Современные AI-ускорители способны выполнять огромное количество операций, но всё сильнее упираются в скорость передачи данных между процессором и памятью — так называемую memory wall.

Сегодня одним из главных решений этой проблемы является HBM — High Bandwidth Memory. Например, современная HBM4 Micron обеспечивает более 2,8 ТБ/с пропускной способности на один стек, а компания уже производит её для AI-платформ нового поколения.

Но Micron Research Labs должна смотреть значительно дальше HBM4.

Компания хочет исследовать архитектуры, материалы, упаковку и производственные технологии, которые могут появиться только через много лет.

В проект планируют вовлекать университеты, стартапы, государственные организации и другие компании полупроводниковой индустрии. Помимо главного центра в Бойсе, инвестиции пойдут на университетские программы и международную сеть исследовательских лабораторий.

Строительство нового комплекса Micron Research Labs компания рассчитывает начать уже в 2027 году, а работать там смогут сотни исследователей.

И это показывает важную тенденцию современной индустрии.

В гонке ИИ становится недостаточно просто создавать всё более мощные GPU.

Память, её пропускная способность, энергопотребление, плотность и архитектура становятся одним из ключевых факторов, определяющих производительность компьютеров будущего.

Samsung показала на Future of Memory and Storage 2026 в Санта-Кларе концепцию памяти нового поколения zHBM, которая должна изменить сам принцип соединения памяти с ускорителями искусственного интеллекта.

В современных GPU и ИИ-ускорителях стеки HBM располагаются рядом с вычислительным кристаллом на общей подложке. В zHBM Samsung предлагает пойти дальше и разместить память не рядом, а непосредственно над xPU, создав полноценную трёхмерную систему из вычислительной логики и памяти.

Для соединения слоёв Samsung планирует использовать Hybrid Copper Bonding и Multi-Wafer Bonding. Сокращение расстояния между процессором и памятью должно уменьшить энергозатраты на передачу данных и резко увеличить пропускную способность.

Компания заявляет, что будущая система на базе zHBM сможет обеспечить примерно 4–8 раз более высокую производительность относительно HBM5, более чем 10-кратную плотность памяти, примерно 3-кратный рост энергоэффективности и снижение теплового сопротивления более чем на 50%.

Между памятью и ускорителем также может появиться специальный interlayer, куда заказчик сможет интегрировать собственную логику и IP. То есть zHBM потенциально превращает память из отдельного компонента в часть кастомной архитектуры ИИ-процессора.

Вместе с zHBM Samsung представила zNAND-O — многослойную NAND-архитектуру для edge AI — и более чем 400-слойную V10 BV-NAND с wafer bonding. Вся стратегия Samsung показывает одну тенденцию: вместо простого увеличения частоты и количества слоёв индустрия переходит к полноценной трёхмерной интеграции памяти, логики и хранения данных.

Но пока zHBM остаётся именно концептом. Samsung не назвала дату массового производства, а заявленные показатели ещё предстоит подтвердить на реальном серийном кремнии.

Если технология сработает, будущие ускорители Nvidia, AMD и других разработчиков могут выглядеть уже не как GPU, окружённый памятью, а как настоящий трёхмерный вычислительный небоскрёб.

Китайский производитель памяти CXMT — ChangXin Memory Technologies рассматривает строительство второго предприятия по выпуску DRAM в Пекине. Новый завод планируется разместить в районе Ичжуан, примерно в 20 километрах от центра города, где у компании уже работает производство оперативной памяти.

Переговоры пока находятся на ранней стадии. По данным Reuters, CXMT запрашивает не менее 60 млн юаней — около $8,9 млн — государственной поддержки, однако окончательная стоимость предприятия и его производственная мощность пока не определены. Современный завод передовой DRAM может потребовать инвестиций свыше $10 млрд.

И это только часть огромного расширения CXMT.

Сейчас компания располагает тремя крупными предприятиями по производству DRAM — двумя в Хэфэе и одним в Пекине — с совокупной мощностью примерно 300 000 пластин в месяц. Параллельно строятся новые мощности в Шанхае и Хэфэе. После их полноценного запуска общий объём производства CXMT способен превысить 600 000 пластин ежемесячно.

Рост происходит очень быстро. По данным Counterpoint Research, в первом квартале 2026 года CXMT получила уже около 8% мирового рынка DRAM по выручке, тогда как годом ранее её доля составляла всего 3%. Samsung занимала 38%, SK hynix — 29%, Micron — 22%. Таким образом, три крупнейших производителя вместе контролировали около 89% рынка.

Но именно CXMT сейчас является одним из самых быстрорастущих игроков отрасли: её выручка от DRAM в первом квартале выросла более чем на 700% год к году.

Одна из причин происходящего — глобальный бум искусственного интеллекта. Samsung, SK hynix и Micron активно направляют ресурсы на производство высокоскоростной памяти HBM для ускорителей Nvidia, AMD и ИИ-дата-центров. Одновременно растёт спрос и на обычную DRAM для серверов, ноутбуков, смартфонов и персональных компьютеров.

Для Китая расширение CXMT имеет ещё одно значение — технологическую независимость. Компания становится одним из ключевых элементов китайской стратегии по созданию собственной полупроводниковой промышленности и сокращению зависимости от зарубежных поставщиков.

Незадолго до сообщений о новом пекинском проекте CXMT провела IPO примерно на $8,6 млрд, став крупнейшим размещением полупроводниковой компании на материковом рынке Китая. Полученный капитал создаёт дополнительные возможности для дальнейшего расширения производства.

Если новые предприятия будут введены в эксплуатацию, Китай сможет значительно увеличить собственное предложение DRAM именно в тот момент, когда мировой рынок сталкивается с высоким спросом со стороны ИИ.

Главный вопрос: сможет ли CXMT действительно потеснить Samsung, SK hynix и Micron — и приведёт ли рост китайского производства к усилению конкуренции на рынке оперативной памяти?

Спрос на ускорители Nvidia продолжает значительно превышать доступное предложение. Аналитик Wedbush Securities Дэн Айвс заявил, что сегодня соотношение спроса и предложения на ИИ-чипы Nvidia может достигать примерно 12 к 1 — то есть условно на один доступный ускоритель приходится спрос сразу от двенадцати покупателей. Это оценка аналитика, а не официальная статистика Nvidia, но она хорошо показывает масштаб текущего бума инфраструктуры искусственного интеллекта.

Причина — крупнейшие технологические компании продолжают вкладывать огромные суммы в строительство ИИ-дата-центров. Microsoft только на календарный 2026 год планировала около $190 млрд капитальных расходов, значительная часть которых связана с GPU, CPU, памятью и инфраструктурой облачных вычислений. Компания прямо заявляла, что спрос на её вычислительные мощности продолжает превышать предложение.

На этом фоне финансовые показатели Nvidia продолжают расти рекордными темпами. В первом квартале 2027 финансового года компания получила $81,6 млрд выручки, что на 85% больше год к году. Доход подразделения Data Center достиг $75,2 млрд, увеличившись на 92%. Чистая прибыль по GAAP составила $58,3 млрд против $18,8 млрд годом ранее.

Но нынешний спрос связан не только с обучением больших языковых моделей. Следующая волна может прийти из Physical AI — гуманоидных роботов, автономного транспорта, промышленных систем и других устройств, где искусственный интеллект взаимодействует уже с физическим миром.

Если такие направления действительно начнут массово масштабироваться, Nvidia придётся обеспечивать ускорителями не только облачные дата-центры, но и огромный новый класс вычислительной инфраструктуры.

И здесь возникает главный вопрос: сможет ли производство GPU, HBM и передовой упаковки достаточно быстро догнать спрос — или ИИ-чипы ещё несколько лет будут оставаться одним из самых дефицитных технологических ресурсов в мире?

Intel Foundry разрабатывает новый класс сверхкрупных многокристальных корпусов для искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Концепция получила название Hyper-Large Form Factor — HLFF, а самые амбициозные варианты предусматривают размеры до 240×240 мм.

Это не один гигантский монолитный процессор. Внутри такого корпуса Intel планирует объединять множество специализированных вычислительных чиплетов, кэш, интерфейсы ввода-вывода и большое количество стеков высокоскоростной памяти HBM. По сути, один корпус превращается в целую вычислительную систему — «кремниевую мозаику».

Главное ограничение современных чипов связано с размером фотолитографического шаблона — reticle limit. Один монолитный кристалл нельзя бесконечно увеличивать, поэтому производители переходят к чиплетам и передовой упаковке.

Intel использует технологии EMIB, EMIB-T и Foveros, позволяющие соединять отдельные кристаллы высокоскоростными мостами и формировать систему значительно больше стандартного фотошаблона. В 2026 году компания говорит о комплексах более 8× reticle, а к 2028 году планирует выйти за 12×, разместив в одном устройстве 16 и более стеков HBM4/HBM5.

Но Intel исследует и намного более экстремальный вариант. На ECTC 2026 инженеры представили архитектурную концепцию корпусов размером до 240×240 мм, соответствующих приблизительно 24-кратной площади стандартного фотошаблона. В более дальней перспективе рассматриваются даже панельные конструкции почти до 50× reticle.

Одна из главных проблем таких огромных систем — механическая деформация и упаковка. При увеличении площади подложка может изгибаться, а между многочисленными кристаллами и компаундом возникают пустоты. Intel сообщает, что разработала процесс инкапсуляции без пустот и уже проверила его на экспериментальных системах с семью кристаллами. Исследовательская технология упаковки продвинулась примерно до 7× reticle.

Такие конструкции создаются прежде всего для ИИ и HPC, где необходимо соединять всё больше вычислительных блоков с огромными объёмами HBM и обеспечивать между ними колоссальную пропускную способность.

Возможно, следующий этап развития процессоров — это уже не уменьшение одного кристалла, а превращение корпуса чипа в полноценный миниатюрный суперкомпьютер.

Станут ли гигантские чиплетные системы главным оружием Intel в борьбе с Nvidia, AMD и TSMC?

Генеральный директор SK hynix Квак Но Джун предупредил, что 2027 год может стать самым тяжёлым годом текущего дефицита памяти. По прогнозу компании, спрос на микросхемы памяти продолжит превышать производственные возможности SK hynix даже после 2030 года.

Одна из главных причин — искусственный интеллект. Современным ускорителям Nvidia, AMD и другим вычислительным системам требуются огромные объёмы HBM — High Bandwidth Memory. Производство такой памяти значительно сложнее обычной DDR5 и требует больше ресурсов и производственных мощностей. В результате производители перераспределяют часть мощностей в пользу более прибыльной HBM, что дополнительно ограничивает предложение традиционной DRAM.

SK hynix пытается решить проблему масштабными инвестициями. Компания расширяет предприятия в Чхонджу и строит новые производственные мощности в крупнейшем полупроводниковом кластере Ёнъин. Сам производитель прямо называет нынешний дефицит и резкий рост спроса одной из причин ускоренного расширения производства.

При этом новые фабрики невозможно построить мгновенно. Производство передовой памяти требует дорогостоящего оборудования, чистых помещений, EUV-литографии и сложных линий упаковки HBM. Поэтому даже многомиллиардные инвестиции могут заметно увеличить предложение только через несколько лет.

Для обычных пользователей эта гонка важна не только из-за серверов. Если производственные мощности продолжают уходить в сторону памяти для ИИ, ситуация может влиять на доступность DRAM для компьютеров, ноутбуков и другой электроники.

Получается необычная ситуация: развитие искусственного интеллекта увеличивает спрос не только на GPU, но и буквально на память для всего мира.

Сможет ли Samsung, SK hynix и Micron нарастить производство достаточно быстро, или рынок действительно ждёт многолетний дефицит?