要約:
人工知能市場で高帯域幅メモリ (HBM) の需要が高まり続ける中、NVIDIA は前例のないサプライ チェーン統合計画を推進しています。最新のニュースによると、次世代AIアクセラレータ向けにNVIDIAが開発したカスタマイズされた高帯域幅メモリNVHBMは、サムスン電子とTSMCが3ナノメートルプロセスに基づくベースチップ（ベースダイ）を共同で作成するために協力する長期的な競争を引き起こすだろう。
報道によると、Samsung は HBM 製品開発において常に「ターンキー」モデルを採用しています。つまり、コア メモリ チップ (Core Die) とベース チップの両方が自社で設計および製造されています。ただし、NVIDIA のカスタマイズされたバージョンの NVHBM は、製造プロセスにより厳しい標準化要件を課しているため、Samsung と TSMC は、統一された製品仕様を形成し、その後の品質検証ステップを削減するために、3 ナノメートルのベースチップの開発に共同で参加する必要があります。
Samsung に加えて、Micron と SK Hynix もこのプランに含まれています。 NVIDIA は、製造プロセスを統一することで、異なるサプライヤーが提供する HBM 製品が一貫したパフォーマンスを達成できることを期待しています。将来的には、Feyman アーキテクチャの GPU がカスタマイズされた HBM ソリューションを使用することが以前に報告されています。 NVIDIA によると、標準の HBM4E 製品と比較して、NVHBM は消費電力を最大 15% 削減しながら、メモリ帯域幅を最大 30% 追加することが期待されています。
この目標を達成するために、Nvidia は Samsung、Micron、SK Hynix に対し、TSMC の 3nm プロセスを均一に使用して NVHBM ベースチップを製造することを要求しています。同時に、コアメモリチップは「1c」プロセスノードとも呼ばれる第6世代DRAMプロセスを使用する必要があります。
すべてのサプライヤーが同じ製造スキームを使用する主な理由は、最終製品の一貫したパフォーマンスを確保するためです。すべてのベース チップが TSMC の 3nm プロセスを使用して製造されれば、NVIDIA はサプライヤーごとに個別に検証を行う必要がなくなり、時間とエンジニアリング リソースが大幅に節約され、製品導入が加速されます。
Samsung はこの要求を受け入れたと伝えられています。また、同社が HBM 製品の完全に独立した「ターンキー」モデルを放棄したのはこれが初めてです。しかし、サムスンは自社のファウンドリリソースを完全に放棄したわけではない。同社は、将来のNVHBM需要がTSMCが提供できる生産能力を超えないよう、独自のファウンドリ能力計画を現在も評価している。
同時に、Samsung は引き続き、標準 HBM 製品のコア チップとベース チップの研究開発を担当します。 AI市場におけるHBMの需要が爆発的に増え続けていることを考慮すると、たとえ主要な競合他社であるTSMCとの協力が必要であっても、サムスンはNvidiaの高価値AIサプライチェーンに確実に参加し続けるため、この特別取り決めを喜んで受け入れるつもりだ。
Samsung にとって、HBM ビジネスはファウンドリ ビジネスの財務パフォーマンスを改善する上で重要な柱にもなりつつあります。これまでの業界データによると、サムスンのファウンドリ部門の損失規模は2025年の6兆7,400億ウォンから2026年には3兆9,200億ウォンに41％縮小した。 AIサーバーおよびアクセラレータ市場が拡大し続ける中、利益率の高いHBM製品はサムスンの収益性をさらに向上させる重要な機会と見なされています。
アナリストは、Nvidia による NVHBM の標準化された生産の推進は、製品のパフォーマンスの一貫性と供給効率の向上に役立つだけでなく、従来のストレージ メーカーが互いに争うモデルを打破することにもなると考えています。 AIインフラの競争激化を背景に、もともと熾烈な競争関係にあったサムスンとTSMCは、エヌビディアのニーズから一時的に提携した。この現象は、人工知能産業が世界の半導体サプライチェーンのパターンにますます深刻な影響を与えていることを浮き彫りにしています。
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