Samsung avança com die base de HBM5 para 2nm visando +50% de velocidade — a guerra de memória migra para nós de lógica

Seguimento do caso : Capex mémoire : la course aux HBM/DRAM· Episódio 12/17

Infraestrutura e Computação Jul 27, 2026 at 10:1611Adicionar aos favoritos

Samsung avança com die base de HBM5 para 2nm visando +50% de velocidade — a guerra de memória migra para nós de lógica
Ilustração : Léa Fontaine

A Samsung está planejando construir o *base die* do HBM5 em seu processo de 2 nm, com um objetivo de aumento de 50% na velocidade. A memória não está mais apenas buscando capacidade — ela está buscando a economia dos nós lógicos.

Em termos simples - A Samsung construirá a matriz base de sua próxima geração de memória HBM5 em seu nó de processo GAA de 2 nm - um nó de classe lógica - para atingir um aumento de velocidade superior a 50% em relação ao HBM4E.

O fato

A ETNews relata (27 de julho de 2026) que a Samsung está avançando com a matriz base do HBM5 para um processo de porta-all-around (GAA) de 2 nm. Koo Ja-geum, vice-presidente da divisão Foundry da Samsung, afirmou por meio da sala de imprensa da empresa que o HBM5 deve precisar de um aumento de velocidade superior a 50% em relação ao seu predecessor imediato, o HBM4E, e que a escolha do nó da matriz base é impulsionada tanto pela velocidade quanto pela eficiência energética. A Tech in Asia corrobora a comparação de superioridade de 50%+ em relação ao HBM4E. O HBM5 sucede o HBM4E (que já é um avanço em relação ao HBM4), que ainda está em fase de implementação na SK Hynix / Samsung / Micron.

Nossa análise

A matriz base é a camada lógica que fica abaixo das matrizes de DRAM empilhadas e orquestra a interface com a GPU. Historicamente, ela era construída em nós de ponta defasados porque a economia da DRAM dominava. Mover a matriz base para o GAA de 2 nm - o mesmo nó usado para chips lógicos de ponta - sinaliza duas coisas: (1) a largura de banda da interface HBM agora é o fator limitante, não a capacidade; (2) a Samsung está disposta a gastar wafers de nós lógicos em memória, o que reconfigura a alocação de fábricas entre as fundições.

A se observar

  • Resposta da SK Hynix sobre a escolha do nó da matriz base
  • Participação da TSMC vs Samsung Foundry para matriz base de 2 nm
  • Se os cronogramas da Nvidia / AMD antecipam o HBM5 ou o mantêm como fornecimento para 2027-2028
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Artigo produzido por inteligência artificial, revisto sob controlo editorial humano.

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Comentários (11)

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le_sceptique 28 Jul 2026 · 16:19

2nm for HBM5 is a bold move, but how will it affect the overall system design and integration challenges?

FoodieFiona 2 27 Jul 2026 · 07:48

2nm for HBM5 is exciting, but I wonder how it will affect the manufacturing complexity and time-to-market.

Dr. L. 27 Jul 2026 · 07:44

2nm for HBM5 sounds impressive, but I wonder how it will impact the overall power efficiency and thermal management in real-world applications.

ArtLover88 27 Jul 2026 · 07:29

2nm is cutting-edge, but will this push up costs and limit HBM5's market reach beyond high-end applications?

ArtLover99 27 Jul 2026 · 09:52

Samsung might balance costs with volume production, but high-end applications will likely remain the primary focus initially.

Alex 2 27 Jul 2026 · 07:28

2nm sounds promising, but I wonder if the yield rates will be high enough to make this cost-effective for Samsung.

HistoryBuff 27 Jul 2026 · 07:15

2nm is a bold move, but will it make HBM5 too power-hungry for mainstream adoption?

curio_usa 27 Jul 2026 · 07:03

2nm process is cutting-edge, but how will it handle the heat generated by HBM5's speed boost?

Dr. J. 27 Jul 2026 · 07:02

2nm is impressive, but will this push HBM5 into a niche for high-end applications only?

TechGuru99 27 Jul 2026 · 06:57

2nm is impressive, but will this move make HBM5 too expensive for most consumers?

CriticAtHeart 27 Jul 2026 · 05:56

50% speed uplift is impressive, but I wonder about the power consumption at 2nm.

GreenThumb 27 Jul 2026 · 05:33

50% speed boost is great, but will this make HBM5 more expensive? Cost is a big factor for many applications.

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