- Samsung y SK hynix lideran la carrera con el envío de muestras de HBM4E, alcanzando velocidades de hasta 16 Gbps.
- La nueva arquitectura de 12 capas permite capacidades de hasta 48 GB por pila, optimizando la inferencia de modelos de lenguaje masivos.
- Se logra una mejora drástica en la eficiencia energética y la gestión térmica, reduciendo el calor en centros de datos.
Cuando hablamos de inteligencia artificial, solemos centrarnos en los modelos de lenguaje o en la potencia bruta de los procesadores, pero hay un héroe invisible que sostiene todo el tinglado: la memoria de alto ancho de banda. En este escenario, el HBM4E se presenta como el siguiente gran salto, una evolución necesaria para que las aceleradoras de los centros de datos no se queden cortas procesando volúmenes de datos astronómicos.
La industria se encuentra ahora mismo en una lucha encarnizada donde gigantes como Samsung y SK hynix se pelean por ver quién llega primero a la meta. No es para menos, ya que el paso de HBM4 a HBM4E (donde la «E» viene de Extended o extendida) no es un simple lavado de cara, sino una mejora sustancial en velocidad, capacidad y, sobre todo, en el control del calor, que es el gran dolor de cabeza de los servidores modernos.
La apuesta agresiva de Samsung Electronics
Samsung no ha querido perder el tren y ha dado un golpe sobre la mesa enviando muestras de su HBM4E de 12 capas a sus clientes más importantes antes de lo previsto. Este componente es una auténtica bestia que ofrece una velocidad estable de 14 Gbps por pin, pudiendo estirar el rendimiento hasta los 16 Gbps. Si lo comparamos con la HBM4 estándar, estamos hablando de un incremento de velocidad superior al 20%, lo que permite que los LLM (grandes modelos de lenguaje) respiren mejor y procesen la información sin atascos.
En cuanto a la capacidad, la configuración de 12 capas alcanza los 48 GB por pila, lo que supone un salto del 30% respecto a la generación anterior. Para cubrir todas las necesidades del mercado, la hoja de ruta de Samsung contempla variantes más modestas de 32 GB (8 capas) y versiones más potentes de 64 GB (16 capas). Para lograr estas cifras, han mezclado su proceso DRAM de clase 10 nm (1c) con una base lógica fabricada en 4 nm, aprovechando que son de los pocos en el mundo que controlan todo el ciclo: desde el diseño y la fundición hasta el empaquetado avanzado.
Innovaciones técnicas y eficiencia energética
Uno de los puntos donde más se ha trabajado es en la gestión térmica. Samsung ha introducido la tecnología de unión híbrida de cobre (HCB), que permite apilar 16 capas o más reduciendo la resistencia térmica en más de un 20% si se compara con la técnica TCB. Esto es vital porque, en un centro de datos, menos calor significa que no hay que gastar una fortuna en refrigeración y se puede meter más hardware en el mismo espacio.
Además de la potencia bruta, la eficiencia energética ha mejorado un 16%, lo que supone un alivio para la factura eléctrica de las infraestructuras de IA. En el evento GTC de NVIDIA, se destacó cómo estas memorias están diseñadas específicamente para la plataforma Vera Rubin, asegurando que la transferencia de datos sea fluida y constante, superando con creces el estándar de la industria que se situaba en los 8 Gbps.
La contraofensiva de SK hynix
Por otro lado, SK hynix no se queda mirando y también ha empezado a distribuir sus propias muestras de HBM4E. Su enfoque se centra en la estabilidad estructural mediante la tecnología Advanced MR-MUF, ideal para mantener el equilibrio en apilados de 12 capas. Al igual que su rival, alcanzan los 16 Gbps y 48 GB de capacidad, pero ponen el foco en reducir la latencia de transferencia, un factor crítico tanto en el entrenamiento de redes neuronales como en la fase de inferencia.
Se rumorea que estas memorias serán la pieza central de los futuros chips como el NVIDIA Rubin Ultra o el AMD Instinct MI500. SK hynix intenta mantener su posición como líder actual del mercado, apoyándose en el éxito que ya tuvo con las generaciones HBM3 y HBM3E, mientras Samsung lucha por recuperar el terreno perdido y volver a ser la referencia absoluta en semiconductores de alto rendimiento.
Ecosistema complementario y futuro de la IA
Pero la cosa no se queda solo en las HBM. Samsung ha presentado un portafolio completo que incluye el SOCAMM2, un módulo de memoria para servidores basado en DRAM de bajo consumo que ofrece una integración flexible, y los SSD PM1763 con interfaz PCIe 6.0 para transferencias ultrarrápidas. Incluso han avanzado en la computación local con memorias LPDDR6 que alcanzan velocidades de hasta 35 Gbps por pin, llevando la IA directamente a smartphones y tablets con un consumo energético optimizado.
La estrategia de crear una «AI Factory» mediante gemelos digitales y la plataforma NVIDIA Omniverse demuestra que el objetivo es automatizar la fabricación de chips mediante IA agentiva. Esto cierra un círculo donde la IA no solo es el producto final que usamos en el móvil, sino la herramienta que diseña y fabrica el hardware que la hace posible.
El despliegue de estas memorias HBM4E marca el inicio de una etapa donde la capacidad de procesar datos ya no dependerá solo de cuántos núcleos tenga una GPU, sino de qué tan rápido puede llegar la información a ellos. Con anchos de banda que rozan los 4 TB/s y una eficiencia térmica mucho mayor, estamos sentando las bases materiales para que la próxima generación de servicios cloud y asistentes inteligentes sea infinitamente más potente, barata y accesible para el usuario final.