韓国サムスン電子は、米カリフォルニア州で開催されたFMS 2026にて、次世代3Dメモリ「zHBM」「zNAND-O」の構想を発表した。AIアクセラレーターとメモリを垂直統合し、将来のAIインフラにおける処理性能と電力効率の向上を目指す。
zHBMとzNAND-Oを発表、400層超NANDも披露
2026年8月5日にサムスンが公開したzHBMは、HBM（※）をAIプロセッサーの横ではなく、アクセラレーターの直上へ垂直に積層する構想である。演算装置とメモリ間の距離を縮め、データ転送の高速化と消費電力の削減を図る。
同社によれば、次世代インターフェースを組み合わせた場合、性能はHBM5の約8倍に達する見込みだという。
次世代ウエハーボンディングの採用により、メモリ密度はHBM5比で10倍超、エネルギー効率は3倍となり、熱抵抗も半分以下に抑えられるとしている。
中間層には顧客独自のIPを組み込める設計も想定し、用途別の最適化に対応する。
同時に発表されたzNAND-Oは、V-NANDを基盤とする4層または8層構成の高性能NANDである。省スペース性、高いI/O性能、低遅延を組み合わせ、リアルタイム処理が求められるエッジAIを主な対象とする。
さらに、400層を超える「V10 BV-NAND」も業界で初めて披露された。
ウエハーを接合する構造により、前世代V9比でメモリ密度を約58％高め、読み書きや入出力性能も改善するという。
FMS 2026の会場ではHBM4E、HBM5、演算機能をメモリ内に組み込むLPDDR5X-PIM、企業向けストレージのPM1763なども展示された。
サムスンはメモリ、ファウンドリー、先端パッケージを一体で提供し、設計から量産までを支援する方針だ。
※ HBM：複数のDRAMを垂直に積層し、広い伝送路を通じて高速にデータを転送するメモリ。生成AI向けGPUや高性能計算基盤で採用が拡大している。
性能向上の期待と量産上の課題
zHBMが実用化されれば、AIモデルの学習や推論で負担となるデータ移動を減らせる可能性がある。演算チップの性能向上にメモリ帯域が追いつきにくいAIサーバーでは、帯域拡大と省電力化を同時に進められる点が大きな利点になるだろう。
一方、AIアクセラレーター直上への積層は、放熱、接合精度、製造歩留まり、修理性を難しくすると考えられる。顧客ごとのカスタム設計は性能を引き出しやすい半面、開発コストや特定企業への依存を高める懸念もある。
今後の焦点は、構想段階で示した性能を量産品で再現し、安定供給できるかどうかだろう。
接合技術と熱設計の成熟に加え、AIアクセラレーター各社との設計協力が普及速度を左右する可能性が高い。
実用化が進めば、AI半導体の競争軸は演算性能だけでなく、メモリ、接続技術、冷却、パッケージを含むシステム全体へ広がりそうだ。
メモリから製造、先端実装までを手掛けるサムスンにとっては、総合力を生かしてAIインフラ市場で存在感を高める機会となるかもしれない。
関連記事:
サムスン電子、四半期過去最高 AI向けメモリ需要が半導体事業を押し上げ
次世代メモリー「ZAM」でAI基盤刷新へ SB子会社とIntelの共同開発が始動
サムスンとブロードコム、AI半導体でMOU締結 2000億ドル超の取引見込み
