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Einleitung
Große Wetten werden derzeit auf Speicherchips abgeschlossen. Die Führungsspitze von Samsung Device Solutions prognostiziert, dass die Bestellungen bis 2026 und 2027 deutlich zulegen werden – und das Unternehmen positioniert sich bereits, um davon zu profitieren.
Was hat sich verändert? Die Antwort ist laut und eindeutig: Hyperscaler bauen massive KI-Clouds. Diese Unternehmen kaufen Speicher in Volumina, die nur wenige erwartet hatten. Die Preise stiegen, das Angebot straffte sich. Das Ergebnis: ein unerwarteter Geldsegen für die großen Speicherhersteller und ein Wettlauf um die Skalierung der Produktion.
Samsung und die Nachfragewelle
Samsung ist auf dieser Welle mitgeritten. Eine starke Nachfrage nach HBM3E steigerte die Umsätze im dritten Quartal und trug die Dynamik ins vierte Quartal. Nun verlagert das Unternehmen den Fokus auf HBM4. Die Pläne zur Serienfertigung zielen auf das erste Quartal, und frühe Kundensendungen, so Samsung, hätten bereits erfreuliche Leistungsdaten gezeigt.
Hinter den Produktbezeichnungen verbergen sich handfeste ingenieurtechnische Fortschritte, die für Rechenzentren und KI-Infrastruktur von großem Interesse sind. Die Entwicklung betrifft sowohl die physische Stapelung von Dies als auch neue Verbindungstechniken, thermisches Management und die Integration von Rechenfunktionen direkt in den Speicher.
Technische Fortschritte bei High Bandwidth Memory
Hybrid Bonding für HBM-Stacks
Ein zentraler Fortschritt ist das sogenannte hybrid bonding bei HBM-Stacks. Durch eine veränderte Art, wie die Schichten verbunden werden, berichtet Samsung von einer Reduzierung des thermischen Widerstands um etwa 20 % bei 12H- und 16H-Stacks. In Laborversuchen zeigten sich zudem ungefähr 11 % niedrigere Pakettemperaturen in Basisprüfungen. Das ist relevant: Kühlere Stacks erlauben höhere Taktraten und verlängern die Lebensdauer der Bauteile, was für Rechenzentren mit konstant hoher Auslastung entscheidend ist.
zHBM: Vertikale Stapelung entlang der Z-Achse
Eine weitere technische Richtung ist zHBM, ein Ansatz zur vertikalen Stapelung, bei dem Dies entlang der Z-Achse aufeinander positioniert werden. Die Auswirkungen sind erheblich: Bis zu viermal höhere Bandbreiten sind möglich, während der Energieverbrauch um rund 25 % sinkt. Diese Kombination aus mehr Bandbreite und besserer Energieeffizienz ist genau das, wonach Betreiber von KI-Farmen suchen.
Integrierte Compute-Funktionen innerhalb des Speichers
Samsung untersucht außerdem kundenspezifische HBM-Designs, die Rechenfunktionen in den Speicher selbst einbetten. Diese sogenannte in-memory Compute-Strategie verwischt die Grenzen zwischen Speicherung und Verarbeitung. Ziel ist es, Latenzen zu reduzieren und die Energieeffizienz für spezialisierte Workloads zu erhöhen — besonders bei Workloads, die von geringer Latenz und hohem Datendurchsatz profitieren, etwa bei Inferenz-Pipelines und bestimmten Trainingsaufgaben.
Warum diese Verbesserungen so wichtig sind
Die Leistungskennzahlen von Speicherkomponenten sind für moderne KI-Modelle ein limitierender Faktor. Modelle der nächsten Generation stellen deutlich größere Anforderungen an Bandbreite, Speicherlatenz und thermische Stabilität. Verbesserungen wie hybrid bonding, zHBM und in-memory Compute adressieren genau diese Engpässe:
- Höhere Bandbreite ermöglicht schnelleren Datentransport zwischen Speicher und Beschleunigern.
- Geringerer Energieverbrauch senkt die Betriebskosten großer Rechenzentren.
- Verbessertes thermisches Verhalten erhöht die Zuverlässigkeit und die maximale Dauerbetriebsleistung.
- In-memory Compute reduziert Datenbewegungen und damit verbundene Latenzen.
Feldtests und erste Kundenerfahrungen
Samsung gibt an, dass frühe Kundensendungen von HBM4 bereits zufriedenstellende Ergebnisse geliefert haben. In der Praxis bedeuten solche Feldtests neben Rohmessdaten auch Rückmeldungen zur Stabilität unter realen Lasten, zur Integration mit bestehenden Beschleuniger-Architekturen und zu Inbetriebnahmeprozessen in Rechenzentren.
Diese frühen Lieferungen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass HBM4 rasch in großem Maßstab übernommen werden kann, sofern Fertigungsvolumina und Lieferketten Schritt halten. Hyperscaler, die bereits in Vorserien getestet haben, sind oft die ersten, die größere Volumen abnehmen, weil sie maßgeschneiderte Anforderungen und das nötige Budget mitbringen.
Abb.: Technische Visualisierung
Marktdynamik: Hyperscaler als Treiber
Die Nachfrageänderung ist nicht zufällig. Große Cloud-Anbieter und Hyperscaler treiben durch Massive-Scale-KI-Projekte den Bedarf an. Diese Firmen bauen spezialisierte KI-Clouds mit Tausenden bis Hunderttausenden von Beschleuniger-Knoten. Solche Deployments benötigen große Mengen an HBM, weil lokale Speicherbandbreite und -kapazität direkt die Trainings- und Inferenzleistung beeinflussen.
Folgende Faktoren erklären den Nachfrageboom:
- Skalierung großer Sprach- und multimodaler Modelle
- Zunahme energieintensiver Trainingsläufe und kontinuierlicher Inferenz
- Verlagerung zu spezialisierten Beschleunigern, die hohen HBM-Durchsatz benötigen
- Wachsender Bedarf an effizienter Kühlung und geringerer Leistungsaufnahme pro Bandbreite
Preise, Angebot und Produktionskapazität
Als Reaktion auf steigende Nachfrage kletterten die Preise, während sich das verfügbare Angebot verknappte. Diese Marktbedingungen führten zu einem unerwarteten Gewinnsprung für große Speicherhersteller und gleichzeitig zu Anstrengungen, Produktionskapazitäten zu erhöhen. Der Ausbau großer Produktionslinien ist kapitalintensiv und benötigt Zeit — ein Grund, warum Hersteller frühzeitig in Prozessverbesserungen und Automatisierung investieren.
Zeitplan und Serienfertigung
Samsung plant, die Massenproduktion von HBM4 im ersten Quartal aufzunehmen. Solche Zeitpläne sind ambitioniert und setzen voraus, dass mehrere Voraussetzungen erfüllt sind:
- Stabile und reproduzierbare Fertigungsprozesse für neue Verbindungstechniken wie hybrid bonding.
- Verfügbarkeit kritischer Materialkomponenten und Substrate in ausreichendem Umfang.
- Qualitätsprüfungen und Validierungen mit frühen Kundenmustern.
- Skalierbare Testinfrastrukturen zur Sicherstellung der Ausbeute.
Wenn diese Bedingungen erfüllt sind, könnte HBM4 innerhalb weniger Quartale nach Serienstart breit eingeführt werden. Dennoch bleibt der Übergang von Vorserien zu Volumenfertigung einer der anspruchsvollsten Schritte in der Halbleiterindustrie.
Technische Details und Vergleich: HBM3E vs. HBM4
HBM3E hat bereits einen deutlichen Schritt in Richtung höherer Bandbreite und Energieeffizienz gemacht, doch HBM4 verspricht nochmals substanzielle Verbesserungen. Typische Vergleichspunkte sind:
- Bandbreite pro Stack: signifikant erhöht bei HBM4
- Power-Performance-Verhältnis (PPA): bessere Watt-pro-Bit-Effizienz
- Thermisches Management: durch hybrid bonding und optimierte Substrate bessere Wärmeableitung
- Skalierbarkeit: zHBM und neue Packaging-Ansätze ermöglichen höhere Stacks und kompaktere Designs
Für Betreiber von Rechenzentren bedeutet das: mehr Rechenleistung pro Rack und geringere Energiekosten pro Recheneinheit — beides zentrale Kennzahlen für die TCO-Bewertung (Total Cost of Ownership).
Auswirkungen auf KI-Infrastruktur und Modellentwicklung
Der Speicher ist zunehmend ein limitierender Faktor in KI-Systemen. Verbesserungen bei HBM können folgende Auswirkungen haben:
- Schnellere Trainingszeiten durch höheren Datendurchsatz zwischen Speicher und Beschleuniger
- Höhere Modellgrößen oder größere Batch-Größen ohne Performanceeinbußen
- Bessere Energieeffizienz bei Inferenz-Workloads, insbesondere bei großflächigen Bereitstellungen
- Möglichkeit, spezialisierte In-Memory-Operationen zu nutzen, die bestimmte Algorithmen beschleunigen
In Kombination mit Software-Optimierungen, wie sparsamer Speicherverwaltung, Komprimierung und Datentransformations-Pipelines, können diese Hardwarefortschritte die Effizienz und Skalierbarkeit neuer KI-Modelle deutlich verbessern.
Risiken, Unsicherheiten und Wettbewerbsfaktoren
Obwohl die Aussichten positiv sind, bestehen Risiken:
- Fertigungsausbeuten könnten hinter den Erwartungen zurückbleiben, was Lieferengpässe verursacht.
- Material- und Lieferkettenprobleme könnten die Skalierung verzögern.
- Konkurrenz durch andere Hersteller, die eigene HBM-Weiterentwicklungen vorantreiben.
- Unerwartete technische Hürden bei Integration und Stabilität in großen Rechenzentren.
Hersteller und Hyperscaler müssen diese Risiken durch Investitionen in Fertigungsflexibilität, diversifizierte Lieferketten und enge Zusammenarbeit bei Validierung und Systemintegration adressieren.
Wirtschaftliche und strategische Bedeutung
Die Bedeutung von Speichertechnologien wie HBM4 geht über rein technische Kennzahlen hinaus. Sie beeinflusst Architekturentscheidungen bei Rechenzentren, die Wettbewerbsfähigkeit von Cloud-Anbietern und die Kostenstruktur ganzer KI-Projekte. Hersteller, die frühzeitig stabile, effiziente und skalierbare Lösungen liefern, können sich strategische Vorteile verschaffen — sowohl durch höhere Marge als auch durch langfristige Kundenbindungen.
Fazit
Ja, Samsung erwartet starke Bestellungen in 2026 und 2027. Der Treiber ist vertraut: stetig wachsende KI-Workloads, die mehr Bandbreite sowie bessere thermische und energetische Effizienz verlangen. Ob diese Speicherfortschritte die entscheidende Bremse für die nächste Generation von Modellen aufheben, bleibt abzuwarten — doch eines ist klar: Speicher rückt leise, aber stetig in den Vordergrund der KI-Wettbewerbsstrategie.
Beobachter sollten die Entwicklung von HBM4, zHBM, hybrid bonding und in-memory Compute genau verfolgen. Diese Technologien könnten die Art und Weise verändern, wie große Modelle trainiert, bereitgestellt und skaliert werden — und damit die Kosten und Leistungsgrenzen moderner KI-Infrastrukturen neu definieren.
Quelle: smarti
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