No mundo da inteligência artificial de ponta, há um componente que raramente aparece nos anúncios chamativos de novos chips, mas que determina, com frequência, quem consegue ou não acompanhar o ritmo da corrida tecnológica. Esse componente é a memória, e mais especificamente um tipo dela chamado HBM, sigla para High Bandwidth Memory, ou Memória de Alta Largura de Banda.
O hardware de inteligência artificial não usa memória DDR comum, a mesma que equipa computadores convencionais, simplesmente porque ela é muito lenta para as exigências desse tipo de processamento. O formato preferido pela indústria é justamente a HBM, e a corrida para entregar a próxima geração dessa tecnologia acaba de ganhar um capítulo decisivo.
A SK hynix anunciou que começou a enviar amostras de sua mais recente memória HBM4E para clientes importantes, marcando um avanço técnico significativo e, ao mesmo tempo, reacendendo a disputa direta com a Samsung pela liderança nesse mercado estratégico.
As Especificações: o que a Nova HBM4E Entrega
Segundo o comunicado oficial da empresa sul-coreana, o HBM4E oferece uma velocidade de processamento de dados de até 16 Gbps por pino. Para entender o tamanho desse salto, vale a comparação direta, o padrão HBM4 anterior, ainda em produção e fornecimento ativo, opera com 10 Gbps por pino.
O projeto que está sendo enviado atualmente aos parceiros da SK hynix possui 12 chips de memória empilhados uns sobre os outros, em uma arquitetura conhecida no setor como 12-Hi, ou 12 camadas. Esse design resulta em uma capacidade total de 48 gigabytes por pilha, considerando que a maioria dos projetos de aceleradores de inteligência artificial utiliza múltiplas dessas pilhas combinadas em um único pacote final.
A empresa também destaca um ganho relevante em eficiência energética, afirmando que sua memória HBM4E é mais de 20% mais eficiente em consumo de energia do que a HBM4 anterior, um diferencial cada vez mais valorizado em data centers que precisam equilibrar desempenho bruto com custos crescentes de energia e refrigeração.
| Especificação | HBM4 (atual) | HBM4E (nova) |
|---|---|---|
| Velocidade por pino | 10 Gbps | 16 Gbps |
| Camadas na pilha | 12 (predominante) | 12 |
| Capacidade por pilha | 36 GB | 48 GB |
| Núcleo de DRAM | “1b” (5ª geração) | “1c” (6ª geração) |
| Resistência térmica | Padrão de referência | 17% menor |
| Eficiência energética | Padrão de referência | Mais de 20% superior |
| Pinos de entrada e saída | 2.048 | 2.048 |
A Tecnologia por Trás do Salto de Desempenho
Esse avanço não acontece simplesmente porque a SK hynix decidiu acelerar o clock da memória. Segundo análise técnica detalhada da TechTimes, a HBM4E da SK hynix utiliza um núcleo de DRAM de sexta geração, denominado “1c”, em substituição ao núcleo “1b” usado na geração HBM4 anterior. Essa mudança no chip-base, construído em processo de fabricação na escala de 10 nanômetros, eleva a densidade de capacidade por chip individual, permitindo que a mesma pilha de 12 camadas armazene mais dados sem precisar adicionar camadas físicas extras.
Além do núcleo de memória em si, há também o chip-base, ou base die, no jargão técnico do setor, a camada lógica que fica na base de toda a pilha de memória e controla as operações de leitura, escrita e correção de erros, além de definir boa parte da velocidade e da estabilidade do pacote final.
Construir esse componente em um processo de fabricação mais avançado permite que ele opere de forma mais rápida e com menor geração de calor. Segundo a mesma análise técnica, entende-se que a SK hynix utiliza um chip-base fabricado pela TSMC em processo equivalente a 3 nanômetros, informação que a empresa ainda não confirmou oficialmente, enquanto a Samsung fabrica seu próprio chip-base em processo equivalente a 4 nanômetros dentro de sua própria fundição.
O Processo MR-MUF: Como a SK hynix Mantém os Chips Estáveis e Frios
Um dos elementos centrais que diferencia a abordagem da SK hynix de suas concorrentes diretas é a forma como os chips de memória são fisicamente empilhados e protegidos.
A empresa constrói os chips usando a tecnologia chamada MR-MUF, sigla para Mass Reflow Molded Underfill, em tradução livre algo como Sub-preenchimento Moldado por Refusão em Massa. Esse processo utiliza um líquido protetor injetado entre os chips de silício empilhados, criando uma camada que protege fisicamente os circuitos contra danos mecânicos e térmicos.
Conforme detalhado pela própria SK hynix, esse processo, ao qual a empresa se refere também como MR-MUF, é utilizado para empilhar semicondutores através da injeção de materiais protetores líquidos entre os chips, com o objetivo específico de proteger os circuitos durante e após a fabricação.
A vantagem prática dessa abordagem, segundo a análise técnica disponível, é que o processo MR-MUF aquece e interconecta todos os chips empilhados verticalmente em um único produto HBM de uma só vez, o que o torna mais eficiente em comparação com o método concorrente conhecido como TC-NCF, sigla para Thermal Compression with Non-Conductive Film, ou Compressão Térmica com Filme Não Condutor, que precisa aplicar um material em formato de filme após cada chip individual ser empilhado, separadamente.
O resultado prático dessa otimização de processo, segundo a SK hynix, é uma resistência térmica 17% menor do que o design anterior da HBM4. Resistência térmica mais baixa significa que o calor gerado durante a operação dos chips se dissipa com mais eficiência, contribuindo diretamente para um melhor resfriamento geral do sistema e permitindo que a memória opere de forma estável mesmo em ambientes de computação de altíssimo desempenho, como os encontrados em data centers dedicados a treinamento de modelos de inteligência artificial.
A Declaração Oficial da SK hynix
Em comunicado formal à imprensa, a SK hynix celebrou o cumprimento do cronograma estabelecido para essa entrega. “Graças à sua avançada experiência em desenvolvimento e produção de HBM, a empresa conseguiu entregar amostras do HBM4E de 12 camadas dentro do prazo. Trabalharemos em estreita colaboração com nossos parceiros para a produção em massa em tempo hábil”, afirmou a empresa.
Ahn Hyun, presidente e diretor de desenvolvimento da SK hynix, reforçou a importância estratégica desse lançamento em declaração adicional: “A SK hynix lançou as bases para fortalecer sua liderança em IA com o HBM4E, graças às suas capacidades tecnológicas líderes de mercado e à sua experiência em fabricação. Por meio de uma estreita colaboração com nossos parceiros, entregaremos o valor necessário ao mercado, ao mesmo tempo em que reforçamos nossa liderança tecnológica como criadora de soluções completas de memória para IA.”
A Corrida com a Samsung: Quem Está na Frente
Esse anúncio não acontece em um vácuo competitivo. A Samsung começou a distribuir amostras de seu próprio projeto de HBM4E aproximadamente um mês antes da SK hynix, em 29 de maio de 2026, afirmando na ocasião que sua memória oferece 14 Gbps por pino, número que ficou abaixo dos 16 Gbps anunciados agora pela concorrente sul-coreana.
A entrega da SK hynix, inclusive, chegou adiantada em relação ao próprio cronograma que a empresa havia estabelecido anteriormente. Segundo apuração da TechTimes, o envio das amostras em 18 de junho aconteceu antes do prazo do segundo semestre que a SK hynix havia indicado durante sua teleconferência de resultados do primeiro trimestre, em abril, tendo a empresa apenas mostrado uma prévia do produto durante a feira Computex 2026, no início de junho.
Para entender a dimensão dessa disputa, vale observar a posição de mercado atual de cada fabricante. Segundo dados da Counterpoint Research, a SK hynix liderou o mercado de memória de alta largura de banda com 58% de participação no primeiro trimestre de 2026, com Samsung e Micron empatadas em torno de 21% cada uma. A SK hynix também tem sido historicamente a principal fornecedora de memória HBM para a Nvidia, posição que vem mantendo desde a geração anterior de aceleradores de inteligência artificial, conhecida como Blackwell.
| Fabricante | Participação de mercado HBM (1º trimestre de 2026) | Data de envio de amostras HBM4E |
|---|---|---|
| SK hynix | 58% | 18 de junho de 2026 |
| Samsung | Cerca de 21% | 29 de maio de 2026 |
| Micron | Cerca de 21% | Ainda não confirmado para HBM4E |
Para Onde Vai Essa Memória: Rubin Ultra e Instinct MI500
A relevância prática de toda essa corrida técnica está diretamente ligada aos próximos aceleradores de inteligência artificial que vão definir o estado da arte do setor a partir de 2027.
O timing desse lançamento importa porque a HBM4E deve equipar os chips de inteligência artificial mais avançados do próximo ano, incluindo o Rubin Ultra, da Nvidia, e o Instinct MI500, da AMD. O Rubin Ultra está programado para carregar 384 gigabytes de memória HBM por GPU, equivalente a oito das pilhas de 48 gigabytes em 12 camadas mencionadas neste anúncio, um salto de mais de 30% em relação aos 288 gigabytes presentes na geração atual baseada em HBM4, conhecida como Vera Rubin.
Vale notar que, atualmente, apenas a Nvidia solicitou formalmente esse tipo específico de memória HBM4E junto aos fabricantes, embora a expectativa do setor seja de que outras empresas, incluindo a própria AMD com seu Instinct MI500, sigam a mesma direção conforme a tecnologia avança em maturidade e capacidade de produção em volume.
Para colocar em perspectiva o tamanho desse mercado, somente esses dois chips, Rubin Ultra e Instinct MI500, são esperados, isoladamente, para impulsionar vendas da ordem de milhões de unidades, refletindo a escala extraordinária do boom atual de infraestrutura dedicada a inteligência artificial.
Um Detalhe que Conecta Toda a Cadeia: a Visita de Jensen Huang
A relevância estratégica da SK hynix para a Nvidia ficou simbolicamente evidente durante o Computex 2026, em Taipei. O CEO da Nvidia, Jensen Huang, visitou o estande da SK hynix no evento e escreveu, à mão, sobre uma bolacha de silício de HBM4E em exibição, a frase “Please Make More”, em tradução livre “Por favor, façam mais”, assinando a mensagem ao lado.
Esse gesto, aparentemente informal, capturou de forma bastante direta a pressão real de fornecimento que envolve as relações da Nvidia com seus parceiros sul-coreanos de memória. Poucos dias antes, em 2 de junho, Huang havia pedido publicamente à SK hynix que produzisse mais chips HBM, declarando a jornalistas que o fornecimento global de semicondutores permanece extremamente apertado, uma afirmação que evidencia a pressão de demanda que a Nvidia enfrenta ao escalar a implantação de suas plataformas Vera Rubin.
A Aposta Histórica: Confiabilidade Comprovada e Experiência Acumulada
A SK hynix faz questão de destacar sua trajetória prévia como argumento de confiabilidade para esse novo produto. A empresa tem fornecido com sucesso soluções de memória otimizadas para clientes ao redor do mundo, com base em sua experiência acumulada na produção e fornecimento em massa das gerações anteriores, HBM3, HBM3E e HBM4.
Segundo a própria empresa, aproveitando a confiabilidade comprovada de seus produtos e sua capacidade já estabelecida de fornecimento em larga escala, a SK hynix afirma que vai apoiar o desenvolvimento de infraestrutura de próxima geração, ajudando especificamente a solucionar gargalos identificados em sistemas de inteligência artificial, posicionamento que a HBM ocupa, hoje, como o componente mais restritivo dentro de toda a cadeia de hardware dedicada a essa tecnologia.
A HBM funciona como a memória empilhada que fica posicionada ao lado de um acelerador de inteligência artificial, alimentando o processador com dados em velocidade suficiente para mantê-lo ocupado em tempo integral, sendo descrita como o ponto mais crítico de estrangulamento dentro de toda a cadeia de computação dedicada a inteligência artificial. Isso significa que os ganhos obtidos a cada nova geração se traduzem de forma bastante direta em quão intensamente um chip de processamento pode, de fato, ser utilizado em produção.
O que Vem Depois: o Caminho para 16 Camadas e a HBM5
Apesar do avanço significativo representado pela HBM4E de 12 camadas, a indústria já trabalha simultaneamente no próximo grande salto técnico do setor, a transição para pilhas de 16 camadas, conhecidas tecnicamente como 16-Hi.
Esse avanço para 16 camadas representa um desafio técnico descrito por especialistas como formidável, exigindo que as bolachas de silício individuais sejam reduzidas a uma espessura de aproximadamente 30 micrômetros, contra os cerca de 50 micrômetros utilizados nas pilhas atuais de 12 camadas. Para colocar essa medida em perspectiva, um micrômetro equivale a um milésimo de milímetro, o que torna essa redução de espessura um desafio de engenharia de precisão extrema, considerando que reduzir demais a espessura aumenta o risco de quebra física durante o processo de fabricação e empilhamento.
A própria SK hynix já demonstrou, durante a feira CES de 2026, uma versão preliminar de sua HBM4 com 16 camadas, tornando-se a primeira empresa do setor a exibir publicamente esse tipo de produto, ainda que a comercialização efetiva em volume permaneça um objetivo de médio prazo, com expectativas do setor apontando para produtos de 16 camadas baseados em HBM4E não antes de 2028, segundo análises do setor citadas pela TrendForce.
Olhando ainda mais para o futuro, a indústria já antecipa que a geração seguinte, conhecida como HBM4E aprimorada ou eventualmente HBM5, deve buscar capacidades ainda maiores, possivelmente alcançando 1 terabyte de memória total por pacote através de pilhas de até 20 camadas, embora atingir esse objetivo provavelmente exija a adoção, em escala ampla por toda a indústria, de uma técnica chamada hybrid bonding, ou ligação híbrida, método de empilhamento mais avançado que os processos tradicionais de microesferas de solda atualmente não conseguem sustentar diante das exigências cada vez mais rígidas de altura e dissipação térmica impostas por estruturas verticais tão densas.
Por que Isso Importa Além do Vale do Silício
Embora a disputa entre SK hynix e Samsung possa parecer, à primeira vista, um assunto restrito ao universo dos data centers e da engenharia de semicondutores, seus efeitos já chegam ao consumidor final de formas concretas e mensuráveis.
O boom de demanda por memória de alta largura de banda destinada à inteligência artificial tem pressionado a capacidade de produção global de memória de forma tão intensa que já afeta preços de componentes de memória convencional, usados em computadores pessoais, consoles de videogame e smartphones. Como exemplo concreto desse efeito em cascata, a executiva responsável pela divisão Xbox recentemente detalhou, em comunicado interno, que o preço pago pela Microsoft por memória e armazenamento havia subido quatro vezes desde que ela assumiu o cargo, um reflexo direto da disputa por capacidade de fabricação entre memória voltada para inteligência artificial e memória destinada a produtos de consumo tradicionais.
Esse mesmo fenômeno de pressão de preços já apareceu de forma explícita em diversos lançamentos recentes de hardware, do aumento de preço do Legion Tab Gen 5, da Lenovo, citando diretamente a crise de fornecimento de memória, até a expectativa de que o futuro MacBook Ultra, com tela touchscreen, possa enfrentar atrasos de cronograma pela mesma razão.
Uma Vitória de Curto Prazo em uma Corrida de Longo Prazo
O envio adiantado de amostras da HBM4E pela SK hynix representa, sem dúvida, uma demonstração concreta de capacidade técnica e de execução dentro de prazos extremamente apertados, superando, ao menos nas especificações anunciadas publicamente, o desempenho informado pela Samsung um mês antes.
Mas, como bem observou a análise técnica da TechTimes sobre esse mesmo episódio, uma vantagem inicial não é necessariamente uma vitória, e nesse mercado a distinção entre as duas coisas é particularmente nítida. O verdadeiro teste para qualquer um dos fabricantes virá durante os processos de qualificação e otimização junto aos clientes finais, etapas que, no fim das contas, é que vão determinar a divisão real dos pedidos de grande volume entre SK hynix, Samsung e Micron para equipar a próxima geração de hardware de inteligência artificial que deve definir o estado da arte do setor a partir de 2027.
Fontes consultadas: Comunicado oficial da SK hynix sobre o envio de amostras do HBM4E, TechTimes, análise técnica completa das especificações e comparação com a Samsung, TweakTown, cobertura do anúncio e contexto do mercado de memória para IA, TechTimes, confirmação da Nvidia sobre fornecedores de HBM4 para o Vera Rubin, TrendForce, análise do desafio técnico da transição para 16 camadas, Financial Content, contexto sobre a arquitetura HBM4 e o roadmap futuro até a HBM5, TweakTown, comentário sobre o gesto de Jensen Huang no estande da SK hynix no Computex 2026]
