SK hynix向主要客户送样HBM4E显存，单颗容量最高48GB

SK hynix宣布已向主要客户交付新一代HBM4E高带宽显存样品。该批次产品定位于人工智能芯片配套领域，直接响应当前算力设备对高速数据交互的硬件需求。

核心性能指标与参数定义

送样产品具备明确的技术基准，具体参数如下：

单颗容量最高可达48GB；数据传输速率最高16Gbps。

HBM4E高带宽显存属于专用型半导体存储组件，其命名逻辑指向通过优化数据吞吐通道来满足高密度计算场景的访问需求。该参数组合表明存储架构在单位数据交换效率上设定了明确基准。

送样进度与市场对接逻辑

当前样品流转已覆盖核心客户群体，对接流程遵循商业测试标准推进。该产品的技术路径明确指向人工智能芯片市场，旨在匹配快速扩张的算力基础设施对高吞吐存储介质的采购预期。

客户侧正围绕该批次样品展开验证评估。存储芯片的迭代节奏与下游人工智能芯片市场的扩容周期高度绑定，此次样品交付标志着产业链上下游进入实质性的技术对齐阶段。

SK海力士启动HBM4E送样 适配NVIDIA Rubin Ultra平台最高达48GB容量

全球数据中心在生成式人工智能与大模型技术迭代下，对高带宽存储芯片的需求呈现快速增长态势。存储芯片制造商SK海力士正加速推进新一代HBM4E产品的客户送样流程，并在此进程中与三星展开阶段性竞速。该批次产品将优先交付至NVIDIA Rubin Ultra与AMD Instinct MI500等高端人工智能加速平台。

核心规格与算力平台适配

SK海力士在今年Computex 2026期间首次公开该代产品预览版。新制程在整体性能与电能转换效率方面实现跨越式优化，核心设计指标如下：

• 单引脚最高16Gbps传输速率
• 支持单颗最高48GB容量与12层堆叠封装架构

技术升级直接指向缓解人工智能模型训练及实时推理环节中的内存带宽制约问题。高带宽数据吞吐能力的提升，为下一代人工智能数据中心平台提供了底层硬件支撑。

同业技术路线与散热方案

三星电子同期也在展会现场公布了其HBM4E及后续HBM5技术演进路线图。针对高带宽显存在极高功耗运行环境下的稳定性挑战，三星提出引入HPB新型散热路径设计。该类架构调整旨在优化芯片内部热传导介质分布，确保存储模块在持续高负载运算时维持信号完整性。

HPB（Heat Path Block）在技术定义上指代新型散热路径设计，该方案专门针对高带宽显存在极高功耗场景下的稳定性问题进行架构优化。HBM4E产品向高端人工智能加速平台的定向送样，表明存储芯片厂商正将技术迭代重心向高算力服务器营收增长极倾斜。

根据文中给出的对比数据，在 48GB 容量等级下，HBM4E 采用 12-Hi 堆叠结构，而 HBM4 峰值规格对应为 16-Hi，HBM3E 为 12-Hi。 新一代产品在堆叠密度和效率方面均有提升：在 48GB 12-Hi 方案中，单颗堆叠密度提升约 1.5 倍，带宽效率亦有明显改善。 表格显示，HBM4E 在保持 1.2V 工作电压的同时，实现了更高的每引脚带宽和整体带宽目标，以满足更重型的 AI 工作负载需求。SK hynix 在一份新闻稿中表示，公司已按计划向主要客户交付 12 层堆叠的 HBM4E 样品，这得益于其在高带宽显存开发和量产方面积累的经验。 公司强调，将与合作伙伴紧密协作，确保在合适的时间节点实现 HBM4E 的量产投放，以顺应 AI 基础设施升级节奏。 官方资料称，这一代产品在每引脚数据处理速度上可达 16Gbps，整体功耗效率较前代提升逾 20%，有助于提高 AI 训练与推理过程中单位功耗下的有效算力。在接口和电路设计上，HBM4E 通过最新一代接口规范与优化后的内部架构降低了数据传输时延，同时保证在极高带宽环境下的稳定工作。 对云端 AI 数据中心和大规模高性能计算系统而言，这意味着在相同机柜与散热条件下可以承载更高密度、更高速度的 AI 加速卡部署，从而提高整体算力密度。SK hynix发布HBM4E显存 采用Advanced MR-MUF技术实现12层堆叠48GB容量

SK hynix发布HBM4E显存 采用Advanced MR-MUF技术实现12层堆叠48GB容量

SK hynix正式推出HBM4E高带宽存储芯片。该产品在封装工艺层面引入Advanced MR-MUF技术，在12层堆叠结构中完成48GB容量配置，并同步优化了封装结构稳定性。

耐热性能提升与高负载场景适配

官方数据显示，HBM4E相较前一代HBM4，耐热性能提升约17%。该指标直接应用于持续高负载运行的AI节点环境，使显存芯片可在更高温度区间内维持长期可靠性。

Advanced MR-MUF技术在此处主要承担封装结构稳定与热传导辅助作用。17%的耐热性能提升数据，反映的是芯片材料在持续高负载场景下的热耐受阈值上移，为AI节点在紧凑服务器内长时间运行提供物理容错空间。

结合热容忍度强化与紧凑堆叠设计，该存储方案已贴合当前日益密集的AI服务器系统设计路径。生成式AI算力基础设施的迭代正推动底层存储架构向高密度方向演进。

量产积累与内存带宽瓶颈应对

在HBM3、HBM3E及HBM4的量产与供应环节，SK hynix已建立成熟经验，并为多家云服务商及GPU厂商交付定制化方案。公司计划依托现有产能基础，通过HBM4E支持下一代AI基础设施建设。

产业链协同将成为后续落地重点。SK hynix将联合上下游伙伴，针对AI系统中普遍存在的内存带宽瓶颈问题开展专项优化，以匹配全球生成式AI算力需求的增长节奏。

HBM4E被视为未来数年AI专用芯片和数据中心平台竞争的关键底层技术之一。

• 封装技术：引入Advanced MR-MUF工艺，强化12层堆叠结构稳定性。
• 容量规格：堆叠容量达48GB，适配高密度服务器部署。
• 性能指标：耐热性能较HBM4提升约17%，保障高温环境下的长期运行。
• 应用场景：覆盖持续高负载AI节点，缓解系统内存带宽瓶颈。