サムスン電子は、HBM5の約8倍の性能を実現することを目指す次世代メモリアーキテクチャ「zHBM」の業界初のコンセプトモデルを公開した。

同社は現地時間火曜日にカリフォルニア州サンタクララで開催された自社カンファレンス「Future of Memory and Storage 2026」でこの新技術を披露した。サムスンは売上高で世界最大のメモリチップメーカーであり、SKハイニックスやマイクロン・テクノロジーと並び、AIアクセラレータに用いられるHBM（高帯域幅メモリ）の主要サプライヤーの一社である。クラウドプロバイダーやチップメーカーがより強力な学習・推論システムの構築を急ぐ中、HBMはAIハードウェアサプライチェーンにおける重要な差別化要因となっており、需要が急増している。

高度な人工知能（AI）コンピューティング向けに設計されたzHBMは、HBMをAIアクセラレータの真上に垂直に積層するという根本的に新しいメモリアーキテクチャを導入する。これは、HBMチップが2.5Dインターポーザ技術を用いてプロセッサと並んで配置される従来の設計からの脱却を意味する。AIモデルが大規模化するにつれ、プロセッサとメモリ間のデータ転送のボトルネック――いわゆる「メモリウォール」――がシステム性能の主要な制約となっており、パッケージレベルでのアーキテクチャ革新がますます重要になっている。

サムスンによると、zHBMはウェーハ接合技術を採用し、HBM5の10倍以上のメモリ密度を実現できる。また、既存のHBM5設計と比較してエネルギー効率を3倍に向上させ、熱抵抗を半分以上低減する。メモリ層を積み重ねる際の放熱管理は中核的なエンジニアリング課題の一つであり、サムスンが主張する熱抵抗の大幅な低減は、より深い垂直統合に向けた既知の障壁に対処するものといえる。

この技術はさらに、メモリとAIアクセラレータの間の層間にカスタマイズされた知的財産（IP）を統合できることで、顧客固有の設計をサポートする。この機能により、利用可能なメモリ容量が拡大し、アクセラレータ全体の性能が向上する。

AIプロセッサとメモリ間でデータが移動する物理的距離を最小限に抑えることで、zHBMはより高い帯域幅と優れた電力効率を実現するよう設計されている。サムスンは、これにより大規模なAI学習・推論ワークロードに必要な超高速データ処理が可能になると述べている。

サムスン電子は、顧客との緊密な協業を基盤として、zHBMを通じたAIプロセッサとメモリの統合をさらに最適化し、AIシステム全体の性能を最大化する計画である。同社はzHBMをコンセプトとして公開しており、量産に向けたタイムラインはまだ発表されていない。（聯合ニュース）