<?xml version="1.0" encoding='utf-8' ?>
<nspnews type="text">
<version>v8.0</version>
<date>2026-06-18 17:03:27</date>
<action>I</action>
<registdate>2026-06-18 16:40:14</registdate>
<modifydate>2026-06-18 16:58:24</modifydate>
<publishdate>2026-06-18 17:03:17</publishdate>
<embargo>N</embargo>
<newsid>817242</newsid>
<orgid>817189</orgid>
<language>RU</language>
<category1>11</category1>
<category2>1101</category2>
<category1_name>IT/과학</category1_name>
<category2_name>IT일반/과학</category2_name>
<statusID>1</statusID>
<saleID>N</saleID>
<formatID>1</formatID>
<typeID>7</typeID>
<newsSubject><![CDATA[SK Hynix укрепляет позиции в AI-памяти: поставлены образцы 12-слойной HBM4E]]></newsSubject>
<newsSummary><![CDATA[До 16 Гбит/с на контакт, энергоэффективность улучшена более чем на 20%
48GB при 12-слойной укладке и технологии снижения нагрева для своевременного массового производства]]></newsSummary>
<newsTag><![CDATA[SKHynix(000660),AI_Memory,HBM4E_12L_Samples,CustomerSupply,DataProcessingSpeed]]></newsTag>
<newsLinks><![CDATA[]]></newsLinks>
<news_prolog><![CDATA[(Seoul=NSP NEWS AGENCY) =]]></news_prolog>
<news1><![CDATA[SK Hynix (000660) поставила ключевым клиентам образцы 12-слойной HBM4E, новой высокопроизводительной DRAM-памяти для AI следующего поколения. Компания готовится к рынку AI-памяти нового поколения, предлагая продукт с повышенной производительностью и энергоэффективностью.

HBM4E — это продукт, улучшенный по сравнению с предыдущим поколением HBM4 по производительности и энергоэффективности.]]></news1>
<news2_title><![CDATA[]]></news2_title>
<news2><![CDATA[SK Hynix заявила, что данный образец обеспечивает скорость обработки данных до 16 Гбит/с на один контакт. Энергоэффективность была повышена более чем на 20%. Это продукт, ориентированный на повышение производительности обработки данных, необходимой для обучения и вывода AI-моделей.

Также была улучшена структура передачи данных.

Компания пояснила, что применение новейшего интерфейса и архитектуры позволило снизить задержки передачи данных и повысить стабильность работы в условиях высокой пропускной способности. Это продукт, ориентированный одновременно на скорость и стабильность, которые требуются для памяти, используемой в AI-серверах.

Также были применены технологии многослойной укладки и контроля нагрева.

SK Hynix применила в HBM4E усовершенствованный процесс MR-MUF, реализовав объём 48GB при 12-слойной структуре. Тепловое сопротивление снижено примерно на 17% по сравнению с HBM4. Компания сосредоточилась на снижении нагрева и повышении стабильности в условиях высокопроизводительных вычислений.

Компания продолжает расширять линейку продуктов следующего поколения, включая HBM3, HBM3E, HBM4 и HBM4E.

Опираясь на опыт массового производства и поставок, компания планирует своевременно начать массовое производство HBM4E. Это отражает стремление расширить продуктовый портфель в соответствии со спросом на память для AI-серверов следующего поколения.]]></news2>
<news3><![CDATA[]]></news3>
<news4_title><![CDATA[]]></news4_title>
<news4><![CDATA[]]></news4>
<news5_title><![CDATA[]]></news5_title>
<news5><![CDATA[]]></news5>
<news_epilog_info><![CDATA[]]></news_epilog_info>
<news_epilog_byline><![CDATA[By Youngsuk Kim(mechest586@nspna.com) and Bok-hyun Lee(bhlee2016@nspna.com)]]></news_epilog_byline>
<news_epilog><![CDATA[ⓒNSP News Agency·NSP TV. All rights reserved.]]></news_epilog>
<imageL><![CDATA[https://file.nspna.com/news/2026/06/18/20260618164451_817242_0.jpg]]></imageL>
<imageP><![CDATA[https://file.nspna.com/news/2026/06/18/photo_20260618164451_817242_0.jpg]]></imageP>
<image1><![CDATA[https://file.nspna.com/news/2026/06/18/20260618164451_817242_1.jpg]]></image1>
<image2><![CDATA[https://file.nspna.com/news/2026/06/18/20260618165016_817242_2.jpg]]></image2>
<image3><![CDATA[]]></image3>
<image4><![CDATA[]]></image4>
<image5><![CDATA[]]></image5>
<image1_place><![CDATA[c]]></image1_place>
<image2_place><![CDATA[c]]></image2_place>
<image3_place><![CDATA[c]]></image3_place>
<image4_place><![CDATA[c]]></image4_place>
<image5_place><![CDATA[c]]></image5_place>
<image1_text><![CDATA[Ключевые характеристики HBM4E SK Hynix, достигнутые компанией (таблица: NSP)]]></image1_text>
<image2_text><![CDATA[]]></image2_text>
<image3_text><![CDATA[]]></image3_text>
<image4_text><![CDATA[]]></image4_text>
<image5_text><![CDATA[]]></image5_text>
<image1_source><![CDATA[]]></image1_source>
<image2_source><![CDATA[]]></image2_source>
<image3_source><![CDATA[]]></image3_source>
<image4_source><![CDATA[]]></image4_source>
<image5_source><![CDATA[]]></image5_source>
<vodSite><![CDATA[]]></vodSite>
<vodID><![CDATA[]]></vodID>
<vodTitle><![CDATA[]]></vodTitle>
<vodWidth><![CDATA[]]></vodWidth>
<vodHeight><![CDATA[]]></vodHeight>
<advertorial><![CDATA[]]></advertorial>
<location><![CDATA[Seoul]]></location>
<teamID>110</teamID>
<teamName><![CDATA[국제부]]></teamName>
<writerID>mechest586</writerID>
<writerName><![CDATA[Youngsuk Kim]]></writerName>
<writerTitle><![CDATA[Reporter]]></writerTitle>
<writerEmail><![CDATA[mechest586@nspna.com]]></writerEmail>
<writerID2>bhlee2016</writerID2>
<writerName2><![CDATA[Bok-hyun Lee]]></writerName2>
<writerTitle2><![CDATA[Reporter]]></writerTitle2>
<writerEmail2><![CDATA[bhlee2016@nspna.com]]></writerEmail2>
<writerID3></writerID3>
<writerName3><![CDATA[]]></writerName3>
<writerTitle3><![CDATA[]]></writerTitle3>
<writerEmail3><![CDATA[]]></writerEmail3>
</nspnews>
