Samsung presenta HBM4E e rafforza la partnership AI con Nvidia al GTC
Samsung Electronics ha presentato al GTC 2026 di Nvidia, in corso a San Jose (da lunedì a giovedì), la sua nuova generazione di memorie ad alta larghezza di banda HBM4E e un pacchetto di soluzioni per il calcolo destinato ai data center e ai sistemi di intelligenza artificiale. Il messaggio è chiaro: la collaborazione con Nvidia, già centrale per l’ecosistema AI globale, sta diventando sempre più stretta e strategica.
Cosa ha annunciato Samsung al GTC 2026
L’azienda coreana ha spiegato di portare in fiera un portafoglio completo di tecnologie per la prossima ondata di infrastrutture AI, che include:
Memorie ad alte prestazioni
Logic e foundry
Packaging avanzato, pensato per gestire più calore e più densità di componenti nei server AI
HBM4E: il nuovo standard per i data center AI
La protagonista dell’annuncio è HBM4E, evoluzione della HBM4. Secondo Samsung, il chip arriva a:
16 gigabit al secondo per pin
4 terabyte al secondo di bandwidth
Sono numeri pensati per soddisfare le esigenze dei data center di nuova generazione, dove i modelli AI richiedono throughput di memoria sempre più elevato.
HBM4 già in produzione per la piattaforma Vera Rubin
Samsung ha inoltre mostrato la sua HBM4 di sesta generazione, che l’azienda indica come già in produzione di massa in vista della piattaforma Vera Rubin di Nvidia.
Le prestazioni dichiarate:
11,7 gigabit al secondo per pin, oltre lo standard di settore indicato a 8 Gbps
Possibilità di spingere fino a 13 Gbps
La memoria è stata sviluppata con il processo DRAM di sesta generazione “10nm-class” di Samsung.
Packaging: “hybrid copper bonding” per impilare 16+ layer
Sul fronte del packaging, Samsung ha evidenziato la tecnologia di hybrid copper bonding, un metodo che consente di impilare 16 o più strati di memoria riducendo la resistenza termica di oltre il 20% rispetto al tradizionale thermal compression bonding.
In pratica: più strati e più prestazioni, con una gestione del calore migliore, un tema cruciale nelle architetture AI.
I prodotti mostrati nella galleria Nvidia
All’interno di una galleria dedicata a Nvidia nello stand, Samsung ha esposto componenti mirati per l’infrastruttura AI del partner, tra cui:
HBM4 memory
SOCAMM2, un modulo di memoria server basato su DRAM a basso consumo
PM1763 SSD, un SSD per sistemi di storage AI
Samsung ha dichiarato che SOCAMM2 è già entrata in produzione di massa, con l’obiettivo di offrire alta banda e integrazione flessibile nei server AI.
Per lo storage, PM1763 utilizza l’interfaccia PCIe 6.0, pensata per trasferimenti dati più rapidi e capacità maggiori. L’azienda ha aggiunto che le prestazioni vengono dimostrate su server che utilizzano il modello di programmazione SCADA di Nvidia.
Dalla fabbrica “fisica” alla fabbrica “AI”: il tema dei digital twin
Un’altra parte dell’annuncio riguarda le cosiddette AI factories: sistemi produttivi guidati dall’AI, con simulazioni e ottimizzazioni in tempo reale.
Samsung e Nvidia stanno impiegando:
Calcolo accelerato Nvidia
Tecnologie Omniverse
per espandere i sistemi di digital twin nelle strutture produttive di semiconduttori di Samsung.
In questo contesto, Song Yong-ho, executive vice president e responsabile dell’AI Center di Samsung, dovrebbe intervenire martedì con una presentazione intitolata:
“Transforming Semiconductor Manufacturing with Agentic AI from Design and Engineering to Production”.
Non solo data center: memorie per l’AI “on-device”
Samsung ha poi allargato il focus all’AI sui dispositivi, mostrando soluzioni NAND e DRAM per sistemi personali e mobili:
PM9E3 e PM9E1 NAND per i sistemi personali Nvidia DGX Spark
LPDDR5X e LPDDR6 per smartphone, tablet e wearable
LPDDR5X arriva fino a 25 Gbps per pin, con un risparmio energetico fino al 15%.
La nuova LPDDR6 punta invece a 30–35 Gbps per pin e introduce funzioni avanzate di gestione energetica, pensate per carichi edge AI sempre più impegnativi.
Perché conta (anche per chi segue la Corea)
Il GTC è uno dei palcoscenici chiave dove si definisce la catena del valore dell’AI globale. La presenza di Samsung, e soprattutto l’enfasi sulla collaborazione con Nvidia, suggeriscono due cose:
La Corea del Sud resta uno snodo centrale per memoria e componenti critici nell’era dell’AI.
La competizione non è solo su “quanto è veloce” un chip, ma anche su packaging, efficienza energetica e processi industriali guidati dall’AI.
Approfondimento: dove stanno andando gli investimenti mondiali sull’AI
Negli ultimi anni gli investimenti legati all’intelligenza artificiale si sono spostati da una fase “software-centrica” (modelli, app, servizi) a una fase sempre più infrastrutturale. In altre parole: non si investe solo in algoritmi, ma soprattutto in tutto ciò che serve per farli girare su scala.
Ecco le principali direttrici globali, utili per leggere anche le mosse di Samsung e Nvidia:
Data center e capacità di calcolo
Aumentano gli investimenti in nuovi data center e nell’ampliamento di quelli esistenti, perché l’addestramento e l’inferenza dei modelli richiedono energia, spazio e hardware dedicato.
Chip e filiera dei semiconduttori (memoria, GPU/acceleratori, packaging)
Il “collo di bottiglia” spesso non è più solo il processore, ma memoria, interconnessioni e packaging: per questo tecnologie come HBM4/HBM4E e metodi di stacking avanzato diventano asset strategici e attirano capitali.
Energia, raffreddamento e reti
Con il crescere delle densità di calcolo, cresce anche l’attenzione su efficienza energetica, sistemi di raffreddamento e upgrade delle reti (per collegare cluster sempre più grandi).
AI industriale e automazione (le “AI factories”)
Un filone di investimenti sempre più rilevante riguarda l’AI applicata alla produzione: digital twin, manutenzione predittiva, controllo qualità e ottimizzazione delle linee. È qui che l’AI diventa un vantaggio competitivo “da fabbrica”, non solo “da app”.
Sovranità tecnologica e politiche pubbliche
Stati e grandi aree economiche stanno indirizzando risorse su chip, data center e competenze per ridurre dipendenze esterne. Questo accelera partnership e piani di investimento soprattutto in Asia orientale, Stati Uniti ed Europa.
In questo scenario, il peso della Corea (con Samsung e l’ecosistema dei semiconduttori) cresce perché molte delle scelte d’investimento globali sull’AI passano, di fatto, dalla disponibilità di memoria avanzata e capacità produttiva.
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Nota editoriale (Corea Nostra): per i lettori interessati alle ricadute industriali, il tema dei digital twin e delle “AI factories” è particolarmente rilevante, perché collega direttamente la corsa all’AI con la trasformazione delle catene produttive in Asia orientale.