AIメモリー設計が転換する中、SamsungがNvidiaのNVHBM向けにTSMCの3nmベースダイを採用へ

3社のメモリーメーカーが共通の製造工程を採用

2026年10月18日に公表された業界関係者の情報によると、NvidiaはSamsung Electronics、SK hynix、Micronに対し、次世代のカスタム高帯域幅メモリーのベースダイにTSMCの3nm製造プロセスを使うよう求めた。Samsungのデバイスソリューション部門は社内で検討した後、この要請を受け入れたという。これにより、台湾のファウンドリー大手が、Samsungが従来、自社で手掛けてきたメモリー製造の一部を担うことになる。

NVHBMと呼ばれるこの製品は、第7世代の高帯域幅メモリーであるHBM4Eをベースとしている。Nvidiaはメモリーダイに、第6世代のDRAM製造技術「1c」を採用することもサプライヤーに求めている。狙いは、異なるサプライヤーのメモリーの動作をより一貫させ、各社の製品を承認するために必要なエンジニアリング作業を減らすことだ。

Samsungの決定により、TSMCとの既存の協業関係は、パッケージングの互換性確保からHBM製造へと広がる。両社は4年前、Samsung製メモリーをTSMCのパッケージング技術経由でグラフィックスプロセッサーに接続できるよう協力した。メモリースタック内の重要なチップを製造することで、協業はさらに進む。

Nvidiaの提案は、ベースダイの役割も変える。NVHBMでは、データの流れを制御するメモリーコントローラーを、メインプロセッサーからメモリースタックの最下部に移す。これにより、ベースダイは単にメモリーとプロセッサーをつなぐ部品ではなく、コンピューティングシステムのより重要な構成要素となる。

Samsungにとって、このアーキテクチャーを受け入れることは、これまで一体として扱ってきた2つの判断を分けることを意味する。情報を保存するメモリーを誰が製造するのか、そしてプロセッサーとの接続を管理するロジックチップを誰が製造するのか、という判断だ。Samsungはメモリーの供給を続ける一方、指定されたベースダイはTSMCが製造する。

メモリースタックの内部で何が変わるのか

HBMは、強力なプロセッサーの隣に複数のメモリーダイを積み重ねる構造だ。この積層設計により、大量のデータを短い距離で転送でき、AIアクセラレーターの演算ユニットに必要な情報を供給しやすくなる。ダイとは、電子回路を含むシリコンの個片を指す。

コアダイはデータを保存する。ベースダイはその下に位置し、接続と論理処理を担う。従来の構成では、メモリーコントローラーはメインのアクセラレーターダイに残されている。NVHBMではコントローラーをベースダイに移し、プロセッサー上のスペースをほかの回路に使えるようにする。

Nvidiaはチップの接続に、PHYと呼ばれる独自の物理インターフェースも採用する。PHYは電気信号を送受信する回路だ。NVHBMの技術説明によると、標準的なHBMに使われる幅広い並列インターフェースを、より幅が狭く独自仕様のシリアル接続に置き換える。これにより、接続数を減らしながら、より高速にデータを送信する。

従来のインターフェースの規模を見ると、こうした変更の利点が分かる。HBM4は幅64ビットのチャネルを32本備え、合計幅は2,048ビットとなる。これらの接続を制御するには、大量の回路とチップ間の複雑な配線が必要だ。NVHBMはこの負担を減らし、チップの下にある接続層「インターポーザー」の配線を簡素化することを目指す。

NvidiaはNVLink Fusionを通じて、カスタムシリコンのパートナーにNVHBMを構成要素として提供する。標準HBMは別の製品カテゴリーとして維持される。NVHBMを選ぶパートナーは、自社のアクセラレーターシステムにNvidia指定のコントローラーと接続設計を採用することになる。

Nvidiaが各社に同じ製造プロセスを求める理由

Nvidiaが提案する製造仕様は、TSMCの3nmロジックプロセスと、メモリー層向けの先端DRAMプロセスを組み合わせる。ロジックとDRAMは異なる役割を担い、製造方法も異なる。3nmはロジック製造の世代を示し、1cはDRAM技術の世代を示す。

Samsung、SK hynix、Micronはそれぞれ独自の設計と製造方法を持つ。アクセラレーターの開発企業が複数の企業からメモリーを調達する場合、こうした違いによって追加の試験が必要になることがある。ベースダイの製造プロセスを共通化すれば、開発企業にとってより一貫した出発点となる。

検証とは、プロセッサー、メモリー、パッケージが、想定された速度、消費電力、信頼性で連携するかを確認する作業だ。異なる実装ごとにこの作業を繰り返せば、エンジニアリングに時間がかかる。Nvidiaの提案は、メモリーサプライヤーを変更する際に必要となる個別の統合作業を減らすことを目指している。

Micronは次世代DRAMを「1-gamma」と呼んでおり、SamsungとSK hynixの用語における1c世代におおむね相当する。つまり統一された目標は、各社のメモリー製造プロセスを同一にするのではなく、社ごとに異なる名称の製造世代を共通の枠組みにまとめるものだ。

これによりTSMCは、競合するメモリー製品に共通する製造パートナーとなる。この仕組みは、Nvidiaのサプライヤー間での実装を簡素化する一方、重要な製造工程を1社のファウンドリーに集中させる可能性がある。Samsungが代替の製造ルートを検討していることは、十分な数のベースダイを確保する重要性を示している。

Samsungは自社工場も選択肢として維持

Samsungは標準HBMについて、垂直統合型の製造モデルを維持する方針だ。同社のHBM4とHBM4Eは、ベースダイに自社の4nmプロセス、コアダイに自社の1cプロセスを使う。メモリー層は韓国の華城（ファソン）と平沢（ピョンテク）の各キャンパスで製造される。

Samsungは2026年初めにHBM4の量産を開始した。一方、10月の報道時点では、HBM4Eは量産に向けた認定試験中だった。認定試験は、製品が要求される基準を満たし、安定して製造できるかを確認する段階だ。

AMDを含む他の顧客向けのカスタムHBMも、Samsungの垂直統合型の手法を維持する見通しだ。したがって、NVHBMに関する決定はNvidiaの要件に特化したものであり、ベースダイの内製から全社的に撤退する動きではない。

TSMCが製造するベースダイの設計と最適化支援は、Samsungのメモリー事業部門が主導するとみられる。これはSamsung内部の役割分担を変えることになる。これまで社内調達するベースダイには、システムLSI事業部門とファウンドリー事業部門が従来から関与してきた。

Samsungは、TSMCの生産能力を需要が上回った場合に、自社ファウンドリーでNVHBMのベースダイを製造できるかどうかも検討している。この代替案が実現すれば、別の生産手段を確保できる。ただし、報道されているNvidiaの仕様は現時点でTSMCの3nmプロセスを軸としている。

MicronとSK hynixは異なる道を進む

Micronの方針転換は、Nvidia向けカスタム製品にとどまらない。同社によると、Nvidiaと開発したNVHBMと標準HBM4Eの両方で、外部ファウンドリー製のベースダイを使う。製造はTSMCが担う見通しだ。

HBM4では、Micronは1-betaプロセスで製造したメモリーダイと、自社製のベースダイを組み合わせている。HBM4Eではメモリー層を1-gammaに移行するとともに、ベースダイの製造を自社工場の外に移す。つまりMicronは、より新しいメモリープロセスを採用し、ロジック製造のパートナーを外部に求めることで、スタックの主要な2つの部分を同時に変更する。

Micronのマニッシュ・バティア最高執行責任者（COO）は、NVHBMが平均販売価格の上昇と利益率の改善につながると見込む。その理由として、HBMはすでにプレミアム価格で販売されており、カスタマイズに伴う追加作業や機能がさらに価値を生み出すことを挙げた。ベースダイの外部委託は、より高い収益性への期待と両立するという。

SK hynixはすでに、HBM4のベースダイにTSMCの12nmロジックプロセスを採用している。業界関係者によると、TSMCの3nmプロセスはHBM4Eと今後のカスタムHBM向けに優先的に割り当てられている。追加の役割を担う部品に、より先端のロジック製造技術が導入されることになる。

SK hynixは年初のNvidiaのイベント「GTC」で、Stream DQ技術をベースとするカスタムHBMのコンセプトも披露した。このコンセプトは、プロセッサーへデータを継続的に供給し、管理することに重点を置く。3社に共通する方向性は、データ転送においてベースダイがより積極的な役割を果たすことだ。

Nvidiaが示す性能数値の意味

Nvidiaによると、NVHBMは標準HBM4Eと比べてスタック当たり最大30%高い帯域幅を実現し、HBMの消費電力を15%削減できる。帯域幅とは、一定時間内に移動できるデータ量を指す。メモリーからの情報を待っているAIプロセッサーにとって、帯域幅の向上は役立つ可能性がある。

単純に比較すると、標準HBM4Eのスタックが一定時間に100単位のデータを処理する場合、Nvidiaが主張する最大の改善で130単位に増える。比較対象となるメモリーが電力を100単位消費するなら、主張されている削減によりHBMの消費電力は85単位となる。これらはパーセンテージを数値に置き換えた例であり、実際に出荷される特定の製品を示すものではない。

Nvidiaは、XPUの演算ダイの面積を最大25%空けられるとも説明している。XPUはカスタムAIアクセラレーターを含む、コンピューティング用プロセッサーの総称だ。メモリー回路を別の場所に移すことで、設計者はシリコンのより多くの面積を演算機能に割り当てられる。

Nvidiaの発表に関する別の報道では、主要ダイ上の演算能力が最大30%増えるという数値も示されている。これは演算リソースの増加可能性を示す一方、25%という数値はアーキテクチャー変更によって空くシリコン面積を示している。空いたスペースをどう使うかは、設計者が判断する必要がある。

独自のPHYにより、インターフェースが占める面積を最大67%削減できるとされる。技術評価では、ピン数の削減を基にこの数値を算出している。Nvidiaが示す帯域幅、消費電力、面積に関する比較は、標準HBM4Eを基準としているが、この世代はまだ出荷前の段階だった。

AIサービスでは、メモリーがボトルネックの場合、データ転送の高速化によって応答をより早く生成できる可能性がある。メモリーの消費電力が下がれば、システム設計者は電力の上限内でより多くの余地を得られる。サーバー全体への効果は、メモリーだけでなく、プロセッサー、ワークロード、ネットワーク、冷却にも左右される。

AmazonがNvidiaの広範なプラットフォームにメモリーを組み込む

AmazonのAnnapurna Labsは、NVHBMの最初の発表済みパートナーだ。同社のチップ設計事業は、Amazon Web Services向けのTrainiumアクセラレーターを開発している。これによりNvidiaは、自社でもAIプロセッサーを開発する企業にメモリー技術を供給する道を得る。

Annapurna Labsの副社長、ナフェア・ブシャラ氏は、発表に際して次のように述べた。

将来のAWSインフラ設計に役立つこの技術協業を楽しみにしています。

AnnapurnaのTrainium 4はNVLink Fusionに対応する見通しだ。NVHBMの導入時期については、Trainium 4と同時、またはそれ以降の世代になるとの報道がある。AmazonによるNVHBM採用の正確なチップ世代と商用提供時期は、まだ公表されていない。

NVLink Fusionでは、NVLink Chiplet、NVLink-C2C、NVLink Switch、MGXのシステムおよびラックなどの技術をパートナーが利用できる。これらは、カスタムプロセッサーをNvidiaのコンピューティング基盤に組み込むための接続技術やシステム設計を提供する。NVHBMは、この仕組みにメモリーサブシステムを加える。

報道によると、MediaTekはNVHBMの発表から5日後にNVLink Fusionを採用し、自社のXPU顧客に提供する計画を立てた。これにより、BroadcomやMarvellも競合するカスタムアクセラレーター市場で、Nvidiaにもう一つの参入経路が生まれる。Marvellは2024年12月にメモリー制御を移す同様の手法を説明しており、顧客の採用やシステム統合が競争の重要な要素となる。

計画の進展

NVHBMの開発には、アーキテクチャー、サプライヤーとの関係、顧客の採用をめぐる変化が集約されている。その経緯を追うと、Samsungの10月の決定が重要な理由が分かる。Nvidiaがまず共通設計を提示し、その後、メモリーメーカーが製造方法を判断する必要があった。

• 2024年12月：Marvellが、メモリー制御機能の配置を変える同様のコンセプトを発表。
• 2026年初め：SamsungがHBM4の量産を開始。SK hynixはGTCでStream DQを使ったカスタムHBMのコンセプトを披露。
• 2026年8月26日：NvidiaがNVLink Fusionへの追加機能としてNVHBMを発表し、最初のパートナーにAnnapurna Labsを指名。
• その5日後：MediaTekがNVLink Fusionを採用し、自社のXPU顧客に提供する計画を立てたと報じられる。
• 2026年10月18日：NvidiaがTSMCの3nmベースダイを求め、Samsungが社内検討後に受け入れたと業界関係者が明らかにする。

Samsungの決定により、メモリーサプライヤー間で一貫した実装を目指すNvidiaの製造計画が前進する。同時に、Samsungが自社製ベースダイへの投資を続けることで、標準HBMや他の顧客向けカスタム製品には別の製造ルートが保たれる。

要点

• Nvidiaは、NVHBMのベースダイにTSMCの3nmプロセスを使うよう、Samsung、SK hynix、Micronに求めたと報じられている。
• NVHBMではメモリーコントローラーをメインプロセッサーからHBMスタックのベースダイに移す。
• Samsungは要請を受け入れたが、標準HBMや他のカスタム製品の内製は続ける方針。
• MicronはNVHBMと標準HBM4Eの両方でベースダイの外部製造を計画。SK hynixはすでにHBM4でTSMCと協業している。
• Nvidiaは標準HBM4Eと比べて、帯域幅が最大30%増え、HBMの消費電力が15%減ると主張している。
• AmazonのAnnapurna Labsが最初の発表済みパートナーで、Samsungは自社ファウンドリーを代替の製造先として検討している。