Contact Us
Ektisadi.com
تكنولوجيا

سامسونغ تتصدر سباق ذاكرة الذكاء الاصطناعي المتطورة بشحنات عينات HBM4E

29 مايو 2026 | 06:45 ص
Samsung Advances in AI Memory Race with HBM4E Chip Samples

بدأت سامسونغ شحن عينات من رقاقات ذاكرة HBM4E المتطورة ذات 12 طبقة إلى كبار العملاء، بهدف تعزيز مكانتها في سوق مسرّعات الذكاء الاصطناعي.

أعلنت شركة سامسونغ إلكترونيكس، الجمعة، عن بدء شحن عينات من أحدث تقنيات الذاكرة لديها إلى العملاء الرئيسيين. وتضع هذه الخطوة الشركة في طليعة المنافسة لتوفير المكونات الأساسية لمسرّعات الذكاء الاصطناعي، وخاصة تلك المستخدمة بالاقتران مع التقنيات التي طورتها شركات مثل نفيديا.

وأفادت الشركة الكورية الجنوبية العملاقة أنها بدأت شحنات من أولى عينات HBM4E ذات 12 طبقة إلى كبار العملاء بعد بدء الإنتاج الضخم لـ HBM4 في شباط/فبراير. ووفقًا لـ"بلومبيرغ"، يؤكد هذا على التطورات المتسارعة في قطاع الذاكرة عالية النطاق الترددي.

تبرز رقاقات الذاكرة ذات النطاق الترددي العالي (HBM) كمكونات حاسمة داخل معالجات الذكاء الاصطناعي. تستخدم هذه الرقاقات تكديسًا رأسيًا لطبقات متعددة من DRAM لتحقيق سرعات محسنة لنقل البيانات وتقليل استهلاك الطاقة. وهذا يجعلها لا تقدر بثمن لتدريب ونشر نماذج لغوية واسعة النطاق، بما في ذلك الأنظمة المشابهة لـChatGPT.

يتنافس مصنعو الذاكرة بقوة للحصول على تصميمات في أنظمة الذكاء الاصطناعي القادمة، ويسعون للاستفادة من الطلب المتزايد على حلول الذاكرة الأسرع والأكثر كفاءة في استخدام الطاقة. يتناسب هذا الطلب بشكل مباشر مع الاستثمارات المستمرة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

من المتوقع أن يعزز دفع سامسونغ الاستباقي لتقنية HBM4 ذات 12 طبقة مكانتها التنافسية ضد منافسين مثل SK Hynix Inc.، وكلاهما يهدف إلى الاستفادة من الازدهار المستمر في تقنيات الذكاء الاصطناعي. إن تأمين مؤهلات العملاء المبكرة وطلبات الكميات الكبيرة سيمكن سامسونغ من استعادة مكانتها في قطاع الذاكرة المتميزة، حيث يسعى المصنعون جاهدين لتلبية المتطلبات المتطورة لمسرعات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي.

ذكرت بلومبيرغ أن شركة SK Hynix أعلنت علنًا عن نيتها بدء الإنتاج الضخم لـ HBM4E في عام 2027 وتخطط لتزويد عينات لقاعدة عملائها خلال النصف الأخير من هذا العام.

في ظل التنافس المحموم في سوق الذاكرة المتطورة، تسعى الشركات إلى تقديم حلول مبتكرة لتلبية احتياجات الذكاء الاصطناعي المتزايدة. وتلعب ذاكرة النطاق الترددي العالي دورًا حاسمًا في تحسين أداء وكفاءة أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها مكونًا أساسيًا في تطوير هذه التقنيات.