Micron chce zwiększyć moce produkcyjne HBM do 100 tys. wafli miesięcznie

Micron ma przygotowywać się do niemal dwukrotnego zwiększenia mocy produkcyjnych pamięci HBM. Według informacji południowokoreańskiego ETNews, przytaczanych przez TrendForce i DigiTimes, do końca 2026 roku firma chce osiągnąć poziom około 100 tys. wafli miesięcznie. Informacja nie została dotychczas oficjalnie potwierdzona przez producenta.

Według źródeł branżowych moce amerykańskiego producenta wynosiły w ubiegłym roku około 40–50 tys. wafli miesięcznie. Dostawcy urządzeń produkcyjnych mieli już otrzymać zamówienia związane z dodatkową rozbudową.

HBM4 coraz ważniejsze w produkcji Microna

Szczególnie szybko ma rosnąć udział 12-warstwowych kości HBM4 przeznaczonych m.in. dla platform NVIDIA Vera Rubin. Według nieoficjalnych szacunków na początku roku odpowiadały one za 20–30% produkcji HBM Microna, a pod koniec 2026 roku udział ten może sięgnąć 50%.

Sam kierunek rozbudowy nie budzi jednak wątpliwości. Micron oficjalnie potwierdził już rozpoczęcie wielkoseryjnej produkcji 36 GB HBM4 12H przeznaczonych dla NVIDIA Vera Rubin. Pamięci osiągają ponad 11 Gb/s na pin i przepustowość przekraczającą 2,8 TB/s. Według producenta zapewniają też ponad 20% wyższą efektywność energetyczną od HBM3E.

Firma wysłała klientom również próbki 48 GB HBM4 16H. Z kolei w czerwcu informowała, że zwiększanie wolumenu HBM4 12H przebiega około dwukrotnie szybciej niż wcześniej w przypadku HBM3E 12H, a skumulowane przychody z HBM4 przekroczyły już 1 mld USD.

Samsung, SK hynix i Micron zamknęły portfele zamówień na 2027 rok

Wyścig o rynek pamięci dla AI

Nawet po zwiększeniu produkcji do 100 tys. wafli miesięcznie Micron pozostawałby pod względem skali za SK hynix i Samsungiem. Źródła branżowe szacują moce obu koreańskich producentów na około 150–200 tys. wafli HBM miesięcznie.

Rozbudowa pokazuje jednak, jak ważna stała się pamięć HBM dla całego rynku półprzewodników. Produkcja HBM wymaga znacznie większej powierzchni wafla niż klasyczne DRAM i bardziej złożonego procesu pakowania. Przesuwanie mocy fabryk w stronę pamięci dla akceleratorów AI może więc dodatkowo ograniczać podaż tradycyjnych modułów DRAM.