Em um movimento que sinaliza o próximo salto na corrida por poder de computação para inteligência artificial, a Samsung aproveitou o palco da GTC 2026 para apresentar ao mundo o HBM4E, sua memória de alta largura de banda de sétima geração. Com números que parecem saídos de ficção científica – até 4 TB/s de largura de banda por stack e velocidades de 16 Gbps por pino – o componente não é apenas uma evolução incremental. Ele foi desenhado especificamente para alimentar a futura plataforma NVIDIA Vera Rubin Ultra, prevista para 2027, e redefine o que entendemos por escala em infraestrutura de IA. A revelação, que aconteceu no estande da Samsung na conferência anual da NVIDIA em San Jose, foi acompanhada por uma série de outros produtos, mas foi o HBM4E que roubou a cena, mostrando que a parceria entre as duas gigantes está moldando o futuro da computação.

Banner de apresentação do HBM4E da Samsung na GTC 2026

Os números impressionantes do HBM4E e a tecnologia que os viabiliza

Vamos aos detalhes técnicos, porque é aí que a coisa fica realmente interessante. O HBM4E chega com uma configuração de 16 camadas (16-Hi), empurrando a densidade para 48 GB por stack. Agora, multiplique isso pela arquitetura planejada para o Rubin Ultra, que prevê quatro chiplets de GPU e 16 sites de memória HBM. O resultado? Um sistema com capacidade total de até 384 GB de HBM4E e uma largura de banda agregada monstruosa de 64 TB/s. Para colocar em perspectiva, a plataforma Rubin atual opera com "apenas" 288 GB de HBM4 e até 22 TB/s. É um salto que não é apenas sobre fazer as coisas mais rápido, mas sobre possibilitar modelos de IA e cargas de trabalho que hoje são impraticáveis.

Gráfico comparativo das gerações de memória HBM da Samsung

Mas como é possível empilhar 16 camadas de memória sem criar um forno elétrico? A resposta está em uma mudança fundamental no empacotamento. A Samsung está apostando na tecnologia HCB (Hybrid Copper Bonding), que substituirá o método TCB (Thermal Compression Bonding) atual. O HCB não só permite mais camadas, como reduz a resistência térmica em mais de 20%. Em um sistema com dezenas desses stacks funcionando lado a lado, essa eficiência térmica é tão crucial quanto a velocidade bruta. É um daqueles avanços de engenharia nos bastidores que não geram manchetes, mas são absolutamente vitais para que o resto do show aconteça.

Ilustração da tecnologia Hybrid Copper Bonding (HCB) da Samsung

HBM4 em produção e o selo de aprovação de Jensen Huang

Enquanto o HBM4E ainda é um protótipo exibido com orgulho, seu predecessor, o HBM4, já está em produção em massa e é o coração da plataforma NVIDIA Vera Rubin atual. E parece que está indo muito bem. O momento mais simbólico – e fotogênico – da GTC para a Samsung aconteceu quando o CEO da NVIDIA, Jensen Huang, visitou seu estande. Ele não apenas viu os produtos, mas pegou um wafer de HBM4 e escreveu nele: "Amazing HBM4". Em um setor onde os gestos públicos são calculados, essa assinatura vale mais que mil comunicados de imprensa. É um voto de confiança explícito de um dos líderes mais influentes do mundo da tecnologia.

A Samsung foi a primeira empresa do mundo a apresentar publicamente o HBM4E, consolidando sua posição na corrida pelo fornecimento de memória para as próximas gerações de aceleradores de IA.

Jensen Huang, CEO da NVIDIA, assina um wafer de HBM4 da Samsung com a mensagem 'Amazing HBM4'

O HBM4 em si já é um produto robusto, operando a 11,7 Gbps por pino, bem acima do padrão inicial da indústria de 8 Gbps, com margem para ajustes de até 13 Gbps. Ver essa tecnologia já dominada e em escala, enquanto a próxima geração é revelada, dá uma clara noção do ritmo frenético desta corrida. Não há tempo para descanso.

Além do HBM: um ecossistema completo para IA

A apresentação da Samsung na GTC foi mais do que um anúncio de um único produto; foi uma demonstração de força em toda a pilha tecnológica necessária para a IA. A empresa mostrou que está atacando todos os fronts. No armazenamento, exibiu o SSD PM1763, baseado na nova interface PCIe 6.0, e o PM1753, integrado à arquitetura NVIDIA BlueField-4 STX para inferência eficiente. Para servidores, o módulo de memória SOCAMM2 (baseado em DRAM de baixo consumo) já está em produção em massa, posicionando-se como referência.

SSDs PM1763 e PM1753 da Samsung com interface PCIe 6.0 para IA

E não foram esquecidos os dispositivos que usamos no dia a dia. Para smartphones, tablets e computação de borda (edge computing), a Samsung apresentou o LPDDR5X, com até 25 Gbps e 15% menos consumo de energia, e o futuro LPDDR6

Módulos de memória LPDDR5X e LPDDR6 da Samsung para dispositivos móveis

Olhando para o horizonte, a Samsung já sinalizou o caminho além do HBM4E. Os planos incluem o HBM5 (oitava geração) e o HBM5E (nona geração), combinando processos DRAM mais avançados com fundição em 2 nm. O ritmo é implacável. A mensagem que fica da GTC 2026 é que a parceria Samsung-NVIDIA transcende uma simples relação de fornecedor e cliente. Tornou-se uma simbiose estratégica que está definindo o ritmo do progresso em inteligência artificial. Enquanto a NVIDIA projeta as arquiteturas de computação do futuro, a Samsung corre ao lado para garantir que a memória necessária para alimentá-las não seja o gargalo. E, pelos números apresentados, eles estão correndo muito, muito rápido.

Fonte: Samsung Newsroom

Mas o que realmente significa essa largura de banda de 4 TB/s na prática? Vamos pensar em um exemplo concreto. Imagine treinar um modelo de linguagem de última geração, com trilhões de parâmetros. Cada etapa de treinamento envolve mover quantidades colossais de dados entre a memória e os núcleos de processamento. Com o HBM4E, essa transferência acontece a uma velocidade que praticamente elimina a espera. É como trocar uma estrada de terra por uma autobahn de oito pistas para os dados. Isso não apenas acelera o treinamento existente, mas abre a porta para arquiteturas de modelos ainda mais complexas e interconectadas, que hoje são limitadas pelo gargalo de memória.

E a densidade de 48 GB por stack? Ela é fundamental para outra tendência: a consolidação. Em vez de espalhar a memória por vários módulos, aumentando a latência e a complexidade do sistema, você concentra uma capacidade enorme em um único local. Para os engenheiros que projetam os servidores de IA, isso é um alívio. Significa menos pontos de falha, um sistema de resfriamento mais gerenciável e, em última análise, data centers mais eficientes e com menor custo total de propriedade (TCO). A Samsung não está apenas vendendo chips mais rápidos; está vendendo simplicidade e eficiência em escala.

A corrida silenciosa: Samsung, SK Hynix e a batalha pelo fornecimento

Enquanto os holofotes da GTC estavam na Samsung, qualquer observador do setor sabe que esta é uma corrida de três cavalos, com a SK Hynix como a concorrente direta e feroz. A SK Hynix tem sido a fornecedora dominante de HBM para a NVIDIA nas gerações recentes, e sua resposta ao HBM4E da Samsung é aguardada com ansiedade. Essa dinâmica é fascinante. Por um lado, a NVIDIA se beneficia enormemente dessa competição, que impulsiona a inovação e ajuda a controlar preços. Por outro, a dependência de um fornecedor único para um componente tão crítico é um risco que toda empresa de semicondutores tenta evitar.

A aposta da Samsung no Hybrid Copper Bonding (HCB) é, em parte, uma jogada para se diferenciar tecnologicamente. Enquanto outros podem seguir caminhos semelhantes ou diferentes, a Samsung está comunicando que sua solução não é apenas sobre empilhar mais camadas, mas sobre fazê-lo de uma maneira termicamente superior e mais confiável. Em um ambiente onde um único stack defeituoso pode custar dezenas de milhares de dólares, a confiabilidade de fabricação é uma métrica tão importante quanto os gigabits por segundo. A visita e o "autógrafo" de Jensen Huang podem ser lidos não apenas como um elogio, mas como um sinal de que a Samsung passou nos rigorosos testes de qualificação da NVIDIA – um marco crucial para qualquer aspirante a fornecedor.

O desafio do custo: quando a tecnologia de ponta encontra a realidade econômica

Toda essa maravilha tecnológica tem um preço, literalmente. O HBM já é o tipo de memória DRAM mais caro por gigabyte, e cada nova geração adiciona complexidade – e custo – ao processo de fabricação. O Hybrid Copper Bonding é um processo caro. O teste e a validação de um stack de 16 camadas são caros. A pergunta que paira sobre a indústria é: até que ponto o mercado de IA está disposto – e é capaz – de pagar por esses avanços?

Até agora, a resposta tem sido "muito". As hyperscalers (Google, Meta, Microsoft, Amazon) estão desembolsando bilhões para construir infraestrutura de IA, e o custo da memória HBM é apenas uma parte da equação quando comparado ao retorno potencial de modelos de IA generativos líderes. No entanto, há um limite. A Samsung e seus concorrentes não estão apenas numa corrida de velocidade e densidade; estão numa corrida para dominar a curva de custo. Quem conseguir produzir HBM4E com o melhor rendimento (menos chips defeituosos por wafer) e em maior escala terá uma vantagem decisiva. A inovação em empacotamento, como o HCB, não serve apenas para melhorar o desempenho, mas também para aumentar o rendimento e, com o tempo, reduzir o custo.

Isso nos leva a um ponto interessante: a democratização da IA. Enquanto o HBM4E alimentará os monstros da NVIDIA no data center, a Samsung também está focando em soluções para a "IA na borda" com seu LPDDR5X e LPDDR6. É uma estratégia de dois níveis. No topo, alimentam a nuvem onde os modelos são treinados e executados em grande escala. Na base, habilitam a execução eficiente desses modelos em dispositivos locais. Essa abordagem pode, a longo prazo, ajudar a distribuir a carga computacional e tornar aplicações de IA avançadas mais acessíveis e responsivas, reduzindo a dependência constante da conexão com a nuvem para tarefas complexas.

E o que vem depois do Rubin Ultra e do HBM4E? Os rumores do setor já falam em arquiteturas NVIDIA pós-Rubin, com codinomes como "Vanguard". A Samsung, por sua vez, já mencionou o HBM5 e o HBM5E, atrelados a processos de fabricação de 2 nm. O ciclo de desenvolvimento parece se acelerar a cada ano. O que isso exige das empresas? Uma coordenação quase simbiótica. Os engenheiros da NVIDIA precisam projetar suas GPUs futuras com um entendimento profundo do que a memória será capaz de fazer daqui a dois ou três anos. Da mesma forma, os engenheiros da Samsung precisam desenvolver memórias que atendam não apenas às especificações técnicas, mas às arquiteturas de sistema ainda em esboço na NVIDIA.

É um jogo de xadrez multidimensional, onde cada movimento no tabuleiro da memória influencia o movimento no tabuleiro da lógica da GPU, e vice-versa. O anúncio na GTC 2026 foi muito mais do que um lançamento de produto; foi uma declaração pública de que essa parceria está funcionando, e funcionando em um ritmo que está deixando o resto do setor ofegante. A pergunta que fica não é se outras empresas vão alcançar, mas quantas conseguiram garantir um assento nesta mesa de alta apostas, onde o futuro da computação está sendo redesenhado camada por camada, stack por stack.

Com informações do: Adrenaline

Samsung revela HBM4E: o que a nova memória de 4 TB/s significa para a IA