8月5日、StorageReviewが「Samsung Outlines 3D Memory Roadmap for AI Infrastructure at FMS 2026」と題した記事を公開した。SamsungがFMS 2026（Flash Memory Summit後継の大規模ストレージ・メモリ業界カンファレンス。毎年サンタクララで開催され、NVIDIAやMicron、SKハイニックスなど主要プレイヤーも参加する）で披露したのは、AIアクセラレータの「直上」にHBMを垂直積層するという構造的な転換を伴う新技術zHBMだ。従来のHBMが加速演算チップの「横」に並ぶ設計だったのに対し、zHBMはチップとメモリの物理距離をゼロに近づけることで帯域・電力・熱抵抗のすべてを抜本的に改善しようとするアプローチであり、現時点はロードマップ段階にとどまるが、AIインフラのメモリ設計を根底から変える可能性を持つ。同カンファレンスではzHBM以外にもHBM4E/5・V10 BV-NAND・LPDDR5X-PIMなど次世代AIインフラ向け製品群のロードマップが示された。

AIアクセラレータの真上にメモリを積む「zHBM」が本命か

今回の発表で最も技術的に踏み込んでいるのがzHBM（Zero-distance HBM）だ。

HBM（High Bandwidth Memory）は、複数のDRAMダイを垂直方向に積み上げ、TSV（Through-Silicon Via：シリコン貫通電極）で接続することで高帯域を実現するメモリ規格だ。現行世代はGPU・AIアクセラレータの「横」にHBMパッケージを並べてインターポーザ上で接続する構成が主流だが、この配置ではデータ移動の物理距離がボトルネックになる。

zHBMはその制約を根本から解消しようとする。アクセラレータの「直上」にHBMを垂直積層する構造を採ることで、データが移動する物理的な距離を最小化する。実現にはウェーハボンディング（2枚のウェーハを直接貼り合わせる接合技術で、TSVより微細なピッチで接続できる）などの先端パッケージング技術が必要とされる。Samsungが示した数字は以下の通りだ：

• 帯域性能：HBM5比で約8倍
• メモリ密度：HBM5比で10倍以上
• エネルギー効率：HBM5比で3倍
• 熱抵抗：50%超の削減

さらに、メモリスタックとアクセラレータの中間層にカスタムIPを組み込めるとしており、ワークロードごとに容量やアクセラレータ機能をチューニングできる設計になっている。AIトレーニングや推論の規模が拡大するほどデータ移動のコストが支配的になるため、この方向性は理にかなっている。ただし、zHBMは現時点ではロードマップ上の技術であり、量産・製品化の時期はまだ明らかにされていない点は留意が必要だ。

V10 BV-NAND：400層超えはNAND業界初

V10 BV-NANDは、ウェーハボンディング技術でメモリセルを積層するBonding V-NAND（BV-NAND）アーキテクチャの最新世代だ。積層数は400層超で、Samsungが開示したV-NANDとしては最高層数となる。

Samsungが2013年のFlash Memory Summit（当時）で業界初のV-NANDを発表してから13年——。今回のV10は、前世代のV9に対してメモリ密度を約58%向上させ、読み書きおよびI/O性能を高めながら消費電力を削減するとしている。ターゲットは将来のAIシステムにおける大容量・高性能ストレージだ。

HBM4E／HBM5、そしてLPDDR5X-PIM

HBMの世代競争では、SKハイニックスがHBM3EでNVIDIA向けサプライチェーンの大きなシェアを握るなか、Samsungも追撃姿勢を鮮明にしている。Samsungによると、HBM4のマスプロを今年2月に業界初で開始し、5月にはHBM4Eサンプルを世界の顧客に初出荷したという。HBM4は自社の1c DRAMと4nmベースダイ技術を採用している。なお「業界初」の主張は競合他社との優先権に関わる領域であり、ここではあくまでSamsungの発表に基づく記述であることをお断りしておく。

また、LPDDR5X-PIM（PIM：Processing-In-Memory。メモリ内部にロジックを組み込み、データをプロセッサに転送せずメモリ側で処理の一部を行う技術）も展示された。業界初のLPDDR規格対応PIMとしており、プロセッサとメモリ間のデータ移動を削減することで、消費電力や効率面でのメリットが見込めるワークロードに向く。

エンタープライズSSD側では、PCIe Gen6対応のPM1763（7月にマスプロ開始、シーケンシャルリード最大28.4 GB/s）とBM1773を展示。AIデータセンターの大容量・高性能ストレージ需要に対応する位置づけだ。

エッジAI向けの「zNAND-O」も

zNAND-OはV-NAND技術をベースにした高性能NANDコンセプトで、4層と8層の構成を持つ。Samsungはこれをエッジ AIシステム向けとして位置づけており、大規模データセットをローカルで低遅延処理するシナリオを想定している。

「メモリ・ファウンドリ・パッケージング」を一社で完結

Samsungは今回の発表全体を通じて、メモリ・ファウンドリ・先端パッケージングを一社で手がけるIDM（Integrated Device Manufacturer：設計から製造・パッケージングまでを垂直統合する事業モデル）であることを前面に打ち出した。設計から製造・パッケージング・量産までを社内で完結させることで、開発サイクルの短縮と性能・電力効率の最適化を顧客に提供できるとしている。zHBMのようにアクセラレータとメモリの物理的統合が進む方向性においては、このIDMとしての垂直統合能力が競争優位の源泉になりうる。

詳細はSamsung Outlines 3D Memory Roadmap for AI Infrastructure at FMS 2026を参照していただきたい。