Samsung đã giới thiệu loạt công nghệ bộ nhớ AI thế hệ mới tại hội nghị Future of Memory and Storage (FMS) 2026 diễn ra từ ngày 4–6/8 tại Santa Clara, California. Bên cạnh HBM5 và các giải pháp NAND mới, tâm điểm của sự kiện là zHBM, kiến trúc bộ nhớ 3D thế hệ tiếp theo được kỳ vọng sẽ giải quyết các điểm nghẽn về băng thông, hiệu suất và năng lượng trong hạ tầng AI.

Theo Money Today, zHBM được Samsung phát triển nhằm vượt qua những giới hạn của kiến trúc HBM hiện nay, đồng thời mở ra hướng tiếp cận mới trong việc tích hợp bộ nhớ với bộ tăng tốc AI.

zHBM hướng tới hiệu năng gấp 8 lần HBM5

Trong thông cáo báo chí mới nhất, Samsung cho biết hệ thống giao tiếp thế hệ mới tích hợp zHBM có thể mang lại hiệu năng cao gấp khoảng 8 lần HBM5.

Công nghệ này sử dụng kỹ thuật liên kết wafer thế hệ mới (next-generation wafer bonding), cho phép đạt được:

• Hiệu năng cao gấp khoảng 8 lần HBM5
• Mật độ bộ nhớ cao hơn hơn 10 lần
• Hiệu quả năng lượng cao hơn 3 lần
• Giảm hơn 50% điện trở nhiệt

Đây là một trong những bước tiến quan trọng khi AI ngày càng đòi hỏi dung lượng bộ nhớ lớn hơn, băng thông cao hơn và khả năng vận hành với mức tiêu thụ điện năng thấp hơn.

Thay đổi cách bộ nhớ kết nối với GPU

Điểm khác biệt lớn nhất của zHBM không chỉ nằm ở hiệu năng mà còn ở kiến trúc.

Theo ZDNet, Samsung lần đầu giới thiệu khái niệm zHBM tại SEMICON Korea hồi tháng 2. Đây được xem là kiến trúc kế nhiệm HBM4, hướng tới băng thông cao hơn hơn 4 lần và giảm 75% mức tiêu thụ điện năng so với các giải pháp HBM thế hệ tiếp theo.

Khác với thiết kế truyền thống, nơi các stack HBM được đặt cạnh GPU, zHBM sử dụng công nghệ multi-wafer-to-wafer bonding để xếp chồng bộ nhớ trực tiếp lên trên GPU theo kiến trúc 3D hoàn toàn mới.

Theo CTO Samsung Electronics Song Jae-hyuk, công nghệ này hỗ trợ hàng chục nghìn kết nối I/O giữa bộ nhớ và bộ xử lý, giúp rút ngắn đáng kể khoảng cách truyền dữ liệu, từ đó cải thiện băng thông, nâng cao hiệu quả năng lượng và tối ưu khả năng tản nhiệt.

Samsung đưa Z-NAND trở lại phục vụ AI

Bên cạnh zHBM, Samsung cũng tiếp tục phát triển Z-NAND như một công nghệ lưu trữ dành riêng cho AI.

Theo Money Today, trong các hệ thống hiện nay, dữ liệu lưu trên SSD phải đi qua CPU và DRAM trước khi GPU có thể truy cập, làm tăng độ trễ trong quá trình xử lý.

Z-NAND được thiết kế nhằm giảm tối đa độ trễ này bằng cách cải thiện hiệu năng I/O, giúp dữ liệu được truy cập nhanh hơn trong các tác vụ AI.

Theo Tom’s Hardware, Samsung đặt mục tiêu giúp Z-NAND đạt hiệu năng cao hơn tới 15 lần và giảm mức tiêu thụ điện năng tới 80% so với NAND Flash truyền thống.

Nhờ đó, Z-NAND được kỳ vọng sẽ phù hợp với nhiều ứng dụng AI như:

• AI PC
• AI Smartphone
• AI Robot
• AI Server

Thách thức vẫn nằm ở khả năng thương mại hóa

Dù sở hữu nhiều ưu điểm về hiệu năng, Z-NAND vẫn phải đối mặt với những rào cản lớn về chi phí.

Theo Global Economic, việc sử dụng kiến trúc SLC giúp Z-NAND đạt độ trễ rất thấp và độ bền ghi/xóa (DWPD) cao, nhưng đồng thời cũng khiến chi phí trên mỗi GB cao hơn và mật độ lưu trữ thấp hơn so với NAND Flash truyền thống.

TrendForce cũng cho biết Z-NAND có thể đạt tốc độ đọc gần tương đương DRAM, tuy nhiên chi phí sản xuất hiện vẫn cao gấp khoảng 3–4 lần so với NAND TLC, trở thành yếu tố quyết định khả năng thương mại hóa trong tương lai.

Bộ nhớ đang trở thành trọng tâm mới của hạ tầng AI

Những công bố tại FMS 2026 cho thấy Samsung không chỉ tập trung phát triển HBM mà còn xây dựng một hệ sinh thái bộ nhớ hoàn chỉnh dành cho AI, từ bộ nhớ băng thông cao đến các giải pháp lưu trữ độ trễ thấp.

Khi các mô hình AI ngày càng lớn và yêu cầu xử lý ngày càng phức tạp, hiệu năng của hệ thống sẽ không còn phụ thuộc hoàn toàn vào GPU. Kiến trúc bộ nhớ, công nghệ đóng gói và các giải pháp lưu trữ thế hệ mới đang trở thành những yếu tố quan trọng quyết định hiệu quả của các trung tâm dữ liệu AI trong tương lai.