AI半導体の主戦場が、演算を担うGPU単体から、データ処理のボトルネックを解消する「メモリ」へとその重心を移しつつある。Samsung ElectronicsとSK hynixという韓国の二大メモリ巨頭が、第6世代の高帯域幅メモリ「HBM4」の量産において激しい火花を散らしている。だが両社の競争は単なる開発スピードの競い合いにとどまらず、HBMの基盤となる「ロジックダイ（ベースダイ）」の製造プロセスにおいて、根本的に異なるアプローチを採用している点に最大の注目が集まっている。
本稿では、AIインフラの行方を左右するHBM4からカスタムHBMへと至る最新の動向を解剖し、超微細化技術への傾倒を見せるSamsungと、費用対効果と実績を重んじるSK hynixの戦略的相違が、今後のAIエコシステムにどのような構造変化をもたらすのかを見てみたい。
HBM4の量産開始と三つ巴の市場競争
2026年の幕開けとともに、次世代規格であるHBM4の供給競争が一気に表面化した。Samsung Electronicsは2月にHBM4の量産出荷を早期に開始し、最大13Gbpsという圧倒的なデータ転送速度を提示して業界に衝撃を与えた。一方、長らくHBM市場を牽引し、NVIDIAとの強固なアライアンスを構築してきたSK hynixも、自社の量産体制の安定性をアピールし、徹底抗戦の構えを見せている。さらに、米Micron Technologiesも独自ルートでHBM4の量産に名乗りを上げ、AIメモリ市場は実質的に三つ巴の混戦へと突入している。
Samsungの先制攻撃と垂直統合の威力
Samsungが提示したHBM4の性能指標は特筆に値する。第6世代の10ナノクラス（1c）DRAMと4ナノのファウンドリプロセスを組み合わせることで、JEDEC（半導体技術協会）の標準規格である8Gbpsを大幅に上回る、継続的な11.7Gbps（最大13Gbps）の転送速度を実現した。データ転送におけるボトルネックを解消することは、パラメータ数が指数関数的に増加する最新の大規模言語モデル（LLM）の運用において死活問題である。
Samsungの最大の強みは、DRAMの設計・製造부터高度なパッケージング、さらに基盤となるロジックチップのファウンドリ（受託製造）プロセスに至るまで、すべてを自社内で完結できる「ターンキー」能力にある。HBM4の早期リリースは、この強固な垂直統合モデルが持つ優位性を最大限に発揮した結果だ。特に、NVIDIAの次世代AIアクセラレータ（コードネーム：Vera Rubin）への搭載に向けた水面下の動きは、市場シェアの逆転を狙うサムスンにとって最も重要なマイルストーンとなる。
SK hynixの防衛戦：歩留まりと信頼性の壁
対するSK hynixの基本戦略は、「実績ある安定性」の追求だ。同社はHBM3E市場で圧倒的なシェアを獲得した成功体験に基づいており、TSMCの12ナノプロセスと独自の1b DRAMプロセス、そして定評のあるMR-MUF（マスリフロー・モールドアンダーフィル）パッケージング技術をHBM4にも適用している。
公称速度は約11.7GbpsとSamsungの最大値には一歩譲るものの、SK hynixが強調するのは「ピーク性能」ではなく「量産時の歩留まり」である。数千万個単位で必要とされるAIメモリにおいて、熱問題や歩留まりの低下は、顧客であるAIチップメーカーにとって最悪のシナリオを意味する。SK hynixは既存技術の延長線上で安定供給を約束することにより、強力なサプライエリアとしての地位を防御しようとしている。
HBMアーキテクチャの転換点：ロジックダイの深化
HBM4世代がAIメモリ業界にもたらす最大の変化は、性能向上の主戦場が「DRAMセルの微細化」から、最下層に配置される「ロジックダイの高度化」へと移行したことにある。
単なる台座から「頭脳」への進化
HBMは、複数のDRAMコアダイを垂直に積層し、その最下部にロジックダイ（ベースダイ）を配置する構造を持つ。これまで、ベースダイは主にGPU等のシステム半導体とデータをルーティングするための物理的インターフェース（PHY）層としての役割が大きかった。しかし、HBMの世代交代に伴い、ピンあたりのデータ転送速度の向上や、積層数の増加（12段から16段へ）が求められる中、データを制御しエラー訂正（ECC）を統合的に管理するベースダイの負荷は爆発的に増加している。
この結果、HBM4以降では、ベースダイの製造に従来のDRAMプロセスを利用することが物理的・熱的に限界に達し、超微細なファウンドリプロセス技術の導入が不可欠となった。つまり、HBMはもはや単なる「メモリ」のカテゴリーを超え、複雑なシステムLSIの性格を帯びた「論理演算デバイス」へと変貌を遂げているのである。
ロジックダイで二極化する開発思想
HBMアーキテクチャの劇的な変化に対し、SamsungとSK hynixは次世代の「カスタムHBM」市場を見据え、ベースダイの製造プロセス選定において根本的に異なるアプローチを取っている。ここに両社の技術戦略と市場観の決定的な違いが浮き彫りとなっている。
Samsungの超微細化戦略：2ナノプロセスの投入
Samsung Electronicsは、前述の通りHBM4のベースダイにおいて競合を出し抜く4ナノプロセスを適用したが、次世代のカスタムHBM（HBM4E以降）に向けて、さらに野心的な計画を推進している。現在、同社のシステムLSI部門およびファウンドリ事業部が主導し、最大2ナノプロセスを用いたベースダイの設計作業が進行中である。
この極端なまでの微細化戦略の背景には、「性能の絶対的優位」による顧客獲得の意図がある。微細化されたプロセスで製造されたロジックダイは、トランジスタ集積度を飛躍的に高めるだけでなく、電力効率の向上と発熱の抑制という、HBM最大の課題に対する根本的な解決をもたらす。Sa msungは、Google（TPU）、AWS、Metaといった独自のAI専用シリコン（ASIC）を開発するハイパースケーラーの高度なカスタム要求に応えるため、4ナノから2ナノに至る幅広い提供ポートフォリオを構築している。これは自社ファウンドリを持つ企業にしか描けない、ハイリスク・ハイリターンな技術戦略だ。
SK hynixの現実主義：コスト最適化とTSMC連携
一方で、SK hynixのロジックダイ戦略は対照的だ。同社は今後登場するHBM4Eにおいても、主流となる標準的な製品群のベースダイには引き続きTSMCの12ナノプロセスを適用する方針を堅持している。
一部のプレミアム市場（NVIDIAの最上位GPUやGoogleの次期TPUなど）向けにはTSMCの3ナノプロセスを導入する計画も並行しているが、基幹製品において既存プロセスを維持するのには明確な理由がある。それは「コスト効率の最大化」である。最先端ファウンドリプロセスの利用は製造原価を急騰させる。SK hynixは、顧客企業の多くが「オーバースペックによる高価格化」よりも「適切な性能と安定した歩留まりに基づく低コスト化」を望んでいると分析している。ベースダイの無条件な微細化よりも、次世代のハイブリッド・ボンディング技術など、パッケージング面での技術革新によって総合的なパフォーマンス要件を満たすという現実主義的なアプローチだ。
カスタムHBM（HBM4E）が書き換える2026年の生態系
ロジックダイを巡る両社の判断の成否は、2026年半ばから後半にかけて本格化する「カスタムHBM」の時代において明確になる。
「標準品」から「受注生産のIP統合モデル」へ
第7世代と呼ばれるHBM4E以降、ハイパースケーラー各社は基礎的なメモリ機能だけでなく、自社のAIアクセラレータに特化した特殊な演算ロジックやアクセラレータ固有の機能をHBMのベースダイに直接統合することを強く求めるようになる。HBMは汎用部品の枠組みを外れ、ASICの一部として機能する特注品（カスタムHBM）へと移行する。これにより、メモリの設計プロセスはシステム半導体の設計手法に極めて近いものとなる。バックエンド設計（物理的レイアウトと配線）の重要性が増し、ファウンドリとの緊密な連携（テープアウトまでのEDAツールの最適化など）がプロジェクトの成否を分ける。
未来の主導権を握るための戦い
Samsungの2ナノプロセスに基づく超高速かつ省電力なカスタムロジックダイが、ビッグテック企業の要求水準を一気に引き上げ、新たなデファクトスタンダードを打ち立てるのか。それとも、TSMCとの強固なエコシステムを背景にしたSK hynixによる、コストと性能のバランスチューニング戦略市場に受け入れられるのか。
この競争は単一の製品シェアを巡る戦いではない。ベースダイの設計と製造パラダイムを制した企業が、将来のAIハードウェアアーキテクチャの方向性を決定づけるプラットフォーマーとしての影響力を獲得する。HBM4から始まるロジックダイの攻防は、AI半導体業界の勢力図を根底から再編する歴史的な転換点として記憶されることとなる。
Sources
