Nvidia leva Samsung a usar tecnologia da rival TSMC na memória HBM dos chips de IA

A Nvidia pediu à sul-coreana Samsung que use uma tecnologia da rival taiwanesa TSMC para fabricar uma peça central da memória usada em seus chips de inteligência artificial. Segundo reportagens do site especializado Seoul Economic Daily publicadas nos últimos dias, a Samsung vai recorrer ao processo de 3 nanômetros da TSMC para produzir a camada-base da nova memória HBM personalizada da Nvidia, batizada de NVHBM.

É a primeira vez que a Samsung contrata a TSMC para essa etapa específica da produção de memória, o que mostra como a cadeia de fabricação dos chips que sustentam sistemas como ChatGPT, Gemini e Claude está cada vez mais concentrada em um número pequeno de empresas asiáticas.

O que é a camada-base de HBM que a TSMC vai fabricar

Uma memória HBM (sigla em inglês para memória de alta largura de banda) é formada por duas partes principais: o "core die", que armazena os dados, e o "base die", um semicondutor que funciona como a base lógica da peça e faz a ponte entre a memória e o processador. Até agora, a Samsung produzia as duas partes internamente, em suas próprias fábricas.

Com a mudança, a fabricação do base die passa a usar o processo de 3 nanômetros da TSMC, enquanto o core die continua sendo feito pela própria Samsung, segundo o Seoul Economic Daily. A publicação explica que Samsung e TSMC já haviam colaborado há quatro anos para garantir compatibilidade na etapa de empacotamento da memória com as GPUs, mas nunca tinham trabalhado juntas desde a fase de manufatura do chip.

Por que a Nvidia pediu padronização

Segundo o mesmo veículo, a Nvidia pediu diretamente a Samsung, SK Hynix e Micron — as três maiores fabricantes mundiais de memória — que padronizem a produção dessa camada-base pela TSMC. A empresa projeta o NVHBM internamente e quer garantir desempenho consistente, não importa qual das três forneça a memória final.

Essa padronização reduz a necessidade de validar separadamente cada fornecedor, já que todos passam a usar a mesma base de fabricação. A TSMC foi escolhida principalmente pelo seu processo de 3 nanômetros, que tem taxa de aproveitamento acima de 90%, contra cerca de 60% do processo concorrente de 2 nanômetros que a própria Samsung desenvolve, segundo a reportagem.

Ganhos de desempenho e consumo de energia

A nova camada-base reduz em 60% a área física ocupada pela memória em comparação com a HBM4E padrão, o que permite ganhos de até 30% na largura de banda e corte de 15% no consumo de energia, segundo o Seoul Economic Daily. Isso significa chips capazes de processar mais dados por segundo gastando menos eletricidade, um fator cada vez mais crítico à medida que data centers de IA consomem quantidades crescentes de energia.

O que muda para o brasileiro

Para quem usa ferramentas de IA no Brasil, esse tipo de acordo entre Nvidia, Samsung e TSMC não aparece diretamente na tela do usuário, mas afeta o custo e a disponibilidade dos serviços de IA no médio prazo. Memórias HBM são um dos principais gargalos de produção de GPUs de IA hoje: segundo o banco UBS, citado pelo Seoul Economic Daily, a demanda mundial por essa memória deve chegar a 61,5 bilhões de gigabits em 2027, enquanto a oferta prevista é de 54,6 bilhões, um déficit de cerca de 10%.

Ganhos de eficiência na fabricação, como os obtidos com a padronização da camada-base, tendem a aliviar esse gargalo com o tempo, o que pode se refletir em preços mais estáveis para serviços de IA baseados em nuvem, incluindo os usados por empresas brasileiras.

O que esperar a seguir

A Samsung mantém, segundo o Seoul Economic Daily, um plano alternativo para validar a fabricação dessa camada-base em suas próprias fábricas, caso a demanda pelo NVHBM supere a capacidade disponível na TSMC. A expectativa do mercado é que essa arquitetura customizada da Nvidia comece a aparecer em chips de próxima geração, à medida que Samsung, SK Hynix e Micron completam a transição para o novo processo.