--- title: "SK hynix dibuja la década de la memoria: HBM4E hoy, HBM5 y DDR6 a partir de 2029, SSD PCIe 7.0 y UFS 6.0… y un “almacenamiento con IA” para cerrar el círculo" description: "SK hynix ha enseñado su hoja de ruta más ambiciosa hasta la fecha durante el SK AI Summit 2025 . No es un simple calendario de más capas y más MHz: es una visión centrada en la IA que abarca..." url: https://revistacloud.com/sk-hynix-dibuja-la-decada-de-la-memoria-hbm4e-hoy-hbm5-y-ddr6-a-partir-de-2029-ssd-pcie-7-0-y-ufs-6-0-y-un-almacenamiento-con-ia-para-cerrar-el-circulo/ date: 2025-11-04 modified: 2025-11-04 author: "Silvia A. Feliz" image: https://revistacloud.com/wp-content/uploads/2025/11/sk-hynix-roadmap-2.jpg categories: ["Empresas", "Noticias"] tags: ["DDR6", "memoria", "SK hynix"] type: post lang: es --- # SK hynix dibuja la década de la memoria: HBM4E hoy, HBM5 y DDR6 a partir de 2029, SSD PCIe 7.0 y UFS 6.0… y un “almacenamiento con IA” para cerrar el círculo SK hynix ha enseñado su hoja de ruta más ambiciosa hasta la fecha durante el **SK AI Summit 2025**. No es un simple calendario de más capas y más MHz: es una visión **centrada en la IA** que abarca **memoria de alto ancho de banda (HBM)**, **DRAM convencional**, **NAND/SSD** y nuevos bloques “inteligentes” que prometen llevar el cómputo **más allá del muro de la memoria**. La compañía separa dos etapas con objetivos muy claros: - **2026–2028**: **despliegue agresivo** de **HBM4/HBM4E** y la llegada de **LPDDR6**; optimizaciones de **DRAM** para reducir coste total en *datacenter*; salto a **PCIe 6.0** en SSD. - **2029–2031**: **consolidación y nueva ola** con **HBM5/HBM5E** (estándar y a medida), **DDR6**, **GDDR7-Next** (la base de la futura GDDR8), **3D DRAM**, **PCIe 7.0** en SSD, **UFS 6.0** en móviles y **NAND 4D** con **más de 400 capas**. Por el camino, emergen dos conceptos clave que atraviesan todas las familias de producto: 1. **AI-D** (*AI-DRAM*): optimización, ruptura del muro de memoria y expansión a nuevos segmentos con **CXL**, **PIM** (procesamiento en memoria) y formatos como **MRDIMM** o **SOCAMM2**. 2. **AI-N** (*AI-NAND/Storage Next*): SSD y memorias **conscientes de la carga de IA**, priorizando **rendimiento**, **ancho de banda** o **densidad** según el caso. A continuación, las piezas del puzle y por qué importan. --- ## AI-N: tres “perfiles” de almacenamiento para la era IA En la apertura de la ponencia (“**New Vision & New Technology in AI Era**”) SK hynix agrupó el almacenamiento del mañana en tres perfiles, todos bajo el paraguas **AI-N**: - **AI-N Performance (Storage Next)**: **SSD optimizados** para **alto rendimiento**. La compañía mostró un diagrama con rutas de acceso **PCIe Gen6 eSSD** y una jerarquía en la que el SSD se integra en un **tejido de baja latencia** junto a **CPU, GPU, HBM y NIC**. La idea: minimizar cuellos de E/S en *workloads* **token-intensivos** y de **ventanas de contexto crecientes**. - **AI-N Bandwidth (HBF – High Bandwidth Flash)**: un **SSD de alto ancho de banda con TSV**. El esquema técnico refleja **TSV** y **microbumps** sobre un **base die**, uniendo matrices de *flash* con interconexiones verticales para **elevar el caudal** frente a un eSSD convencional. El objetivo es acercarse —con costes de NAND— a los ritmos que piden **entrenamiento** e **inferencia** masivos. - **AI-N Density (NLF & NL SSD)**: **NAND de muy alta capacidad** y **SSD de bajo coste** para **almacenamiento masivo**. En la pirámide de niveles (HDD→NL SSD→QLC/TLC SSD→DRAM→HBM), esta categoría **empuja la capacidad** hacia arriba con **coste por bit reducido**, para alimentar *data lakes* y repositorios de **datasets** que crecen sin freno. ![sk hynix roadmap 1](https://revistacloud.com/wp-content/uploads/2025/11/sk-hynix-roadmap-1-1024x576.jpg) **Traducción práctica**: la compañía no ve un único “SSD de IA”, sino **familias** especializadas —**rendimiento**, **ancho de banda** o **densidad**— que se combinarán en los centros de datos *AI-native*. --- ## HBM estándar vs HBM “a medida”: mover las piezas para ahorrar vatios y ganar área de cómputo Otro bloque clave de la presentación opone **HBM estándar** con **HBM personalizada**. En el diseño convencional, gran parte de los **bloques de interfaz** (PHY/Controladores) se reparten entre el **HBM base die** y el **SoC/GPU**. La propuesta “**Custom HBM**” **reubica** funciones: - En el **HBM base die** se integran **HBM Controller** y un **D2D PHY** (die-to-die). - En el **SoC/GPU**, el camino hacia HBM se reduce a un **D2D PHY** más ligero. El resultado, según SK hynix: **más área** disponible para **núcleos de cómputo** en el chip anfitrión y **menor consumo** en las **interfaces**. Es una pista de hacia dónde empuja el mercado: **memoria y cómputo** seguirán **co-diseñándose** (DTCO→STCO), especialmente en aceleradores de IA. --- ## AI-D: optimización hoy, ruptura del muro de memoria mañana Bajo la marca **AI-D (AI-DRAM)**, SK hynix estructura su estrategia de DRAM en tres ejes: 1. **Optimization (Lower TCO in Datacenter)** - **MRDIMM**, **SOCAMM2** y **LPDDR5R** para reducir **coste total** y **consumo** en *racks* de cómputo. MRDIMM apunta a **mayor ancho de banda por módulo** y SOCAMM2 a **densidad** en factores compactos. 2. **Breakthrough (Beyond the Memory Wall)** - **CXL-CMM** (memoria *poolable* y coherente vía **Compute Express Link**), **LPDDR6-PIM** (procesamiento en memoria) y **GDDR AiM** (aceleración *in-memory*). La meta es **trasladar cómputo** (*reduce, search, scatter/gather*) **al lado de los datos**, aliviando la presión sobre buses y controladores. 3. **Expansion (From Datacenter to Everywhere)** - DRAM **grado industrial/automoción** (LPDDR/HBM) y **LPDDR5X/LPDDR6** en dispositivos y *edge*, para que la IA **salga del centro de datos** sin sacrificar fiabilidad. ![sk hynix roadmap 4](https://revistacloud.com/wp-content/uploads/2025/11/sk-hynix-roadmap-4-1024x576.jpg) --- ## El calendario: 2026–2028 (despliegue) y 2029–2031 (nueva ola) La diapositiva final resume la hoja de ruta en cuatro líneas verticales (HBM, DRAM convencional, DRAM AI-D, NAND). Estos son los hitos visibles: ### 2026–2028 - **HBM (estándar)**: **HBM4 16-Hi**; **HBM4E** en **8/12/16-Hi**. - **HBM (custom)**: **Custom HBM4E** para clientes de IA/supercomputación. - **DRAM convencional (estándar)**: **LPDDR6** como nuevo estándar en móviles/portátiles. - **AI-D**: **LPDDR5X** en **SOCAMM2**, **MRDIMM Gen2**, **LPDDR5R**; **2.ª Gen CXL** y primeros **LPDDR6-PIM**. - **NAND (estándar)**: **PCIe Gen5 eSSD** (con capacidades objetivo que en *roadmaps* públicos llegan a **200+ TB** en QLC), paso a **PCIe Gen6 eSSD/cSSD** y **UFS 5.0** en móviles. - **NAND (AI-N)**: arranque de **AI-N D** (familia orientada a **densidad** y gestión predictiva de datos). **Qué significa**: un **despliegue masivo** de **HBM4/4E** para entrenar e inferir modelos frontera, móviles con **LPDDR6**, y **SSD PCIe 6.0** como base en nuevos *racks*. Empieza la **convergencia CXL** y aparecen **primeros PIM** comerciales. ### 2029–2031 - **HBM (estándar)**: **HBM5** y **HBM5E**. - **HBM (custom)**: variantes **a medida** de **HBM5/HBM5E**. - **DRAM convencional (estándar)**: **GDDR7-Next** (base de la futura **GDDR8**), **DDR6** y **3D DRAM**. - **AI-D**: **LPDDR6** sobre **SOCAMM2** (expansión), **3.ª Gen CXL** y **PIM-Next** (siguiente generación de cómputo en memoria). - **NAND (estándar)**: **PCIe Gen7 eSSD/cSSD**, **UFS 6.0** y **NAND 4D de 400+ capas**. - **NAND (AI-N)**: **AI-N P (Storage Next)** y **AI-N B (HBF)** maduran, llevando **ancho de banda** y **optimización por IA** a primera línea. **Qué significa**: una **nueva ola** que empareja **HBM5** con aceleradores de **próxima generación** y lleva **DDR6**/**GDDR7-Next** al PC y al gaming. En almacenamiento, **PCIe 7.0** en *datacenter*, **UFS 6.0** en móviles y **NAND 4D** que rompe la barrera de **400 capas**. --- ## Implicaciones: IA, *gaming*, móviles y *edge* - **Entrenamiento e inferencia frontera**: **HBM4E→HBM5** y **HBF** (flash con TSV) **ensancharán** el **tubo de datos** desde el SSD hasta la GPU/ASIC, reduciendo cuellos en *pipelines* **token-intensivos** y en **contextos largos**. - **PC y *gaming***: **GDDR7-Next** y **DDR6** empujarán **ancho de banda** y **latencia**; la mención de **3D DRAM** sugiere **apilados verticales** para densidades superiores. - **Móviles y *edge***: **LPDDR6** como base, **UFS 6.0** en la segunda mitad de la década y **LPDDR6-PIM** para **inferencia local** con menor consumo; aplicaciones de **automoción** y **industria** con DRAM “grado” específico. - **Arquitecturas *memory-centric***: **CXL** (Gen2→Gen3) habilita **pools** de memoria compartida y **expansión desacoplada**; **PIM** y **AiM** (*accelerated-in-memory*) trasladan **operaciones cercanas al dato**, clave para reducir **p99** de latencias. - **Sostenibilidad**: aunque no hubo cifras de PUE/WUE en las diapositivas, el **desplazamiento a HBM5/HBM5E** y **HBM custom** apunta a **recortar vatios en interfaces** y a **mejor área de cómputo** por die, dos factores críticos en el consumo de los *racks* de IA. ![sk hynix roadmap 3](https://revistacloud.com/wp-content/uploads/2025/11/sk-hynix-roadmap-3-1024x576.jpg) --- ## Qué hace distinto este *roadmap* 1. **Memoria como sistema**, no como componente: **custom HBM**, **CXL**, **PIM** y **AiM** indican **co-diseño** con CPU/GPU/ASIC. 2. **Almacenamiento “consciente” de IA**: **AI-N** separa perfiles (**Performance/Bandwidth/Density**) y anticipa **flash de alto ancho de banda** (**HBF**) con **TSV**. 3. **Calendario largo y coherente**: la visión llega a **2031** y enlaza familias (HBM, DRAM, NAND) con **puntos de cruce** claros entre etapas. Si SK hynix cumple, no solo **acompañará** a la IA: podría **marcar el ritmo** y **condicionar** diseños de aceleradores, servidores y dispositivos finales durante la próxima década. --- ## Qué observar a partir de 2026 - **HBM4E 16-Hi** en aceleradores comerciales y la **adopción de HBM custom** (ahorro de potencia/área real). - **Latencias y *throughput*** de **HBF** frente a eSSD PCIe 6.0 convencionales. - **CXL de 2.ª generación** en producción (latencia agregada, *software stack* y orquestación). - **Primeras demos de LPDDR6-PIM** y **GDDR AiM** en casos reales (filtrado, *reduce*, búsquedas). - **Evolución de densidad** en **NAND 4D** hacia las **400+ capas** anunciadas para 2029–2031. --- ## Preguntas frecuentes (FAQ) **¿Cuándo llegará la HBM5 al mercado según SK hynix?** En la **segunda etapa del *roadmap***, entre **2029 y 2031**. SK hynix contempla **HBM5** y **HBM5E** tanto en **versiones estándar** como **custom**, destinadas a aceleradores de IA y GPU de próxima generación. **¿Qué es HBF (High Bandwidth Flash) y en qué se diferencia de un SSD convencional?** **HBF** es un concepto de **flash con alto ancho de banda** que emplea **TSV** y **microbumps** para **aumentar el caudal efectivo** frente a un **eSSD PCIe** convencional. No sustituye a la **HBM**; **acerca** el almacenamiento a los ritmos que demandan **entrenamiento** e **inferencia** a gran escala. **¿Qué tecnologías de DRAM veremos en 2026–2028 y cuáles a partir de 2029?** Entre **2026 y 2028**: **LPDDR6** como estándar, **MRDIMM Gen2**, **SOCAMM2**, **CXL Gen2** y **LPDDR6-PIM** inicial. De **2029 a 2031**: **DDR6**, **GDDR7-Next (base de GDDR8)**, **3D DRAM**, **CXL Gen3** y **PIM-Next**. **¿Qué adelanta SK hynix en almacenamiento móvil y de *datacenter* más allá de 2028?** Para *datacenter*: **PCIe Gen7 eSSD/cSSD** y **NAND 4D de 400+ capas** en **2029–2031**. Para móvil: **UFS 6.0** y continuidad de **LPDDR6** como estándar de memoria, con **PIM** y variantes de **IA-N** enfocadas a **densidad** y **eficiencia**. --- ## Fuentes - **SK AI Summit 2025** – Presentación “**AI Ecosystem: AI Next | SK hynix, New Vision & New Technology in AI Era**” (diapositivas de *keynote* con gráficos **AI-N**, **AI-D**, comparativa **HBM estándar vs HBM custom** y **roadmap 2026–2031**). - Material visual oficial de **SK hynix** mostrado durante la conferencia (capturas facilitadas). > SK Hynix Memory in AI, and new product roadmap [pic.twitter.com/x2zqdAo1JC](https://t.co/x2zqdAo1JC)— 포시포시 (@harukaze5719) [November 3, 2025](https://twitter.com/harukaze5719/status/1985259467383111739?ref_src=twsrc%5Etfw)