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Samsung planea más que duplicar la producción de sus chips HBM4 en 2027, según fuentes de la industria consultadas por Seoul Economic Daily. Para lograrlo, la compañía surcoreana necesita 2,5 veces más glass carriers, un soporte de vidrio que sostiene la oblea de DRAM mientras se adelgaza para apilarse, y que hoy es uno de los cuellos de botella menos visibles de toda la cadena de suministro de memoria para IA.
📑 En este artículo
TL;DR
- Samsung planea más que duplicar la producción de HBM4 y HBM4E en 2027 frente a 2026, según fuentes de la industria.
- La demanda de glass carriers subirá 2,5 veces: de 20.000 hojas mensuales en 2026 a 50.000 en 2027.
- Hace apenas un año, en 2025, el requerimiento era de solo 10.000 hojas al mes.
- En febrero de 2026 Samsung inició envíos de producción en masa de HBM4 con DRAM 1c de 10nm y base die de 4nm.
- Para mayo de 2026 ya había entregado muestras de HBM4E de 12 capas a clientes, entre ellos Nvidia.
- El volumen total de producción de HBM crecería cerca de 40%, de 180.000 a 250.000 obleas mensuales.
- Ese giro también se ve en la mezcla de producto: subirá de ~40% de los envíos en 2026 a ~80% en 2027.
- Analistas de la industria consideran altamente probable que la producción de HBM4 y HBM4E al menos se duplique.
Qué pasó
Samsung Electronics (KRX: 005930) planea elevar el volumen de limpieza tercerizada de glass carriers de 20.000 hojas mensuales en 2026 a 50.000 hojas al mes en 2027, según fuentes del sector citadas el 20 de septiembre de 2026. El dato importa porque el glass carrier es un insumo consumible que acompaña cada oblea de HBM4 y HBM4E durante el proceso de adelgazado.
Un funcionario de la industria resumió el movimiento así: «As Samsung expands HBM production, it appears to be placing HBM4, a high-value product, at the center». La frase, recogida por el mismo medio surcoreano, refleja una decisión de producto: concentrar la planta en la línea más rentable en lugar de repartir capacidad entre generaciones.
El crecimiento no es lineal. Los propios analistas advierten que los glass carriers se reutilizan después de cada limpieza, y que el consumo varía según el método de carga del proceso y el rendimiento (yield) de cada línea. Aun con esos matices, calculan que un salto de 2,5x en el volumen relacionado hace altamente probable que la producción de HBM4 y HBM4E al menos se duplique frente a 2026.
Contexto e historia: de 10.000 a 50.000 hojas de vidrio al mes
Hace apenas un año, en 2025, Samsung necesitaba unas 10.000 hojas de glass carrier al mes para sostener su producción de HBM. En 2026 ese número se duplicó a 20.000. Para 2027 la proyección es de 50.000, una curva que crece más rápido que la propia demanda de GPUs de IA que consume esa memoria.
| Año | Volumen mensual de glass carriers | Variación |
|---|---|---|
| 2025 | 10.000 hojas | Línea base |
| 2026 | 20.000 hojas | 2x vs. 2025 |
| 2027 (proyección) | 50.000 hojas | 2,5x vs. 2026 |
La razón detrás de esa curva es física, no solo comercial. Cuantas más capas de DRAM apila un módulo HBM, más delgada tiene que quedar cada oblea individual para que el paquete final no exceda el grosor máximo permitido por el estándar. Y una oblea más delgada se dobla y se rompe con más facilidad durante el proceso, así que necesita más soporte, no menos.
Detalles técnicos: qué hace exactamente un glass carrier
Un glass carrier es una placa de vidrio que se adhiere temporalmente a la cara inferior de la oblea de DRAM. Cumple una única función: evitar que la oblea se deforme o se agriete mientras una rectificadora la desgasta hasta dejarla en unas pocas decenas de micras de espesor, y mientras se perforan los through-silicon vias (TSV) que conectarán cada capa apilada con la siguiente.
Los productos que Samsung está escalando (HBM4 de sexta generación y HBM4E de séptima) apuntan a pilas de 12 capas o más. A mayor cantidad de capas, mayor es también la importancia de controlar el warpage: la curvatura que sufre una oblea delgada bajo tensión térmica o mecánica. Sin un carrier de vidrio de alta planitud, esa curvatura arruina la alineación de los TSV entre capas.
flowchart TD
A["Oblea de DRAM"] --> B["Adhesion del glass carrier"]
B --> C["Adelgazado y perforado de TSV"]
C --> D["Retiro del glass carrier"]
D --> E["Apilado de hasta 12 capas"]
E --> F[("Modulo HBM4 / HBM4E")]Ese ciclo se repite por cada oblea del lote. El carrier se limpia y se reutiliza cuando es posible, lo que explica por qué Samsung mide el crecimiento en volumen de limpieza tercerizada y no solo en unidades nuevas.
| Generación | Proceso | Estado de producción |
|---|---|---|
| HBM4 (sexta generación) | DRAM 1c de clase 10nm, base die en proceso de 4nm | Envíos de producción en masa desde febrero de 2026 |
| HBM4E (séptima generación) | Pila de 12 capas | Muestras entregadas a clientes, entre ellos Nvidia, desde mayo de 2026 |
Cómo verificar cuánta HBM tiene tu hardware de IA
Si trabajás con infraestructura de inferencia o entrenamiento, la producción de HBM4 te importa indirectamente: es la memoria que monta cada acelerador de IA moderno, y su disponibilidad afecta precio y tiempo de entrega de GPUs completas. Antes de asumir cuellos de botella, lo primero es confirmar qué memoria trae realmente tu hardware.
En un nodo con GPUs Nvidia, nvidia-smi reporta la capacidad total de memoria por dispositivo:
nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total,memory.used --format=csvEse comando devuelve el nombre del acelerador y su memoria total y usada en megabytes, sin depender de ningún driver adicional.
Para un chequeo más detallado (por ejemplo, si administrás un clúster y necesitás decidir dónde colocar un modelo con requisitos de ancho de banda de memoria altos), pynvml permite consultar el estado por proceso:
import pynvml
pynvml.nvmlInit()
handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)
info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle)
print(f"Memoria total: {info.total / 1024**3:.1f} GB")
print(f"Memoria en uso: {info.used / 1024**3:.1f} GB")
print(f"Memoria libre: {info.free / 1024**3:.1f} GB")
pynvml.nvmlShutdown()Este script imprime memoria total, usada y libre por GPU en gigabytes. Es el mismo dato que muestra nvidia-smi, pero programable dentro de un pipeline de monitoreo o de un scheduler de trabajos que necesite decidir en qué nodo cabe un modelo según su huella de memoria.
💡 Tip: la capacidad de memoria por GPU no dice nada sobre el ancho de banda. Para eso conviene revisar la hoja de datos del acelerador o correr un benchmark de ancho de banda como bandwidthTest de CUDA Samples.
Impacto y análisis: qué significa el salto de HBM4 para la IA
El cambio de mezcla de producto es la parte más reveladora del reporte. Este año, HBM4 representa cerca del 40% de los envíos de Samsung; para 2027 la proyección sube a cerca del 80%, a medida que la producción en masa de HBM4E gana volumen. En paralelo, el volumen total de producción de HBM (medido en obleas de entrada mensuales) crecería cerca de 40%, de 180.000 a 250.000 obleas por mes.
Esos dos números juntos explican la estrategia. Samsung no solo fabrica más HBM: fabrica más HBM4 específicamente, el producto que las próximas generaciones de aceleradores de IA, incluidos los que arma Nvidia, necesitan para sostener el ancho de banda de memoria que piden los modelos más grandes.
La competencia no se queda quieta. SK Hynix y Micron corren la misma carrera de capas y de clientes, aunque el reporte de Seoul Economic Daily se centra en los planes internos de Samsung y no compara volúmenes entre fabricantes. Lo que sí deja claro es que el cuello de botella físico (cuántas obleas se pueden adelgazar y apilar por mes) importa tanto como el diseño del chip.
⚠️ Ojo: un aumento en la demanda de glass carriers no se traduce automáticamente en el doble de chips utilizables: el rendimiento de cada línea y el método de carga del proceso también determinan cuánta memoria sale al final.
Qué sigue
El calendario que manejan las fuentes de la industria apunta a que el salto de 20.000 a 50.000 hojas mensuales de glass carrier se ejecute durante 2027, en paralelo al aumento de producción de HBM4E. Si esos números se cumplen, el mercado debería empezar a notar más disponibilidad de HBM4 hacia la segunda mitad de ese año, justo cuando los próximos aceleradores de IA que dependen de esa memoria entren en producción.
Quedan preguntas abiertas que el reporte no responde: cuánto de ese aumento va a clientes fuera de Nvidia, si SK Hynix o Micron anuncian planes de capacidad comparables, y si el propio proceso de adelgazado se vuelve un límite más difícil de correr que la disponibilidad de glass carriers en sí.
📖 Resumen en Telegram: Ver resumen
Si seguís de cerca la cadena de suministro de memoria, vale la pena leer el reporte completo de Seoul Economic Daily con las cifras de fuentes de la industria antes de que otros medios lo repliquen con menos detalle.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un glass carrier y por qué es tan importante para el HBM4?
Es una placa de vidrio que se adhiere temporalmente a una oblea de DRAM para sostenerla mientras se adelgaza y se perforan los TSV. Sin ese soporte, la oblea se deforma o se rompe antes de poder apilarse.
¿Cuánto va a crecer la producción de HBM4 de Samsung en 2027?
Según fuentes de la industria, la producción de HBM4 y HBM4E crecería al menos al doble frente a 2026, impulsada por un aumento de 2,5 veces en el volumen de glass carriers.
¿Qué diferencia hay entre HBM4 y HBM4E?
HBM4 es la sexta generación del estándar y ya está en producción en masa desde febrero de 2026 con DRAM de clase 10nm. HBM4E es la séptima generación, con pilas de 12 capas, y hasta mayo de 2026 se encontraba en fase de muestras para clientes.
¿Quiénes reciben las muestras de HBM4E de Samsung?
El reporte menciona a Nvidia entre los clientes que recibieron muestras de HBM4E de 12 capas en mayo de 2026, aunque no descarta que existan otros compradores no mencionados.
¿Este anuncio afecta el precio de las GPUs de IA?
El reporte no incluye datos de precio. Lo que sí establece es un aumento de capacidad de producción, que suele aliviar la presión de oferta sobre la memoria HBM, uno de los componentes más caros de un acelerador de IA.
Referencias
- Seoul Economic Daily: reporte original con las cifras de fuentes de la industria sobre la producción de HBM4 y glass carriers de Samsung.
- Wikipedia: High Bandwidth Memory: contexto técnico sobre las generaciones del estándar HBM y su evolución.
- Samsung Newsroom Global: comunicados oficiales de Samsung Electronics sobre sus productos de memoria.
- JEDEC: organismo que estandariza las especificaciones de memoria HBM, incluida la familia HBM4.
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