雖然當前AI產業由於代理式AI對於即時推論需求增加轉移目光焦點，更為省電的LPDDR或晶片上SRAM變得更為熱門，但作為各式AI模型訓練的關鍵仍取決在強大的GPU，尤其對於AI超級電腦系統仍難以擺脫HBM記憶體；SK Hynix宣布已經向主要客戶提供針對下一代系統的HBM4E記憶體樣品。

採12層堆疊、達16Gbps頻寬並提升能源效率

SK Hynix的HBM4E將採用12層堆疊，單一晶片達48GB容量(註：現行12層HBM4最高為36GB)，每針腳頻寬達16Gbps，相較現行SK Hynix的HBM4能源效率提升超過20%，在針對介面與設計最佳化的前提降低資料傳輸延遲，並可在高頻寬環境穩定執行。

導入新技術並提高可靠度

SK Hynix強調其HBM4E導入MR-MUF技術，在12層堆疊實現單一晶片48GB容量，同時還對比HBM4提高17%的耐熱性能，意味著在高性能下也有更好的穩定性。SK Hynix強調將與合作夥伴緊密配合，實現HBM4E的即時量產。

預期Rubin Ultra會導入HBM4E

可預期SK Hynix的HBM4E將成為NVIDIA預計於2027年公布的Rubin Ultra平台搭配的記憶體；然而在Rubin之後的下一代平台Feynman則預計將採用客製化HBM，代表晶片廠與記憶體廠之間的關係將更變得更密切。