SANTA CLARA / LONDON (IT BOLTWISE) – Samsung hat auf der Flash Memory Summit 2026 eine neue zHBM-Technologie vorgestellt, bei der Speicher direkt auf KI-Prozessoren gestapelt wird. Der Hersteller verspricht dabei eine rund achtmal höhere Leistung gegenüber dem kommenden HBM5-Standard und nennt mehr als zehnfache Speicherdichte sowie deutlich bessere Energieeffizienz. Gleichzeitig bringt zNAND-O ein 3D-Flash-Konzept in Stellung, das für große Sprachmodelle eine Token-Rate wie DRAM-basierte Server erreichen soll – zu einem Bruchteil der Kosten. Für KI-Infrastruktur und Edge-Geräte könnte das den nächsten Sprung bei Latenz, Bandbreite und Effizienz bedeuten.
Die Engstelle in vielen KI-Systemen sitzt selten dort, wo Entwickler zuerst hinschauen: Nicht die Rechenkerne sind allein der limitierende Faktor, sondern der Weg, den Daten zwischen Speicher und Beschleuniger zurücklegen müssen. Genau an diesem Punkt setzt Samsungs neue zHBM-Technologie an, die der Konzern am 4. August auf der Flash Memory Summit 2026 in Santa Clara präsentierte. Mit zHBM verlagert Samsung die Speicheranbindung näher an die KI-Prozessoren, statt wie bei klassischem HBM die Bausteine seitlich neben dem Chip zu platzieren. Das Ziel ist klar: weniger Daten-„Reibung“ durch kürzere Signalwege und damit ein spürbarer Durchsatzgewinn im KI-Betrieb.
Technisch betrachtet ist das Herzstück der Ankündigung das vertikale Stacking. Während HBM typischerweise neben dem Prozessor sitzt, soll zHBM künftig direkt auf KI-Beschleunigern oder auf Grafikprozessoren (GPUs) „oben drauf“ integriert werden. Dadurch ändert sich nicht nur die Mechanik der Packaging-Schicht, sondern die Datenpfade im Gesamtsystem: Signale müssen weniger weite Strecken über das Mainboard zurücklegen, und der Speicherbereich kann näher am Takt- und Lastprofil des Beschleunigers ausgerichtet werden. Samsung spricht von einem Leistungsversprechen von rund achtfach mehr gegenüber dem kommenden HBM5-Standard. Ergänzend nennt der Hersteller mehr als zehnfache Speicherdichte und eine dreifache Energieeffizienz im Vergleich zu HBM5.
Besonders relevant für den praktischen Betrieb ist der thermische Aspekt. Samsung beziffert den thermischen Widerstand bei zHBM als um über 50 Prozent geringer als zuvor – ein Hinweis darauf, dass das vertikale Stapeln nicht nur in CAD-Modellen funktioniert, sondern auch im Dauerstress des KI-Workloads. Damit adressiert Samsung gleich zwei Probleme, die beim dichten Packaging typischerweise gegeneinander arbeiten: erstens die Abwärme, die bei hoher Schichtdichte schneller zu lokalen Hotspots führt, und zweitens die mechanischen Toleranzen, die bei engen Stapelhöhen die Zuverlässigkeit beeinflussen können. Einen konkreten Produktionszeitplan nannte Samsung allerdings nicht. Branchenbeobachter rechnen damit, dass zHBM nach der Markteinfuhrung von HBM5 erscheint, voraussichtlich um 2028.
Parallel erweitert Samsung das Speicher-Portfolio um zNAND-O, das sich gezielt an KI-Verarbeitung auf Endgeräten richtet. Das 3D-Speicherkonzept kommt in Varianten mit vier und acht Lagen; in Demonstrationen soll zNAND-O bei großen Sprachmodellen die gleiche Token-Verarbeitungsrate wie DRAM-basierte Server erreichen – als Beispiel wird ein GPT-Modell mit 120 Milliarden Parametern genannt. Der wichtigste Unterschied liegt laut Samsung nicht in der „gleichen Geschwindigkeit um jeden Preis“, sondern im Kostenprofil: zNAND-O liefere die Leistung für ungefähr ein Sechstel der Kosten einer herkömmlichen DRAM-Serverkonfiguration. Für Unternehmen, die KI-Funktionen in Anwendungen mit striktem Budget einführen wollen, ist das strategisch: Edge-Setups und verbrauchernahe Systeme sind bisher häufig an den DRAM-Kosten und an der damit verbundenen Systemgröße gescheitert, obwohl die Modelle inzwischen technisch näher an die relevante Zielgröße heranrücken.
Auch unabhängig von zHBM und zNAND-O bleibt das Thema Skalierung zentral. Mit dem V10 BV-NAND kündigt Samsung eine weitere Generation für 3D-Flash an, die mehr als 400 Lagen umfassen soll. Als technische Basis nennt Samsung die Wafer-Bonding-Technologie, die laut Unternehmen im Vergleich zur V9-Generation eine um 58 Prozent höhere Speicherdichte ermöglicht. Solche Sprünge sind für Rechenzentren und Industrie-IT deshalb bedeutsam, weil sie nicht nur Kapazität erhöhen, sondern auch die Frage nach Leistungs- und Energiekennzahlen im Gesamtsystem beeinflussen: Bei KI-Workloads wirken Speicherhierarchien wie eine Kette aus Bandbreite, Latenz und Stromverbrauch, und jede Verbesserung an einer Stelle senkt die Wahrscheinlichkeit, dass ein anderer Teil zum Engpass wird.
Für Markt und Einsatzplanung bedeutet das: Hardware-Entscheidungen lassen sich künftig stärker entlang von Architekturpfaden treffen als entlang einzelner Komponenten. Wenn Speicher über vertikales Packaging näher an den Beschleuniger rückt, verschiebt sich die Systemoptimierung Richtung Co-Design zwischen Packaging, thermischem Management und Speichercontroller. Gleichzeitig öffnet kostengünstigerer 3D-Flash für Edge- und Consumer-Nähe neue Varianten für die KI-Entwicklung, etwa wenn Unternehmen Teile der Inferenz näher an das Gerät verlagern wollen, statt alles in ein zentrales Rechenzentrum zu ziehen. Dass Samsung keine konkreten Fertigungsdaten nennt, bleibt dennoch eine Planungsgröße: Für Procurement-Zyklen und validierte Plattformen zählt am Ende der Zeitpunkt, an dem Module und Integrationskits in die Qualitätssicherung passen.
Für die nächste Projektphase in deutschen Unternehmen und Forschungseinrichtungen ergibt sich daraus vor allem ein Prioritätenmix. Einerseits können günstigere Speicherlösungen die Einstiegshürden senken, um KI-Modelle überhaupt wirtschaftlich betreiben zu können. Andererseits nimmt Energieeffizienz bei KI in Europa zunehmend Gewicht, weil Rechenleistung nicht nur Capex, sondern auch Betriebskosten und Nachhaltigkeitsziele beeinflusst. Parallel wächst mit der Verbreitung leistungsfähigerer KI-Infrastruktur auch die Angriffsfläche: Klassische Cyber-Risiken treffen auf neue KI-Fähigkeiten und auf zusätzliche Datenflüsse zwischen Speicher, Beschleuniger und Software-Stack. Entsprechend sollten Teams nicht erst nach einem Rollout reagieren, sondern Sicherheitskonzepte und Monitoring früh in die Architektur einbetten – passend zu der Tatsache, dass neue Speicher- und Packaging-Ansätze auch neue Komponenten- und Integrationsschichten erzeugen.
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