韓國首爾消息——2026年8月25日，SK海力士於首爾COEX舉行的戴爾技術論壇2026（Dell Technologies Forum 2026，DTF 2026）集中展示面向人工智慧（AI）基礎設施的次世代記憶體產品，涵蓋HBM4與HBM4E，以及伺服器用DRAM、企業級SSD（eSSD）與客戶端SSD（cSSD）等完整產品線。該公司以覆蓋AI伺服器、數據中心至PC的「全棧AI記憶體」佈局，針對全球AI算力與儲存需求加速擴張的趨勢強化市場存在。
DTF為戴爾科技在主要地區巡迴舉行之技術平臺，SK海力士作為其重要合作夥伴，自2023年起持續參與首爾場活動，並在今年5月拉斯維加斯舉行的「Dell Technologies World 2026」後，再度以AI基礎設施合作為重點對外亮相。本次展出不僅更新高頻寬記憶體（HBM）譜系，亦同步揭示伺服器DRAM與SSD的多款新品，指向AI負載迅速攀升下的系統整體優化。
本次焦點之一為HBM產品組合。SK海力士除展示既有HBM3E外，並介紹新一代HBM4與HBM4E。HBM採垂直堆疊多顆DRAM並以高速互連整合，顯著提升資料吞吐與容量，已成為AI加速器與高效能運算系統的關鍵元件。隨生成式AI訓練與推論模型規模日益龐大，HBM在帶寬與能效上的優勢成為整體系統性能躍升的核心支點。
面向AI伺服器的記憶體模組方面，SK海力士展出192GB SOCAMM2。該模組以低功耗DRAM為基礎，針對伺服器環境的電力與空間效率進行設計，並已宣布採用1cnm製程之LPDDR5X導入至192GB SOCAMM2的量產計畫。在數據中心儲存方面，企業級SSD平台大舉更新：支援直接液冷（Direct Liquid Cooling）的PEB210 E1.S，主打高容量與低功耗的PS1110 E3.S，以及以QLC為基礎的PS1101 E3.S等型號同台亮相，鎖定AI資料洪流下的高密度、低能耗與散熱挑戰。
伺服器用DRAM產品線亦同步擴充。展區呈現256GB 3DS RDIMM、128GB MRDIMM與64GB RDIMM等多種容量配置，其中64GB RDIMM採用10奈米級第六代1c製程技術；同時展示以CXL為基礎的第二代CMM-DDR5，用以延伸系統可擴充性，連結處理器與記憶體、拓展整體容量與頻寬，在大型AI工作負載中支援更彈性的系統架構。
與會現場的佈展方式亦顯示其產品策略不僅止於清單式陳列，而是對齊實際AI伺服器應用場景。SK海力士以AI伺服器機架為視覺主體，配置觸控螢幕，讓參觀者直觀檢視各類元件在伺服器內部的配置與作用；展區分為HBM、AI DRAM、AI NAND與AI Reality四大主題，將從運算到儲存的全鏈路需求一體呈現。AI DRAM區涵蓋SOCAMM2、3DS RDIMM、RDIMM、CSODIMM、LPCAMM2、LPDDR5X與GDDR7等；AI NAND區則展出PS1101 E3.S、PEB210 E1.S、PEB210 M.2、PCB01、PVF01、PQF02A／PQF02與PQC21等企業與客戶端SSD產品，對應不同工作負載與機箱形制。
SK海力士與戴爾的實機協作亦於展場具體化呈現。現場陳列戴爾伺服器系統R770，並配套展示經SK海力士認證之6400MT/s DDR5 RDIMM與PS1010 E3.S，讓參觀者可直接對照記憶體與儲存產品在商用伺服器中的搭配與應用情境。該公司並在本屆首爾DTF首次擔任大會主題演講之一：SK海力士副社長주영표以「看不見的引擎：完成AI時代的技術」為題，強調記憶體技術自儲存到系統各環節對AI性能的決定性影響，並指向在AI使用面快速擴大之際的持續技術創新方向。
在分組研討中，SK海力士分享面向AI數據中心與端側AI（如AI PC）的SSD技術路線：一方面推進eSSD效率提升，另一方面規劃因應端側環境需求的次世代cSSD，回應算力下沉與資料就地處理的應用趨勢。整體來看，隨著生成式AI推動的基礎設施升級角力日趨白熱化，記憶體產業的競爭重心正由HBM進一步擴展至伺服器DRAM、高容量SSD、低功耗記憶體與新型態模組等多線並進；在AI運算效能持續拔升的同時，如何以更高帶寬、更低功耗將資料快速供給與可靠存放，正成為系統工程的關鍵命題。
SK海力士表示將在與戴爾等全球科技企業的合作框架下擴大布局，強化其在AI記憶體市場的競爭力。不僅於HBM持續推進，亦將在DRAM與NAND、伺服器與PC用記憶體等多領域擴張產品組合，推進面向AI基礎設施全局的「全棧AI記憶體」策略。
對廣泛關注AI與半導體供應鏈的華語圈產業界而言，本次首爾發布顯示韓國記憶體廠商正以產品整合與生態協作回應AI浪潮所帶來的系統級需求。隨AI基礎設施投資持續擴大，從高帶寬記憶體到高容量、低能耗儲存的協同演進，將持續影響亞太半導體與雲端運算生態的技術選型與供應鏈配置。此次DTF 2026所呈現的產品與合作樣貌，亦為業界觀察AI記憶體路線與系統架構演進提供了具體參照。
