CXMT avvia la produzione di massa del DRAM G5, la memoria cinese di quinta generazione

La corsa alla memoria per l’intelligenza artificiale ha un nuovo protagonista, e non arriva dalla Corea del Sud o dagli Stati Uniti. Il 20 settembre, durante la World Manufacturing Convention di Hefei, il produttore cinese CXMT ha annunciato l’avvio della produzione di massa della sua piattaforma DRAM di quinta generazione, chiamata G5, insieme a una nuova linea di chip LPDDR5X costruiti su quel processo.

È un passaggio che sposta di parecchio le lancette della competizione globale sui chip di memoria.

Per capire perché conta davvero, bisogna guardare oltre il singolo annuncio. La memoria è diventata uno dei colli di bottiglia più costosi dell’intera filiera dell’AI, e ogni progresso nella capacità produttiva ha effetti a catena sui prezzi, sui data center e sulla geopolitica dei semiconduttori.

Cosa ha annunciato CXMT con la piattaforma G5

CXMT, acronimo di ChangXin Memory Technologies, è il principale produttore cinese di DRAM, la memoria dinamica ad accesso casuale che equipaggia smartphone, computer e server. Con la piattaforma G5 l’azienda dichiara di aver raggiunto un semipasso dell’area attiva delle celle di memoria pari a 11,95 nanometri, un valore che la avvicina in modo sensibile alla classe produttiva dei leader mondiali del settore.

Ma il dato più rilevante dal punto di vista industriale è un altro.

Secondo l’azienda, la nuova piattaforma consente di ricavare almeno il 50 per cento in più di chip da ogni singolo wafer rispetto alla generazione precedente. Tradotto: più memoria prodotta a parità di silicio lavorato, quindi costi unitari più bassi e volumi più alti.

A rendere il traguardo tecnicamente interessante è il modo in cui è stato ottenuto. CXMT ha usato una tecnica chiamata quadruple patterning, cioè un quadruplice passaggio litografico che permette di disegnare circuiti molto fitti senza ricorrere alle macchine di litografia a raggi ultravioletti estremi, quelle prodotte dall’olandese ASML che le regole sull’export vietano di vendere alla Cina.

In pratica, l’azienda ha aggirato l’ostacolo lavorando di ingegneria dove non poteva contare sull’ultima tecnologia disponibile.

I numeri della nuova piattaforma

Oltre al semipasso da 11,95 nanometri, CXMT ha comunicato un rapporto di forma dei condensatori che arriva a 45 a 1 e un’altezza dell’array di celle ridotta a 6.762 nanometri. Sono dettagli molto tecnici, ma raccontano una cosa semplice: l’azienda sta imparando a impilare e miniaturizzare le strutture di memoria con una densità che fino a poco tempo fa sembrava fuori dalla sua portata.

Sul fronte dei prodotti, la piattaforma G5 debutta con due moduli LPDDR5X da 24 gigabit, offerti in package da 496 e da 245 sfere di contatto, pensati per smartphone e dispositivi portatili. Entrambi sono già in produzione di massa, non in fase di prototipo.

C’è anche un obiettivo di volumi ambizioso.

CXMT punta ad aumentare la propria capacità produttiva fino a circa 375.000 wafer al mese entro la fine del 2026, contro i circa 300.000 attuali. Un incremento che, sommato alla maggiore resa per wafer, promette di immettere sul mercato una quantità significativa di memoria aggiuntiva.

Perché la memoria è diventata un nodo cruciale per l’AI

Negli ultimi mesi il tema della memoria è passato da questione tecnica di nicchia a variabile strategica per l’intero comparto dell’intelligenza artificiale. Il motivo è che addestrare e far girare i modelli richiede quantità enormi di memoria ad alte prestazioni, e la domanda ha superato l’offerta con una rapidità che pochi avevano previsto.

Le conseguenze si sono viste sui prezzi. Come abbiamo raccontato quando Nvidia ha annunciato rincari superiori al 15 per cento sui suoi server AI a partire dal 2027, buona parte dell’aumento è attribuibile proprio al costo crescente dei chip di memoria.

Quando la materia prima scarseggia, il conto arriva a valle, sui data center e su chi costruisce l’infrastruttura dell’AI.

La stessa pressione ha spinto i produttori di elettronica a cercare fornitori alternativi. Non a caso, nei mesi scorsi colossi come HP, Asus e Acer hanno iniziato a montare i chip DRAM cinesi di CXMT proprio per far fronte alla carenza globale. L’annuncio della piattaforma G5 va letto in questa cornice: più capacità produttiva cinese significa, potenzialmente, un po’ di respiro sul mercato della memoria di consumo.

Attenzione però a non confondere i piani. La memoria che CXMT porta in produzione con G5 è di tipo LPDDR5X e DDR5, cioè la DRAM standard che alimenta telefoni, portatili e server generici. Non è la memoria che fa girare gli acceleratori AI più avanzati.

Il vero campo di battaglia resta la HBM

Qui si arriva al punto più importante per chi segue l’intelligenza artificiale. Le GPU e gli acceleratori che addestrano i grandi modelli non usano DRAM tradizionale, ma una memoria speciale chiamata HBM, sigla che sta per High Bandwidth Memory. È una memoria impilata verticalmente, capace di spostare enormi quantità di dati in tempi rapidissimi, ed è oggi il componente più redditizio e conteso dell’intero settore.

Su questo fronte CXMT è ancora indietro.

La piattaforma G5 non produce HBM. Il primato resta saldamente nelle mani di Samsung e SK Hynix, con Micron a inseguire, e la domanda è trainata soprattutto dagli acceleratori di Nvidia, che assorbono gran parte della produzione mondiale.

La differenza non è banale. Se vuoi capire quanto sia diventata sofisticata la corsa alla HBM, basta guardare alle soluzioni più recenti dei leader di mercato, come la memoria 3D zHBM che Samsung ha presentato per impilarsi direttamente sopra gli acceleratori AI. È un mondo di packaging tridimensionale e integrazione spinta in cui la Cina, per ora, non gioca la partita ad armi pari.

Quello che CXMT sta facendo, allora, è consolidare la base della piramide. Prima si impara a produrre in volume e con buone rese la DRAM standard, poi si prova a scalare verso i prodotti a maggior valore aggiunto.

È un percorso lento, ma la storia dei semiconduttori insegna che chi controlla la produzione di massa costruisce nel tempo le competenze per salire di livello.

Cosa significa per l’industria e per la Cina

Il progresso di CXMT ha una lettura che va ben oltre la memoria. È la dimostrazione che le restrizioni sull’export imposte da Washington rallentano la Cina ma non la fermano. Senza accesso alle macchine EUV di ASML, l’azienda ha comunque trovato la strada per avvicinarsi alla classe degli 11 nanometri usando tecniche alternative e molta ingegneria di processo.

Per i grandi produttori coreani e americani, l’arrivo di un concorrente cinese sempre più capace nella DRAM di consumo significa una pressione crescente sui margini della fascia bassa e media del mercato. È una fascia meno redditizia della HBM, ma resta enorme per volumi.

Per l’ecosistema dell’AI, l’effetto è più indiretto ma reale.

Ogni gigabit di memoria standard che la Cina riesce a produrre in casa è un gigabit che non deve più importare, e questo libera capacità produttiva altrove per i prodotti più pregiati. In un mercato dove la memoria è scarsa e cara, anche gli spostamenti sulla DRAM di consumo si riflettono sul costo complessivo dell’hardware che serve a costruire e far funzionare i modelli.

C’è poi la questione della resilienza. La pandemia prima e le tensioni commerciali poi hanno insegnato quanto sia fragile una filiera concentrata in pochissime mani. Un attore in più nella produzione di DRAM, anche se non ancora competitivo sull’HBM, aggiunge diversificazione a una catena del valore che oggi dipende da un pugno di aziende in Corea, a Taiwan e negli Stati Uniti.

Restano molte incognite. I dati diffusi sono quelli comunicati dall’azienda, e andranno verificati sul campo in termini di resa reale, affidabilità e qualità dei chip. La distanza sull’HBM e sui nodi più avanzati resta ampia, e il quadro geopolitico può cambiare in fretta, con nuove restrizioni o nuove aperture capaci di ridisegnare gli equilibri.

Quel che è certo è che la memoria non è più una componente silenziosa e data per scontata. È diventata una delle leve che decidono chi può permettersi di scalare l’intelligenza artificiale, e a quale costo. L’annuncio di CXMT conferma che la partita, da qui ai prossimi anni, si giocherà anche sui wafer e sui nanometri, non solo sui parametri dei modelli.

Se vuoi seguire da vicino come l’hardware sta ridisegnando gli equilibri dell’AI, continua a tenere d’occhio i nostri approfondimenti su chip, memoria e infrastrutture: è lì che si costruisce, mattone dopo mattone, il futuro dei modelli che usi ogni giorno. Fonte primaria dell’annuncio: comunicato ufficiale di CXMT.