De race om de infrastructuur die de komende golf kunstmatige intelligentie zal ondersteunen, wordt niet langer alleen gewonnen op GPU’s of HBM-geheugen. Ook het opslaglandschap krijgt steeds meer aandacht, en daar zetten Samsung en NVIDIA een interessante stap. Er is geen melding van een klassieke commerciële aankondiging noch dat NVIDIA NAND-geheugen zal gaan produceren, maar er bestaat wel een concrete onderzoeks-samenwerking tussen beide bedrijven samen met Georgia Tech. Deze richt zich op het versnellen van de ontwikkeling van ferro-elektrisch geheugen op basis van AI-modellen en versnelde berekeningen.
Het onderscheid is cruciaal omdat het voorkomt dat men zich laat meeslepen door simplistische koppen. Wat feitelijk zeker is, is dat Samsung werkt aan nieuwe NAND-architecturen met een zeer laag energieverbruik, en dat onderzoekers van Samsung Semiconductor Research, NVIDIA en Georgia Tech een Physics-Informed Neural Operator (PINO) model hebben gepresenteerd, dat het analyseproces van dit soort geheugen drastisch kan versnellen. De wetenschappelijke basis hiervan is gepubliceerd, en de industriële context wijst op een bredere samenwerking. Er is echter nog geen officiële productlijn of vaste routekaart voor een “NVIDIA NAND” aangekondigd.
Wat weten we echt over deze samenwerking?
Het meest solide bewijs is het wetenschappelijke werk zelf. Op 6 maart werd op arXiv het onderzoek “Physics-informed AI Accelerated Retention Analysis of Ferroelectric Vertical NAND: From Day-Scale TCAD to Second-Scale Surrogate Model” gepubliceerd, geschreven door onderzoekers van Samsung, NVIDIA, Georgia Tech en anderen. Hierin wordt beschreven hoe een PINO-model het gedrag van ferro-elektrisch verticale NAND-geheugen kan analyseren met een snelheid factor van meer dan 10.000 ten opzichte van traditionele TCAD-simulaties, terwijl het fysiek coherente resultaten levert.
De genoemde factor van 10.000 keer moet niet worden geïnterpreteerd als “de geheugenmodules worden 10.000 keer sneller”—het gaat niet over de uiteindelijke prestaties van een SSD of chip op de markt. De versnelling geldt vooral voor de fase van simulaties en analyses tijdens onderzoek en ontwikkeling. In plaats van urenlange exploraties van parametercombinaties, materialen en structuren kunnen onderzoekers nu in seconden predictions genereren en veel meer varianten testen in minder tijd. Aangezien de ontwikkeling van geheugenmodules in de industrie vaak jaren kost van modellering tot validatie en pilot productie, kan dit technologie aanzienlijk verkorten.
Een tweede belangrijke ontwikkeling komt van Samsung. In november 2025 kondigde Samsung Semiconductor aan dat een team van het Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT) een studie had gepubliceerd in Nature over ferro-elektrische transistoren voor energie-efficiënte NAND-geheugenmodules. Volgens dat onderzoek kan de voorgestelde architectuur het energieverbruik per stringoperatie met wel 96% verminderen, terwijl de opslagcapaciteit vergelijkbaar blijft met huidig NAND-geheugen. Die 96% is gebaseerd op officiële technische gegevens, maar het is belangrijk te beseffen dat het een experimenteel resultaat betreft, geen directe belofte voor toekomstig commercieel product.
Waarom ferro-elektrisch NAND zo interessant is in het tijdperk van AI
Traditioneel NAND-geheugen blijft essentieel voor SSD’s, zakelijke opslag en systemen die AI-belastingen voeden. Maar de grenzen worden steeds moeilijker te overschrijden omdat de fysieke limieten zich opstapelen: toenemende lagen en dichtheid maken de elektrische controle ingewikkelder, het energieverbruik stijgt en de schaalbaarheid wordt beperkt. Ferro-elektrisch geheugen probeert dit probleem aan te pakken door het vervangen van gedeeltelijke logica gebaseerd op ladingsbeheer door structuren die staten elektrisch efficiënter kunnen opslaan.
Hier komt NVIDIA in beeld met een strategische invalshoek. Het bedrijf hoeft niet zelf NAND-geheugen te fabriceren om betrokken te zijn. Hun AI-systemen, cloudpartners en het hele ecosysteem van hardwareversnellers vereisen steeds snellere, compactere en energiezuinigere opslag. Aangezien AI de vraag naar geheugen en opslag sterk omhoog drijft, versterkt hun betrokkenheid bij het versnellen van het ontwerp van de volgende generatie NAND ook hun positie in de waardeketen. Reuters meldde bovendien dat Samsung en NVIDIA eerder nauwer zijn gaan samenwerken, bijvoorbeeld op HBM4 en de oprichting van een geheugencampus met meer dan 50.000 NVIDIA GPU’s.
Voor Samsung is de motivatie eveneens duidelijk. Het bedrijf blijft ’s werelds grootste NAND-flashleverancier qua omzet, met ongeveer 32% marktaandeel volgens Counterpoint Research, in een markt die weer profiteert van de AI-infrastructuur en de groei van opslag voor servers. Om die leidende positie te behouden, is meer nodig dan alleen productie-uitbreiding: Samsung moet de volgende grote NAND-architectuur vinden voordat concurrenten als SK hynix/Solidigm, Kioxia of Micron dat doen.
De aspiratie van 1000 lagen is nog steeds toekomstmuziek
Een van de meest besproken headlines is de vermeende sprong naar NAND-geheugen met 1.000 lagen. Hier is het belangrijk om onderscheid te maken tussen bevestigd en speculatief. Koreaanse media zoals Sedaily en analyses van TrendForce positioneren ferro-electrische NAND als een veelbelovende weg richting dat doel, maar noch het artikel in Nature noch de preprint op arXiv bevestigen dat Samsung dat al heeft gerealiseerd of dat er een concreet tijdschema bestaat voor industriële realisatie. Vooralsnog moet het vooral worden gezien als een technologische richting met potentie, geen onmiddellijke productontwikkeling.
Desalniettemin blijft deze symboliek waardevol. Het laat zien dat AI niet enkel wordt gebruikt voor tekst, code of beeldgeneratie, maar ook steeds meer wordt verweven in de fysica, simulatie en engineering van de componenten die de datacenters van de toekomst gaan vormen. De inzet op deze technologieën onderstreept dat de strijd in AI lang niet beperkt is tot het trainen van modellen, maar ook in het ontwikkelen van geheugen, chips en systemen die een hogere dichtheid, lager energieverbruik en snellere ontwikkelcycli mogelijk maken. Samsung brengt expertise in geheugen in, NVIDIA levert de berekeningskracht en AI-infrastructuur. Het resultaat is nu nog vooral een onderzoeksinitiatief, maar het heeft veel diepergaande implicaties dan het eerste gezicht suggereert.
Veelgestelde vragen
Hebben Samsung en NVIDIA een nieuwe NAND-variant aangekondigd voor de markt?
Nee. Wat publiekelijk wordt ondersteund, is een samenwerkingsonderzoek naar ferro-elektrisch NAND en een AI-model dat de analyse ervan versnelt. Er is nog geen officiële aankondiging van een commercieel NAND-product dat door beide bedrijven samen is ontwikkeld.
Wat is ferro-elektrisch NAND?
Het is een onderzoeksrichting die ferro-elektrische materialen gebruikt in flashgeheugen om efficiëntie en schaalbaarheid te verbeteren ten opzichte van conventionele NAND. Samsung publiceerde in Nature experimentele resultaten die wijzen op aanzienlijk lager energieverbruik bij string-operaties.
Wat betekent het dat AI het analyseproces 10.000 keer versnelt?
Het betekent niet dat het uiteindelijke geheugen 10.000 keer sneller wordt. Het PINO-model versnelt vooral de simulaties en modellering tijdens de R&D-fase, waardoor taken die vroeger dagen duurden, nu in seconden kunnen worden uitgevoerd.
Is de doelstelling van 1.000 lagen in NAND realistisch?
Het is een technologische richting die wordt genoemd door Aziatische media en analisten zoals TrendForce, maar wordt nog niet gezien als een concreet product of kortetermijndoel door Samsung in technische documenten. Op dit moment blijft het een aspiratie voor de toekomst, geen vastgestelde specificatie.