Samsung punta sulle memorie UFS 5.0 per alimentare la nuova generazione di PC AI

Samsung sta lavorando a una nuova generazione di memoria destinata a cambiare l’architettura di smartphone, notebook ultrasottili e dispositivi AI.

Al centro del progetto c’è UFS 5.0, un modulo di archiviazione compatto pensato per occupare meno spazio rispetto ai tradizionali SSD M.2 e consumare meno energia.

Secondo l’annuncio ufficiale di Samsung degli scorsi giorni, il nuovo chip raggiunge una velocità di lettura sequenziale fino a 10,8 GB/s e riduce i consumi del 40% rispetto allo standard UFS 4.1, con l’obiettivo di alimentare i carichi di lavoro legati all’Intelligenza Artificiale eseguita direttamente sul dispositivo.

Dimensioni ridotte e velocità elevate

Il nuovo modulo misura appena 7,5 x 13 x 0,9 millimetri, il 16,7% in meno rispetto alla generazione precedente, ed è più piccolo di un’unghia.

Oltre alla velocità di lettura, Samsung dichiara una scrittura sequenziale fino a 9,5 GB/s e una lettura casuale cinque volte superiore rispetto a UFS 4.1, grazie all’adozione del protocollo UniPro 3.0 e del livello fisico M-PHY 6.0. La produzione di massa è prevista per il quarto trimestre del 2026, con capacità fino a 1 TB.

Rispetto agli SSD M.2 tradizionali collegati tramite PCI Express, la memoria UFS nasce con un’attenzione particolare all’efficienza energetica e all’integrazione in spazi ridotti, una filosofia già collaudata negli smartphone di fascia alta. L’obiettivo non è eliminare gli SSD M.2 da ogni computer, ma proporre un’alternativa per notebook ultrasottili, tablet evoluti e dispositivi AI di nuova generazione.

Un modulo UFS occupa una superficie molto inferiore a un’unità M.2 2230 o 2280 e richiede circuiti di alimentazione più semplici. Lo spazio recuperato può essere destinato a batterie più capienti, sistemi di raffreddamento migliori o NPU dedicate all’AI, un vantaggio rilevante anche per dispositivi foldable e occhiali smart.
Gli SSD NVMe restano comunque la scelta preferita per workstation, desktop gaming e server, dove massime prestazioni e sostituibilità dell’unità restano prioritarie: la scelta tra le due tecnologie dipenderà quindi dalla categoria di dispositivo.

Un formato pensato per l’AI on-device

L’AI eseguita localmente, senza inviare dati al cloud, migliora privacy e latenza ma richiede un accesso rapido a grandi quantità di parametri memorizzati.

Una memoria UFS 5.0 riduce i tempi di caricamento dei modelli e alimenta con maggiore continuità le unità di inferenza. I primi dispositivi commerciali attesi sono smartphone, con il Galaxy S27 indicato come possibile debutto nel 2027, ma l’adozione potrebbe estendersi rapidamente a notebook AI e dispositivi edge, se le prestazioni dichiarate verranno confermate nei prodotti reali.