北京
隨著人工智能熱潮興起，NAND、DRAM 兩類存儲芯片迎來大規模普及。NAND 閃存雖主要用于 SSD 等存儲場景，但下一代閃存技術HBF（高帶寬閃存）有望扮演關鍵角色。作為新一代 NAND/DRAM 融合技術，HBF 填補了傳統 HBM 與普通 NAND 閃存之間的性能與容量空白。
HBF 由閃迪與 SK 海力士聯合研發，架構層級設計與 HBM 類似，采用多層 NAND 閃存堆疊方案。各層芯片通過多根硅通孔（TSV）互連，將所有 NAND 封裝融合為單一堆疊陣列。目前單顆 HBM 堆疊容量僅 32–64GB，而 HBF 單堆疊容量可最高擴容至4TB。
性能速度層面，HBM 依舊更快；但通過架構優化，HBF 足以承載高優先級 AI 任務的帶寬吞吐需求。HBF 標準非常適配AI 推理負載—— 隨著智能體 AI（Agentic AI）爆發，推理場景的重要性大幅提升。同時 HBF 的超大容量，還能緩解主計算芯片KV 緩存的容量受限問題。
盡管 HBF 技術優勢突出，但業內消息稱：英偉達短期內暫無采用該新型存儲技術的計劃。英偉達認為，新一代嵌入式固態硬盤（eSSD）足以兼顧容量與帶寬瓶頸。據悉英偉達正與鎧俠合作研發PCIe 7.0 固態硬盤，讀寫速度可達普通 SSD 標準的 100 倍。
目前 SK 海力士領跑 HBF 技術研發，首批工程樣片計劃于今年下半年推出。
據爆料，谷歌將成為 HBF 核心采購方，為自身 AI 業務快速擴張儲備這項技術。谷歌 TPU 生態正高速擴容，多款下一代 TPU 計算方案已在研發落地、持續拉升算力規模。HBF 能否成為行業主流應用尚待觀察，但其價值不止局限于替代 HBM，還可替代傳統標準 DDR 內存，開辟全新應用場景。
隨著 AI 算力瓶頸逐漸轉移至 CPU 側，服務器端LPDDR 低功耗內存應用滲透率持續提升，市場對 LPDDR5、LPDDR5X（尤其 SOCAMM2 規格）需求激增。依托 HBF 的多層堆疊架構，芯片廠商與 AI 生態服務商既能縮減 PCB 板占用空間，又能在低功耗、高帶寬吞吐的前提下，大幅提升單機存儲 / 內存容量。
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