前言：

被称为[HBM之父]的韩国KAIST教授Kim Jung-Ho在近期的公开演讲中抛出惊人预言：[HBM时代即将结束，HBF时代要来了！]

 如今，闪迪、SK海力士、三星、铠侠四大存储巨头已纷纷入局，一场围绕120亿美元市场的技术博弈正式拉开帷幕。

作者 | 方文三

图片来源 |  网 络 

HBF成AI存储"容量补位者"，不是替代而是革命

当前AI存储的核心矛盾是算力狂飙与内存瓶颈的失衡。

随着GPT-4、Gemini等大模型向多模态、长上下文方向爆发式演进，AI推理对存储容量的需求已突破数百GB甚至TB级门槛。

传统HBM虽能提供超高带宽，但容量受限、成本高昂的短板日益凸显，而NAND闪存则在容量和成本上具备天然优势。

在这样的行业痛点下，高带宽闪存（HBF，High Bandwidth Flash）应运而生，成为破解AI"内存墙"的关键方案。

HBF的设计理念堪称巧妙，它借鉴了HBM的3D堆叠架构，却用NAND闪存替代DRAM作为存储核心。

具体来说，HBF通过硅穿孔（TSV）技术，将多层高性能NAND闪存芯片垂直堆叠，再通过逻辑芯片连接到中介层，最终以多通道高带宽方式对接GPU或处理器。

与HBM相比，HBF的核心优势集中在三点：

①容量：单堆栈容量可达512GB，8个堆栈即可实现4TB容量，是同成本下HBM的8-16倍。

③成本：依托成熟的NAND产业链，单位容量成本显著低于HBM。

③功耗：NAND的非易失性特性使其无需持续供电刷新数据，能耗仅为HBM的64%-80%。

值得强调的是，HBF并非要取代HBM，而是形成协同作战的分层存储架构。

正如Kim Jung-Ho教授的生动比喻：未来AI存储将像一座智慧图书馆，GPU内的SRAM是[桌上笔记本]，HBM是[桌边书架]，HBF则是[地下图书馆]，云端存储则是[公共图书馆]。

这种分工恰好匹配AI推理的工作特性，HBM负责处理延迟敏感型的即时运算，HBF则承接读取密集型的海量数据存储需求。

不同阵营暗战，技术路线与生态布局加速推进

HBF的崛起并非单一厂商的独角戏，而是全球存储巨头的集体押注。闪迪、SK海力士、三星等玩家基于自身技术积累和市场战略，走出了截然不同的发展路径。

①闪迪：今年2月，闪迪首次提出HBF概念时，虽遭遇"NAND延迟过高无法满足AI需求"的质疑，但凭借扎实的技术积累迅速站稳脚跟。

闪迪的核心优势在于底层技术突破：其CBA晶圆键合技术实现了16层芯片堆叠的结构稳定性，BiCS9技术将NAND接口速度提升至4.8Gb/s，为HBF提供了性能保障。

更关键的是，闪迪吸取了英特尔Optane技术因专有化策略失败的教训，选择以开放姿态推动行业标准化。

2025年8月，闪迪与SK海力士签署谅解备忘录，共同制定HBF技术规范。

同时，闪迪成立了由行业顶尖专家组成的技术顾问委员会，加州大学伯克利分校教授David Patterson和GPU设计传奇人物Raja Koduri领衔坐镇，为技术方向和生态建设保驾护航。

在商业化进程上，闪迪展现出激进姿态,计划2026年下半年交付首批HBF样品，2027年初实现AI推理设备的样品上市。

这种技术+生态+速度的组合拳，让闪迪在HBF赛道抢占了先发优势。

②SK海力士：作为全球最大的HBM供应商，SK海力士入局HBF的逻辑清晰而深远。

利用自身在HBM封装、堆叠工艺的积累，结合NAND的容量优势，打造AI-NAND生态，弥补自身在NAND市场的弱势。

在2025 OCP全球峰会上，SK海力士正式推出包含HBF的AIN Family产品阵容，其中AIN B（Bandwidth）正是采用HBF技术的核心产品。

该产品的设计理念与闪迪高度契合：通过垂直堆叠NAND芯片扩大带宽，与HBM协同部署以解决容量不足问题。

SK海力士的独特优势在于生态协同，其HBM产能已全部售罄，且率先完成第六代HBM4的量产准备，而HBF可直接部署在HBM基础芯片中LPDDR的位置，形成天然的技术协同。

为推动生态发展，SK海力士在OCP峰会期间举办[HBF之夜]活动，邀请全球科技公司代表和行业专家参与，提议业界携手加速NAND存储创新。

SK海力士已向清州M15X工厂运入首批设备，该工厂将重点量产下一代HBM产品，为HBF的规模化应用奠定基础。

凭借HBM的生态积累和技术协同优势，SK海力士有望成为最先实现HBF量产的厂商之一。

③三星：作为全球NAND市场份额第一的巨头，三星在HBF赛道的表现显得尤为谨慎。

据业内消息，三星已启动HBF产品的早期概念设计，但尚未确定详细产品规格或量产时间表，与闪迪的激进路线形成鲜明对比。

在HBM市场，三星虽具备技术积累，但因良率和性能问题被SK海力士反超，错失与英伟达深度绑定的机会，这一教训让三星在HBF布局上更为审慎，避免重蹈覆辙。

但三星的技术潜力不容小觑，作为DRAM和NAND的双料冠军，其在3D NAND堆叠、TSV工艺、先进封装等领域均有深厚积累，这种垂直整合能力使其在开发HBF时具备天然协同优势。

HBF本质上是NAND与HBM技术的融合，三星在HBM开发中积累的TSV设计、热管理经验可直接迁移。

分析认为，三星的策略是后发制人，先观察闪迪与SK海力士的技术路线和市场反馈，再结合自身优势推出更成熟的方案。

一旦三星全力发力，其庞大的NAND产能和客户资源将对市场格局产生重大影响。

NAND的[第二春]，AI存储架构的重构

HBF的崛起让长期被视为廉价存储的NAND闪存，有望复制HBM的封神之路，成为AI时代的核心资产。

长期以来，NAND闪存的市场定位是大容量、低成本的辅助存储，与DRAM的高速度、高价值形成鲜明对比。

但HBF的出现打破了这一格局，通过架构创新，NAND首次具备了与HBM相当的带宽性能，同时保留了容量和成本优势。

HBF为NAND业务开辟了高价值赛道，韩国新荣证券数据显示，2030年HBF市场规模将达到120亿美元，虽仅为同期HBM市场的10%，但足以让NAND业务实现价值跃升。

过去，AI系统依赖HBM+DDR的二级存储架构，受限于HBM的容量，大模型不得不频繁在内存与外部存储之间调度数据，造成严重的效率损耗。

未来，SRAM+HBM+HBF+云端存储的多层架构将成为主流。SRAM负责即时运算，HBM处理高带宽低延迟需求，HBF提供海量容量支撑，云端存储则作为数据后备。

这种架构既保证了运算速度，又解决了容量瓶颈，将大幅提升AI推理的效率和成本效益。

闪迪与SK海力士的合作正是基于这一逻辑，通过标准化HBF的电气接口，实现与HBM的无缝集成，让GPU能够同时搭载两种存储技术，形成互补架构。

这种架构创新不仅将应用于数据中心，还将延伸至边缘设备，推动AI的全面普及。

当前，终端AI的发展受限于内存容量和功耗，即使是数十亿参数的轻量化模型，也难以实现流畅的本地运行，而HBF的出现将破解这一困局。

单颗512GB的HBF芯片即可承载640亿参数的MOE模型，性能与Llama 3.1、DeepSeek 70B相当，且可拆分为8个64GB迷你阵列，为MOE的8个专家子模型提供专属存储。

这意味着未来的智能手机、笔记本电脑无需依赖云端，即可本地运行大模型，实现更强大的语音助手、图像生成、离线翻译等功能。

更重要的是，HBF的低成本和低功耗特性，与终端设备的需求高度契合。

随着HBF技术的小型化和集成化，AI将真正从云端走向终端，开启[普惠AI]的新时代。

结尾：

HBF的崛起，本质上是AI产业发展的必然结果。当算力不再是瓶颈，存储成为决定AI能力边界的核心变量。

SK海力士有望巩固AI存储的领导地位，闪迪可借此重返行业中心，三星可能重拾失地，铠侠则能实现差异化突破。

对于整个AI产业而言，HBF的普及将打破存储瓶颈，推动大模型向更大规模、更广泛应用迈进。

部分资料参考：电子发烧友网：《不只HBM，HBF技术崛起》，半导体行业观察：《再造一个HBM》，财联社：《存储技术迭代无止境？巨头纷纷押注HBF》，智能Pro：《HBF要火！SK海力士牵手闪迪率先吃鸡，或成AI浪潮新赢家？》

       原文标题 : AI芯天下丨产业丨押注120亿市场，SK海力士、三星、闪迪鏖战HBF赛道