给HBF泼盆冷水

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NAFADU首席执行官兼联合创始人Jihyo Lee日前讨论了高带宽闪存（HBF）技术，该技术目前正由闪迪和SK海力士推广和标准化。这两家公司认为HBF可以作为GPU本地高带宽内存（HBM）的补充。英伟达是市场上最大的HBM买家，也是HBF最重要的潜在用户，但该公司尚未就HBF发表任何公开评论。

FADU指出，HBF技术面临三大障碍。首先，GPU加速器的工作温度高于NAND闪存的耐久性。其次，TLC和QLC NAND闪存的写入耐久性有限，远不及DRAM，这将限制HBF堆栈的寿命。最后，不同类型的NAND闪存之间兼容性差或几乎没有兼容性，这使得像FADU这样的NAND控制器供应商很难找到足够大的HBF控制器市场。

三大巨头，看好HBF

被誉为“高带宽内存 (HBM) 之父”的韩国科学技术院 (KAIST) 教授金正浩 (Kim Jung-Ho) 最近在 YouTube 节目中发表了一番惊人的言论：“在人工智能时代，权力平衡正在发生转变——从 GPU 转向内存。”

金表示，在人工智能时代，内存将扮演越来越重要的角色，甚至英伟达未来可能收购一家内存公司。他还强调了高带宽闪存（HBF）的重要性，预测该技术将在2026年初取得新的进展，并在2027年至2028年间正式亮相。

由于传统硬盘驱动器 (HDD) 行业正经历着向高成本的热辅助磁记录 (HAMR) 技术艰难转型，近线固态硬盘 (Nearline SSD) 作为一种更具成本效益的替代方案正日益受到关注。与此同时，HBF 被视为克服人工智能集群存储容量瓶颈的关键技术。

在人工智能推理时代，内存容量的重要性前所未有。领先的芯片制造商如何优化内存使用，如今已成为决定性能的关键因素。一个显著的例子是键值（KV）缓存，它充当人工智能模型的短期记忆，并直接影响响应速度。因此，Kim认为HBF将与HBM一起成为下一代重要的内存技术，推动半导体制造商的增长。

从概念上讲，HBF 与 HBM 有相似之处——两者都利用硅通孔 (TSV) 技术垂直堆叠多个芯片。然而，HBF 采用 NAND 闪存，因此容量更大，成本更低。

2025年8月，SanDisk和SK海力士签署了一份谅解备忘录（MoU），共同制定HBF技术规范并推动其标准化。双方的目标是在2026年下半年发布HBF内存样品，预计首批采用HBF技术的AI推理系统将于2027年初亮相。值得注意的是，在10月中旬举行的2025 OCP全球峰会上，SK海力士发布了全新的“AIN系列”存储产品，其中包括采用HBF技术的AIN B系列。

与此同时，据报道，三星电子已开始对其自主研发的高带宽闪存（HBF）产品进行早期概念设计。消息人士指出，三星计划利用其在类似高性能存储技术领域积累的研发经验，来满足数据中心对高带宽闪存日益增长的需求。然而，该项目仍处于早期阶段，详细规格和量产时间表尚未最终确定。

金强调，虽然NAND闪存的速度比DRAM慢，但其容量却是DRAM的十倍以上。通过堆叠数百甚至数千层，HBF可以满足人工智能模型的海量存储需求，从而有效地成为基于NAND闪存的HBM的替代品。正如他在节目中大胆预测的那样：“HBM时代即将结束，HBF时代即将到来。”

展望未来，Kim设想未来人工智能架构将采用多层内存层次结构，类似于智能图书馆系统：GPU内部的SRAM将如同桌面上的笔记本电脑——速度最快但容量最小；HBM将如同附近的书架，提供快速访问和计算；HBF将如同地下图书馆——存储深层人工智能知识并持续向HBM提供数据；同时，云存储将如同公共图书馆，通过光纤网络连接各个数据中心。最终，Kim预见GPU将以互补配置集成HBM和HBF——这将标志着人工智能计算和内存融合的新时代。

（来 源 ：半导体行业观察综合 ）

*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。

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