在半導體存儲領域,HBM(高帶寬內存)用近十年時間完成了從技術概念到產業核心的蛻變,成為 AI 大模型、高端 GPU 等算力密集型應用的關鍵支撐。而如今,其迭代技術 HBF(高帶寬閃存)正加速襲來,憑借更具顛覆性的性能特點,有望重塑存儲產業格局,為 AI 時代的存儲需求提供全新解決方案。
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HBF 之所以被寄予厚望,核心在于其精準切中了當前存儲領域的核心痛點 —— 容量與帶寬的平衡難題。作為通過堆疊 NAND 閃存制成的新型存儲產品,HBF 與 HBM 在結構上有著異曲同工之妙,但應用場景與性能側重卻形成鮮明互補。正如 “HBM 之父”、韓國科學技術院(KAIST)教授金正浩的生動比喻:“HBM 與 HBF 就好比書房與圖書館,前者容量雖小但使用便捷,后者則以超大容量成為數據存儲的‘超級倉庫’”。
相較于 HBM,HBF 的核心優勢集中體現在存儲容量的跨越式提升上。廣發證券的研究顯示,在研的 HBF 存儲容量有望達到現有 HBM 的 8 至 16 倍,這一突破將徹底改變 GPU 存儲容量的上限,有望將其擴展至 4TB 級別。在 AI 大模型參數規模邁入萬億級、上下文長度普遍超過 128K 的當下,HBM 的容量瓶頸日益凸顯,而 HBF 的超大容量特性,恰好完美匹配了 AI 大模型對海量數據存儲的極致需求,被業內視為滿足下一代 AI 內存要求的最佳方案。
除了容量優勢,HBF 在技術延續性與應用擴展性上也具備顯著潛力。其結構與 HBM 的共通性,使得存儲廠商能夠快速復用成熟的堆疊技術與生產經驗,降低研發與量產成本。金正浩進一步預測,待 HBM 迭代至第六代產品時,HBF 將實現廣泛應用,屆時單個基礎裸片將集成多組存儲堆棧,進一步釋放其容量潛力。
從市場前景來看,2 至 3 年內 HBF 相關方案將密集涌現,到 2038 年左右,HBF 市場規模有望超越 HBM,成為存儲領域的主流技術路線。
當前,全球科技巨頭已紛紛入局 HBF 賽道,加速推動其商業化落地。SK 海力士正與閃迪聯手推進 HBF 標準制定,并計劃于今年推出采用 16 層 NAND 閃存堆疊的 HBF1 第一代樣品;三星電子與閃迪更是明確了應用時間表,預計最快在 2027 年底或 2028 年初將 HBF 技術植入英偉達、AMD 和谷歌的實際產品中。
總而言之,從 HBM 到 HBF,存儲技術的迭代始終圍繞著算力提升的核心需求。如果說 HBM 解決了 AI 發展初期的帶寬瓶頸,那么 HBF 則將以超大容量的核心優勢,支撐起下一代 AI 大模型、智能計算等場景的爆發式增長。
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