HBF 引领存储变革，NAND 有望再现 HBM 辉煌

随着云巨头持续加大资本支出，人工智能需求的不断增长进一步挤压了存储产品的供应，使得内存短缺问题日益严重。三星率先在 10 月暂停 DDR5 DRAM 合约定价，这一举措犹如导火索，最终引发了内存价格的疯狂暴涨。

在这轮涨价潮中，NAND 闪存的表现格外引人注目。相关报告显示，自 9 月以来，512Gb TLC 晶圆价格呈现稳步攀升态势，到 10 月下旬已达到 5 美元；1Tb TLC/QLC 晶圆价格也触及 6.5 至 7.2 美元区间。一直以来被视为廉价大容量存储的 NAND 闪存，终于迎来了属于自己的高光时刻。

NAND 闪存涨价的核心原因，除了库存见底之外，还与一个新兴技术概念 —— 高带宽闪存（HBF，High - Bandwidth Flash）密切相关。如果说高带宽内存（HBM）让动态随机存取存储器（DRAM）从配角跃升为 AI 时代的核心资产，那么 HBF 可能正在为 NAND 闪存开启同样的 “封神之路”。

HBF：从概念到产业共识

今年上半年，闪迪在投资者日上首次介绍了高带宽闪存概念，这是一种基于 NAND 的高带宽内存技术。它通过将 16 层 NAND 堆栈利用逻辑芯片连接到中介层，再以多通道高带宽的方式连接到图形处理器（GPU）或其他处理器。

这一技术路线的提出并非偶然。当前，人工智能模型正朝着多模态、长上下文的方向发展，例如 GPT - 4V 的视觉理解能力、Claude 的 100K token 上下文处理能力以及 Gemini 的多模态能力等。这些应用需要在内存中维护庞大的中间状态数据。传统的 DRAM 虽然速度快，但容量扩展成本极高；而 NAND 闪存虽然容量大，但访问速度相对较慢。HBF 试图通过架构创新，在速度和容量之间找到最优解。

在具体实现上，HBF 依托闪迪成熟的 CBA（CMOS 直接键合阵列）技术构建核心架构。将逻辑芯片与 3D NAND 堆叠层进行键合，其中逻辑芯片承担着 NAND 与中介层的连接功能，而 3D NAND 堆叠层则替换为 16 层核心芯片堆叠，并通过类似 HBM 的硅通孔（TSV）连接器实现层间互联。这种设计使得 HBF 在性能与成本之间达成了精妙的平衡。闪迪相关负责人强调，HBF 能够 “匹配 HBM 内存的带宽表现，同时在相近成本下提供 8 至 16 倍的存储容量”，这一优势使其在大模型存储场景中具备了天然的竞争力。

闪迪发布 HBF 概念时，NAND 市场正处于困境之中，因此该概念一经推出，便吸引了众多行业厂商的关注，各家纷纷开始布局这一技术。如今，HBF 的生态已然初具雏形。

群雄并起：四大阵营的技术路径

■SK 海力士：生态联盟的先行者

SK 海力士在 2025 年 OCP 全球峰会上发布了包含 HBF 在内的 AI 产品战略，构建了 “AIN Family” 产品阵容。其中，AIN B 正是采用 HBF 技术的产品。其核心是将高容量、低成本的 NAND 与 HBM 堆叠结构相结合。SK 海力士表示，随着 AI 推理市场的迅速增长，能够快速、高效处理海量数据的 NAND 存储产品需求急剧扩大。他们构建 “AIN Family” 产品阵容，旨在为客户提供面向 AI 时代的最优解决方案。

AIN 系列从性能、带宽、容量三个维度进行了优化，旨在同时提升数据处理速度和存储容量。AIN P 是一款可在大规模 AI 推理环境中高效处理海量数据读写的解决方案，通过最小化 AI 计算与存储之间的瓶颈，大幅提升处理速度和能效，公司计划于 2026 年底推出样品；AIN D 是以低功耗、低成本存储大容量数据为目标的高密度解决方案，适用于 AI 数据存储，该产品旨在将基于 QLC 的 TB 级 SSD 容量提升至 PB 级，兼具 SSD 的速度与 HDD 的经济性；AIN B 是通过垂直堆叠 NAND 来扩大带宽的解决方案。

为推动 AIN B 生态系统的发展，SK 海力士在 OCP 峰会会场附近举办了 “HBF 之夜” 活动，邀请了多家全球大型科技公司的代表出席。会上，SK 海力士提议业界携手加速 NAND 存储产品创新。据业界消息，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，并率先完成第六代 HBM4 的量产准备。HBM 产能的扩张为 HBF 的未来部署奠定了基础，HBF 可以补充 HBM 的容量限制，使大型 AI 模型能够直接存储在 GPU 上。作为 HBM 巨头，SK 海力士积累了众多生态伙伴，在推进 HBF 方面更具优势，其此前在 NAND 市场的弱势也促使它坚定地投入这一市场。凭借现有的 HBM 技术，SK 海力士有望成为最先量产 HBF 的 NAND 厂商。

■闪迪：技术激进派的豪赌

今年 8 月，闪迪宣布了 HBF 的推进计划，将于明年下半年向客户提供 HBF 样本，并于 2027 年初为推理 AI 提供正式产品。这一激进的时间表显示出闪迪对该技术前景的强烈信心。

最初，闪迪工程师曾设想在 HBF 封装中融合 NAND 与 DRAM，以 DRAM 缓存需要频繁更新的关键数据。但 DeepSeek AI 研究人员提出的 “多头潜在注意力” 技术改变了这一思路。该技术可将缓存容量缩减 93%，让 HBF 无需依赖 DRAM 即可承载超大模型。单块 GPU 搭载的 HBF 内存可达到 4TB 容量，足以容纳 16 位权重的 GPT - 4 模型，彻底告别了传统场景中 “模型数据跨设备调度” 的效率损耗。

HBF 的更大价值在于为混合专家模型及多模态大模型的端侧部署提供了可能。以智能手机场景为例，当前端侧 AI 体验薄弱的关键瓶颈在于设备的内存、功耗与空间限制。而 HBF 通过架构创新破解了这一困局，一颗 512GB HBF 芯片即可承载 640 亿参数的 MOE 模型，实现 “精准激活、高效响应” 的端侧 AI 体验。

值得注意的是，闪迪 HBF 负责人曾在英特尔 Optane 部门任职，Optane 技术因过于专有化的策略未能成功商业化。这段经历影响了闪迪的 HBF 策略，2025 年 8 月，闪迪与 SK 海力士签署了 HBF 标准化谅解备忘录，选择在技术激进与生态开放之间寻求平衡。

■铠侠：多路径探索的务实派

与其他两家不同，铠侠在 HBF 赛道上采取了更加务实和多元化的技术探索路径。作为闪迪的 NAND 制造合资企业伙伴，铠侠既独立开发差异化技术方案，又能共享合作伙伴的技术积累。

2025 年 8 月，铠侠发布了一款面向边缘服务器的高速闪存驱动器原型，采用串联连接的闪存 “珠子”，使用 PCIe 6 总线，实现了 5TB 容量和 64 GBps 的数据速率。其创新在于采用菊花链连接方式，解决了传统架构中随着存储单元增加而导致的带宽瓶颈问题。此外，铠侠通过在接口上应用低幅度信号和失真校正 / 抑制技术，实现了内存珠子与控制器之间 4 Gbps 的带宽，并通过控制器预取技术缩短了读取延迟。

据日本《日经新闻》报道，铠侠应英伟达要求，正在开发一款 1 亿 IOPS 的 SSD，预计 2027 年推出。目前，铠侠 AI SSD 已经有了三条可能技术路径，包括 CXL 连接的 XL - Flash 驱动器、菊花链连接的 XL - Flash 珠子以及 XL - Flash HBF 实现方案。铠侠的多路径探索策略是一种技术对冲，降低了单一技术路线失败的风险，但也意味着资源分散，可能导致在关键时刻缺乏突破性进展。

■三星：沉默巨头的后发策略

三星在 HBF 领域显得更为谨慎。据韩国《金融新闻》报道，业内消息人士透露，三星已启动自有 HBF 产品的早期概念设计工作，但产品规格和量产时间表仍未知。

作为全球 NAND 市场份额最大的厂商，三星在 3D NAND 堆叠技术、TSV 工艺、先进封装等领域都有深厚积累，且同时是 DRAM 和 NAND 的双料冠军，在开发 HBF 这种需要融合两种内存技术的产品时具备天然的协同优势。然而，三星在 HBM 市场的表现不佳，被 SK 海力士反超。这可能是其在 HBF 上保持谨慎的原因之一。

有分析认为，三星的 HBM 在质量上与 SK 海力士存在差异，可能是由于 TSV 使用过于节省。这一教训对于 HBF 开发同样适用，HBF 同样需要大量 TSV 来连接堆叠的 NAND 层，如何在成本和性能之间找到平衡是关键。三星显然不想在 HBF 市场重蹈覆辙，选择先观察竞争对手的技术路线和客户反馈，再以更成熟的方案进入市场，这种 “后发制人” 的策略在技术标准尚未确定的阶段可能更为稳妥。

NAND 的 “第二春”

从廉价存储到高价值核心组件，NAND 闪存正在经历一场重大转型。这场转型与 HBM 的崛起有诸多相似之处，都源于 AI 需求的爆发，都需要突破传统架构的限制，都依赖于生态的协同演进。不同的是，HBM 的发展历程已经基本定型，而 HBF 的故事才刚刚开始。SK 海力士的生态联盟、闪迪的技术激进、铠侠的多元探索、三星的后发准备，四大阵营的博弈将决定这个新兴市场的格局。

HBM 用五年时间从配角成为主角，NAND 能否在 HBF 的加持下，复制这条 “封神之路”？答案或许就在 2026 - 2027 这个关键窗口期。对于内存厂商而言，这不仅是一场技术竞赛，更是一场关于未来 AI 基础设施话语权的争夺战。