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[导读]在半导体存储领域,HBM(高带宽内存)用近十年时间完成了从技术概念到产业核心的蜕变,成为 AI 大模型、高端 GPU 等算力密集型应用的关键支撑。

在半导体存储领域,HBM(高带宽内存)用近十年时间完成了从技术概念到产业核心的蜕变,成为 AI 大模型、高端 GPU 等算力密集型应用的关键支撑。而如今,其迭代技术 HBF(高带宽闪存)正加速袭来,凭借更具颠覆性的性能特点,有望重塑存储产业格局,为 AI 时代的存储需求提供全新解决方案。

HBF 之所以被寄予厚望,核心在于其精准切中了当前存储领域的核心痛点 —— 容量与带宽的平衡难题。作为通过堆叠 NAND 闪存制成的新型存储产品,HBF 与 HBM 在结构上有着异曲同工之妙,但应用场景与性能侧重却形成鲜明互补。正如 “HBM 之父”、韩国科学技术院(KAIST)教授金正浩的生动比喻:“HBM 与 HBF 就好比书房与图书馆,前者容量虽小但使用便捷,后者则以超大容量成为数据存储的‘超级仓库’”。

相较于 HBM,HBF 的核心优势集中体现在存储容量的跨越式提升上。广发证券的研究显示,在研的 HBF 存储容量有望达到现有 HBM 的 8 至 16 倍,这一突破将彻底改变 GPU 存储容量的上限,有望将其扩展至 4TB 级别。在 AI 大模型参数规模迈入万亿级、上下文长度普遍超过 128K 的当下,HBM 的容量瓶颈日益凸显,而 HBF 的超大容量特性,恰好完美匹配了 AI 大模型对海量数据存储的极致需求,被业内视为满足下一代 AI 内存要求的最佳方案。

除了容量优势,HBF 在技术延续性与应用扩展性上也具备显著潜力。其结构与 HBM 的共通性,使得存储厂商能够快速复用成熟的堆叠技术与生产经验,降低研发与量产成本。金正浩进一步预测,待 HBM 迭代至第六代产品时,HBF 将实现广泛应用,届时单个基础裸片将集成多组存储堆栈,进一步释放其容量潜力。

从市场前景来看,2 至 3 年内 HBF 相关方案将密集涌现,到 2038 年左右,HBF 市场规模有望超越 HBM,成为存储领域的主流技术路线。

当前,全球科技巨头已纷纷入局 HBF 赛道,加速推动其商业化落地。SK 海力士正与闪迪联手推进 HBF 标准制定,并计划于今年推出采用 16 层 NAND 闪存堆叠的 HBF1 第一代样品;三星电子与闪迪更是明确了应用时间表,预计最快在 2027 年底或 2028 年初将 HBF 技术植入英伟达、AMD 和谷歌的实际产品中。

总而言之,从 HBM 到 HBF,存储技术的迭代始终围绕着算力提升的核心需求。如果说 HBM 解决了 AI 发展初期的带宽瓶颈,那么 HBF 则将以超大容量的核心优势,支撑起下一代 AI 大模型、智能计算等场景的爆发式增长。

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