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存储新纪元?HBF商业化冲刺:闪迪拟下半年建试点线,明年量产

时间:2026-04-14 22:07
闪迪正显著加快高带宽闪存(HBF)的商业化进程 AI推理时代的存储版图,正在酝酿一场新的结构性变革。继HBM之后,一个被视为关键存储层级的新技术——高带宽闪存(HBF),正吸引闪迪、SK海力士与三星电子全面入局。这标志着,存储行业下一轮核心竞争的战鼓,已然敲响。 商业化进程提速:闪迪着手搭建原型产线

闪迪正显著加快高带宽闪存(HBF)的商业化进程

AI推理时代的存储版图,正在酝酿一场新的结构性变革。继HBM之后,一个被视为关键存储层级的新技术——高带宽闪存(HBF),正吸引闪迪、SK海力士与三星电子全面入局。这标志着,存储行业下一轮核心竞争的战鼓,已然敲响。

商业化进程提速:闪迪着手搭建原型产线

4月13日,韩国媒体ETNews援引The Bell的报道透露,闪迪已开始行动,正与材料、零部件及设备合作伙伴接洽,着手搭建HBF原型产线的生态体系。按照计划,原型产品将于今年下半年推出,而试产线预计在2026年下半年竣工并投入运营,最终商业化目标则定在2027年。

有知情人士指出,随着样品生产的加速推进,闪迪甚至有可能将此前规划的HBF开发时间表整体提前约半年。这一动作,无疑显露出其抢占市场先机的强烈意图。

HBF的快速推进,对AI硬件产业链影响深远。这项技术的核心,是在NAND闪存中引入硅通孔(TSV)堆叠封装。其妙处在于,能在维持高带宽的同时,提供约10倍于HBM的存储容量。可以说,它是专为填补HBM与SSD之间的存储层级断层而设计的。随着AI工作负载加速向推理阶段迁移,这一技术缺口的战略价值,正变得前所未有的清晰。

设备与材料产业链:HBM积累优势直接迁移

闪迪之所以能快速切入HBF赛道,底气在于其在HBM及NAND领域均已具备的设计、封装与量产经验。这为其奠定了坚实的技术基础。

根据ETNews的报道,由于HBF与HBM在工艺流程上高度相似,一个显著的行业趋势是:那些在HBM产线上积累的设备、材料与零部件生态优势,有望被直接平移到HBF领域,延续其技术领先性。

具体来看,用于实现堆叠NAND芯片间信号传输的TSV工艺设备、固晶用的键合材料及相关设备,预计仍将由已在HBM市场建立强大竞争力的企业主导。这种技术路径的延续性意味着,现有HBM设备供应商的潜在市场空间,将随着HBF的推进而水涨船高。

材料端也传来了新动向。韩国Hanul Materials Science旗下子公司JK Materials近日宣布,已完成用于HBF的高性能聚合物的开发工作,并已开始向主要客户供货。报道指出,该公司的高性能KrF聚合物,是实现数百层NAND闪存堆叠所需的关键化学材料。

三巨头竞争格局:标准话语权与专利布局同步展开

在市场竞争层面,格局已然明朗。SK海力士与闪迪正通过OCP工作组积极推进标准化工作,试图在行业规范制定层面建立先发优势。此前业界的普遍预期是,三星电子与闪迪计划在2027年底至2028年初,将HBF集成至英伟达、AMD及谷歌等巨头的产品中。

三星方面虽未公开高调宣布,但其布局步伐同样扎实。据《朝鲜日报》报道,三星电子自2020年代初便已开展HBF研究,近期更是密集收购了一系列HBF相关专利,积极拓展技术储备。这些专利布局动作明确表明,三星正在HBF赛道上稳步推进。

被誉为“HBM之父”的韩国科学技术院教授Kim Joungho近期给出了他的观察。他认为,HBF的落地节奏比此前预期要快。他预计,HBF将在HBM6推出阶段实现广泛应用,并有望在2038年前后,在市场规模上超越HBM。同时他也指出,得益于HBM积累的成熟工艺与设计经验,HBF的商业化周期,将远短于当年HBM所经历的开发历程。

HBF的战略定位:填补AI推理时代的存储层级缺口

那么,HBF的核心战略价值究竟何在?答案在于构建一个全新的、介于超高速HBM与大容量SSD之间的存储层级。

SK海力士的分析指出了当前AI推理场景下的一个结构性矛盾:随着用户规模爆炸式增长,现有存储架构在高容量数据处理与功耗效率之间难以兼顾——HBM带宽卓越但容量有限,SSD容量充裕但读写速度不足。

HBF的设计,正是为了弥合这一技术缺口。通过垂直堆叠NAND闪存,它在维持高带宽的同时,提供了约10倍于HBM的存储容量。在未来的系统架构中,可以想象这样的分工:HBM负责处理最前沿的高带宽需求,而HBF则作为强大的支撑层,承接容量扩展的核心任务。两者协同作战,方能覆盖AI推理对海量数据处理与极致功耗效率的双重苛刻要求。

正如SK海力士总裁兼首席开发官Ahn Hyun所言:“AI基础设施的关键,在于超越单项技术的性能竞争,实现整个生态系统的优化。”SK海力士同时强调,HBF成为行业标准,将为整个AI生态系统的共同成长奠定基础。这场关于存储层级的革新,或许正是未来AI算力效率跃升的关键一环。

来源:https://www.163.com/dy/article/KQDJC3I405198NMR.html
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