闪迪计划 2027 年带来首个 HBF 样品，2028 年实现量产

闪迪与SK海力士本月初联合发布了首个高带宽闪存（HBF）标准规范，这一技术被视为AI计算领域突破内存瓶颈的重要方向。据TrendForce报道，闪迪在近日的投资者会议上披露了HBF的更多技术细节与路线图，引发业界关注。

HBF的核心优势在于结合了HBM级别的读取带宽，同时实现远超HBM的容量，最高可达HBM的8至16倍。这一特性有望解决AI大模型训练与推理中日益严重的“内存墙”问题，即处理器速度与内存带宽不匹配的瓶颈。闪迪已完成首款HBF产品的流片，预计2027年提供初始样品，2028年实现量产。

根据闪迪内部数据，在运行AI大模型时，HBF系统只需4块GPU即可达到HBM系统8块GPU的Token输出量。这意味着HBF能够显著降低GPU需求，从而减少AI服务器的建设成本，尤其对大规模推理场景具有吸引力。不过，HBF的延迟仍高于HBM，其目标是在低成本前提下提供接近HBM的带宽。

值得注意的是，HBF的技术基础与HBM不同，它更接近NAND闪存而非DRAM堆叠技术。第一版HBF规范支持最高512GB容量，可采用8层或16层堆叠配置，并提供三个带宽等级（Grade 1至3），带宽范围约为0.4TB/s至3.0TB/s。这种设计使得HBF在成本控制和容量扩展上具备优势。

瑞穗证券分析指出，HBF不太可能完全取代HBM，但有望推动AI推理采用解耦式架构，即将计算与存储分离以提高效率。目前，谷歌、Meta和SK海力士等公司已在积极推动相关技术发展，HBF的出现或将加速这一进程。

展望未来，随着HBF在2028年进入量产，AI服务器的存储架构可能迎来重大变革。尽管初期HBF可能主要用于特定推理场景，但长期来看，其高容量与成本优势有望在更广泛的AI应用中发挥作用。业界将密切关注闪迪与合作伙伴在HBF生态建设上的进展。