雖然三星的 HBM4 還沒(méi)有通過(guò)英偉達(dá)的驗(yàn)證，但就在上周五（9 月 19 日），三星的 12 層 HBM3E 終于通過(guò)了英偉達(dá)的測(cè)試認(rèn)證，也意味著即將成為英偉達(dá) GPU 的 HBM 供應(yīng)商之一。

一石激起千層浪。

AI 的火熱不只是讓人們爭(zhēng)相討論大模型和算力芯片，也徹底點(diǎn)燃了對(duì)內(nèi)存的需求。過(guò)去幾年，HBM（高帶寬內(nèi)存）成為了這場(chǎng)浪潮里最受追捧的「隱形明星」。沒(méi)有它，就沒(méi)有英偉達(dá) A100、H200 以及其他 AI 芯片的爆火，也也不會(huì)有無(wú)數(shù)大模型在短時(shí)間內(nèi)跑出來(lái)并且迅速迭代。

正因如此，HBM 供不應(yīng)求，幾乎成了半導(dǎo)體行業(yè)的「硬通貨」，也讓 HBM 主要廠商 SK 海力士一舉超越三星，成為全球最大存儲(chǔ)芯片制造商。

收入榜，圖片來(lái)源：TrendForce

但問(wèn)題隨之而來(lái)，HBM 的速度沒(méi)問(wèn)題，帶寬夠快，延遲夠低，可容量依然有限，成本居高不下。AI 模型越大，對(duì)內(nèi)存的胃口越夸張，單靠 HBM 很難滿足未來(lái)幾年全球 AI 推理的龐大需求。尤其以 DeepSeek 為開(kāi)端，MoE 模型（專(zhuān)家混合模型）減小了對(duì)算力的要求，內(nèi)存墻的問(wèn)題變得更加突出。

而在本月早些時(shí)候，被稱(chēng)為「HBM 之父」的韓國(guó)科學(xué)與技術(shù)研究院教授金正浩表示，未來(lái)決定內(nèi)存行業(yè)勝負(fù)的將會(huì)是 HBF（High Bandwidth Flash，高帶寬閃存）。

這并非空穴來(lái)風(fēng)。作為 HBM 的最大玩家，SK 海力士已經(jīng)和閃存領(lǐng)域的代表閃迪走到了一起，公開(kāi)宣布聯(lián)合開(kāi)發(fā) HBF 技術(shù)，并推動(dòng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化。但 HBF 到底是什么？當(dāng) HBM 不再夠用，HBF 能否成為下一個(gè)接力棒？

圖片來(lái)源：閃迪

內(nèi)存堆疊換閃存堆疊，HBF如何做到的？

在解釋 HBF 之前，先得把 HBM 擺在桌面上。HBM，全稱(chēng)高帶寬內(nèi)存，可以理解為「GPU 專(zhuān)用的豪華內(nèi)存」。它的特點(diǎn)是把多層 DRAM 芯片像「積木」一樣堆疊在一起，然后通過(guò)超寬的接口直接連到 GPU 上。這樣一來(lái)，數(shù)據(jù)進(jìn)出的通道變寬了，傳輸速度自然暴漲。比如英偉達(dá) H200 搭載的 HBM3e，單卡內(nèi)存帶寬達(dá)到 4.8 TB/s，比普通 DDR 內(nèi)存快幾十倍。

問(wèn)題在于，HBM 像跑車(chē)一樣速度驚人，但油箱太小。它的容量往往停留在幾十 GB 級(jí)別，即便 SK 海力士即將量產(chǎn)的 HBM4 單殼最高也只能做到 36GB（未來(lái)可達(dá) 64GB），而大模型的參數(shù)動(dòng)輒上千億。更現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題是，HBM 的成本極高，良率低、產(chǎn)能有限，直接導(dǎo)致一塊 GPU 動(dòng)輒數(shù)萬(wàn)美元，成為 AI 行業(yè)的瓶頸。

HBF（高帶寬閃存）正是在這種背景下備受關(guān)注。簡(jiǎn)單理解，HBF 就是把 NAND 閃存堆疊起來(lái)，用類(lèi)似 HBM 的封裝方式，讓它既能像內(nèi)存一樣高速讀數(shù)據(jù)，又能像硬盤(pán)一樣存更多內(nèi)容。它的目標(biāo)并不是完全取代 HBM，而是作為「容量補(bǔ)位」：

HBM 繼續(xù)承擔(dān)最關(guān)鍵、延遲最敏感的工作，而 HBF 則用來(lái)裝下超大模型的權(quán)重、KV Cache 等「吃容量」的部分。

HBF 結(jié)構(gòu)圖，圖片來(lái)源：閃迪

換句話說(shuō)，HBM 是短跑冠軍，HBF 是長(zhǎng)途卡車(chē)，兩者搭配，才能既快又大。這也是「HBM 之父」看好 HBF 的核心理由。

韓國(guó)科學(xué)技術(shù)院（KAIST）教授金正浩，被譽(yù)為「HBM 之父」，他正是當(dāng)年提出把內(nèi)存芯片豎著堆疊的關(guān)鍵人物。在 9 月初的演講中，他認(rèn)為內(nèi)存行業(yè)未來(lái)的勝負(fù)手將會(huì)是 HBF，邏輯并不復(fù)雜，AI 的趨勢(shì)已經(jīng)從算力中心轉(zhuǎn)向內(nèi)存為中心，算力的增長(zhǎng)再快，如果數(shù)據(jù)塞不進(jìn)去、模型放不下，都會(huì)卡住脖子。

而 HBF 剛好能補(bǔ)上 HBM 的容量短板，讓系統(tǒng)既保持高帶寬，又能擁有更大的可用空間和更低的成本。

這番話并不只是他的個(gè)人看法。在 8 月舉行的 FMS 未來(lái)存儲(chǔ)峰會(huì)上，閃迪透露了近兩年開(kāi)發(fā)的 HBF，并且宣布與 SK 海力士推動(dòng) HBF 的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化。SK 海力士的優(yōu)勢(shì)在于封裝和堆疊工藝——這正是 HBM 成功的關(guān)鍵；閃迪則是 NAND 閃存領(lǐng)域的長(zhǎng)期玩家，擁有獨(dú)特的直鍵合工藝。

更關(guān)鍵的是，HBF 在設(shè)計(jì)之初就針對(duì) AI 推理的特點(diǎn)：讀多寫(xiě)少、批量順序訪問(wèn)。AI 模型在推理時(shí)，幾乎不改動(dòng)權(quán)重，主要是高速讀取；這讓 NAND 的「寫(xiě)入短板」不再是致命問(wèn)題，而它的高密度、低成本、穩(wěn)定性則被發(fā)揮到極致。

不斷拉長(zhǎng)的上下文長(zhǎng)度，也在吞噬存儲(chǔ)，圖片來(lái)源：閃迪

因此，金正浩的判斷、SK 海力士的布局、閃迪的押注，其實(shí)都在指向一個(gè)共同邏輯：AI 的未來(lái)需要的不僅僅是更快的存儲(chǔ)，還需要更大的存儲(chǔ)池。HBM 已經(jīng)把速度推到極致，但如果沒(méi)有 HBF，AI 的發(fā)展遲早會(huì)撞上天花板。

從這個(gè)角度看，HBF 不僅是一個(gè)新技術(shù)點(diǎn)，更可能是整個(gè) AI 硬件架構(gòu)變革的核心動(dòng)力。

HBF徹底改變AI存儲(chǔ)：從數(shù)據(jù)中心到消費(fèi)終端

HBF 的落地并不是遙不可及的未來(lái)。按照閃迪和 SK 海力士的路線規(guī)劃，2026 年下半年就會(huì)有首批 HBF 樣品出現(xiàn)，2027 年初預(yù)計(jì)會(huì)有搭載 HBF 的 AI 推理設(shè)備面世。這意味著，它最快會(huì)在兩年內(nèi)走出實(shí)驗(yàn)室，成為真實(shí)的硬件產(chǎn)品。

那么，這些首批設(shè)備會(huì)是什么？最有可能的，是 GPU 廠商和服務(wù)器廠商率先嘗鮮。以英偉達(dá) H200 為例，是全球首款使用業(yè)內(nèi)最先進(jìn) HBM3e 顯存的 GPU，配備了 141 GB 的 HBM3e，成本極高。而 HBF 就像是為 GPU 接上了一個(gè)「外掛油箱」，不僅能讓更多模型一次性裝進(jìn)來(lái)，還能大幅減少頻繁從 SSD 調(diào)數(shù)據(jù)的延遲。

但 HBF 的意義并不止于數(shù)據(jù)中心。在邊緣設(shè)備和個(gè)人計(jì)算領(lǐng)域，它同樣可能帶來(lái)巨大的改變。

今天我們看到 AI PC、AI 手機(jī)都在強(qiáng)調(diào)設(shè)備端運(yùn)行大模型，可現(xiàn)實(shí)是，終端設(shè)備的內(nèi)存遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠支撐上百億參數(shù)的模型。HBF 如果能以小型化模組、甚至與處理器一體封裝的方式進(jìn)入終端，就有機(jī)會(huì)讓用戶在本地調(diào)用更大的 AI 模型，帶來(lái)更流暢的語(yǔ)音助手、更聰明的生產(chǎn)力工具，甚至真正可離線運(yùn)行的 AI 應(yīng)用。

圖/微軟

更重要的是，HBF 的成本和功耗優(yōu)勢(shì)，使它天然適合在終端場(chǎng)景擴(kuò)展。HBM 成本高昂、功耗居高不下，而 HBF 基于 NAND 閃存，密度更高，單位容量?jī)r(jià)格更低。對(duì)于筆記本電腦、智能手機(jī)甚至 XR 設(shè)備來(lái)說(shuō)，如何在有限的空間和電池里提供更強(qiáng)的 AI 能力？HBF 給出了一個(gè)現(xiàn)實(shí)的答案：

在云端，它緩解 GPU 內(nèi)存瓶頸，讓超大模型能夠跑得更高效；在終端，它可能成為 AI 普及化的關(guān)鍵一步。

當(dāng)然，短期內(nèi)我們還很難看到 HBF 落地在邊緣終端或者個(gè)人計(jì)算平臺(tái)上，但通過(guò) AI 數(shù)據(jù)中心的大規(guī)模更新，HBF 仍然會(huì)在未來(lái)幾年改變 AI 的推理，進(jìn)而改變我們的 AI 體驗(yàn)。

寫(xiě)在最后

從 HBM 的爆發(fā)，到 HBF 的登場(chǎng)，我們其實(shí)看到的是同一個(gè)趨勢(shì)：AI 已經(jīng)把內(nèi)存和存儲(chǔ)推到了舞臺(tái)中央。沒(méi)有 HBM，就沒(méi)有今天的算力繁榮；而如果沒(méi)有更大、更便宜、更低功耗的存儲(chǔ)介質(zhì)，AI 的未來(lái)也可能被「卡脖子」。

HBF 之所以值得期待，不是因?yàn)樗嫒〈?HBM，而是它補(bǔ)上了一個(gè)關(guān)鍵缺口——容量。它讓 GPU 不再像背著小油箱的跑車(chē)那樣捉襟見(jiàn)肘，也給未來(lái)的 AI PC、邊緣計(jì)算帶來(lái)了想象空間。當(dāng)速度與容量形成合力，AI 的運(yùn)行方式很可能會(huì)被徹底改寫(xiě)。

但問(wèn)題也隨之而來(lái)：

- HBF 真能像 HBM 一樣，從技術(shù)概念變成行業(yè)標(biāo)配嗎？

- 在數(shù)據(jù)中心率先落地之后，它能否順利走向個(gè)人計(jì)算終端？

- 當(dāng)存儲(chǔ)不再是瓶頸時(shí)，下一個(gè)掣肘 AI 的環(huán)節(jié)，又會(huì)是什么？

這些問(wèn)題的答案，或許要等到 2027 年 HBF 首批設(shè)備面世后才能揭曉。但可以肯定的是，定義 AI 的邊界，不只是算力，還在于儲(chǔ)存。而這場(chǎng)比賽，才剛剛開(kāi)始。