随着人工智能热潮兴起，NAND、DRAM 两类存储芯片迎来大规模普及。NAND 闪存虽主要用于 SSD 等存储场景，但下一代闪存技术HBF（高带宽闪存）有望扮演关键角色。作为新一代 NAND/DRAM 融合技术，HBF 填补了传统 HBM 与普通 NAND 闪存之间的性能与容量空白。

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HBF 由闪迪与 SK 海力士联合研发，架构层级设计与 HBM 类似，采用多层 NAND 闪存堆叠方案。各层芯片通过多根硅通孔（TSV）互连，将所有 NAND 封装融合为单一堆叠阵列。目前单颗 HBM 堆叠容量仅 32–64GB，而 HBF 单堆叠容量可最高扩容至4TB。

性能速度层面，HBM 依旧更快；但通过架构优化，HBF 足以承载高优先级 AI 任务的带宽吞吐需求。HBF 标准非常适配AI 推理负载—— 随着智能体 AI（Agentic AI）爆发，推理场景的重要性大幅提升。同时 HBF 的超大容量，还能缓解主计算芯片KV 缓存的容量受限问题。

尽管 HBF 技术优势突出，但业内消息称：英伟达短期内暂无采用该新型存储技术的计划。英伟达认为，新一代嵌入式固态硬盘（eSSD）足以兼顾容量与带宽瓶颈。据悉英伟达正与铠侠合作研发PCIe 7.0 固态硬盘，读写速度可达普通 SSD 标准的 100 倍。

目前 SK 海力士领跑 HBF 技术研发，首批工程样片计划于今年下半年推出。

据爆料，谷歌将成为 HBF 核心采购方，为自身 AI 业务快速扩张储备这项技术。谷歌 TPU 生态正高速扩容，多款下一代 TPU 计算方案已在研发落地、持续拉升算力规模。HBF 能否成为行业主流应用尚待观察，但其价值不止局限于替代 HBM，还可替代传统标准 DDR 内存，开辟全新应用场景。

随着 AI 算力瓶颈逐渐转移至 CPU 侧，服务器端LPDDR 低功耗内存应用渗透率持续提升，市场对 LPDDR5、LPDDR5X（尤其 SOCAMM2 规格）需求激增。依托 HBF 的多层堆叠架构，芯片厂商与 AI 生态服务商既能缩减 PCB 板占用空间，又能在低功耗、高带宽吞吐的前提下，大幅提升单机存储 / 内存容量。

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