SK 海力士攜手 SanDisk 發布 HBF 全球首個標準 劍指「記憶體牆」瓶頸
Celine
HBF 正式登場 採開放標準、最高 512GB 容量 瞄準 AI 推論與資料中心市場
AI 推論需求持續高速成長，帶動全球記憶體技術邁向新世代。SK 海力士（SK Hynix）與 SanDisk（SNDK）於美國當地時間 8 月 4 日正式發布全球首個高頻寬快閃記憶體（High Bandwidth Flash，HBF）標準規範，宣告 AI 基礎架構正式跨入全新的分層記憶體（Tiered Memory）時代。
此次標準發表正值美國加州聖塔克拉拉舉行的 Flash Memory Summit（FMS）2026 期間。SK 海力士表示，HBF 將成為突破 AI 時代「記憶體牆（Memory Wall）」的重要技術，不僅兼具 HBM 等級的高速傳輸能力，更可透過 NAND Flash 提供遠高於 DRAM 的儲存容量，滿足 AI 推論、大模型及資料中心龐大的資料存取需求。
HBF 定位介於 HBM 與 SSD 之間 打造 AI 新一代記憶體階層
HBF 被視為介於高頻寬記憶體（HBM）與企業級固態硬碟（eSSD）之間的新型記憶體層級。
與 HBM 相同，HBF 採用 NAND 晶片垂直堆疊設計，大幅提升資料傳輸頻寬；不同的是，其以 NAND Flash 為核心，可提供更大的容量與更低的成本，特別適合 AI 推論、高速快取及大型資料集運算。
SK 海力士指出，隨著 Agentic AI（代理式 AI）快速商業化，單一記憶體產品已無法滿足需求，未來勢必朝向「分層記憶體（Tiered Memory）」架構發展，透過不同特性的記憶體產品協同運作，提升整體 AI 系統效率。
全球首份 HBF 標準出爐 最高容量 512GB、頻寬達 3TB/s
此次公布的 HBF 標準，是 SK 海力士與 SanDisk 去年啟動標準化合作，並於今年二月成立 HBF 聯盟後，歷時約六個月完成的首項成果。
新標準主要包括提供 8 層與 16 層 NAND 堆疊兩種架構、單一模組最高容量達 512GB，傳輸頻寬分為 Grade 1 至 Grade 3 三級，最高頻寬可達每秒 3TB（3TB/s），最低規格約 0.4TB/s。
此外，HBF 全面採用產業標準 UCIe（Universal Chiplet Interconnect Express）作為互連介面，可與 GPU、CPU 及各類 Chiplet 架構處理器高速連接，大幅提升異質運算平台的整合彈性。
新規範同時涵蓋互連介面、電氣特性、HBF Die 堆疊可靠度、封裝設計及資料讀寫軟體等完整技術規格。
OCP 正式採納 HBF 成為全球開放標準
值得注意的是，HBF 並非企業專屬技術，而是由全球最大的開放式資料中心技術組織 Open Compute Project（OCP）正式發布，成為全球產業共同採用的開放標準。
目前 HBF 聯盟已吸引 Google、AI 晶片新創 Tenstorrent 等重量級企業加入。
SK 海力士表示，未來將持續透過開放合作擴大生態系，加速 HBF 技術成熟與市場導入，推動 AI 記憶體市場規模化發展。
FMS 2026 聚焦 AI 基建 探討突破「記憶體牆」新架構
FMS 2026 展覽期間，SK 海力士高層以「Agentic AI 時代下，基於分層記憶體打造高效率 AI 基礎建設」為主題發表演講，說明 AI 推論快速普及後，資料量與運算需求暴增，傳統單一記憶體架構已難以因應。
8 月 6 日，SK 海力士將與 Google DeepMind 及 SanDisk 共同舉辦論壇，以「透過 HBF 突破 Memory Wall」為題，深入探討 AI 基礎建設未來的記憶體架構演進，以及 HBF 在其中扮演的關鍵角色。
375 層 4D NAND 首度亮相 明年量產 AI 企業級 SSD
除了 HBF 之外，SK 海力士此次也首度公開展示正在開發中的第十代（V10）375 層 4D NAND 晶圓與產品。
新一代 4D NAND 相較前一代產品，每瓦效能（Performance per Watt）提升 2.5 倍，專為 AI 資料中心設計，更適合高效能、低功耗的 AI 運算環境
SK 海力士規劃於 2027 年初開始量產搭載 375 層 4D NAND 的高容量企業級 SSD（eSSD），進一步鞏固其在 AI 時代 NAND Flash 市場的競爭優勢。
此外，公司也展示涵蓋智慧型手機、PC、車用電子、機器人及 AI 終端設備等完整記憶體產品線，展現 AI 世代完整的儲存技術布局。
AI 推論時代來臨 HBF 有望成為下一波記憶體革命
SK 海力士表示，AI 應用快速普及正推動全球資料處理架構重構，而 HBF 將突破傳統記憶體與儲存裝置之間的界線，建立兼具高速頻寬與超大容量的新型記憶體架構，協助 AI 系統有效降低延遲、提升整體運算效率。
市場人士認為，隨著 AI 模型持續大型化、Agentic AI 快速落地，以及資料中心對高頻寬、高容量儲存需求同步攀升，HBF 有望成為繼 HBM 之後，AI 基礎建設最受矚目的下一代記憶體技術，也將帶動 NAND Flash 產業迎來新一波升級循環。
