文章核心观点 - 存储市场正经历由AI需求驱动的罕见供需失衡，导致内存和NAND闪存价格飙升 [2] - 高带宽闪存（HBF）作为一种新兴技术，正推动NAND闪存从廉价存储向AI时代高价值核心组件转型，其发展路径与高带宽内存（HBM）相似 [2][19] - HBF技术旨在解决AI多模态、长上下文模型对庞大中间状态数据的存储需求，在DRAM的速度和NAND的容量之间找到平衡 [3] - 2026-2027年是HBF技术发展和市场格局形成的关键窗口期，各大内存厂商正采取不同策略进行布局 [19] HBF技术概述 - HBF是NAND版本的高带宽内存技术，通过将16层NAND堆栈通过逻辑芯片连接到中介层，再以多通道高带宽方式连接到GPU或其他处理器 [3] - 该技术依托闪迪的CBA技术构建，使用硅通孔实现层间互联，能匹配HBM的带宽，同时在相近成本下提供8至16倍的存储容量 [4] - HBF单芯片可达到4TB容量（由8颗512GB HBF芯片组成），足以容纳16位权重的GPT-4模型（1.8万亿参数，需3.6TB存储） [10] - 该技术为混合专家模型及多模态大模型的端侧部署提供了可能，一颗512GB HBF芯片即可承载640亿参数的MOE模型 [11] 主要厂商动态 SK海力士 - 公司在2025年OCP全球峰会上发布了包含HBF在内的"AIN Family"产品阵容，其中AIN B是采用HBF技术的产品 [5] - AIN系列从性能、带宽、容量三个维度进行优化，旨在同时提升数据处理速度和存储容量 [5] - AIN B通过垂直堆叠NAND来扩大带宽，核心是将高容量、低成本的NAND与HBM堆叠结构相结合 [6] - 公司已向清州M15X工厂运入首批设备，该工厂将重点量产下一代HBM产品，为HBF的未来部署奠定基础 [7] - 2025年8月，公司与闪迪签署了HBF标准化谅解备忘录，推动开放式生态策略 [12] 闪迪 - 公司计划于2026年下半年向客户提供HBF样本，并于2027年初为推理AI提供正式产品 [10] - 技术突破使得HBF无需依赖DRAM即可承载超大模型，得益于DeepSeek AI研究人员提出的"多头潜在注意力"技术，可将键值缓存压缩93% [10] - HBF可将芯片拆分为8个64GB迷你阵列，为MOE的8个专家子模型分别提供专属存储与数据通道 [11] - HBF负责人Ilkbahar曾担任英特尔Optane部门副总裁，此次选择与SK海力士合作推动标准化，避免重蹈Optane过于专有化的覆辙 [12] 铠侠 - 公司展现出务实和多元化的技术探索路径，既独立开发差异化方案，又能共享合作伙伴的技术积累 [13] - 2025年8月发布面向边缘服务器的高速闪存驱动器原型，采用串联连接的闪存"珠子"，使用PCIe 6总线，实现5TB容量和64 GBps数据速率 [13] - 该原型通过相同的PCIe Gen 6总线从5TB容量提供高达64 GBps速度，总吞吐量约为美光9650 Pro的2.3倍 [14] - 应英伟达要求，公司正在开发一款1亿IOPS的SSD，预计2027年推出，将支持PCIe 7.0标准 [14] 三星 - 公司已启动自有HBF产品的早期概念设计工作，但产品规格和量产时间表仍未知，态度较为谨慎 [16] - 作为DRAM和NAND的双料冠军，公司在开发HBF产品时具备天然的协同优势 [16] - 公司在HBM市场的经验教训可能影响了其在HBF上的策略，倾向于采取"后发制人"的策略 [17][18] 市场背景与价格动态 - 存储市场供需失衡，内存短缺问题加剧，三星于10月暂停DDR5 DRAM合约定价，引发内存价格暴涨 [2] - 9月以来，512Gb TLC晶圆价格稳步攀升，10月下旬已达5美元，1Tb TLC/QLC晶圆价格触及6.5至7.2美元区间 [2] - NAND涨价的核心原因包括库存见底和HBF新技术的推动 [2]