直擊 2026 FMS：SK 海力士、SanDisk 公布 HBF 首個標準規格
SK 海力士（SK hynix）與 Sandisk 正聯手推動全新的 HBF（High Bandwidth Flash，高頻寬快閃記憶體），試圖將 NAND Flash 透過類似 HBM 的堆疊架構，大幅提高容量與頻寬，鎖定快速成長的 AI 推論市場。
據《Forbes》報導，在美國加州聖塔克拉拉舉行的 2026 FMS Conference 上，SK 海力士與 Sandisk 公布 HBF 初步規格與發展路線圖。
首版規格最高容量可達 512GB，頻寬依等級約落在 0.4 TB/s 至 3.0 TB/s，並採用 UCIe（Universal Chiplet Interconnect Express）作為 HBF 與處理器之間的互連技術。
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Sandisk 展示的測試案例顯示，在特定 AI 推論情境下，以 4 顆 GPU 搭配 4TB HBF，與 8 顆 GPU 搭配 192GB HBM 相比，每秒生成 Token 數幾乎相同，意味 GPU 使用效率可達後者約 2 倍，同時降低整體成本。
HBF 是什麼？把 NAND 做成類似 HBM 的堆疊架構
目前 AI GPU 最重要的記憶體之一是 HBM，其透過垂直堆疊多層 DRAM，提供極高的資料傳輸頻寬，已成為 NVIDIA、AMD 等 AI 加速器的重要元件。
但隨著 AI 工作負載從訓練逐漸延伸至大規模推論，模型權重、RAG 資料、KV Cache、Agent State 與 Metadata 等資料量快速增加，只靠昂貴且容量有限的 HBM，可能並非所有場景下最具成本效益的方案。
HBF 的思路，就是把類似概念套用到 NAND Flash。
Sandisk CTO Alper Ilkbahar 表示，HBF 將 NAND 晶片以類似 HBM 堆疊與連接 DRAM 的方式進行封裝，藉此打造高容量、高頻寬的非揮發性儲存方案。
它不一定完全取代 HBM，而是可以依工作負載與 HBM 混合使用，甚至在部分場景單獨使用。
HBF 瞄準的並非單純「做出比 SSD 更快的 Flash」，而是試圖填補 HBM 與傳統 NAND 儲存裝置之間巨大的效能、容量與成本落差。
SK 海力士重新切分 AI 記憶體階層，HBF 被列為 G1.5
SK 海力士也藉此次 FMS Conference 提出新的 AI 記憶體與儲存階層。
除了目前位於 G1 層級的 HBM，公司新增 G0.5、G1.5 與 G2.5 三個中間層級，希望針對不同 AI 工作負載，在效能、容量與成本之間取得更細緻的平衡。
其中 G0.5 採用 3D 堆疊 DRAM，定位高於 HBM，目標是在維持 DRAM 級容量的同時，提供接近 SRAM 的頻寬。
G1.5 就是 HBF，SK 海力士規劃容量約 1TB、頻寬達 Tb/s 級別；G2.5 則是透過 CXL Pooling 建立的共享記憶體，容量可擴展至數 TB。
SK 海力士強調，這套架構的核心目的，是最大化 xPU 效能與服務品質（QoS），同時改善 TPS/MW（每兆瓦吞吐量）以及 Token/$（每美元 Token 產出）。
AI 推論成為關鍵，KV Cache 需要更大的記憶體空間
SK 海力士 EVP Kim Chunsung 指出，AI 推論需要處理的資料可以大致分成兩類。
第一類是模型、RAG 資料與使用者資料等持久性資產；第二類則是推論執行過程產生的動態狀態，包括 KV Cache、AI Agent 狀態與 Metadata。
尤其隨著 Context Window 擴大、Agent 工作時間拉長，以及企業開始部署更多 AI 推論服務，如何儲存大量 KV Cache，正在成為新的硬體瓶頸。
Sandisk 因此也將「Persistent KV Cache」視為新型記憶體階層的重要應用，希望讓部分原本必須占用昂貴 HBM 容量的資料，可以轉移至容量更大、成本更低的 HBF。
HBF 初版規格公布：最高 512GB、頻寬 3 TB/s
HBF Consortium 已在此次 FMS Conference 公布首版 HBF 規格。
目前規劃包含 8-high 與 16-high 兩種 NAND Die 堆疊配置，容量最高可達 512GB；頻寬則分成 Grade 1 至 Grade 3 三個級別，約從 0.4 TB/s 一路提升至 3.0 TB/s。
另一項重要設計，是 HBF 採用 UCIe 作為與處理器連接的介面。
UCIe 是近年半導體產業積極推動的 Chiplet 互連標準，如果 HBF 最終形成產業生態，未來有機會讓 CPU、GPU、AI Accelerator 與高頻寬 Flash 透過標準化介面整合，而非完全依賴單一廠商的專有設計。
Sandisk 推進 BiCS10，332 層 NAND 為 HBF 鋪路
HBF 能否真正進入 AI 加速器，另一個關鍵仍是 NAND 本身的密度與效能。
Sandisk 此次展示 218 層 BiCS8 企業級 SSD，其中 Compute eSSD 採用 TLC NAND、最高容量 32TB；Storage eSSD 則使用容量密度更高的 QLC NAND，最高可達 256TB。
下一代 BiCS10 則進一步增加至 332 層，TLC NAND 單顆容量達 1Tb，QLC NAND 則達 2Tb。
NAND 堆疊層數與單顆容量持續提高，正好成為 HBF 發展的重要基礎：若能將大量高密度 NAND 透過先進封裝堆疊，再搭配高頻寬互連，就有機會以遠高於 HBM 的容量承接 AI 推論資料。
HBF 不會立刻取代 HBM，最快 2028 年才有樣品
不過，HBF 距離真正進入 AI 資料中心仍有一段距離。
依 SK 海力士公布的時間表，目前在 2026 FMS Conference 公布的是 HBF 0.7 標準，完整 HBF Specification 預計於 2027 年初發布，首批 HBF 樣品則預計要等到 2028 年初，之後才會逐步進入完整量產階段。
因此短期來看，HBF 並非直接威脅目前高速成長的 HBM 市場，更像是為 AI 推論建立新的記憶體階層。
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