西部数据（SanDisk）与SK海力士（SK hynix）近日签署谅解备忘录，将共同推动人工智能内存基础设施的关键突破。根据官方声明，双方计划标准化“高带宽闪存”（HBF）技术——这是一种采用HBM封装形态的NAND闪存解决方案，标志着业界首次尝试将闪存容量与DRAM级带宽集成于单一堆栈，有望彻底改变AI模型的大规模数据存取方式。
与传统HBM纯DRAM架构不同，HBF技术用NAND闪存替代部分存储堆栈，以略微增加延迟为代价，实现容量提升8-16倍且具备非易失性。在维持相近带宽水平与成本的前提下，NAND无需持续供电即可保存数据的特性，使其特别适合能源受限的AI推理场景。随着超大规模云服务商将推理任务推向边缘端，以及数据中心散热成本逼近物理极限，这一优势显得尤为关键。
该技术构想与2025年引发热议的《闪存运行大语言模型》论文不谋而合，该研究曾论证利用SSD作为额外内存层来缓解DRAM压力的可行性。通过融合NAND的高密度特性与HBM的互连设计，两家公司实质上提出了一类新型存储架构，有望在不增加传统HBM热耗与成本的前提下支撑大模型推理。
行业动态也印证了这一趋势：三星（Samsung）近期推出名为PBSSD的闪存增强型AI存储方案，并积极推进集成逻辑芯片的HBM4研发；而英伟达（Nvidia）虽在Rubin/Vera GPU路线图中仍依赖HBM，但闪存集成可能成为突破内存成本线性增长的关键。西部数据在2025闪存峰会展出的HBF原型采用其专有BiCS NAND与晶圆键合（CBA）技术，已获“最具创新技术奖”，并成立由内外部专家组成的技术咨询委员会推动生态建设。
首批HBF模块预计2026年下半年问世，集成该技术的AI推理硬件有望于2027年初亮相。虽然未透露具体合作方，但SK海力士与英伟达等AI芯片制造商的密切关系可能加速技术落地。值得注意的是，英特尔前图形业务负责人Raja Koduri创立的初创公司也已加入HBF技术顾问行列。
若成功推进，这种异质内存堆栈将允许DRAM、闪存乃至新型持久内存共存于AI加速器，既为云服务商提供HBM成本飙升的替代方案，又能突破当前大模型面临的内存瓶颈。作为全球内存销售冠军，SK海力士显然希望主导这一潜在替代技术。而西部数据此前已与闪存发明者铠侠（Kioxia）合作开发CMOS工艺BiCS9闪存，虽未确认HBF是否采用同代技术，但其丰富的产业协作经验将成为重要助力。
