AI算力瓶颈下的存储突围：HBF与HBC两条技术路径的博弈

【区角快讯】在硅谷近期落幕的AI基础设施峰会上，内存短缺被公认为制约行业发展的核心枷锁。面对推理任务引发的内存需求暴涨，传统高带宽内存（HBM）在容量与成本之间已难以维持平衡。业界目光随之转向新型架构，其中高带宽闪存（HBF）与高带宽计算（HBC）成为破局焦点，分别试图从大容量储备和高能效运算两个维度寻找突破口。

HBF的定位巧妙介于HBM与固态硬盘之间，利用TSV硅通孔技术垂直堆叠NAND闪存，旨在兼顾带宽与海量存储。早在2026年8月，SK海力士联合闪迪通过OCP发布了首份HBF标准规范，其最高容量触及512GB，带宽区间覆盖0.4TB/s至3.0TB/s。目前，谷歌与Tenstorrent已正式加入该联盟阵营。闪迪披露的数据显示，在封装尺寸、堆叠高度及功耗与HBM4基本持平的情况下，HBF容量可达后者的8至16倍。SK海力士的仿真结果进一步佐证，采用8组HBM3E搭配8组HBF的组合方案，每瓦性能可跃升至纯HBM方案的2.69倍。

然而，HBF并非完美无缺。据TrendForce报道，GPU IP厂商OXMIQ Labs在Hot Chips 2026上指出，在模拟72个GPU机架运行万亿参数模型时，虽然用HBF替换HBM能将内存容量从20.7TB激增至294.9TB，但聚合带宽仅约为HBM的60%。因此，HBF更适宜用于存储访问频率较低的MoE专家池和KV缓存，而非全面取代HBM。

另一条由高通主导的HBC路线则侧重近存计算。该技术将多个LPDDR芯片垂直堆叠于加速器上方，把部分计算逻辑直接下沉至内存下方。高通数据显示，在完整加速器层级，HBC的单位功耗带宽是HBM的6倍，单位功耗存储容量更是SRAM的200倍。三星和SK海力士已主动寻求与高通合作推进商业化，台积电负责整合封装工艺。第一代HBC产品预计2027年出货，并将集成至高通AI250推理加速器中。值得注意的是，HBC目前仅适用于推理场景中受内存带宽限制的解码阶段，而在预填充阶段，计算能力依然占据主导地位。