HBF儲存層級是這篇文章討論的核心
💡 核心結論
HBF（高頻寬快閃記憶體）作為介於HBM與SSD之間的新型儲存層級，將成為AI推理時代的關鍵基礎設施，驅動整體系統能效與成本優化。
📊 關鍵數據
- 2025年全球AI推理市場規模預計達320億美元，年成長率45%
- HBF解決方案市場將於2030年突破850億美元，複合年增率(CAGR)達38%
- 採用HBF可降低AI推理系統總擁有成本(TCO)高達30%
- 能效提升：相同運算效能下，功耗降低25%
🛠️ 行動指南
- 密切關注OCP聯盟HBF工作小組的標準制定进程
- 評估現有AI基礎設施的儲存瓶頸，規劃HBF導入藍圖
- 與SK海力士、Sandisk等關鍵廠商建立技術合作
⚠️ 風險預警
- 標準化进程可能延遲，影響產品上市時程
- 初期供應鏈成熟度不足，可能面臨產能限制
- 企業需重新設計系統架構以充分發揮HBF優勢
目錄
引言：觀察AI基礎設施的范式轉移
作者長期觀察半導體與儲存產業鏈，注意到2026年初一個關鍵轉折點：SK海力士與Sandisk聯手推動HBF標準化，這不僅是技術合作，更預示著AI基礎設施架構的深層重組。從過往專注於GPU效能提升，轉向CPU、GPU、記憶體與儲存的系統級優化，這一轉變將深刻影響未來十年數據中心的設計哲學。
本次啟動會在Sandisk加州米爾皮塔斯總部舉行，選擇Open Compute Project (OCP)作為標準化平台，顯示產業界對開放架構的共識。OCP作為全球最具影響力的開放計算社群，已成功推動伺服器、儲存等元件的標準化，HBF加入其生態系，意味著從訓練到推理的全鏈條優化將成為可能。
什麼是HBF？填補HBM與SSD之間的關鍵缺口
HBF（High Bandwidth Flash）是一種新型儲存層級，位置介於高效能的HBM（高頻寬記憶體）與大容量的NAND SSD之間。現行AI訓練與推理架構中，HBM提供極致頻寬但容量有限（通常在數十GB），而SSD容量龐大（TB級）但IOPS與延遲無法滿足實时推理需求。HBF旨在融合兩者優勢，提供中高頻寬（預期數百GB/s）與中高容量（數百GB至數TB）的平衡方案。
技術實現上，HBF可能採用先進封裝技術將NAND快閃記憶體與控制晶片整合，類似於HBM的堆疊設計，但使用不同的介面與協定以針對 sequential read/write 進行最佳化。這使得AI模型參數與熱數據可以更靠近計算單元，減少資料搬運功耗，符合AI推理「低延遲、高吞吐」的要求。
💡 Pro Tip：專家見解
半導體架構師指出，HBF的概念類似「記憶體牆」與「儲存牆」之間的緩衝層。在AI推理場景中，模型推斷往往是重複性工作，常訪問的權重與中繼結果若能常駐HBF，可大幅降低對DRAM頻寬的壓力。這同時也呼應了CXL（Compute Express Link）生態中記憶體池化的趨勢，但HBF更具專一性，針對閃存特性做深度優化。
根據SK海力士技術文件，HBF預期將支援PCIe 6.0或專有高速界面，並導入3D NAND堆疊技術，實現密度與效能平衡。
為什麼AI推理需要HBF？系統级协同优化的必然性
AI市場正經歷從訓練到推理的結構性轉變。根據NVIDIA與多家雲端服務商的數據，2025年全球AI推理工作负载占比已超過60%，預計2030年將達85%。推理階段的特點是大量重複性計算、低延遲要求與高併發處理，這對儲存系統提出全新挑戰：既要快速讀取模型參數，又要處理用戶交互產生的中繼數據，同時顧及能源效率。
傳統架構中，HBM專注於為GPU提供極致頻寬，但容量有限，且成本高昂，無法擴展至TB級熱數據。SSD雖容量龐大，但隨機讀寫性能不足，延遲在微秒級，無法滿足實时推理需求。HBF的出現正是為了解決這一「容量-頻寬-成本」不可能三角。
更深層次而言，AI基礎設施競爭已超越單一晶片效能，轉向系統級整合。SK海力士開發總管安炫社長指出：「當前AI基礎設施的競爭核心在於整個生態系統的最佳化。」這包括CPU、GPU、記憶體、儲存以及互連技術的協同設計。HBF作為儲存層的創新，必須與HBM、CXL、NVMe等技術深度整合，才能釋放最大價值。
案例佐證：早期AI推理服務（如ChatGPT）在高峰期因記憶體與儲存瓶頸導致延遲飆升。透過在推理伺服器中引入類似的快速儲存層（如Intel Optane，已停產），可將P99延遲降低40%。HBF將延續此優勢，並提供更高容量與更低成本。
💡 Pro Tip：專家見解
數據中心架構師建議，AI推理系統設計应採『三層緩衝』策略：HBM處理最熱數據，HBF作為中層快取，SSD作為冷數據存儲。此架構可將有效頻寬利用率提升至80%以上，同時降低TCO。系統級協同需要從軟體堆栈（如GPU Direct Storage）到硬體介面的全面優化。
標準化之路：OCP聯盟如何加速HBF生態系統
SK海力士與Sandisk選擇OCP作為標準化平台，是一項策略性決定。OCP成立於2011年，由Facebook牽頭，旨在推動數據中心硬體創新與標準化，目前已成為全球最具影響力的開放計算社群。OCP的標準制定Process透明、開放，吸引了一線雲端廠商（如Microsoft、Google、Amazon）及硬體供應商共同參與。
透過OCP的 Workstream（專項工作小組），HBF的規格將涵蓋電氣介面、機械尺寸、可靠性測試、 firmware介面等多方面。這對於降低供應鏈碎片化、促進多源供應至關重要。歷史教訓顯示，缺乏標準會導致生態系統分裂，如早期NVMe SSD尚未標準化時，各廠商接口各異，增加系統整合難度。
對供应链而言，標準化意味著產能投資的確定性。SK海力士在HBM領域的全球領導地位（市佔率約50%）與Sandisk在NAND快閃記憶體的深厚積累，結合OCP生态，可吸引更多封測廠、組裝廠加入HBF生產鏈，形成規模效應。
值得注意的是，HBF標準化與CXL（Compute Express Link）標準的發展可能存在協同或競爭關係。CXL旨在實現CPU與GPU、記憶體、加速器之間的高速互連與記憶體池化，而HBF聚焦於存儲層。未來，HBF很可能集成CXL介面，以提供更靈活的架構選項。
💡 Pro Tip：專家見解
产业分析师认为，OCP在推动硬件标准化方面成功率较高，因其成员大多是实际使用者（hyperscalers），他们的需求直接驱动规格制定。HBF若能纳入OCP的 “Storage” 或 “Memory” 项目，将很快获得主流云厂商的采用背书。然而，标准化的速度取决于各方利益平衡，预计HBF 1.0规范将在2026年底至2027年初发布。
市場預測：2030年HBF解決方案規模將突破兆美元
虽然HBF目前处于标准制定初期，但市场潜力已引发业界广泛关注。根据IDC与TrendForce的联合分析，2025年全球AI服务器出货量将达500万台，其中搭载专用推理加速器的比例从2023年的15%提升至35%。这直接推动对优化存储方案的需求。
我們推估，HBF解決方案市場（包括HBF芯片、模組、配套控制器與韌體）的規模將從2027年的約120億美元起步，隨著OCP標準鎖定與產品量產，於2029年突破500億美元，並在2030年達到850億美元以上。這一增長曲線類似於NVMe SSD在2015-2020年的普及速度，但受AI驅動可能更快。
從價值鏈看，HBF的利潤中心將集中在：
- 核心晶片：SK海力士、Sandisk等NAND廠提供3D NAND die，並與控制晶片廠（如Marvell、Phison）合作。
- 封裝測試：先進封裝（如FOWLP、TSV）將成为关键，台積電、日月光等受益。
- 系統整合：伺服器廠（Dell、HPE、超微）與雲端服務商（AWS、Azure、Google Cloud）將推出標準化設計参考。
- 軟體生態：驅動程式、管理工具、AI框架（TensorFlow、PyTorch）的優化。
需要指出的是，HBF的市場滲透率取決於AI推理模型的變化。若未來出現更高效的稀疏化、量化技術，減少對存儲頻寬的依賴，HBF需求可能低於預期。但總體來講，系統級優化是大勢所趨。
💡 Pro Tip：專家見解
投資機構將SK海力士與Sandisk的合作視為「生態綁定」戰略：不僅銷售產品，更綁定客戶 onto their full solution stack。對於雲廠商，採用單一供應商的HBF方案可能帶來定制化優勢，但也需警惕供應商鎖定風險。預計未來會出現第二梯隊廠商（如三星、Kioxia）推出 competing HBF-like products。
如何準備？企業級IT決策者的行動指南
面對HBF帶來的架構變革，企業數據中心與雲端服務提供商應提前布局：
- 技術追蹤：指派團隊持續關注OCP官方動態，參與相關技術社群，並與SK海力士、Sandisk建立技術交流機制，獲取早期評估樣片。
- 架構設計：在新一代AI推理伺服器設計中，預留HBF介面與插槽，並與系統供應商協作開發參考設計。
- 軟體生態：與AI框架開發者合作，優化數據預取與排程策略，使HBF能有效serving recurrent workloads。
- 供應鏈多元化：while SK海力士與Sandisk是首發伙伴，但需關注三星、Kioxia等競爭對手的後續動作，避免單一供應商依賴。
- 成本效益分析：對現有AI推理服務進行TCO對比測試，量化HBF帶來的延遲改善與功耗節省，為採購决策提供依據。
總而言之，HBF standardization is a pivotal piece in the AI infrastructure puzzle. We recommend enterprises to engage in the next 12-18 months to shape the standard and secure early-mover advantage.
常見問題 (FAQ)
HBF與現有的NVMe SSD有何差別？
HBF主要針對AI推理工作负载優化，提供更高的隨機讀寫IOPS和低延遲，同時容量大於HBM。NVMe SSD則針對通用儲存，延遲通常在微秒級，而HBF目標是亞微秒級，且支持更快的資料傳輸速率，以匹配GPU處理速度。
HBF標準何時會正式發布？
根據OCP的流程，HBF工作小組已於2026年2月啟動，預計2026年底完成草案審查，2027年上半年發布1.0最終規格。量產產品可能會在2027年底至2028年初上市。
企業應該現在就投資HBF嗎？
建議採取觀察與準備步驟：參與標準制定、評估潛在應用場景、進行概念驗證(POC)。對於大規模部署，等待標準稳定和供應鏈成熟（2027年後）更為稳妥。但早期參與可幫助影響規格以符合自身需求。
行動呼籲與參考資料
若您的企業正面臨AI推理基礎設施的效能瓶頸，或希望深入了解HBF技術的產業影響，請聯繫我們的專業團隊進行諮詢。
參考文獻
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