SK海力士押注高頻寬快閃記憶體，佈局AI記憶體分層架構

nashnova research

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SK海力士正式將NAND閃存從傳統存儲推向AI推理基礎設施，圍繞高帶寬閃存（HBF）構建新的內存層級——這意味著AI晶片的「記憶體系」正從單一依賴HBM，走向多層分工的新格局。

點解AI晶片淨靠HBM已經唔夠用？

AI智能體處理的對話和任務越來越複雜，需要緩存的數據量急劇膨脹——但HBM容量細、成本高，全部數據塞晒入去既裝唔落亦唔划算。

這意味著→ 晶片的「記憶系統」需要好似人腦咁分層：最常用的放最快的地方（HBM），量大但唔係最常用的放平一級的地方。

SK海力士提出的HBF（高帶寬閃存），就係要填補HBM同傳統SSD之間的空檔——簡單來說＝它是晶片記憶體系裡面新增的「中間樓層」。

HBF的核心思路：將NAND閃存的大容量、低成本同高於傳統SSD的帶寬結合，用HBM同款的硅通孔（TSV，一種令晶片上下垂直打通信號的堆疊工藝）來製造。

首席開發官安賢在首爾半導體展上的定位：容量超過同類HBM十倍以上，帶寬約為HBM的一半。

這意味著→ HBF唔追求極致速度，而係用十倍容量換取可接受的速度損失——對大量「溫數據」而言，性價比遠高過直接堆更多HBM。

2026年8月，SK海力士與閃迪透過開放計算項目（OCP）聯合發佈了首份HBF技術規格：覆蓋8層和16層堆疊，最高容量512GB，帶寬分三檔、約0.4TB/s至3.0TB/s，採用UCIe開放互聯標準。

谷歌和Tenstorrent已加入標準化工作，各方計劃2027年1月完成規格定稿。閃迪已完成首顆HBF晶片流片，目標係2027年拿出初始樣品。

但SK海力士自身尚未公佈量產日期，亦未披露商業客戶訂單——說白了＝技術路線圖畫出來了，但離真正出貨仲有明確距離。

淨有硬件分層唔夠，仲需要軟件決定「邊啲數據放邊一層」。SK海力士為此開發了兩項技術：

SALT-KV：根據KV緩存（大模型推理時臨時存放的上下文數據）的複用價值同存儲成本，自動決定數據存放在邊一級——這意味著→ 它好似一個智能調度員，將「仲會被反覆用到的數據」留喺快速層，將「大概率唔會再用的」搬去平價層。

CMM-Hybrid：基於CXL標準（一種令CPU同各類存儲設備高速對話的互聯協議），將完整KV緩存存於SSD，同時預測邊啲係熱數據並預先載入DRAM。公司已於2026年10月OCP全球峰會上作了演示。

HBF仍屬中長期佈局，近期收入支柱係企業級SSD，基於SK海力士的321層TLC NAND工藝。

第三季度NAND位出貨量環比略降——但這係主動選擇：公司向高價值產品傾斜，平均售價環比上漲約20%中段。

第四季度預計NAND位出貨量環比增長中個位數百分比，並計劃將321層工藝在國內NAND產能中的佔比提升至50%以上。這反映出SK海力士正「以價換量」，將產能集中到利潤更高的企業級市場。

2026年9月成立SK海力士創投，聚焦AI計算、數據中心、系統軟件和光互聯四個方向。

此前已投資多間前沿公司：Avicena（微型LED光互聯）、Eliyan（晶片間互聯）、Etched（HBM與SRAM融合架構）。

與英偉達簽署多年期協議，聯合開發下一代AI內存。這意味著→ SK海力士唔止係賣存儲晶片，而係試圖將自己嵌入AI算力基礎設施的核心供應鏈——HBF能否在2027年如期拿出樣品，將係呢套戰略能否兌現的關鍵驗證節點。

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