从HBM到HBF：2027~2028商业化在即，AI推理先尝红利——存算饥渴时代下，谁将成为中国市场的真正受益者？

韩国科学院（KAIST）教授、被称为“HBM之父”的 Joungho Kim 最近提出一个判断：
AI时代，每人将需要100TB存储容量。
他给出的结构非常明确：
• HBM负责速度
• HBF（High Bandwidth Flash）负责容量
如果AI Agent在2030年代中期普及，百TB级个人数据空间并不夸张。
Western Digital 也已公开路线图，目标在2029年前后推出100TB HDD产品。
这意味着什么？
算力已经狂飙，但存储体系还没准备好。

一、为什么HBF会在“推理”先爆发？

HBM解决的是“热数据带宽极限”。
但AI真正的成本问题在推理侧。
训练需要持续喂算力；
推理更依赖：
• 大规模知识库
• 多模态特征数据
• 历史缓存
• 检索式访问
GPU算得再快，如果数据从远端SSD搬运，I/O会成为瓶颈。
Kim教授用一个比喻：
• HBM是GPU旁的书架
• HBF是靠近机柜的巨型图书馆
推理场景并不总需要HBM极限带宽，
但需要：
✔ TB级容量
✔ 更低功耗
✔ 更靠近计算节点
这就是HBF的战略意义。

二、技术本质：把NAND做成“介于内存与存储之间的一层”

HBF可以理解为：
“NAND版HBM”
核心是：
• 垂直堆叠
• 高速接口
• 靠近GPU封装
• 提升吞吐
• 降低功耗
它不替代HBM，而是形成三层结构：
• HBM —— 热数据
• HBF —— 温数据
• 远端SSD —— 冷数据
这本质上是一次“存储分层重构”。

三、产业节奏：2026样品 → 2027系统 → 2028规模化

2025年8月，SanDisk 与 SK hynix 签署合作备忘录，推进HBF规范。
产业路径大概率是：
• 2026年：样品与规格成熟
• 2027年：推理服务器验证
• 2027末~2028年：规模化商用
与Kim教授判断高度一致。

四、3DXPoint：不是错，而是早

当年 Intel 与 Micron Technology 推出3DXPoint（Optane）。
方向并不错误——
它同样试图建立“内存与存储之间的新层”。
但当时：
• AI需求尚未爆发
• GPU架构未重构
• 软件栈未成熟
• 生态未形成
Intel写对了答案，但时代还没到。
HBF不同——
它诞生在真正“存算饥渴”的时代。

五、超级周期已启动：价格暴涨正在兑现

根据行业数据：
2025年Q4全球DRAM+NAND规模达755亿美元。
TrendForce上修1Q26价格预期：
• DRAM +90~95%
• NAND +55~60%
若按测算：
1Q26市场规模可能达到：
1370~1500亿美元
这意味着——
在HBF真正落地前，存储行业已经进入超级景气周期。

六、中国A股映射：谁在真正受益？

这轮行情不只是HBM逻辑，而是“容量+架构升级”的结构性机会。
我们分四层来看。

（一）内存接口与控制芯片 —— HBF体系的“神经中枢”

① 澜起科技
• DDR5接口芯片龙头
• 深度参与内存标准
• AI服务器出货提升
• HBM/HBF体系离不开高速接口控制
逻辑：
带宽越高，接口价值越高。

（二）存储模组与国产替代 —— 直接吃价格弹性

② 江波龙
• 存储模组龙头
• 企业级SSD、DDR5
• 直接受益涨价
③ 佰维存储
• NAND、DRAM模组齐全
• AI终端渗透率提升
④ 兆易创新
• NOR Flash龙头
• DDR5布局
• 国产生态卡位
⑤ 东芯股份
• NAND设计
• 直接受益涨价周期
逻辑核心：
价格上涨 × 国产替代 × 结构升级

（三）先进封装 —— HBF能否落地的关键
HBF需要：
• TSV
• 3D堆叠
• 高带宽封装

⑥ 通富微电
• 国内封测龙头
• 先进封装能力布局
⑦ 天水华天
• SiP/高端封装能力

逻辑：
HBF = 封装密集型产品
谁掌握先进封装，谁有话语权。

（四）设备端 —— 扩产周期的放大器
存储超级周期离不开扩产。

⑧ 中微公司
• 刻蚀设备
• 存储扩产受益
⑨ 北方华创
• 国产设备龙头
⑩ 拓荆科技
• 薄膜沉积
⑪ 中科飞测
• 检测设备

逻辑：
存储涨价 → 扩产 → 设备订单兑现 → 业绩释放

七、真正值得盯的三件事

1️⃣ 接口协议是否统一
2️⃣ 封装散热是否规模化
3️⃣ 软件栈是否支持HBM+HBF分层调度
硬件如果没有软件支持，难成体系。

八、风险变量
• 国产DDR5大规模放量是否提前打破供需平衡
• HBF标准推进是否延迟
• AI推理需求是否不及预期
• 海外厂商价格博弈

真正改变AI成本曲线的，不止是算力
过去两年，市场盯着GPU。
未来两年，真正决定AI性价比的可能是：
谁能把更大的数据
更低功耗地
放到更靠近GPU的位置
HBM解决速度。
HBF解决容量。
2027~2028，
如果HBF顺利落地，
AI推理的单位成本结构将被重写。
而A股真正的机会，
不是简单追涨存储价格，
而是理解——
存储分层重构，正在悄悄改变产业权力结构。

在去年9月份，我就极力推荐存储概念（澜起科技）

而如今澜起科技已经暴涨

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