zHBM与HBF：AI存储的下一场"军备竞赛"

AI大模型的每一次进化，都先撞上一堵墙。训练要喂数据，推理要吐答案，GPU越快，"喂不饱"的焦虑就越深——这就是业界挂在嘴边的"内存墙"：算力芯片的吞吐能力一路狂奔，存储的带宽与容量却跟不上它的脚步。

过去两年，HBM(高带宽内存)靠垂直堆叠硬生生把存储带宽提升至传统内存的‌10-20 倍，把AI算力从"吃不饱"的边缘拉了回来；而2026年8月的第一个星期，美国圣克拉拉闪存峰会(FMS 2026)上，两件大事同时落地：三星电子亮出颠覆传统封装架构的zHBM，SK海力士联手闪迪端出HBF(高带宽闪存)全球首个标准规范。

两条技术路线同时开跑——AI存储的下一场"军备竞赛"，正式鸣枪。本文将从"内存墙"这一原点出发，逐一拆解zHBM与HBF的技术路线与产业野心，再看这场竞赛将把全球存储格局推向何方。

内存墙之困：算力有多快，存储就得有多"挤"

理解这场竞赛，要先回到那堵墙。传统DRAM采用平面铺开的二维架构，读写靠平铺串行，带宽提升存在天然上限；当GPU的算力以每年数倍的速度膨胀，存储却只能以百分之几十的节奏爬坡，巨大的落差让高端芯片常常"等数据等到发慌"——计算单元空转，算力被白白浪费。HBM的出现，正是冲着这堵墙来的：把多层DRAM垂直堆叠，再用硅通孔(TSV)打通层与层的垂直互联，让数据像电梯一样在楼层间直上直下，带宽因此跃升数个量级，一举成为高端AI算力的标准化配置。

这堵墙有多厚，HBM的生意就有多大。据SEMI中国总裁冯莉在公开演讲中透露，2026年HBM市场规模预计增长58%至546亿美元，占全球DRAM市场的27.6%；单台AI服务器的DRAM用量已达传统服务器的8倍、NAND用量达3倍，AI对存储的需求占比将突破40%。供给端同样紧张：尽管三星、SK海力士、美光三大原厂已将70%的新增及可调配产能优先投向HBM，全球HBM产能缺口仍高达50%至60%。美银证券则给出了更激进的测算——2026年HBM市场规模将达600亿美元、年增74%，2027年进一步增至790亿美元。

新技术也在这股洪流中快速迭代。HBM4已于2026年量产部署，带宽突破2TB/s，接口位宽翻倍至2048位；SK海力士更在6月向客户交付12层堆叠的HBM4E样品，单堆栈带宽可达4TB/s。但一个残酷的技术现实同时浮出水面：堆叠层数向16层迈进，良率压力陡增——即便每一层良率达到95%，16层堆叠的总良率也可能骤降至40%。良率之痛，既推高了成本，也催生了浪费之忧。正是在这个"速度向上、良率向下"的节点上，存储的下一步，究竟该往哪走？

zHBM：把"参考书"搬到芯片的头顶

三星给出的答案，是把存储直接"种"到算力芯片的头顶上。当地时间8月4日，三星电子在FMS 2026上正式发布面向AI基础设施的全新3D存储路线图，其中最受瞩目的，正是颠覆传统封装架构的zHBM。目前业界普遍采用的2.5D封装，是把HBM与AI芯片并排放在同一基板上，数据往返要走长长的水平通路；zHBM则彻底改变这一布局，将高带宽内存直接垂直堆叠于AI加速器芯片之上——数据搬运距离被压缩到极致，性能预计达到下一代HBM5的8倍，存储密度可达HBM5的10倍以上，能效提升3倍，热阻降低逾50%，还支持客制化IP集成。

用"HBM之父"、韩国科学技术院教授金正浩的比喻来说，HBM是摆在桌旁用于快速查阅的"参考书"，而zHBM相当于把书直接嵌进了书桌的桌面。数据不再需要"起身去取"，而是伸手即得。当然，这项技术仍在前方路上——三星预计zHBM及HBM5的量产时间在2029年前后，但它展示的方向已经足够清晰：存储与计算从"并排而居"走向"上下叠居"，封装技术正在成为改写存储格局的新变量。

三星的底气并非空穴来风。今年2月，三星率先实现HBM4量产，投产四个月相关产品销售额突破10亿美元；5月，HBM4E样品交付客户。在NAND领域，三星同步推出采用晶圆键合架构的V10 BV-NAND，堆叠层数突破400层，存储密度较上一代V9提升约58%，读写与I/O性能全面优化；面向边缘AI的zNAND-O则瞄准2028年量产。公开信息显示，三星已与多家客户签署长期供应协议，此类协议预计将贡献其内存业务销售额的60%至70%——AI驱动的存储需求之稳定，可见一斑。

HBF：用NAND盖一座"图书馆"

如果说zHBM是在HBM路线上"向上叠"，SK海力士与闪迪联手推出的HBF，则是在存储层级上"向外扩"。当地时间8月4日，两家全球前五大NAND闪存厂商通过开放计算项目(OCP)正式发布高带宽闪存(HBF)的首个标准规范——这是继双方去年8月启动标准化合作、今年2月成立联盟之后，历时约6个月推出的首项成果，谷歌与Tenstorrent已加入联盟。

HBF是什么？它是介于HBM与固态硬盘(SSD)之间的全新存储层级：拥有接近HBM的高速数据传输能力，却基于NAND闪存实现容量的大幅跃升。据SK海力士官方发布，该标准定义了两种容量配置，分别采用8层和16层NAND芯片堆叠，最高支持512GB容量；按三个等级设定带宽标准，数据传输能力覆盖约0.4TB/s至3.0TB/s；与处理器之间采用行业标准UCIe互联，为HBF与GPU、CPU等不同类型处理器的灵活连接奠定基础。闪迪此前介绍，HBF可在相近成本下提供相当于HBM 8至16倍的容量——速度够快、容量够大、成本可控，恰好补上HBM"贵而小"与SSD"大而慢"之间的空档。

回到金正浩的比喻：如果说HBM是"参考书"，那么HBF就是容量巨大的"图书馆书架"。AI推理时代，模型需要随时调用的"热数据"放在"参考书"里，海量的历史数据则存进"图书馆"，需要时再快速取阅。AI性能竞争此前一直由GPU主导，但未来存储器将变得更加关键——HBM无法应对急剧增长的需求，行业将不可避免地采用HBF。SK海力士则预计，包括HBF在内的复杂存储解决方案将在2030年左右开始加速增长；还有分析人士认为，HBF的市场规模甚至可能超过HBM。一场围绕"下一级存储"的标准卡位战，已经悄然打响。

军备竞赛下半场：谁能重新定义存储

把目光拉回产业链，这场军备竞赛最值得咀嚼的，是它对全球产业链的重新洗牌。zHBM所依赖的晶圆键合、HBF所依赖的垂直堆叠与UCIe互联，本质上都在把胜负手推向先进封装与特种材料——存储竞争，正在变成"存储+封装+材料"的系统工程。

据SEMI中国总裁冯莉观察，中国在先进制程领域仍需攻坚克难，但在封测领域拥有传统优势：国内头部封测企业已在2.5D/3D封装、硅通孔(TSV)等关键技术上进行大规模布局，部分技术指标已达国际先进水平；随着国产AI芯片的大规模落地，本土"设计-制造-封测"一体化的协同生态正在加速形成。技术没有终点，但每一条新路线，都为后来者留出了一扇窗。

军备竞赛的枪声已经打响，而这场竞赛的胜负手，从来不在某一个峰值参数上。从并排到叠居，从"参考书"到"图书馆书架"，存储正在经历一场从"配菜"到"主菜"的身份跃迁——它不再是被动承接算力的容器，而是决定AI能跑多远的引擎。

下一个十年，谁重新定义了存储，谁就握住了AI时代的"钥匙"。前方是新的架构、新的材料、新的生态，也是新的起点——这场竞赛，才刚刚开始。