行业技术演进与竞争格局 - 高带宽内存技术竞赛进入白热化阶段，存储芯片巨头正加速向定制化HBM4E领域布局[1] - 行业重心正迅速从以标准化产品为主的HBM4，向聚焦定制化的HBM4E及未来的HBM5转移[1] - 主要内存制造商在下一代技术研发进度上并未拉开显著差距，三星、SK海力士和美光预计在相近时间节点完成定制HBM4E开发[1][4] - 行业普遍预期，HBM4E将于2027年正式投放市场，而HBM5预计将在2029年面世[1] - 战略转向反映了高性能计算市场对差异化硬件需求的激增，并将重塑存储厂商与代工厂的合作模式[2] 三星电子战略与进展 - 三星电子已显著加大研发投入，预计将在2026年5月至6月间完成其定制HBM4E的设计工作[1][3] - 公司采取激进策略，分别为标准化和定制化设计设立了专门的HBM团队，并增聘了250名工程师专门服务于定制项目[1] - 目标客户涵盖谷歌、Meta和英伟达等科技巨头[1] - 公司已进入基础裸片的后端设计阶段，该阶段约占整个10个月设计周期的60%至70%[3] - 在制程工艺上，三星计划实现更大跨越，今年商用的HBM4逻辑裸片采用4nm工艺，而针对定制化HBM计划进一步采用2nm节点[3] SK海力士战略与进展 - SK海力士正与台积电紧密合作开发下一代HBM基础裸片及其他先进产品[4] - 公司与SanDisk合作推动高带宽闪存的国际标准化[4] - 在工艺选择上，针对主流服务器基础裸片将采用台积电的12nm工艺，而针对英伟达旗舰GPU和谷歌TPU等高端设计，则将升级至3nm工艺[4] 美光科技战略与进展 - 美光已委托台积电制造其HBM4E的基础逻辑裸片，目标是在2027年实现生产[4] - 为控制成本，美光仍坚持使用现有的DRAM工艺，这被视为在定制HBM竞赛中的结构性劣势[4] - 行业观察人士普遍认为，美光在这一领域的步伐可能落后于三星和SK海力士[4] 技术细节与驱动因素 - 基础裸片在HBM架构中扮演核心角色，负责控制堆叠DRAM的数据读写操作及错误校正[3] - 客户越来越多地要求在基础裸片中集成额外的逻辑功能，这直接推动了定制化HBM的需求[3] - 随着基础裸片集成的逻辑功能日益复杂，先进制程技术的引入成为关键[2]

财务数据和关键指标变化 - 第二季度营收为990万美元，较去年同期的1350万美元下降27% [24] - 第二季度非GAAP毛利率为29.8%，较去年同期的45.3%下降，主要由于整体销量下降和产品组合不利 [25] - 第二季度非GAAP运营费用为570万美元，较去年同期的590万美元下降4%，主要由于人员相关费用降低，但部分被高研发成本抵消 [25] - 第二季度非GAAP净亏损为130万美元，或每股摊薄亏损0.04美元，去年同期为净利润70万美元，或每股摊薄收益0.02美元 [26] - 第二季度末现金、现金等价物及受限现金为3100万美元，较第一季度末的2470万美元增加，主要得益于股权融资计划 [27] - 第二季度预订额为620万美元，低于第一季度的1140万美元 [24] - 季度末积压订单为1180万美元，在第三季度前六周新增650万美元预订额后，有效积压订单增至1830万美元 [24] - 公司预计2026财年下半年（2025年11月29日至2026年5月29日）营收在2500万至3000万美元之间，非GAAP每股摊薄净亏损在-0.09至-0.05美元之间 [23][28] 各条业务线数据和关键指标变化 - **晶圆级老化业务**：在AI处理器、闪存、硅光子、氮化镓和硬盘驱动器等多个终端市场取得进展，完成了新的细间距晶圆包开发，用于高电流AI处理器的晶圆级老化基准测试 [5][7][9] - **封装部件老化业务**：Sonoma系统获得关键新器件认证，用于AI器件的高温工作寿命认证，第三季度至今已获得超过550万美元的Sonoma系统订单 [5][17] - **耗材收入**：包括晶圆级老化业务的晶圆包以及封装部件老化业务的BIM和BIP，总计340万美元，占总营收的35%，去年同期为860万美元，占总营收的64% [25] - **氮化镓业务**：因意外高压故障条件导致晶圆包和保护电路重新设计，使约200万美元的晶圆包出货从上季度推迟至本季度，目前出货已恢复 [13] - **碳化硅业务**：需求预计在本财年末出现，主要客户已从150毫米晶圆过渡到200毫米晶圆，产量几乎翻倍，但新增系统产能需求预计在一年后 [14][15] 各个市场数据和关键指标变化 - **AI与数据中心市场**：是公司关键增长驱动力，AI处理器在晶圆级和封装部件老化方面均推动增长，预计将带来强劲预订 [4][5][16] - **闪存市场**：与一家全球NAND闪存领导企业完成了晶圆级基准测试，并提出了针对AI工作负载的高带宽闪存下一代测试解决方案 [11] - **硅光子市场**：预计将成为推动Fox晶圆级老化系统和晶圆包产能的重要市场，主要客户已确定量产爬坡计划，预计下财年初开始 [12] - **氮化镓功率半导体市场**：继续支持主要生产客户，并与多个新潜在客户接洽，开发用于数据中心、汽车和电气断路器的新器件晶圆包 [13][14] - **碳化硅市场**：尽管电动汽车相关需求放缓，但公司仍拥有最具竞争力的晶圆级老化解决方案 [15] - **硬盘驱动器市场**：正在为一家主要硬盘驱动器供应商安装额外的Fox XP系统，用于其特殊部件的晶圆级老化，其器件单位数量庞大，但由于测试时间短和并行度高，整体营收机会适中 [16] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司战略聚焦于为AI和数据中心基础设施的爆炸性需求提供可靠性解决方案，该策略已开始取得成果 [5] - 与ISE Labs（及其母公司ASE）建立了战略合作伙伴关系，以提供先进的晶圆级测试和老化服务，加速产品上市时间 [8] - 公司正在通过进入AI处理器、氮化镓、数据存储、硅光子、集成电路和闪存等关键市场，实现市场和客户的多元化，以扩大总目标市场并推动营收增长 [22] - 生成式AI的快速发展和交通及全球基础设施的电气化是影响半导体行业的两大宏观趋势，推动了对全面测试和老化的需求 [20][21] - 在封装部件老化领域，Sonoma系统因其在高功率和自动化方面的能力，成为高温工作寿命可靠性测试的首选系统，拥有全球最大的装机量 [33] - 晶圆级老化相比封装级老化具有显著的良率和成本优势，尤其是在处理多芯片模块和昂贵基板时，公司是该领域的先行者 [10][35] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 尽管第二季度营收低于预期，但公司在晶圆级和封装部件老化领域均取得重大进展，对未来前景感到兴奋 [4] - 基于客户近期提供的预测，公司相信2026财年下半年的预订额将在6000万至8000万美元之间，这将为2027财年（始于2026年5月30日）的强劲表现奠定基础 [5][23] - 公司在多个终端市场的能见度提高，因此恢复了2026财年的财务指引 [6][22] - AI业务在未来几年可能达到数亿美元规模，市场潜力巨大，但公司持保守态度，仍在评估具体规模 [30][31][32] - 半导体制造商正转向先进的晶圆级和封装级老化系统，以筛选早期故障并确保可靠性，这反映了行业从追求功能到保证产品寿命内可靠运行的根本性转变 [21] 其他重要信息 - 公司成功于2025年5月30日关闭了InCal工厂，并将人员和制造业务整合至Fremont工厂，本季度通过与房东谈判提前终止租约，减少了五个月的租金义务，并冲回了213，000美元的重组费用 [26] - 公司在第二季度通过出售约384，000股股票，筹集了1000万美元的总收益，ATM计划下仍有3000万美元可用额度 [27] - 近期有两家新的研究机构（Lake Street Capital和Freedom Broker）开始覆盖公司，目前共有四家研究机构覆盖 [28] - 公司计划参加多个投资者会议，包括2026年1月13日的第20届Needham增长会议、2026年2月3日的Oppenheimer新兴增长会议（虚拟）以及2026年2月26日的第15届Susquehanna技术会议 [28] 总结问答环节所有的提问和回答 问题: 关于下半年6000万至8000万美元预订额的构成，是否几乎全部来自AI加速器处理器业务线 [30] - 回答：大部分确实来自AI处理器的晶圆级和封装部件老化业务，硅碳化物占比很小，硅光子业务也有一部分，但主体是AI处理器 [30] 问题: AI处理器业务在未来几年（包括2027和2028年）是否会在初始订单后显著扩张 [30] - 回答：是的，公司认为AI业务会扩张，但对其规模持保守态度，仍在努力理解市场全貌，单个大型AI处理器的晶圆级老化可能需要20-30套系统，每套价值400-500万美元，AI测试和老化市场总规模估计在80-100亿甚至150亿美元，AI业务在未来几年达到数亿美元规模是肯定的 [30][31][32] 问题: 关于晶圆级老化基准测试时间延长的原因 [36] - 回答：部分原因是客户最初基于封装级测试提供参数，与晶圆级测试存在差异，双方就设计规则和测试模式进行了调整，导致延迟数周或一两个月，但测试仍在正轨，预计未来一两个月内能获得数据 [36][37][38] 问题: 关于封装级和晶圆级老化之间是否存在蚕食效应，以及AI处理器和ASIC的采用路径 [40] - 回答：AI处理器（包括GPU、CPU、ASIC）的路线图是向多芯片封装发展，晶圆级老化的价值主张随之增强，公司既有封装级（Sonoma）也有晶圆级（Fox）解决方案，可以满足客户不同需求，蚕食效应确实存在，但公司能提供两种方案，处于有利位置，世界可能会长期并存两种方案 [40][41][42][43][44] 问题: 关于达到8000万美元预订额上限是否需要碳化硅或氮化镓业务的改善 [45] - 回答：碳化硅在预订额预测中占比最小，其次是氮化镓，硬盘驱动器业务稍大，硅光子业务占一部分，而AI相关的晶圆级和封装部件老化业务是最大的组成部分，达到8000万美元上限意味着来自这两块AI业务的订单量更大 [45][46] 问题: 关于提到的550万美元Sonoma订单的更多细节 [46] - 回答：该订单混合了现有AI客户增购、用于即将量产的新器件的老化模块，以及来自一家顶级硅谷测试服务公司的大订单，后者购买了新型高功率配置（支持高达2000瓦/器件）的Sonoma系统，用于测试今春即将推出的高功率器件 [46] 问题: 关于客户在产品发布后是否会从封装级老化切换到更高效的晶圆级老化 [47] - 回答：这是一个演进过程，Sonoma系统在封装级生产老化领域已具备很强竞争力，而晶圆级老化价值更高，具体取决于客户、器件和应用，公司会遵循客户需求，两种方案都准备提供 [47][48][49][50][51][52] 问题: 关于闪存基准测试的后续进展和订单预期时间 [52] - 回答：预计客户在未来几个月内会给予反馈，客户对公司的全自动化测试方案印象深刻，其需求从企业级SSD转向了高带宽闪存，这带来了更大的功率挑战，而公司擅长解决功率问题，公司正在增加研发投入，期待该市场尽快取得回报 [52][53][54][55][56][57]

高带宽闪存(HBF)技术概述 - 高带宽闪存(HBF)技术正由闪迪和SK海力士推广和标准化，被视为GPU本地高带宽内存(HBM)的补充[2] - 英伟达作为最大的HBM买家和HBF重要潜在用户，尚未就HBF发表公开评论[2] HBF技术面临的挑战 - HBF面临三大障碍：GPU加速器工作温度高于NAND闪存耐久性；TLC和QLC NAND闪存的写入耐久性远不及DRAM，限制堆栈寿命；不同类型NAND闪存兼容性差，导致控制器供应商难以找到足够大的HBF控制器市场[2] 行业专家观点与市场展望 - 被誉为“HBM之父”的金正浩教授认为，在AI时代权力平衡正从GPU转向内存，内存角色愈发重要[4] - 金正浩预测HBF技术将在2026年初取得新进展，并在2027至2028年间正式亮相[4] - 在AI推理时代，内存容量至关重要，优化内存使用成为决定性能的关键因素，HBF被视为克服AI集群存储容量瓶颈的关键技术[4] - 金正浩认为HBF将与HBM一起成为下一代重要的内存技术，推动半导体制造商增长[4] - 金正浩大胆预测“HBM时代即将结束，HBF时代即将到来”[6] HBF技术原理与开发进展 - HBF与HBM概念相似，均利用硅通孔技术垂直堆叠芯片，但HBF采用NAND闪存，因此容量更大、成本更低[5] - 2025年8月，闪迪和SK海力士签署谅解备忘录，共同制定HBF技术规范并推动标准化，目标是在2026年下半年发布样品，预计首批采用HBF的AI推理系统于2027年初亮相[5] - 在2025年10月中旬的OCP全球峰会上，SK海力士发布了包含采用HBF技术的AIN B系列在内的全新“AIN系列”存储产品[5] - 三星电子已开始对其自主研发的HBF产品进行早期概念设计，计划利用其在类似高性能存储技术领域的研发经验来满足数据中心需求，但项目仍处早期阶段，详细规格和量产时间表未定[5] HBF在AI架构中的角色与未来愿景 - NAND闪存速度比DRAM慢，但容量是其十倍以上，通过堆叠数百甚至数千层，HBF可满足AI模型的海量存储需求，成为基于NAND闪存的HBM替代品[6] - 金正浩设想未来AI架构将采用多层内存层次结构：GPU内部SRAM如同桌面笔记本电脑，速度最快但容量最小；HBM如同附近书架，提供快速访问和计算；HBF如同地下图书馆，存储深层AI知识并持续向HBM提供数据；云存储则如同公共图书馆，通过光纤网络连接各数据中心[6] - 金正浩预见GPU将以互补配置集成HBM和HBF，标志着AI计算和内存融合的新时代[6]

高带宽闪存（HBF）的技术概念与挑战 - 高带宽闪存（HBF）通过堆叠多层NAND芯片来创造前所未有的存储容量，但同时也带来了艰巨的工程挑战[1] - HBF的发展理念是利用成本更低的闪存为GPU提供更多内存，以补充高带宽内存（HBM），但闪存的访问速度比DRAM慢[1][4] 高带宽内存（HBM）的技术发展路线 - 当前HBM3E技术有8到16层堆叠，SK海力士的16层器件可提供48GB容量[3] - HBM4预计在2026年推出，容量为36/48GB，带宽将翻倍至2TB/s[3][4] - HBM5需要在DRAM堆叠层中使用超过4000个硅通孔（TSV）[3] - 根据路线图，HBM6至HBM8代将持续提升性能，HBM8（2038年）的数据传输速度预计达到32Gbps，带宽高达64TB/s[4] HBF的架构与容量潜力 - HBF架构将堆叠多层NAND芯片，每层芯片连接到底层逻辑芯片，再通过中介层将数据路由到GPU[4] - 一个12层HBF堆叠（使用238层3D NAND）总层数达2866层，容量为768GB[9] - 一个16层堆叠（使用321层3D NAND）总层数达5136层，容量很可能超过1TB[9] HBF面临的技术与商业化挑战 - HBF堆叠中多个3D-NAND芯片的连接将导致器件二维尺寸增大，并使中介层信号传输到GPU的复杂性显著增加[9][10] - GPU与HBM、HBF之间的连接需要复杂协调，行业主导厂商英伟达的深度参与至关重要[10] - 制定HBF标准至关重要，以便让多家供应商展开竞争，防止垄断定价，Sandisk和SK海力士正积极参与标准化工作[10] - HBF距离商业化应用预计还有两年或更长时间[10]

核心业绩表现 - 2026财年第一季度营收23亿美元，环比增长21%，同比增长23%，超出指引区间上限[3][4][5] - 非GAAP摊薄每股净利润1.22美元，较上季度0.29美元暴涨321%[3][4][5] - 非GAAP毛利率29.9%，环比提升350个基点[3][4][26] - 调整后自由现金流4.48亿美元，环比激增482%，同比暴涨399%[3][4][6] - 季度末净现金头寸9100万美元，较分析师日目标提前约6个月实现净现金为正[21][27] 终端市场表现 - 数据中心业务收入2.69亿美元，环比增长26%，超大规模客户认证积极推进[10][22][25] - 边缘计算业务收入13.87亿美元，环比增长26%，受Windows系统更新与设备容量升级驱动[10][11][25] - 消费级业务收入6.52亿美元，环比增长11%，任天堂Switch 2联名卡销量突破90万张[11][24][25] - 2026年数据中心预计将成为NAND最大应用市场，按EB计需求增长中40%[39][50][55] 技术与产能布局 - BiCS8技术本季度占总出货比特15%，预计2026财年末成为主力节点[13][14][22] - 与铠侠的合资框架锁定晶圆供应，成本与产能优势显著[13][15] - 资本支出聚焦BiCS8转产，总资本开支3.87亿美元，占营收16.8%[9][27][37] - 行业供给持续紧张，NAND需求预计持续高于供应至2026年底及以后[1][22][27][37] 财务指引与展望 - 第二季度营收指引25.5-26.5亿美元，主要受价格双位数上涨驱动[16][27][49] - 第二季度非GAAP摊薄每股收益指引3.00-3.40美元，较一季度实现翻倍增长[17][28] - 第二季度非GAAP毛利率指引41.0%-43.0%，较一季度提升超11个百分点[18][28] - 客户主动寻求长期供给承诺，供需格局出现结构性变化，可见度延伸至2027年[22][32][52]

文章核心观点 - 存储市场正经历由AI需求驱动的罕见供需失衡，导致内存和NAND闪存价格飙升 [2] - 高带宽闪存（HBF）作为一种新兴技术，正推动NAND闪存从廉价存储向AI时代高价值核心组件转型，其发展路径与高带宽内存（HBM）相似 [2][19] - HBF技术旨在解决AI多模态、长上下文模型对庞大中间状态数据的存储需求，在DRAM的速度和NAND的容量之间找到平衡 [3] - 2026-2027年是HBF技术发展和市场格局形成的关键窗口期，各大内存厂商正采取不同策略进行布局 [19] HBF技术概述 - HBF是NAND版本的高带宽内存技术，通过将16层NAND堆栈通过逻辑芯片连接到中介层，再以多通道高带宽方式连接到GPU或其他处理器 [3] - 该技术依托闪迪的CBA技术构建，使用硅通孔实现层间互联，能匹配HBM的带宽，同时在相近成本下提供8至16倍的存储容量 [4] - HBF单芯片可达到4TB容量（由8颗512GB HBF芯片组成），足以容纳16位权重的GPT-4模型（1.8万亿参数，需3.6TB存储） [10] - 该技术为混合专家模型及多模态大模型的端侧部署提供了可能，一颗512GB HBF芯片即可承载640亿参数的MOE模型 [11] 主要厂商动态 SK海力士 - 公司在2025年OCP全球峰会上发布了包含HBF在内的"AIN Family"产品阵容，其中AIN B是采用HBF技术的产品 [5] - AIN系列从性能、带宽、容量三个维度进行优化，旨在同时提升数据处理速度和存储容量 [5] - AIN B通过垂直堆叠NAND来扩大带宽，核心是将高容量、低成本的NAND与HBM堆叠结构相结合 [6] - 公司已向清州M15X工厂运入首批设备，该工厂将重点量产下一代HBM产品，为HBF的未来部署奠定基础 [7] - 2025年8月，公司与闪迪签署了HBF标准化谅解备忘录，推动开放式生态策略 [12] 闪迪 - 公司计划于2026年下半年向客户提供HBF样本，并于2027年初为推理AI提供正式产品 [10] - 技术突破使得HBF无需依赖DRAM即可承载超大模型，得益于DeepSeek AI研究人员提出的"多头潜在注意力"技术，可将键值缓存压缩93% [10] - HBF可将芯片拆分为8个64GB迷你阵列，为MOE的8个专家子模型分别提供专属存储与数据通道 [11] - HBF负责人Ilkbahar曾担任英特尔Optane部门副总裁，此次选择与SK海力士合作推动标准化，避免重蹈Optane过于专有化的覆辙 [12] 铠侠 - 公司展现出务实和多元化的技术探索路径，既独立开发差异化方案，又能共享合作伙伴的技术积累 [13] - 2025年8月发布面向边缘服务器的高速闪存驱动器原型，采用串联连接的闪存"珠子"，使用PCIe 6总线，实现5TB容量和64 GBps数据速率 [13] - 该原型通过相同的PCIe Gen 6总线从5TB容量提供高达64 GBps速度，总吞吐量约为美光9650 Pro的2.3倍 [14] - 应英伟达要求，公司正在开发一款1亿IOPS的SSD，预计2027年推出，将支持PCIe 7.0标准 [14] 三星 - 公司已启动自有HBF产品的早期概念设计工作，但产品规格和量产时间表仍未知，态度较为谨慎 [16] - 作为DRAM和NAND的双料冠军，公司在开发HBF产品时具备天然的协同优势 [16] - 公司在HBM市场的经验教训可能影响了其在HBF上的策略，倾向于采取"后发制人"的策略 [17][18] 市场背景与价格动态 - 存储市场供需失衡，内存短缺问题加剧，三星于10月暂停DDR5 DRAM合约定价，引发内存价格暴涨 [2] - 9月以来，512Gb TLC晶圆价格稳步攀升，10月下旬已达5美元，1Tb TLC/QLC晶圆价格触及6.5至7.2美元区间 [2] - NAND涨价的核心原因包括库存见底和HBF新技术的推动 [2]

存储市场供需状况 - 存储市场正经历罕见的供需失衡，内存短缺问题因云巨头资本支出扩大和AI需求挤压供应而加剧 [1] - 三星于10月暂停DDR5 DRAM合约定价，引发内存价格暴涨 [1] - 512Gb TLC晶圆价格在10月下旬达到5美元，1Tb TLC/QLC晶圆价格触及6.5至7.2美元区间 [1] HBF技术概述 - 高带宽闪存是一种NAND版本的高带宽内存技术，通过将16层NAND堆栈通过逻辑芯片连接到中介层，再以多通道高带宽方式连接到处理器 [2] - HBF能匹配HBM内存的带宽表现，同时在相近成本下提供8至16倍的存储容量 [3] - 该技术旨在解决AI多模态、长上下文模型需要维护庞大中间状态数据的问题，在DRAM的高速度和NAND的大容量间找到最优解 [2] 主要厂商HBF布局 SK海力士 - 公司发布"AIN Family"产品阵容，其中AIN B是采用HBF技术的产品，核心是将高容量、低成本的NAND与HBM堆叠结构相结合 [4][5] - AIN系列从性能、带宽、容量三个维度优化，计划于2026年底推出AIN P样品 [5] - 公司已向清州M15X工厂运入首批设备，将重点量产下一代HBM产品，并为HBF未来部署奠定基础 [6] - 2025年8月与闪迪签署HBF标准化谅解备忘录，推动生态系统发展 [11] 闪迪 - 计划于2026年下半年向客户提供HBF样本，2027年初为推理AI提供正式产品 [9] - 单块GPU搭载的HBF内存可达到4TB容量，由8颗512GB HBF芯片组成，足以容纳16位权重的GPT-4模型 [9] - 一颗512GB HBF芯片即可承载640亿参数的MOE模型，且可拆分为8个64GB迷你阵列，为专家子模型提供专属存储 [10] 铠侠 - 采用多路径探索策略，开发了采用菊花链连接方式的闪存驱动器原型，使用PCIe 6总线实现5TB容量和64 GBps数据速率 [12] - 正在开发一款1亿IOPS的SSD，预计2027年推出，将支持PCIe 7.0标准，两个SSD直接连接到英伟达GPU可提供总计2亿IOPS性能 [13] - 技术路径包括CXL连接的XL-Flash驱动器、菊花链连接的XL-Flash珠子，以及XL-Flash HBF实现方案 [13] 三星 - 已启动自有HBF产品的早期概念设计工作，但产品规格和量产时间表仍未知 [16] - 作为DRAM和NAND双料冠军，在3D NAND堆叠技术、TSV工艺、先进封装等领域有深厚积累，具备天然协同优势 [16][17] - 采取谨慎的后发策略，先观察竞争对手技术路线和客户反馈，再以更成熟方案进入市场 [18] HBF市场前景 - HBF为混合专家模型及多模态大模型的端侧部署提供可能，是典型的"内存受限型应用"核心适配场景 [10] - 2026-2027年被视为关键窗口期，四大厂商的博弈将决定新兴市场格局 [19] - HBF技术可能使NAND从廉价存储转型为高价值核心组件，复制HBM从配角到主角的发展路径 [19]

存储市场供需状况 - 存储市场正经历罕见的供需失衡，AI需求挤压供应导致内存短缺加剧，三星于10月暂停DDR5 DRAM合约定价引发内存暴涨 [1] - NAND闪存价格显著上涨，9月以来512Gb TLC晶圆价格稳步攀升，10月下旬达5美元，1Tb TLC/QLC晶圆价格触及6.5至7.2美元区间 [1] - NAND涨价核心原因包括库存见底及新兴技术高带宽闪存（HBF）的推动，HBF可能为NAND开启类似HBM的“封神之路” [1] 高带宽闪存（HBF）技术概览 - HBF是NAND版本的高带宽内存技术，通过将16层NAND堆栈通过逻辑芯片连接到中介层，再以多通道高带宽方式连接到GPU或其他处理器 [3] - 该技术旨在解决AI多模态、长上下文应用需在内存中维护庞大中间状态数据的问题，在DRAM高速但高成本与NAND大容量但慢速间找到最优解 [3] - HBF依托闪迪CBA技术构建，逻辑芯片与3D NAND堆叠层键合，通过类HBM的硅通孔实现层间互联，能匹配HBM带宽并在相近成本下提供8至16倍存储容量 [3] 主要厂商HBF技术布局 SK海力士 - 在2025年OCP全球峰会发布包含HBF的“AIN Family”产品阵容，其中AIN B是采用HBF技术的产品，核心是将高容量、低成本NAND与HBM堆叠结构结合 [6][7] - AIN系列从性能、带宽、容量三个维度优化，AIN P专注于AI推理环境高效处理海量数据读写，计划2026年底推出样品；AIN D目标是以低功耗、低成本存储大容量数据 [6][7] - 公司已向清州M15X工厂运入首批设备，该工厂将重点量产下一代HBM产品，HBM产能扩张为HBF未来部署奠定基础 [8] - 2025年8月与闪迪签署HBF标准化谅解备忘录，推动开放式生态策略 [12] 闪迪 - 宣布激进HBF推进计划，将于2026年下半年提供样本，2027年初为推理AI提供正式产品 [9] - 技术突破在于无需依赖DRAM即可承载超大模型，单块GPU搭载的HBF内存可达4TB容量，足以容纳16位权重的GPT-4模型 [10] - HBF为混合专家模型及多模态大模型端侧部署提供可能，一颗512GB HBF芯片可承载640亿参数的MOE模型，并拆分为8个64GB迷你阵列为专家子模型提供专属存储 [11] 铠侠 - 采取多路径探索策略，既独立开发差异化方案又能共享合作伙伴技术积累 [13] - 2025年8月发布面向边缘服务器的高速闪存驱动器原型，采用串联连接闪存“珠子”及菊花链连接方式，使用PCIe 6总线实现5TB容量和64 GBps数据速率 [13] - 原型总吞吐量约为美光9650 Pro的2.3倍，按每通道计算高出约14%，公司正应英伟达要求开发1亿IOPS的SSD，预计2027年推出 [14][15] 三星 - 已启动自有HBF产品早期概念设计工作，但产品规格和量产时间表仍未知，开发处于早期阶段，态度谨慎 [17] - 作为DRAM和NAND双料冠军，在3D NAND堆叠、TSV工艺、先进封装等领域有深厚积累，具备开发HBF的天然协同优势 [17][18] - 在HBM市场的教训可能影响其HBF策略，倾向于采取“后发制人”策略，先观察竞争对手技术路线和客户反馈再以成熟方案进入市场 [18][19] 行业趋势与展望 - NAND正经历从廉价存储到高价值核心组件的转型，与HBM崛起路径相似，均源于AI需求爆发及传统架构突破 [20][21] - 2026-2027年为关键窗口期，四大阵营的博弈将决定HBF新兴市场格局，这是关于未来AI基础设施话语权的争夺战 [21]

HBF技术合作与标准化 - Sandisk与SK海力士合作标准化高带宽闪存(HBF)，旨在通过NAND堆叠与TSV连接技术实现GPU快速访问，速度比SSD快几个数量级[1] - HBF技术目标为提供与HBM相当的带宽(1.2TBps)，同时以相似成本实现8-16倍容量(最高768GB)，并保持非易失性存储特性[4][6] - 双方签署谅解备忘录(MoU)推动技术规范标准化，SK海力士将自主研发生产HBF，Sandisk强调多供应商市场对保障供应链的重要性[3][4] 技术优势与行业影响 - HBF采用类似HBM的封装结构，首次实现闪存与DRAM级带宽融合，可显著降低AI工作负载的能耗与发热问题[6][8] - 相比HBM3E的48GB容量，HBF潜在容量提升8-16倍，而SK海力士PCIe Gen5 SSD带宽仅为HBM3E的1/86(14GBps vs 1.2TBps)[3][6] - 该技术契合边缘计算趋势，能解决AI数据中心冷却预算极限问题，适用于手持设备至服务器全场景部署[5][6] 商业化进程与生态建设 - Sandisk计划2026年下半年推出HBF样品，2027年初上市首批AI推理设备，技术已获2025闪存峰会"最具创新技术"奖[5][9] - 成立技术顾问委员会推动跨行业标准制定，采用BiCS NAND与CBA晶圆键合技术，可能涉及与Kioxia的CMOS工艺合作[9][10] - 行业推测SK海力士与Nvidia的现有合作关系可能加速HBF采用，三星等厂商也在开发类似技术如PBSSD和HBM4[8][9] 技术架构创新 - HBF通过NAND替代部分DRAM堆栈，牺牲延迟换取容量优势，相比传统HBM节省恒定功耗需求[6][8] - 架构灵感来源于"闪存中的LLM"研究论文，通过SSD作为额外内存层缓解DRAM压力的思路[8] - 可能推动DRAM、闪存与新型持久内存的异构堆栈共存，为超大规模计算提供HBM成本替代方案[10]