高盛：HBF有望破解AI“内存墙”，潜在市场规模最高1500亿美元
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SemiAnalysis：HBF 非 HBM 替代，成本与散热仍存不确定性
火星财经消息，P Equity Research 与 SemiAnalysis 研究员 Nick Doyle 等在 X Space 讨论高带宽闪存 HBF。Nick 表示，目前判断 HBF 相对 HBM 的成本溢价能缩小多少仍为时过早，现有数据多为厂商说法，如 Sandisk 称每比特成本约为 HBM 的八分之一。良率、测试等会随规模改善，但 TSV、堆叠及 pSLC 模式等结构性成本永久存在，耐久性是关键未知数，若磨损超预期将推高成本。HBF 应用场景狭窄，仅面向 AI 推理，尤其是低 batch、长上下文的 MoE 模型，并非 HBM 替代品。实际带宽目标约 1.6 TB/s，属 HBM3E 级别，适合顺序读取以加载模型权重，更匹配本地或私有企业少量 GPU 的容量需求，而非超大规模带宽场景。散热可靠性尚未解决，闪存在 GPU 旁高温下会加速劣化，UCIe 分离与每日刷新等缓解措施仍未获验证。制造方面，Sandisk/Kioxia 具备 3D NAND 经验，SK Hynix 补充 HBM 式堆叠能力，但量产仍待证实。整体来看，存储正转向分层专业化市场，NAND 短缺预计持续至 2028 年，HBF 可能进一步影响供需。
存储市场迎涨价潮：DRAM、NAND供应紧张，AI需求推动产业链扩产
火星财经消息，8 月 4 日，存储市场持续升温，多家机构预计 DRAM、NAND 价格将在供应紧张和 AI 算力需求推动下继续上涨。 SK 海力士与闪迪已发布首份高带宽闪存（HBF）标准规范，推动新型存储技术发展。同时，韩国单层 NAND 产品 7 月平均售价环比上涨 35%，创历史新高。 TrendForce 预计，由于供应短缺，2026 年第三季度 PC DRAM 固定交易价格或环比上涨 15% 至 20%。另有消息称，全球三大存储厂商已完成 2027 年全年产能分配谈判，DRAM 和 HBM 产能基本售罄。 产业链方面，三星电子晶圆代工业务预计年内产能利用率达到 100%。Counterpoint 数据显示，三星电子正在扩大 DRAM 市场份额优势，美光与 SK 海力士的竞争进一步加剧。 终端市场方面，内存供应紧张已影响消费电子产品供应。有消息称，MacBook Air 因内存短缺出现供货紧张。 此外，韩国 AI 芯片独角兽 DeepX 估值据称飙升 4 倍至 3.14 万亿韩元，显示 AI 芯片及存储产业链热度持续提升。
铠侠拟推动NAND闪存替代部分DRAM
火星财经消息,据报道，铠侠正推动将NAND闪存用于部分服务器DRAM所承担的工作。公司正在让客户评估一款CXL内存扩展模块，称采用该模块替代部分DRAM后，可将内存容量提升一倍、性能提高30%。不过，上述性能数据为公司测试结果，尚未得到独立验证。铠侠还计划于2028年开始向客户提供可直接连接英伟达GPU的SSD样品。(财联社)
三星制定“三阶段HBM路线图”：迈向真正的3D ZHBM，将DRAM直接堆叠在计算芯片上
火星财经消息 8月24日，近日，在Hot Chips技术大会上，三星DRAM设计团队的Sangwook Han发表演讲，正式披露三星HBM演进的三阶段路线图。这一路线图的终点，是一种名为zHBM的全新架构——将DRAM直接垂直堆叠在GPU、TPU等计算芯片之上，彻底取消2.5D中介层（interposer）。据报道，三星方面表示，相较于标准HBM4E，zHBM方案宣称可实现70%的功耗降低、230%的DRAM带宽提升，以及每个DRAM模组节省100W功耗，同时为GPU释放8.3%的额外功率空间。（华尔街见闻）
Citrini分析师质疑闪迪HBF性能对比：演示参数或低估HBM实际能力
火星财经消息，8 月 14 日，Citrini 分析师 Zephyr 发文质疑闪迪在投资者日展示的 HBF 与 HBM 性能对比存在参数设置偏差，认为公司在演示中「刻意低估了 HBM 的性能」。 他指出，闪迪在对比中将 HBM 与 HBF 的总带宽均设为 12.8TB/s，相当于每个堆栈 1.6TB/s；同时采用 bfloat16 运行 Qwen3-480B-A35B 模型。Zephyr 称，当前模型推理更多使用 FP4 或 FP8，因此该模型在不同量化方式下所需容量约为 240GB 至 480GB。 Zephyr 还表示，闪迪将 HBM 单 GPU 容量固定为 192GB，但 16 层 HBM4E 在 8 个堆栈配置下可达到 512GB 容量，并提供约 32TB/s 带宽，约为闪迪演示参数的 3 倍。 其认为，上述参数选择使闪迪展示的「HBF 仅需 1 至 4 个 GPU，而 HBM 需要 8 个 GPU」的结果不能充分代表更高规格 HBM 配置下的实际性能。
英伟达考虑降低Rubin Ultra GPU配置，以缓解HBM供应短缺
PANews 8月7日消息，据The Information报道，英伟达正在考虑调整下一代Rubin Ultra GPU的设计方案，通过减少高带宽内存（HBM）配置来应对先进HBM芯片供应紧张问题。 知情人士透露，过去几周英伟达已测试至少三种不同版本的Rubin Ultra GPU，其中部分版本搭载的显存容量低于公司此前公布的规划。英伟达考虑推出低显存版本，主要原因是市场可能无法获得足够数量的先进HBM芯片。 HBM是AI加速器的关键组件，能够提供更高的数据传输速度，成为训练和推理大型AI模型的重要基础。随着AI算力需求快速增长，HBM供应已成为限制高端AI芯片产能的重要因素之一。