Am 4. August 2026 stellten SK hynix und SanDisk auf der FMS 2026 (Future Memory and Storage) in Santa Clara, Kalifornien, USA, offiziell das Erste technische Spezifikation des OCP für High Bandwidth Flash (HBF). Die Spezifikation wird über das OCP (Open Compute Project), die weltweit größte Organisation für offene Rechenzentrumstechnologie, der gesamten Branche öffentlich zugänglich gemacht. Sie ist als branchenoffene technische Spezifikation positioniert und nicht als proprietärer technischer Standard eines einzelnen Anbieters. Dies ist ein wichtiger Meilenstein in der Entwicklung der HBF-Technologie und markiert zugleich den offiziellen Eintritt von HBF in die Phase der offenen Standardisierung und der Validierung durch das Ökosystem.
Ein wichtiger Meilenstein im Normungsprozess
Das Tempo der HBF-Standardisierung hat die Erwartungen der Branche übertroffen. Bereits im August 2025 begannen SK hynix und SanDisk offiziell mit der gemeinsamen Standardisierungsarbeit für HBF. Die beiden Unternehmen planten, auf der Grundlage ihres jeweiligen technologischen Fachwissens gemeinsam eine neue Spezifikation für Speichertechnologien für KI-Anwendungen zu entwickeln. Im Februar 2026 wurde der technische Arbeitsbereich für HBF im Rahmen des OCP offiziell eingerichtet, wodurch Unternehmen aus der gesamten Wertschöpfungskette der Branche zusammengebracht wurden, um an der Entwicklung von Standards mitzuwirken.
Vom Start des Arbeitsstroms im Februar 2026 bis zur Veröffentlichung der ersten technischen OCP-Spezifikation dauerte der gesamte Prozess nur sechs Monate. Hinter diesem raschen Fortschritt steht der dringende Bedarf der KI-Branche an neuen Speicherlösungen sowie der offene und kooperative Ansatz bei der Entwicklung von Standards. SanDisk und SK hynix leisteten den größten Beitrag, während Google und Tenstorrent ebenfalls am Standardisierungsprozess teilnahmen und Unterstützung bei der technischen Validierung und der Entwicklung der Spezifikationen leisteten.
HBF positioniert sich als Zwischenstufe für KI-Speicher
Bevor HBF aufkam, bestand die Speicherarchitektur von KI-Rechensystemen hauptsächlich aus HBM (High Bandwidth Memory) und traditionell Unternehmens-SSDs. Zwischen den beiden bestand sowohl hinsichtlich der Leistung als auch der Kosten ein deutlicher Unterschied.
HBM bietet dank seiner DRAM-Architektur und der 3D-Stacking-Technologie eine extrem hohe Bandbreite und geringe Zugriffslatenz, was es zu einem wichtigen Speichermedium für die Unterstützung von Echtzeit-KI-Berechnungen macht. Allerdings weist HBM eine relativ begrenzte Kapazität und hohe Kosten auf. Da die Datenmenge, beispielsweise durch die Gewichte großer Modelle und den KV-Cache, stetig wächst, ist es schwierig, alle „Near-Compute“-Daten wirtschaftlich unterzubringen, wenn man sich ausschließlich auf HBM verlässt. Herkömmliche SSDs verwenden. NAND-Flash um eine hohe Kapazität zu relativ geringen Kosten zu bieten, doch ihre Bandbreite und Zugriffslatenz liegen deutlich hinter denen von HBM zurück.
HBF ist eine neue Lösung, die speziell auf diese Anforderungen an die Speicherebene zugeschnitten ist. SK hynix positioniert sie als Speicherebene zwischen HBM und SSD. Sie nutzt NAND-Flash, um eine größere Kapazität bereitzustellen, und setzt gleichzeitig Schnittstellen mit hoher Bandbreite sowie fortschrittliche Verpackungstechnologien ein, um die Entfernung zwischen Daten und Recheneinheiten zu verkürzen. Damit erfüllt sie den Bedarf an “größerer Kapazität + höherer Bandbreite” in Szenarien wie der KI-Inferenz.
| Speichertyp | Kernmedium | Bandbreitenniveau | Kapazitätsmerkmale | Kostenebene | Wichtige Anwendungsszenarien |
|---|---|---|---|---|---|
| HBM | DRAM | Extrem hoch | Begrenzte Kapazität | Sehr hoch | Echtzeit-KI-Berechnungen, häufig abgerufene Daten |
| HBF | NAND-Flash | Hoch | Großes Fassungsvermögen | Relativ niedrig | KI-Inferenz, großvolumige Daten in der Nähe der Rechenumgebung |
| SSD | NAND-Flash | Niedrig | Sehr große Kapazität | Niedrig | Cold-Data-Speicherung, dauerhafte Archivierung |
Kernspezifikationen der ersten technischen Spezifikation
Die nun veröffentlichte erste technische OCP-Spezifikation für HBF umfasst Systemschnittstellen, elektrische Eigenschaften, grundlegende Leistungsanforderungen, Gehäuse und Zuverlässigkeit sowie Richtlinien für das Lesen und Schreiben von Software. Sie bietet einen einheitlichen technischen Rahmen für die HBF-Produktentwicklung und die Systemintegration branchenweit.
Hinsichtlich der Kapazitätskonfiguration sieht die Spezifikation zwei Optionen für die Stapelung von NAND-Chips vor: 8-Lagen-Stapelung und 16-Lagen-Stapelung. Ein einzelnes HBF-Modul unterstützt bis zu 512 GB und erfüllt damit zusätzlich den Bedarf an Speicher mit hoher Kapazität in unmittelbarer Nähe zur Rechenumgebung in KI-Inferenzszenarien.
Hinsichtlich der Leistungsstufen unterteilt die Spezifikation HBF in drei Klassen, von Klasse 1 bis Klasse 3, mit einer Datenübertragungsbandbreite von 0,4 TB/s bis 3,0 TB/s. Produkte der verschiedenen Klassen können entsprechend den Bandbreiten- und Kapazitätsanforderungen verschiedener KI-Systeme konfiguriert werden.
Zwei wesentliche technische Merkmale
HBF zielt darauf ab, Kapazität und Bandbreite in Einklang zu bringen. Dabei stützt sich das Unternehmen auf Schlüsseltechnologien wie Hochgeschwindigkeits-Prozessorverbindungen sowie fortschrittliche NAND-Stapel- und Verpackungstechniken und legt gleichzeitig Wert auf Offenheit und technische Machbarkeit.
- Der erste Punkt ist die Einführung des universellen Chiplet-Verbindungsstandards UCIe. HBF nutzt UCIe als prozessorseitige Verbindungstechnologie und bietet damit eine offene Schnittstellenbasis für Hochgeschwindigkeitsverbindungen zwischen verschiedenen Arten von Rechenprozessoren, wie GPUs und CPUs, und HBF. Im Vergleich zu herkömmlichen Speicherarchitekturen soll dieses Design den Datenzugriffspfad verkürzen und eine standardisiertere Schnittstelle bieten, um HBF an Rechenchips verschiedener Hersteller anzupassen.
- Der zweite Bereich ist die Technologie zum Stapeln von NAND-Speichern mit hoher Speicherdichte und zum Wafer-Bonding. HBF nutzt die BiCS-Flash-Technologie und die CBA-Technologie (CMOS Directly Bonded to Array) von SanDisk in Kombination mit einer proprietären Chip-Stapeltechnologie, um eine hochdichte Stapelung von bis zu 16 Schichten zu ermöglichen. Zuvor veröffentlichte technische Unterlagen von SanDisk zeigen, dass die HBF-Lösung des Unternehmens Verbindungsstrukturen wie TSVs und Mikro-Bumps nutzt und den Schwerpunkt auf die Reduzierung der Chipverformung durch eine firmeneigene Stapeltechnologie legt, um das Stapeln mit einer hohen Anzahl von Schichten zu ermöglichen.
Branchenökosystem und Pläne zur Massenproduktion
Als offene technische Spezifikation hat HBF seit seiner Gründung den Schwerpunkt auf die Zusammenarbeit entlang der gesamten Wertschöpfungskette gelegt. Mittlerweile hat sich ein Ökosystem herausgebildet, an dem Unternehmen aus den Bereichen Speichertechnologie, KI-Chips, Cloud-Computing und anderen Bereichen beteiligt sind.
Zu den wichtigsten Teilnehmern am HBF-Standardisierungsprozess zählen die Speicherhersteller SK hynix und SanDisk sowie die KI-Chip-Unternehmen Tenstorrent und Google. Während des FMS 2026-Gipfels nahmen SK hynix, Google DeepMind und SanDisk außerdem gemeinsam an einer Podiumsdiskussion zum Thema HBF teil, bei der die Entwicklungsrichtung von Speicherarchitekturen für KI-Infrastrukturen erörtert wurde.
Was die Produktentwicklung betrifft, hat SanDisk die Entwicklung von HBF-Chips bereits vorangetrieben und im August 2026 bekannt gegeben, dass die HBF-Technologie zunehmend Aufmerksamkeit im Branchenökosystem auf sich zieht. Auf seinem am 13. August abgehaltenen Investorentag 2026 erklärte das Unternehmen zudem, dass sich ein Branchenökosystem herausbilde, das den Einsatz der HBF-Technologie unterstütze.
Gleichzeitig schreiten auch die zugrunde liegenden Flash-Speichertechnologien voran. Auf diesem Gipfel stellte SK hynix erstmals seinen 375-Lagen-4D-NAND-Flash der zehnten Generation (V10) der Öffentlichkeit vor. Das Unternehmen gab an, dass sich die Leistung pro Watt im Vergleich zur Vorgängergeneration um das 2,5-Fache verbessert habe. SK hynix stellte zudem seine Roadmap für Speichertechnologien der nächsten Generation für KI-Infrastrukturen vor.
Auswirkungen auf die Branche und Zukunftsaussichten
Die Veröffentlichung der ersten technischen OCP-Spezifikation für HBF ist nicht nur ein wichtiger Schritt in der Entwicklung der Speichertechnologie, sondern dürfte sich voraussichtlich auch auf die Speicherarchitektur der KI-Infrastruktur auswirken.
Erstens bereichert es die mehrschichtige Architektur des KI-Speichers weiter. Neben Rechenchips und HBM zielt HBF darauf ab, eine „Near-Compute“-Speicherebene mit größerer Kapazität und höherer Bandbreite als herkömmliche SSDs bereitzustellen und bietet damit eine neue Speicheroption für datenintensive Anwendungen wie die Inferenz großer Modelle und agentische KI. SK hynix hat HBF zudem klar zwischen HBM und SSD positioniert, um den wachsenden Anforderungen an Kapazität und Bandbreite im Zeitalter der KI-Inferenz gerecht zu werden.
Zweitens wird erwartet, dass dies dazu beiträgt, bei der KI-Infrastruktur ein besseres Gleichgewicht zwischen Leistung und Kosten zu erreichen. Anstatt alle Daten mit hohem Speicherbedarf in kostspieligem HBM zu speichern, könnte die Verwendung von HBF zur Übertragung bestimmter Daten, die zwar einen höheren Speicherbedarf, aber auch eine relativ hohe Bandbreite erfordern, die Gesamtspeicherkosten des Systems senken und die Effizienz des Datenzugriffs verbessern.
Drittens könnte dies die Zusammenarbeit zwischen den Bereichen NAND, fortschrittliche Verpackungstechnologien, Chiplet-Verbindungen, KI-Server sowie anderen vor- und nachgelagerten Branchen weiter fördern. HBF umfasst hochdichtes NAND-Stacking, Wafer-Bonding, Hochgeschwindigkeitsverbindungen sowie Software-Lese-/Schreibmechanismen. Daher hängt die Kommerzialisierung nicht nur von den Speicherchips selbst ab, sondern auch vom gemeinsamen Fortschritt bei Rechenchips, der Verpackung, Servern und dem Software-Ökosystem.
Insgesamt bedeutet die Veröffentlichung der ersten technischen OCP-Spezifikation für HBF, dass diese Technologie nun über die eigenständige Entwicklung einzelner Anbieter hinausgegangen ist und nun in die Phasen der offenen Standardisierung, der branchenweiten Zusammenarbeit und der Produktvalidierung eingetreten ist. Im Rahmen des offenen OCP-Frameworks treiben SK hynix, SanDisk, Google, Tenstorrent und andere Teilnehmer gemeinsam die Entwicklung der technischen Spezifikation voran und schaffen damit eine einheitliche technische Grundlage für verschiedene Anbieter, um HBF-Anwendungen zu erforschen.
Da die Entwicklung weiterer Produktmuster, die Systemvalidierung und die Anpassung an das Ökosystem weiter voranschreiten, muss noch abgewartet werden, ob sich HBF im KI-Zeitalter tatsächlich zu einer wichtigen Speicherebene entwickeln kann – dies hängt von der weiteren Beobachtung seiner Leistung, Kosten und Zuverlässigkeit in realen KI-Inferenzsystemen ab. Eines ist jedoch klar: Während sich die KI vom Training hin zur groß angelegten Inferenz entwickelt, steht die traditionelle Speicherarchitektur “HBM + SSD” vor neuen Herausforderungen hinsichtlich Kapazität und Bandbreite, während HBF zu einer der wichtigsten Richtungen wird, die die Branche für diese neue Speicherebene erkundet.
