Am 25. Februar 2026 gaben SK Hynix und SanDisk auf einer gemeinsamen Veranstaltung am Hauptsitz von SanDisk in Milpitas, Kalifornien, bekannt, dass High Bandwidth Flash (HBF)-eine Speicherarchitektur der nächsten Generation, die für die Ära der KI-Inferenz entwickelt wurde. Die beiden Unternehmen gaben auch den Startschuss für eine globale Standardisierung unter dem Offenes Compute-Projekt (OCP) mit einem eigenen Arbeitsbereich zur Definition universeller HBF-Spezifikationen für die gesamte Branche. Dies ist ein wichtiger Schritt zur Lösung einer der drängendsten Herausforderungen in der modernen KI-Infrastruktur: ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Geschwindigkeit, Kapazität und Kosten für groß angelegte Inferenzimplementierungen.
Was ist HBF?
High Bandwidth Flash (HBF) ist eine neue Speicherebene, die sich zwischen Speicher mit hoher Bandbreite (HBM) und traditionell SSD Speicherung. Sie soll keine der beiden Technologien ersetzen, sondern als Hochleistungsbrücke dienen, die Engpässe in KI-Systemen beseitigt. HBF verwendet 3D-NAND-Flash als Kernmedium und übernimmt gleichzeitig die fortschrittlichen Stapel- und Verpackungstechniken, die bei HBM zum Einsatz kommen. Diese Kombination ermöglicht eine weitaus größere Bandbreite als bei SSDs und eine viel höhere Kapazität als bei HBM zu erschwinglicheren Kosten. HBF kann als "Mittelklasse-Speicher" verstanden werden, der HBM-ähnliche Geschwindigkeit und SSD-ähnliche Größe für reale KI-Dienste bietet.
Die AI-Lagerungslücke, die HBF löst
Die KI-Branche hat sich schnell von der Modellschulung zur groß angelegten Inferenz verlagert, bei der Millionen von Benutzern gleichzeitig auf generative KI, Cloud-Dienste und intelligente Anwendungen zugreifen. Dieser Übergang hat eine kritische Lücke in der heutigen Speicherhierarchie aufgedeckt.
HBM bietet eine außergewöhnliche Bandbreite für Echtzeitberechnungen, hat aber eine begrenzte Kapazität und ist teuer in der Skalierung. Es ist nicht praktikabel, HBM allein für die Speicherung großer Sprachmodelle zu verwenden. SSDs bieten eine enorme Kapazität zu geringen Kosten, aber ihre Bandbreite ist zu gering, um mit dem KI-Inferenzdurchsatz Schritt zu halten, was zu Leistungsengpässen führt.
HBF wurde entwickelt, um diese Lücke zu schließen. Sie unterstützt große Modelldatensätze ohne die hohen Kosten von erweitertem HBM und bietet gleichzeitig eine Geschwindigkeit, die weit über der von herkömmlichen SSDs liegt. Diese Ausgewogenheit macht sie ideal für Rechenzentren, Edge-KI-Systeme und Mainstream-KI-Inferenzhardware.
HBF der ersten Generation Wichtige Spezifikationen
Die erste Generation der HBF setzt klare Leistungs- und physikalische Ziele, um Kompatibilität und praktische Nutzbarkeit zu gewährleisten. Im Folgenden finden Sie die von SK Hynix und SanDisk angekündigten offiziellen Spezifikationen.
| Parameter | Spezifikation |
|---|---|
| Maximale Lesebandbreite | Bis zu 1,6 TB/s |
| Einzelne Matrize Kapazität | 256 GB |
| Maximale Stapelkapazität | 512 GB pro Stapel |
| Physikalische Kompatibilität | Entspricht der Grundfläche, Höhe und Leistung des HBM4 |
| Macht-Eigenschaft | Nicht flüchtig, keine Auffrischungsenergie erforderlich |
| Leistung in der realen Welt | Innerhalb von 2,2% der "unbegrenzten HBM"-Einrichtung in LLM-Tests |
Diese Zahlen bestätigen die Rolle von HBF als Arbeitspferd mit hoher Kapazität und hoher Bandbreite für KI. Mit 1,6 TB/s ist sie mehr als 50 Mal schneller als PCIe-5.0-SSDs der Spitzenklasse und bietet gleichzeitig die 8-16-fache Kapazität vergleichbarer HBM-Stacks.
Zentrale technische Innovationen
Die Leistung von HBF beruht auf einer gezielten Entwicklung, die die Stärken beider Muttergesellschaften vereint. SK Hynix steuert sein branchenführendes HBM-Know-how in Sachen Verpackung und 3D-StapelungSanDisk verwendet Through-Silicon-Via (TSV) und vertikales Stacking, um dichte, zuverlässige Multi-Die-Baugruppen zu erreichen. SanDisk bietet fortschrittliche BiCS NAND und CMOS Bonding Array (CBA) Architektur, die NAND für niedrige Latenzzeiten und hohen Bandbreitenzugriff optimiert.
Eine wichtige Designentscheidung ist vollständige physische Kompatibilität mit HBM4. HBF verwendet dasselbe Pin-Layout, dieselben Abmessungen und dasselbe Stromverbrauchsprofil wie HBM der nächsten Generation, was bedeutet, dass Hardwarehersteller es ohne größere Systemumgestaltungen einsetzen können. Die nicht-flüchtige Natur von HBF senkt auch den Stromverbrauch im Vergleich zu DRAM-basiertem HBM, das konstanten Strom für die Datenspeicherung benötigt. Zusammen schaffen diese Innovationen einen sofort einsetzbaren Begleiter für HBM in KI-Servern.
Normung und kommerzieller Zeitplan
Die Standardisierung ist für den Erfolg von HBF von zentraler Bedeutung. Durch die Einrichtung eines eigenen Arbeitsbereichs innerhalb der OCP wollen SK Hynix und SanDisk ein offenes, branchenübergreifendes Ökosystem aufbauen, anstatt eine geschlossene proprietäre Lösung zu schaffen. Dies wird die Übernahme durch GPU-Hersteller, Serveranbieter, Cloud-Provider und Betreiber von Rechenzentren weltweit fördern.
Der kommerzielle Fahrplan ist klar definiert:
- Zweite Hälfte 2026: Erste HBF-Muster werden von SanDisk geliefert
- Anfang 2027: Erste KI-Inferenzgeräte mit HBF kommen in die Stichprobe
- 2027-2028: Kommerzieller Einsatz in kleinem Maßstab
- 2030 und darüber hinaus: Weitverbreitete Übernahme als Standard-KI-Inferenzkomponente
Dieser Zeitplan spiegelt einen realistischen Weg vom Prototyp zur Massenproduktion wider, der durch ausgereifte Fertigungs- und Verpackungskapazitäten beider Partner unterstützt wird.
Auswirkungen auf die Industrie und Marktaussichten
HBF ist in der Lage, die KI-Infrastruktur neu zu gestalten, indem es Hybride HBM+HBF-Architekturen die die Leistung und die Gesamtbetriebskosten (TCO) optimieren. Durch die Auslagerung von kapazitätsintensiven Aufgaben auf HBF können Systementwickler die erforderliche Menge an HBM reduzieren, was die Kosten senkt und gleichzeitig die Inferenzgeschwindigkeit nahe an der Spitzengeschwindigkeit hält.
Marktanalysten gehen davon aus, dass sich die Nachfrage nach HBF um 2030 herum beschleunigen wird, da die KI-Inferenz weltweit zunimmt. Die Technologie ebnet auch das Spielfeld und ermöglicht es mehr Unternehmen, große Modelle einzusetzen, ohne in extreme HBM-Konfigurationen zu investieren. In der breiteren Speicherlandschaft fügt HBF eine neue optimierte Schicht zwischen flüchtigem Speicher und Blockspeicher hinzu und schafft eine effizientere Pyramide für KI- und Rechenzentrums-Workloads.
Die Einführung von High Bandwidth Flash (HBF) von SK Hynix und SanDisk ist mehr als eine Produktankündigung - es ist ein grundlegender Wandel in der Art und Weise, wie KI-Speicher für die nächste Ära der Datenverarbeitung entwickelt werden. Durch die Standardisierung einer offenen, ausgewogenen Schicht zwischen HBM und SSD gehen die beiden Unternehmen einen echten Schmerzpunkt der Branche mit klaren, messbaren Vorteilen an.
