El 25 de febrero de 2026, SK Hynix y SanDisk celebraron un evento de lanzamiento conjunto en la sede de SanDisk en Milpitas, California, para anunciar Flash de gran ancho de banda (HBF)-una arquitectura de memoria de nueva generación diseñada para la era de la inferencia de la IA. Las dos empresas también han puesto en marcha una iniciativa mundial de normalización bajo el nombre de Proyecto Open Compute (OCP) con una línea de trabajo dedicada a definir especificaciones HBF universales para todo el sector. Esta iniciativa supone un gran paso adelante en la resolución de uno de los retos más acuciantes de la infraestructura moderna de IA: equilibrar la velocidad, la capacidad y el coste de los despliegues de inferencia a gran escala.
Qué es HBF
Flash de gran ancho de banda (HBF) es un nuevo nivel de almacenamiento diseñado para situarse entre Memoria de gran ancho de banda (HBM) y tradicional SSD almacenamiento. No pretende sustituir a ninguna de las dos tecnologías, sino actuar como puente de alto rendimiento que elimine los cuellos de botella en los sistemas de IA. HBF utiliza flash NAND 3D como medio principal, al tiempo que adopta las avanzadas técnicas de apilamiento y empaquetado utilizadas en HBM. Esta combinación le permite ofrecer un ancho de banda muy superior al de las SSD y una capacidad muy superior a la de las HBM a un coste más asequible. HBF puede entenderse como una "memoria intermedia" que aporta una velocidad similar a HBM y una escala similar a SSD a los servicios de IA del mundo real.
La brecha de almacenamiento de IA que resuelve HBF
El sector de la IA ha pasado rápidamente de la formación de modelos a la inferencia a gran escala, donde millones de usuarios acceden simultáneamente a la IA generativa, los servicios en la nube y las aplicaciones inteligentes. Esta transición ha dejado al descubierto una brecha crítica en la jerarquía de almacenamiento actual.
HBM ofrece un ancho de banda excepcional para la computación en tiempo real, pero su capacidad es limitada y su escalado caro. No resulta práctico utilizar solo la HBM para almacenar modelos lingüísticos completos de gran tamaño. Unidades SSD ofrecen una enorme capacidad a bajo coste, pero su ancho de banda es demasiado bajo para seguir el ritmo de la capacidad de inferencia de la IA, lo que crea cuellos de botella en el rendimiento.
HBF se desarrolló para cerrar esta brecha. Admite grandes conjuntos de datos de modelos sin el elevado coste de la HBM ampliada, al tiempo que ofrece una velocidad muy superior a la de las SSD tradicionales. Este equilibrio lo hace ideal para centros de datos, sistemas de inteligencia artificial periféricos y hardware de inferencia de inteligencia artificial convencional.
Especificaciones clave del HBF de primera generación
La primera generación de HBF establece unos objetivos físicos y de rendimiento claros para garantizar la compatibilidad y la facilidad de uso en el mundo real. A continuación se muestran las especificaciones oficiales anunciadas por SK Hynix y SanDisk.
| Parámetro | Especificación |
|---|---|
| Ancho de banda máximo de lectura | Hasta 1,6 TB/s |
| Capacidad de una sola matriz | 256 GB |
| Capacidad máxima de apilado | 512 GB por pila |
| Compatibilidad física | Ocupa el mismo espacio, altura y potencia que la HBM4 |
| Rasgo de poder | No volátil, no necesita energía de actualización |
| Rendimiento en el mundo real | A 2,2% de la configuración "HBM ilimitada" en las pruebas LLM. |
Estas cifras confirman el papel de HBF como caballo de batalla de gran capacidad y ancho de banda para la IA. Con 1,6 TB/s, es más de 50 veces más rápido que las unidades SSD PCIe 5.0 de gama alta, al tiempo que ofrece entre 8 y 16 veces la capacidad de pilas HBM comparables.
Principales innovaciones técnicas
El rendimiento de HBF procede de una ingeniería específica que combina los puntos fuertes de ambas empresas matrices. SK Hynix contribuye con su Experiencia en envasado y apilado 3D de HBMutilizando vías de silicio pasantes (TSV) y apilamiento vertical para lograr ensamblajes multidie densos y fiables. SanDisk proporciona BiCS NAND y CMOS Bonding Array (CBA) que optimiza la NAND para un acceso de baja latencia y gran ancho de banda.
Una elección de diseño clave es compatibilidad física total con HBM4. La HBF utiliza la misma disposición de pines, dimensiones y perfil de consumo que la HBM de nueva generación, lo que significa que los fabricantes de hardware pueden adoptarla sin grandes rediseños del sistema. La naturaleza no volátil de HBF también reduce el consumo de energía en comparación con la HBM basada en DRAM, que requiere energía constante para retener los datos. Juntas, estas innovaciones crean un complemento ideal para la HBM en los servidores de IA.
Normalización y calendario comercial
La normalización es fundamental para el éxito de HBF. Con el lanzamiento de una línea de trabajo específica dentro de OCP, SK Hynix y SanDisk pretenden construir un ecosistema abierto e intersectorial en lugar de una solución propietaria cerrada. Esto fomentará la adopción por parte de fabricantes de GPU, proveedores de servidores, proveedores de servicios en la nube y operadores de centros de datos de todo el mundo.
La hoja de ruta comercial está claramente definida:
- Segundo semestre de 2026: SanDisk entregará las primeras muestras de HBF
- Principios de 2027: los primeros dispositivos de inferencia de IA con HBF entran en el muestreo
- 2027-2028: Despliegue comercial a pequeña escala
- 2030 y más allá: Adopción generalizada como componente estándar de inferencia de IA.
Este calendario refleja una trayectoria realista desde el prototipo hasta la producción en serie, respaldada por la madurez de las capacidades de fabricación y envasado de ambos socios.
Impacto en la industria y perspectivas de mercado
HBF está preparada para remodelar la infraestructura de IA permitiendo Arquitecturas híbridas HBM+HBF que optimizan el rendimiento y el coste total de propiedad (TCO). Al descargar en HBF las tareas de gran capacidad, los diseñadores de sistemas pueden reducir la cantidad de HBM necesaria, lo que disminuye los costes y mantiene una velocidad de inferencia cercana al máximo.
Los analistas de mercado prevén que la demanda de HBM se acelere en torno a 2030, a medida que la inferencia de IA se extienda por todo el mundo. La tecnología también nivela el campo de juego, permitiendo a más empresas desplegar grandes modelos sin invertir en configuraciones HBM extremas. En el panorama más amplio del almacenamiento, HBF añade una nueva capa optimizada entre la memoria volátil y el almacenamiento en bloque, creando una pirámide más eficiente para la IA y las cargas de trabajo de los centros de datos.
El lanzamiento de Flash de gran ancho de banda (HBF) de SK Hynix y SanDisk es más que el anuncio de un producto: es un cambio fundamental en la forma en que se construirá el almacenamiento de IA para la próxima era de la informática. Al estandarizar un nivel abierto y equilibrado entre HBM y SSD, las dos empresas están abordando un verdadero problema del sector con ventajas claras y cuantificables.
