Il 4 agosto 2026, in occasione della conferenza FMS 2026 (Future Memory and Storage), tenutasi a Santa Clara, in California (USA), SK hynix e SanDisk hanno presentato ufficialmente il prima specifica tecnica OCP per Flash ad alta larghezza di banda (HBF). La specifica è resa pubblicamente disponibile all'intero settore tramite l'OCP (Open Compute Project), la più grande organizzazione al mondo dedicata alla tecnologia aperta per i data center. Si configura come una specifica tecnica aperta al settore piuttosto che come uno standard tecnico proprietario di un singolo fornitore. Si tratta di una pietra miliare fondamentale nello sviluppo della tecnologia HBF e segna anche l’ingresso ufficiale di HBF nella fase di standardizzazione aperta e di convalida dell’ecosistema.
Una tappa fondamentale nel processo di standardizzazione
Il ritmo di standardizzazione dell’HBF ha superato le aspettative del settore. Già nell’agosto 2025, SK hynix e SanDisk hanno avviato ufficialmente un lavoro congiunto di standardizzazione sull’HBF. Le due aziende hanno pianificato di sviluppare congiuntamente una nuova specifica tecnologica di archiviazione per applicazioni di intelligenza artificiale, basandosi sulle rispettive competenze tecnologiche. Nel febbraio 2026 è stato istituito ufficialmente il gruppo di lavoro tecnico sull’HBF nell’ambito del quadro OCP, riunendo aziende provenienti da tutta la catena del valore del settore per partecipare allo sviluppo degli standard.
Dal lancio del gruppo di lavoro nel febbraio 2026 alla pubblicazione della prima specifica tecnica OCP, l’intero processo ha richiesto solo sei mesi. Alla base di questo rapido progresso vi è l’urgente richiesta da parte del settore dell’intelligenza artificiale di nuove soluzioni di archiviazione, nonché l’approccio aperto e collaborativo allo sviluppo degli standard. SanDisk e SK hynix sono stati i principali contributori, mentre Google e Tenstorrent hanno partecipato al processo di standardizzazione fornendo supporto per la validazione tecnica e lo sviluppo delle specifiche.
HBF si posiziona come livello intermedio per lo storage dedicato all'intelligenza artificiale
Prima della comparsa di HBF, l'architettura di archiviazione dei sistemi di elaborazione basati sull'intelligenza artificiale era composta principalmente da HBM (High Bandwidth Memory) e tradizionale SSD aziendali. Tra i due si riscontrava un netto divario sia in termini di prestazioni che di costi.
L'HBM, grazie alla sua architettura DRAM e alla tecnologia di impilamento 3D, è in grado di fornire una larghezza di banda estremamente elevata e una bassa latenza di accesso, rendendolo un importante supporto di archiviazione per l'elaborazione in tempo reale dell'intelligenza artificiale. Tuttavia, l'HBM presenta una capacità relativamente limitata e un costo elevato. Poiché la quantità di dati, quali i pesi dei modelli di grandi dimensioni e la cache KV, continua a crescere, affidarsi esclusivamente all’HBM rende difficile gestire in modo economicamente sostenibile tutti i dati vicini al calcolo. SSD tradizionali utilizzo Flash NAND per offrire una grande capacità a un costo relativamente basso, ma la loro larghezza di banda e la latenza di accesso sono nettamente inferiori a quelle dell’HBM.
HBF è una nuova soluzione progettata per rispondere a questa esigenza relativa al livello di archiviazione. SK hynix la posiziona come un livello di archiviazione intermedio tra HBM e SSD. Utilizza la memoria flash NAND per offrire una maggiore capacità, avvalendosi al contempo di interfacce ad alta larghezza di banda e tecnologie di packaging avanzate per ridurre la distanza tra i dati e le unità di elaborazione, soddisfacendo così l’esigenza di “maggiore capacità + maggiore larghezza di banda” in scenari quali l’inferenza AI.
| Tipo di archiviazione | Supporto centrale | Livello di larghezza di banda | Caratteristiche di capacità | Livello dei costi | Principali scenari applicativi |
|---|---|---|---|---|---|
| HBM | DRAM | Estremamente alto | Capacità limitata | Molto alto | Elaborazione in tempo reale basata sull'intelligenza artificiale, dati a cui si accede frequentemente |
| HBF | Flash NAND | Alto | Grande capacità | Relativamente basso | Inferenza AI, dati ad alta capacità in prossimità dei sistemi di elaborazione |
| SSD | Flash NAND | Basso | Capacità molto elevata | Basso | Archiviazione dei dati inattivi, archiviazione permanente |
Caratteristiche principali della prima specifica tecnica
La prima specifica tecnica OCP per l'HBF pubblicata in questa occasione riguarda le interfacce di sistema, le caratteristiche elettriche, i requisiti di prestazione di base, l'imballaggio e l'affidabilità, nonché le linee guida per la lettura e la scrittura del software. Essa fornisce un quadro tecnico unificato per lo sviluppo dei prodotti HBF e l'integrazione dei sistemi in tutto il settore.
Per quanto riguarda la configurazione della capacità, le specifiche prevedono due opzioni di impilamento dei chip NAND: impilamento a 8 strati e impilamento a 16 strati. Un singolo modulo HBF supporta fino a 512 GB, soddisfacendo ulteriormente l’esigenza di uno storage di grande capacità vicino al computazione negli scenari di inferenza AI.
In termini di livelli prestazionali, la specifica suddivide l’HBF in tre classi, dalla Classe 1 alla Classe 3, con una larghezza di banda di trasferimento dati compresa tra 0,4 TB/s e 3,0 TB/s. I prodotti delle diverse classi possono essere configurati in base ai requisiti di larghezza di banda e capacità dei vari sistemi di intelligenza artificiale.
Due caratteristiche tecniche fondamentali
HBF mira a trovare un equilibrio tra capacità e larghezza di banda. Si avvale di tecnologie chiave quali le interconnessioni ad alta velocità tra processori e tecniche avanzate di impilamento e incapsulamento delle memorie NAND, ponendo al contempo l'accento sull'apertura e sulla fattibilità ingegneristica.
- Il primo è l'adozione dello standard UCIe per l'interconnessione universale dei chiplet. HBF utilizza UCIe come tecnologia di interconnessione lato processore, fornendo una base di interfaccia aperta per connessioni ad alta velocità tra diversi tipi di processori di calcolo, quali GPU e CPU, e HBF. Rispetto alle architetture di archiviazione tradizionali, questo design dovrebbe ridurre il percorso di accesso ai dati e fornire un’interfaccia più standardizzata per adattare l’HBF ai chip di elaborazione di diversi fornitori.
- La seconda è la tecnologia di impilamento NAND ad alta densità e di incollaggio dei wafer. HBF utilizza la tecnologia flash BiCS di SanDisk e la tecnologia CBA (CMOS direttamente incollato all’array), combinate con una tecnologia proprietaria di impilamento dei die, per supportare un impilamento ad alta densità fino a 16 strati. I materiali tecnici precedentemente pubblicati da SanDisk mostrano che la sua soluzione HBF utilizza strutture di interconnessione di packaging quali TSV e micro-bump, e pone l’accento sulla riduzione della deformazione dei die attraverso una tecnologia di impilamento proprietaria per supportare l’impilamento con un numero elevato di strati.
Ecosistema del settore e piani di produzione in serie
In quanto specifica tecnica aperta, HBF ha posto l’accento sulla collaborazione lungo tutta la filiera sin dal suo avvio. Si è ormai consolidato un ecosistema che coinvolge aziende operanti nei settori dello storage, dei chip per l’intelligenza artificiale, del cloud computing e in altri ambiti.
Tra i principali partecipanti al processo di standardizzazione dell’HBF figurano i fornitori di soluzioni di archiviazione SK hynix e SanDisk, nonché le aziende produttrici di chip per l’intelligenza artificiale Tenstorrent e Google. Durante il summit FMS 2026, SK hynix, Google DeepMind e SanDisk hanno inoltre partecipato congiuntamente a una tavola rotonda sull’HBF, approfondendo la direzione di sviluppo delle architetture di archiviazione per le infrastrutture di IA.
Per quanto riguarda lo sviluppo dei prodotti, SanDisk ha già compiuto progressi nello sviluppo dei chip HBF e, nell’agosto 2026, ha reso noto che la tecnologia HBF stava suscitando un interesse crescente da parte dell’ecosistema del settore. In occasione dell’Investor Day 2026, tenutosi il 13 agosto, l’azienda ha inoltre affermato che si stava delineando un ecosistema di settore a sostegno dell’applicazione della tecnologia HBF.
Anche le tecnologie alla base delle memorie flash stanno registrando progressi parallelamente. In occasione di questo summit, SK hynix ha presentato per la prima volta al pubblico la sua memoria flash 4D NAND di decima generazione (V10) a 375 strati. L’azienda ha dichiarato che le prestazioni per watt sono migliorate di 2,5 volte rispetto alla generazione precedente. SK hynix ha inoltre presentato la propria roadmap delle tecnologie di archiviazione di nuova generazione per le infrastrutture di intelligenza artificiale.
Impatto sul settore e prospettive future
La pubblicazione della prima specifica tecnica OCP per l'HBF non solo rappresenta un importante passo avanti nello sviluppo della tecnologia di archiviazione, ma dovrebbe anche avere un impatto sull'architettura di archiviazione delle infrastrutture di intelligenza artificiale.
In primo luogo, arricchisce ulteriormente l’architettura a più livelli dello storage per l’IA. Oltre ai chip di calcolo e all’HBM, l’HBF mira a fornire un livello di storage vicino al calcolo con una capacità maggiore e una larghezza di banda più elevata rispetto agli SSD tradizionali, offrendo una nuova opzione di archiviazione per applicazioni ad alta intensità di dati, come l’inferenza di modelli di grandi dimensioni e l’IA agentica. SK hynix ha inoltre chiaramente posizionato l’HBF tra l’HBM e gli SSD per rispondere alle crescenti esigenze di capacità e larghezza di banda nell’era dell’inferenza AI.
In secondo luogo, si prevede che ciò contribuisca a garantire un migliore equilibrio tra prestazioni e costi nelle infrastrutture di intelligenza artificiale. Anziché collocare tutti i dati ad alta capacità nella memoria HBM, che presenta costi elevati, l’utilizzo dell’HBF per gestire alcuni dati che richiedono una maggiore capacità e, al contempo, una larghezza di banda relativamente elevata potrebbe ridurre il costo complessivo di archiviazione del sistema e migliorare l’efficienza nell’accesso ai dati.
In terzo luogo, potrebbe favorire un’ulteriore collaborazione tra i settori della tecnologia NAND, del packaging avanzato, delle interconnessioni chiplet, dei server per l’intelligenza artificiale e di altre industrie a monte e a valle. La tecnologia HBF prevede l’impilamento di chip NAND ad alta densità, il bonding dei wafer, interconnessioni ad alta velocità e meccanismi software di lettura/scrittura. Pertanto, la sua commercializzazione dipende non solo dai chip di memoria stessi, ma anche dai progressi congiunti dei chip di elaborazione, del packaging, dei server e dell’ecosistema software.
Nel complesso, la pubblicazione della prima specifica tecnica OCP per l’HBF indica che questa tecnologia ha superato la fase di sviluppo indipendente da parte dei singoli fornitori ed è entrata a pieno titolo nelle fasi di standardizzazione aperta, collaborazione di settore e validazione dei prodotti. Attraverso il framework aperto dell’OCP, SK hynix, SanDisk, Google, Tenstorrent e altri partecipanti stanno promuovendo congiuntamente lo sviluppo delle specifiche tecniche, fornendo una base tecnica unificata che consenta ai diversi fornitori di esplorare le applicazioni dell’HBF.
Man mano che i successivi campioni di prodotto, la validazione del sistema e l’adattamento all’ecosistema continuano a progredire, per stabilire se l’HBF possa davvero diventare un importante livello di archiviazione nell’era dell’IA è ancora necessario osservare più da vicino le sue prestazioni, i costi e l’affidabilità nei sistemi di inferenza IA reali. Tuttavia, una cosa è chiara: mentre l’IA passa dalla fase di addestramento a quella di inferenza su larga scala, la tradizionale architettura di archiviazione “HBM + SSD” si trova ad affrontare nuove sfide in termini di capacità e larghezza di banda, mentre l’HBF sta diventando una delle direzioni chiave che il settore sta esplorando per questo nuovo livello di archiviazione.
