Il 25 febbraio 2026, SK Hynix e SanDisk hanno tenuto un evento di lancio congiunto presso la sede centrale di SanDisk a Milpitas, California, per annunciare Flash ad alta larghezza di banda (HBF)-un'architettura di memoria di nuova generazione costruita per l'era dell'inferenza AI. Le due aziende hanno inoltre dato il via a uno sforzo di standardizzazione globale nell'ambito del progetto Progetto di calcolo aperto (OCP) con un workstream dedicato alla definizione di specifiche HBF universali per il settore. Questa mossa segna un passo importante verso la soluzione di una delle sfide più pressanti della moderna infrastruttura di IA: bilanciare velocità, capacità e costi per le implementazioni di inferenza su larga scala.
Che cos'è l'HBF
Flash ad alta larghezza di banda (HBF) è un nuovo livello di archiviazione progettato per posizionarsi tra Memoria ad alta larghezza di banda (HBM) e tradizionale SSD storage. Non è destinato a sostituire nessuna delle due tecnologie, ma ad agire come un ponte ad alte prestazioni che elimina i colli di bottiglia nei sistemi di intelligenza artificiale. L'HBF utilizza la 3D NAND flash come supporto principale, adottando al contempo le tecniche avanzate di impilamento e confezionamento utilizzate nell'HBM. Questa combinazione consente di fornire una larghezza di banda di gran lunga superiore a quella degli SSD e una capacità molto più elevata rispetto all'HBM a un costo più accessibile. L'HBF può essere intesa come una "memoria di mezzo" che porta una velocità simile all'HBM e una scala simile all'SSD ai servizi di intelligenza artificiale del mondo reale.
Il gap di archiviazione dell'intelligenza artificiale che HBF risolve
Il settore dell'intelligenza artificiale è passato rapidamente dall'addestramento dei modelli all'inferenza su larga scala, dove milioni di utenti accedono contemporaneamente all'intelligenza artificiale generativa, ai servizi cloud e alle applicazioni intelligenti. Questa transizione ha evidenziato una lacuna critica nell'attuale gerarchia di storage.
HBM offre un'eccezionale larghezza di banda per il calcolo in tempo reale, ma è limitata nella capacità e costosa da scalare. Non è pratico utilizzare la sola HBM per memorizzare modelli linguistici completi di grandi dimensioni. SSD forniscono un'enorme capacità a basso costo, ma la loro larghezza di banda è troppo bassa per tenere il passo con il throughput dell'inferenza dell'intelligenza artificiale, creando colli di bottiglia nelle prestazioni.
L'HBF è stato sviluppato per colmare questo divario. Supporta grandi dataset di modelli senza i costi elevati dell'HBM espansa, offrendo al contempo una velocità di gran lunga superiore a quella delle SSD tradizionali. Questo equilibrio lo rende ideale per i data center, i sistemi di intelligenza artificiale edge e l'hardware di inferenza AI mainstream.
Specifiche chiave dell'HBF di prima generazione
La prima generazione di HBF stabilisce chiari obiettivi di prestazioni e fisici per garantire la compatibilità e l'utilizzabilità nel mondo reale. Di seguito sono riportate le specifiche ufficiali annunciate da SK Hynix e SanDisk.
| Parametro | Specifiche |
|---|---|
| Larghezza di banda massima di lettura | Fino a 1,6 TB/s |
| Capacità del singolo stampo | 256 GB |
| Capacità massima di impilamento | 512 GB per pila |
| Compatibilità fisica | Corrisponde all'ingombro, all'altezza e alla potenza della HBM4 |
| Tratto di potere | Non volatile, non richiede alimentazione di aggiornamento |
| Prestazioni nel mondo reale | Entro 2,2% dalla configurazione "HBM illimitata" nelle prove LLM |
Questi numeri confermano il ruolo dell'HBF come cavallo di battaglia ad alta capacità e larghezza di banda per l'IA. Con una velocità di 1,6 TB/s, è più di 50 volte più veloce delle unità SSD PCIe 5.0 di alto livello e offre una capacità da 8 a 16 volte superiore a quella di stack HBM comparabili.
Innovazioni tecniche di base
Le prestazioni di HBF derivano da una progettazione mirata che combina i punti di forza di entrambe le società madri. SK Hynix contribuisce con i suoi prodotti leader nel settore Esperienza di confezionamento e impilamento 3D della HBMutilizzando i TSV (Through-Silicon Via) e l'impilamento verticale per ottenere assemblaggi multi-die densi e affidabili. SanDisk offre soluzioni avanzate BiCS NAND e CMOS Bonding Array (CBA) che ottimizza la NAND per un accesso a bassa latenza ed elevata larghezza di banda.
Una scelta progettuale fondamentale è piena compatibilità fisica con HBM4. L'HBF utilizza lo stesso layout dei pin, le stesse dimensioni e lo stesso profilo di potenza dell'HBM di prossima generazione, il che significa che i produttori di hardware possono adottarlo senza dover riprogettare il sistema. La natura non volatile dell'HBF riduce inoltre il consumo di energia rispetto all'HBM basata su DRAM, che richiede un'alimentazione costante per conservare i dati. Insieme, queste innovazioni creano un compagno drop-in per l'HBM nei server AI.
Standardizzazione e tempistica commerciale
La standardizzazione è fondamentale per il successo di HBF. Con il lancio di un workstream dedicato all'interno dell'OCP, SK Hynix e SanDisk mirano a costruire un ecosistema aperto e intersettoriale piuttosto che una soluzione proprietaria chiusa. Questo incoraggerà l'adozione da parte dei produttori di GPU, dei fornitori di server, dei fornitori di cloud e degli operatori di data center di tutto il mondo.
La roadmap commerciale è chiaramente definita:
- Seconda metà del 2026: i primi campioni HBF saranno consegnati da SanDisk
- Inizio 2027: i primi dispositivi di inferenza AI con HBF entrano in campionamento
- 2027-2028: Distribuzione commerciale su piccola scala
- 2030 e oltre: Adozione diffusa come componente standard dell'inferenza dell'IA
Questa tempistica riflette un percorso realistico dal prototipo alla produzione di massa, supportato da capacità produttive e di confezionamento mature di entrambi i partner.
Impatto sull'industria e prospettive di mercato
HBF è pronta a rimodellare l'infrastruttura dell'IA consentendo di Architetture ibride HBM+HBF che ottimizzano le prestazioni e il costo totale di proprietà (TCO). Scaricando i compiti pesanti in termini di capacità sull'HBF, i progettisti di sistemi possono ridurre la quantità di HBM necessaria, abbassando i costi e mantenendo una velocità di inferenza prossima al massimo.
Gli analisti di mercato prevedono un'accelerazione della domanda legata all'HBF intorno al 2030, man mano che l'inferenza dell'intelligenza artificiale si diffonderà a livello globale. La tecnologia livella anche il campo di gioco, consentendo a più aziende di implementare modelli di grandi dimensioni senza investire in configurazioni HBM estreme. Nel panorama più ampio dello storage, l'HBF aggiunge un nuovo strato ottimizzato tra la memoria volatile e lo storage a blocchi, creando una piramide più efficiente per l'AI e i carichi di lavoro dei data center.
Il lancio di Flash ad alta larghezza di banda (HBF) di SK Hynix e SanDisk è più di un annuncio di prodotto: è un cambiamento fondamentale nel modo in cui lo storage dell'intelligenza artificiale sarà costruito per la prossima era dell'informatica. Standardizzando un livello aperto e bilanciato tra HBM e SSD, le due aziende stanno affrontando un problema reale del settore con vantaggi chiari e misurabili.
