2026年2月25日、SKハイニックスとサンディスクは、カリフォルニア州ミルピタスにあるサンディスク本社で共同発表会を開催し、次のように発表した。 高帯域幅フラッシュ（HBF）-AI推論時代のために構築された次世代メモリ・アーキテクチャーである。また、両社は、AI推論時代に対応した次世代メモリ・アーキテクチャを構築するためのグローバルな標準化活動も開始した。 オープン・コンピュート・プロジェクト（OCP） HBFフレームワークは、業界全体で普遍的なHBF仕様を定義するための専用ワークストリームを備えています。この動きは、現代のAIインフラにおける最も差し迫った課題の1つである、大規模な推論展開における速度、容量、コストのバランスを解決するための大きな一歩となります。
HBFとは
高帯域幅フラッシュ（HBF） の間に位置するように設計された新しいストレージ層である。 高帯域幅メモリー（HBM） そして伝統的な SSD ストレージである。どちらの技術にも取って代わるものではなく、AIシステムのボトルネックを解消する高性能ブリッジとして機能することを意図している。HBFは3D NANDフラッシュをコア・メディアとして使用する一方で、HBMで使用されている高度なスタッキングとパッケージング技術を採用している。この組み合わせにより、SSDをはるかに上回る帯域幅と、HBMをはるかに上回る大容量を、より利用しやすいコストで実現することができる。HBFは、HBMのようなスピードとSSDのようなスケールを現実のAIサービスにもたらす「ミドルグラウンドメモリー」として理解することができる。
HBFが解決するAIストレージのギャップ
AI業界は、モデル学習から大規模推論へと急速に移行しており、何百万人ものユーザーが生成AI、クラウドサービス、インテリジェント・アプリケーションに同時にアクセスしている。この移行は、今日のストレージ階層における重大なギャップを露呈している。
HBM は、リアルタイム・コンピューティングのための卓越した帯域幅を提供するが、容量に制限があり、拡張するには高価である。完全な大規模言語モデルの保存にHBMを単独で使用するのは現実的ではありません。 SSD しかし、その帯域幅はAIの推論スループットに追いつくには低すぎるため、パフォーマンスのボトルネックとなっている。
HBFはこのギャップを埋めるために開発された。HBFは、従来のSSDをはるかに超える速度を実現しながら、拡張HBMの高コストなしに大規模なモデルデータセットをサポートします。このバランスにより、データセンター、エッジAIシステム、メインストリームAI推論ハードウェアに最適です。
第一世代HBFの主な仕様
第一世代のHBFは、互換性と実世界での使いやすさを確保するため、明確な性能と物理的目標を設定している。以下は、SKハイニックスとサンディスクが発表した公式仕様である。
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
| 最大読み取り帯域幅 | 最大 1.6 TB/s |
| シングルダイ容量 | 256 GB |
| 最大スタック容量 | スタックあたり512GB |
| 物理的互換性 | HBM4のフットプリント、高さ、消費電力に適合 |
| パワー特性 | 不揮発性、リフレッシュ電源不要 |
| 実世界でのパフォーマンス | LLMテストにおける「無制限HBM」セットアップの2.2%以内 |
これらの数字は、HBFがAI向けの大容量・高帯域幅の主力製品としての役割を果たすことを裏付けている。1.6TB/秒という速度は、トップクラスのPCIe 5.0 SSDの50倍以上である一方、同等のHBMスタックの8～16倍の容量を提供する。
コア技術革新
HBFの業績は、親会社であるSKハイニックスとHBFの双方の強みを融合させた、的を絞ったエンジニアリングによるものです。SKハイニックスは業界をリードする HBMのパッケージングと3Dスタッキングの専門知識シリコン貫通電極（TSV）と垂直スタッキングを使用して、高密度で信頼性の高いマルチダイ・アセンブリを実現します。サンディスクは先進の BiCS NANDとCMOSボンディングアレイ(CBA) アーキテクチャは、NANDを低レイテンシ、高帯域幅アクセスに最適化します。
設計上の重要な選択は HBM4との完全な物理的互換性.HBFは次世代HBMと同じピンレイアウト、寸法、電力プロファイルを使用しているため、ハードウェアメーカーはシステムを大幅に再設計することなく採用できる。HBFは不揮発性であるため、データを保持するために常時電力を必要とするDRAMベースのHBMに比べて電力使用量も削減できる。これらのイノベーションを組み合わせることで、AIサーバーにおけるHBMのドロップインコンパニオンが実現します。
標準化と商業的スケジュール
標準化はHBFの成功の中心です。OCP内で専用のワークストリームを立ち上げることで、SKハイニックスとサンディスクは、クローズドなプロプライエタリ・ソリューションではなく、オープンで業界横断的なエコシステムを構築することを目指しています。これにより、世界中のGPUメーカー、サーバーベンダー、クラウドプロバイダー、データセンター事業者による採用が促進されるでしょう。
商業的ロードマップは明確に定義されている：
- 2026年後半：サンディスクが最初のHBFサンプルを納入
- 2027年初頭：HBFを搭載した初期のAI推論装置がサンプリングに入る
- 2027～2028年：小規模な商業展開
- 2030年以降標準的なAI推論コンポーネントとしての普及
このスケジュールは、両パートナーの成熟した製造能力とパッケージング能力に支えられた、プロトタイプから大量生産までの現実的な道筋を反映している。
産業への影響と市場展望
HBFは、AIインフラストラクチャーを再構築する態勢を整えている。 HBM+HBFハイブリッド・アーキテクチャ 性能と総所有コスト（TCO）を最適化する。容量の重いタスクをHBFにオフロードすることで、システム設計者は必要なHBMの量を減らし、ピークに近い推論速度を維持しながらコストを下げることができます。
市場アナリストは、AI推論が世界的に拡大する2030年頃に、HBF関連の需要が加速すると予想している。また、この技術は競争の場を平準化し、より多くの企業が極端なHBM構成に投資することなく大規模モデルを展開できるようにする。より広範なストレージ環境では、HBFは揮発性メモリとブロックストレージの間に新たな最適化レイヤーを追加し、AIとデータセンターのワークロードにより効率的なピラミッドを形成する。
を発表した。 高帯域幅フラッシュ（HBF） SKハイニックスとサンディスクによるこの発表は、単なる製品発表にとどまらず、コンピューティングの次の時代に向けたAIストレージの構築方法における基礎的な転換である。HBMとSSDの間のオープンでバランスの取れた階層を標準化することで、両社は明確で測定可能な利点を持つ、業界の真のペインポイントに取り組んでいる。
