韓國科學院(KAIST)教授、被稱為“HBM之父”的 Joungho Kim 最近提出一個判斷:
AI時代,每人將需要100TB存儲容量。
他給出的結(jié)構(gòu)非常明確:
? HBM負責速度
? HBF(High Bandwidth Flash)負責容量
如果AI Agent在2030年代中期普及,百TB級個人數(shù)據(jù)空間并不夸張。
Western Digital 也已公開路線圖,目標在2029年前后推出100TB HDD產(chǎn)品。
這意味著什么?
算力已經(jīng)狂飆,但存儲體系還沒準備好。
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一、為什么HBF會在“推理”先爆發(fā)?
HBM解決的是“熱數(shù)據(jù)帶寬極限”。
但AI真正的成本問題在推理側(cè)。
訓練需要持續(xù)喂算力;
推理更依賴:
? 大規(guī)模知識庫
? 多模態(tài)特征數(shù)據(jù)
? 歷史緩存
? 檢索式訪問
GPU算得再快,如果數(shù)據(jù)從遠端SSD搬運,I/O會成為瓶頸。
Kim教授用一個比喻:
? HBM是GPU旁的書架
? HBF是靠近機柜的巨型圖書館
推理場景并不總需要HBM極限帶寬,
但需要:
? TB級容量
? 更低功耗
? 更靠近計算節(jié)點
這就是HBF的戰(zhàn)略意義。
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二、技術(shù)本質(zhì):把NAND做成“介于內(nèi)存與存儲之間的一層”
HBF可以理解為:
“NAND版HBM”
核心是:
? 垂直堆疊
? 高速接口
? 靠近GPU封裝
? 提升吞吐
? 降低功耗
它不替代HBM,而是形成三層結(jié)構(gòu):
? HBM —— 熱數(shù)據(jù)
? HBF —— 溫數(shù)據(jù)
? 遠端SSD —— 冷數(shù)據(jù)
這本質(zhì)上是一次“存儲分層重構(gòu)”。
三、產(chǎn)業(yè)節(jié)奏:2026樣品 → 2027系統(tǒng) → 2028規(guī)模化
2025年8月,SanDisk 與 SK hynix 簽署合作備忘錄,推進HBF規(guī)范。
產(chǎn)業(yè)路徑大概率是:
? 2026年:樣品與規(guī)格成熟
? 2027年:推理服務器驗證
? 2027末~2028年:規(guī)模化商用
與Kim教授判斷高度一致。
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四、3DXPoint:不是錯,而是早
當年 Intel 與 Micron Technology 推出3DXPoint(Optane)。
方向并不錯誤——
它同樣試圖建立“內(nèi)存與存儲之間的新層”。
但當時:
? AI需求尚未爆發(fā)
? GPU架構(gòu)未重構(gòu)
? 軟件棧未成熟
? 生態(tài)未形成
Intel寫對了答案,但時代還沒到。
HBF不同——
它誕生在真正“存算饑渴”的時代。
五、超級周期已啟動:價格暴漲正在兌現(xiàn)
根據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù):
2025年Q4全球DRAM+NAND規(guī)模達755億美元。
TrendForce上修1Q26價格預期:
? DRAM +90~95%
? NAND +55~60%
若按測算:
1Q26市場規(guī)模可能達到:
1370~1500億美元
這意味著——
在HBF真正落地前,存儲行業(yè)已經(jīng)進入超級景氣周期。
六、中國A股映射:誰在真正受益?
這輪行情不只是HBM邏輯,而是“容量+架構(gòu)升級”的結(jié)構(gòu)性機會。
我們分四層來看。
(一)內(nèi)存接口與控制芯片 —— HBF體系的“神經(jīng)中樞”
① 瀾起科技
? DDR5接口芯片龍頭
? 深度參與內(nèi)存標準
? AI服務器出貨提升
? HBM/HBF體系離不開高速接口控制
邏輯:
帶寬越高,接口價值越高。
(二)存儲模組與國產(chǎn)替代 —— 直接吃價格彈性
② 江波龍
? 存儲模組龍頭
? 企業(yè)級SSD、DDR5
? 直接受益漲價
③ 佰維存儲
? NAND、DRAM模組齊全
? AI終端滲透率提升
④ 兆易創(chuàng)新
? NOR Flash龍頭
? DDR5布局
? 國產(chǎn)生態(tài)卡位
⑤ 東芯股份
? NAND設計
? 直接受益漲價周期
邏輯核心:
價格上漲 × 國產(chǎn)替代 × 結(jié)構(gòu)升級
(三)先進封裝 —— HBF能否落地的關(guān)鍵
HBF需要:
? TSV
? 3D堆疊
? 高帶寬封裝
⑥ 通富微電
? 國內(nèi)封測龍頭
? 先進封裝能力布局
⑦ 天水華天
? SiP/高端封裝能力
邏輯:
HBF = 封裝密集型產(chǎn)品
誰掌握先進封裝,誰有話語權(quán)。
(四)設備端 —— 擴產(chǎn)周期的放大器
存儲超級周期離不開擴產(chǎn)。
⑧ 中微公司
? 刻蝕設備
? 存儲擴產(chǎn)受益
⑨ 北方華創(chuàng)
? 國產(chǎn)設備龍頭
⑩ 拓荊科技
? 薄膜沉積
? 中科飛測
? 檢測設備
邏輯:
存儲漲價 → 擴產(chǎn) → 設備訂單兌現(xiàn) → 業(yè)績釋放
七、真正值得盯的三件事
1?? 接口協(xié)議是否統(tǒng)一
2?? 封裝散熱是否規(guī)模化
3?? 軟件棧是否支持HBM+HBF分層調(diào)度
硬件如果沒有軟件支持,難成體系。
八、風險變量
? 國產(chǎn)DDR5大規(guī)模放量是否提前打破供需平衡
? HBF標準推進是否延遲
? AI推理需求是否不及預期
? 海外廠商價格博弈
真正改變AI成本曲線的,不止是算力
過去兩年,市場盯著GPU。
未來兩年,真正決定AI性價比的可能是:
誰能把更大的數(shù)據(jù)
更低功耗地
放到更靠近GPU的位置
HBM解決速度。
HBF解決容量。
2027~2028,
如果HBF順利落地,
AI推理的單位成本結(jié)構(gòu)將被重寫。
而A股真正的機會,
不是簡單追漲存儲價格,
而是理解——
存儲分層重構(gòu),正在悄悄改變產(chǎn)業(yè)權(quán)力結(jié)構(gòu)。
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在去年9月份,我就極力推薦存儲概念(瀾起科技)
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而如今瀾起科技已經(jīng)暴漲
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大家好,我是江南君,一個路見不平一聲吼的老boy。
做過監(jiān)理,行政,金融,設計,干過培訓,超市,餐飲,投資,外貿(mào)……目前常住越南。
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