后HBM比拼开始，美光加入

据业内消息人士透露，美光正在评估一种用于补充高带宽存储器（HBM）的新型存储技术，以应对不断增长的AI存储需求。随着三星电子和SK海力士近期相继公布下一代存储架构及分层技术，美光也开始探索相关方案，显示AI存储竞争的重心正逐步向“后HBM”时代转移。

据9月3日业内消息人士透露，美光正在评估一种名为“Near-GPU NAND”的技术，将高耐久性NAND闪存部署在图形处理器（GPU）附近。不同于传统NAND闪存通常被放置在距离GPU较远的存储区域，该方案将NAND置于GPU封装或印刷电路板（PCB）附近，使其成为介于HBM与普通存储设备之间的新型存储层。

据报道，美光正在考虑在不降低现有三层单元（TLC）和四层单元（QLC）NAND存储密度的情况下，通过提升耐久性以及输入/输出（I/O）速度和带宽来实现这一方案。其核心思路是在GPU周围提供数百GB的NAND存储空间，使大规模大语言模型（LLM）推理所需的数据能够以比传统存储设备更短的距离进行处理。

Near-GPU NAND并非取代HBM

Near-GPU NAND的作用更接近于减少HBM需要直接处理的数据规模，而不是取代HBM。这是因为，与将所有数据都存储在速度最快的HBM中相比，根据数据的重要程度和使用频率，将数据分配至不同类型的存储器，可以在弥补HBM容量有限这一问题的同时，进一步兼顾AI系统的成本与效率。

此前，三星电子在上月举行的存储半导体活动FMS 2026上公布了“zHBM”。该技术通过将HBM直接堆叠在AI加速器上，采用缩短AI加速器（xPU）与存储器之间距离的3D结构，从而减少数据移动所需的时间和功耗。

据三星电子介绍，采用zHBM的新一代接口系统，相较HBM5最高可实现8倍性能提升，以及最高3倍的单位功耗性能提升。与此同时，三星电子还发布了面向下一代存储架构的“zNAND-O”，目标是在现有存储器与存储设备之间建立新的存储层。

SK海力士推出HBF，存储器走向分层架构

SK海力士则提出了“分层存储（Tiered Memory）”战略，将存储器划分为多个层级。该方案由SK海力士与SanDisk合作推出高带宽闪存（HBF）标准，并在HBM与固态硬盘（SSD）之间增加一个大容量存储层。SK海力士与SanDisk公布的HBF标准最高支持512GB容量和3TB/s带宽。HBF的核心理念，是利用NAND闪存的大容量和非易失性特征，同时通过靠近HBM的位置实现高速数据传输，从而扩展GPU可使用的存储空间。具体而言，需要立即处理的数据可以分配给HBM，而对容量需求较高的数据则可以交由HBF存储。这样一来，无需单纯扩大HBM容量，就能够提升AI系统可处理的数据规模。SK海力士同样将HBF定义为介于HBM和SSD之间的新型存储层。

AI数据量增长推动“后HBM”竞争

这一系列变化背后的核心原因，是随着AI技术发展，存储器需要处理的数据量正在快速增长。随着能够自主规划和执行任务的智能体AI（Agentic AI）逐渐普及，AI处理的任务正在从简单的问答，进一步扩展到实时检索历史数据和外部信息，并调用长期积累的数据完成复杂任务。

在单一存储器越来越难以同时满足速度和容量需求的情况下，将具有不同特性的存储器连接起来，正在成为新的发展方向。业内预计，未来AI存储竞争将不再局限于提升HBM的容量和带宽，而是进一步演变为如何组合不同类型存储器，以及如何确定不同存储器部署位置的竞争。

如果说HBM承担的是高速提供计算所需数据的任务，那么HBF和Near-GPU NAND则可以通过将大容量数据部署在更靠近计算单元的位置，进一步弥补HBM容量方面的限制。KAIST电气工程学院教授金正浩（Kim Jung-ho）预测：“HBM将决定AI的运行速度，而HBF将决定所需的存储容量。”他进一步表示：“在未来的AI时代，所需的存储容量将达到目前的100～1000倍。”