聚焦:人工智能、芯片等行业
HBF的定位：补位而非替代
理解分化的前提，需明确HBF在存储层级中的位置。HBF的逻辑清晰：利用HBM的TSV堆叠工艺处理NAND闪存，结合闪存的容量优势与接近HBM的读取带宽。SK海力士公布的规范定义了8层和16层NAND堆叠，最高容量512GB，带宽覆盖0.4TB/s至3.0TB/s，通过UCIe接口连接处理器。其带宽约为HBM的50%-60%，容量却是HBM的8-16倍，功耗降低约40%。
这组参数划定了HBF的应用边界。它不追求在带宽上超越HBM，而是瞄准HBM容量不足、SSD速度不够的空白区域——如大容量KV Cache、长上下文推理及Agentic AI的长期记忆状态。SK海力士高管安贤在SEDEX 2026上表示，HBM无法完全覆盖的大容量KV Cache将由HBF承担。
HBF本质是“分层补位”而非“下一代HBM”。若将其视为HBM替代品，带宽显然不足；但若作为HBM的容量延伸，其存在价值便得以确立。这一认知差异，正是后续路线分歧的起点。
路线分化：数据中心“开放层”与移动端“端侧层”
三星与SK海力士的分化，直观体现在产品定义上。SK海力士采取联盟化、开放标准、数据中心优先的策略。HBF规范通过OCP公开，联盟成员包括闪迪、谷歌和Tenstorrent，目标直指AI推理服务器和定制NPU生态。谷歌的加入至关重要，HBF既能部分替代HBM，也能替代标准DDR内存，契合其TPU生态扩张需求。SK海力士将HBF定位为“以HBM为中心策略的延伸”，规划8-12层NAND堆叠，专注数据中心级负载。
三星则选择了另一条路径。其TSV堆叠NAND产品命名为zNAND-O，目标并非数据中心，而是智能手机等移动设备上的on-device AI，规划堆叠4-8层。三星明确区分两者定位：HBF旨在填补服务器端AI加速器旁的内存分层空缺，而zNAND-O面向端侧设备的大型模型存储。三星判断，短期内数据中心NAND需求仍以eSSD为主，HBF非优先项。
分化的根源在于产品结构。三星拥有庞大的智能手机业务，端侧AI存储需求与其终端出货直接挂钩；而SK海力士重心在高性能计算和HBM，数据中心是其必须坚守的主场。
英伟达的态度：系统成本高于技术价值
除了三星和SK海力士，还有第三种态度：不跟进。多方信息显示，英伟达短期内无意引入HBF，将继续以HBM为核心显存方案，并认为企业级SSD（eSSD）已能较好解决容量与速度受限问题。英伟达正与铠侠及SK海力士合作开发支持PCIe 7.0的高性能AI SSD，并推进SCADA软件平台，试图通过绕过传统CPU读取路径缩短数据到达GPU的距离。
英伟达的选择并非否定HBF的技术价值，而是对“系统改动成本”的考量。HBF进入GPU近存层级，意味着内存控制器、封装结构、散热设计和软件栈均需配套调整。若eSSD加软件优化的路径能以更低系统复杂度覆盖大部分容量需求，HBF的优先级自然被推后。TrendForce分析指出，鉴于管理多层级存储的复杂性，英伟达和AMD缺乏广泛支持HBF的动力。
这意味着HBF在数据中心的落地节奏，不完全取决于SK海力士和闪迪的推进速度。若最大需求方不开门，标准再完善，也只能先在谷歌TPU和Tenstorrent等定制化生态中寻找出口。
本质解析：三种利益，三种时间表
纵观三条路线，分化逻辑清晰可见。
SK海力士：用开放换生态
SK海力士已在HBM占据份额优势，HBF是其在NAND侧复制该逻辑的尝试：先建标准、拉盟友，通过OCP开放框架降低接入门槛，将谷歌等具备定制芯片能力的玩家转化为早期锚点。此路前期投入大、回报周期长，但一旦标准确立，卡位价值极高。
三星：用端侧养技术
智能手机是三星现成的出货渠道，on-device AI对存储容量有真实需求，且对带宽要求远低于数据中心。先在容错空间大、验证周期短的端侧市场跑通TSV堆叠NAND的良率和成本，再决定是否向数据中心延伸。这是一种更保守、现金流风险更低的策略。
英伟达：用现有层级解决问题
英伟达代表了下游最大买家的普遍心态：在HBM和eSSD之间是否存在空白，取决于这段空白是否值得重构系统。HBF的容量优势虽真实，但若系统复杂度代价超过容量收益，推迟便是理性选择。
结语
SK海力士赌开放标准能定义全新存储层级，三星借端侧市场寻找首条商业化路径，英伟达则在等待系统成本与容量收益的账目更加清晰。分化已然发生，共识仍在路上。
网络援引：
集微网：《火爆的HBM，留后手的巨头！大厂分头下注存储“B计划”》
IT之家：《SK 海力士与闪迪将在 FMS 2026 发布 HBF 首个标准规范，展示面向 AI 的存储解决方案》
全球半导体观察：《SK海力士与闪迪发布HBF首个标准规范》