- 高盛看好高带宽闪存（HBF）技术，认为其有望缓解AI推理场景日益严峻的"内存墙"瓶颈。到2030年，在GPU采用率15%-50%的假设下，HBF潜在TAM约

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• 高盛看好高带宽闪存（HBF）技术，认为其有望缓解AI推理场景日益严峻的"内存墙"瓶颈。到2030年，在GPU采用率15%-50%的假设下，HBF潜在TAM约400-1500亿美元。HBF可通过提升GPU利用率使推理吞吐量综合成本降低约30%，为超大规模厂商节省数千亿美元CapEx。乐观情景下（2028年末50% XPU采用率），HBF bits将占全球NAND bits出货量的约4%，但因die尺寸较大将消耗约9%的NAND晶圆产能。主要挑战包括延迟、耐久度、散热及制造资源密集度。受益标的：SanDisk（买入，HBF技术领先+铠侠合作低资本密度）、SK Hynix（买入，HBM与HBF双线领先）、三星电子（买入，NAND产能最大）、铠侠（买入，XL-Flash方案）；Micron评级中性（侧重DRAM/HBM，HBF敞口低）。XPU厂商（英伟达、博通、AMD等）因HBF提升GPU利用率将面临出货量下修压力。

高盛对**高带宽闪存（High-Bandwidth Flash, HBF）技术持建设性看法，认为其有望成为缓解AI推理阶段"内存墙"瓶颈的关键解决方案。报告核心结论包括： ：在GPU/XPU采用率15%-50%的假设下，到2030年HBF潜在TAM约 ：HBF可提升GPU利用率，使推理吞吐量综合成本降低，为超大规模数据中心厂商节省数千亿美元CapEx ：乐观情景下（2028年末50% XPU采用率），HBF bits占全球NAND bits出货量约，但因SLC结构与较大die尺寸，消耗约9%**的NAND晶圆产能 ：SanDisk、SK Hynix、三星、铠侠（HBF/XL-Flash）；XPU厂商（英伟达、博通、AMD）面临中长期出货量下修压力

1. 为什么需要HBF？——AI推理时代的"内存墙"问题 随着AI工作负载从转向，上下文窗口（context window）正呈指数级增长——从GPT-3的2K tokens一路扩展到Llama 4 Scout的。这导致： ：更大上下文窗口使KV缓存需求急剧上升，内存瓶颈从"纯带宽受限"转变为"带宽+容量双重受限" ：当前GPU架构通常仅配备约192GB HBM，远不足以承载10M级上下文 ：为弥补内存不足，运营商被迫部署更多GPU，造成计算资源严重浪费 HBF作为一种，通过TSV（硅通孔）和UCIe chiplet互连将高密度3D NAND闪存堆叠到AI加速器封装内，恰好填补HBM与SSD之间的中间层空白。
2. HBF的技术优势 指标HBM4HBF 容量 36GB/stack

顺序读取带宽 2.0-3.3 TB/s 0.4-3.0 TB/s 延迟 ~20ns ~10μs 单读粒度 32 bytes 4096 bytes 适用场景 写密集型

： 在1M token上下文下，HBF可使批量大小提升，吞吐量提升 在10M token下，批量大小可提升，吞吐量提升 能效比提升（每瓦吞吐量） 即可匹配8颗纯HBM XPU的聚合服务吞吐量 3. H3混合架构：HBM+HBF的协同 SK Hynix提出的采用HBM-HBF混合配置： ：HBF堆栈通过HBM base die菊花链连接，不占用GPU有限的物理边缘连接 ：低成本HBF存储海量静态数据结构（模型权重、预计算KV缓存），将宝贵的HBM容量专用于延迟敏感的实时解码 ：通过释放静态内存扩展并发批量容量，实现每瓦吞吐量提升2.7倍 4. 商业化前景与TAM （2028年末50% GPU采用率）：HBF TAM约 （2030年末15% GPU采用率，$1.75/GB定价）：HBF TAM约 预计商业样品将于开始出货 5. HBF面临的关键挑战 ：HBM4E正在采样中，带宽至少高出50%；写操作会显著降低HBF有效带宽 ：KV缓存偶尔的写操作可能导致HBF有效带宽不可预测 ：HBF cube功耗约160W（约为HBM3E的4倍），可能逼近加速器自身的功耗限制 ：TSV、混合键合、先进封装等技术使HBF制造成本相比传统NAND高出 6. 替代技术方案 （铠侠）：基于BiCS Flash 3D NAND，无需TSV，采用标准PCIe/NVMe/CXL总线，写入性能和成本可能更优 （三星）：使用TSV连接4或8层V-NAND die堆叠，瞄准设备端AI市场 （三星）：将内存堆叠在AI加速器顶部（而非旁边），面向数据中心

高盛在报告中对相关标的给出明确评级与目标价（截至2026年10月9日）： 公司代码评级12个月目标价当前价上涨空间

SNDK

$2,200 $1,607 +36.9%

000660.KS

₩3,500,000 ₩1,681,000 +108.2%

005930.KS

₩500,000 ₩262,000 +90.8%

285A.T

¥38,667 ¥17,505 +120.9%

NVDA

$300 $229 +30.7%

AMD

$700 $611 +14.5%

AVGO

$540 $363 +48.9%

MU

$1,250 $1,027 +21.7% ： ：与SK Hynix联合开发HBF技术领先；与铠侠的制造合作降低资本密集度 ：HBM领导力+先进NAND技术+先进封装经验三位一体 ：全球最大NAND产能，IDM垂直整合优势，zHBF商标已申请 ：聚焦HBM/DRAM，未参与HBF联盟，DRAM绿地产能优先 ：HBF降低加速器需求，但英伟达凭借全栈控制力有望优化设计

：技术仍处早期系统级开发阶段，从样品到大规模量产存在不确定性 ：HBM4E及后续版本带宽持续提升，可能压缩HBF的相对优势 ：写操作频率的不确定性可能使HBF有效带宽难以预测 ：HBF功耗较高，可能在数据中心散热设计中遭遇瓶颈 ：XL-Flash、zNAND-O等替代方案可能分流市场 ：若AI投资周期放缓，HBF采用率将受到压制 ：HBF大量消耗NAND晶圆产能（约9%）可能影响整体NAND市场供需格局

总体总结

主题正文

1. 乐观情景下（2028年末50% XPU采用率），HBF bits将占全球NAND bits出货量的约4%，但因die尺寸较大将消耗约9%的NAND晶圆产能。
2. 受益标的：SanDisk（买入，HBF技术领先+铠侠合作低资本密度）、SK Hynix（买入，HBM与HBF双线领先）、三星电子（买入，NAND产能最大）、铠侠（买入，XL-Flash方案）；
3. 高盛对**高带宽闪存（High-Bandwidth Flash, HBF）**技术持建设性看法，认为其有望成为缓解AI推理阶段"内存墙"瓶颈的关键解决方案。
4. ：乐观情景下（2028年末50% XPU采用率），HBF bits占全球NAND bits出货量约，但因SLC结构与较大die尺寸，消耗约**9%**的NAND晶圆产能
5. 随着AI工作负载从转向，上下文窗口（context window）正呈指数级增长——从GPT-3的2K tokens一路扩展到Llama 4 Scout的。
6. HBF作为一种，通过TSV（硅通孔）和UCIe chiplet互连将高密度3D NAND闪存堆叠到AI加速器封装内，恰好填补HBM与SSD之间的中间层空白。
7. ：低成本HBF存储海量静态数据结构（模型权重、预计算KV缓存），将宝贵的HBM容量专用于延迟敏感的实时解码
8. ：HBF大量消耗NAND晶圆产能（约9%）可能影响整体NAND市场供需格局