三星电子正在积极申请与下一代人工智能（AI）内存相关的高带宽闪存（HBF）商标。据业界消息，三星电子近期申请了'zHBF'商标。这是为了未来布局而提前申请的商标，实际开发则是在FMS上公开的zNAND-O进行的。HBF是一种新型内存，与垂直堆叠的HBM不同，它通过叠加闪存实现大容量和高数据传输速度的双重目标。HBF被视为填补HBM与固态硬盘（SSD）之间性能和容量差距的新内存层。随着AI市场从学习向推理扩展，对像HBF这样的高容量、高带宽内存的需求也在增加。由于AI模型的规模和处理数据急剧增加，仅依靠价格昂贵的HBM已难以满足所需的内存容量。HBF利用闪存的大容量特性，能够比现有SSD更快地提供数据，从而缓解AI加速器的内存瓶颈。三星电子还在专注于其下一代闪存解决方案zNAND-O的开发。该产品在本月初于美国加利福尼亚州圣克拉拉举行的'FMS 2026'上首次公开，旨在应对AI推理过程中对大容量数据处理的需求，是针对下一代AI内存市场的高性能闪存解决方案。三星电子还在扩大下一代AI内存技术的开发范围。在FMS上，三星还展示了将运算单元和内存垂直堆叠的下一代3D内存'zHBM'概念。与传统HBM放置在AI加速器旁边不同，该设计将内存堆叠在加速器上方，以缩短物理距离，降低数据传输过程中的延迟和能耗。不过，此次'zHBF'商标的申请并不意味着会立即开发或商业化新的产品。由于下一代AI内存市场的技术和产品名称尚未确定，因此可以理解为三星电子提前确保知识产权以应对未来的潜在应用。

SK海力士在‘FMS 2026’上展示的高带宽闪存（HBF）一旦商业化，将在人工智能（AI）加速器附近提供大容量读取内存池，从而使同一GPU能够处理更多问题，并降低电力和总拥有成本。 根据6日的半导体行业消息，业界对SK海力士的HBF战略评价为通过内存层次的重新配置来解决AI推理基础设施的瓶颈。这是因为它在提升HBM性能的竞争之外，采用在HBM和SSD之间插入新层次的方式。 HBF是基于NAND的内存，但与普通SSD不同。它将NAND以类似HBM的堆叠封装形式构建，并增强并行读取结构，靠近AI加速器。SK海力士和闪迪公布的规格显示，HBF的最大容量为512GB，带宽为0.4~3.0TB/s。 海外专家特别关注容量的改善。HBM虽然速度快，但搭载容量有限且价格昂贵。在大规模语言模型推理中，模型权重和KV缓存不断增大。随着用户的增加，同一GPU内需要存储和调用的数据也在增加。 IT专业媒体Tom's Hardware将HBF评估为AI推理的新内存层次，指出其能够在处理器附近提供经济上难以仅靠HBM提供的大容量内存池的优势。然而，它在延迟方面难以超越HBM。 这种局限性被分析为决定HBF用途的关键。HBM负责最需要快速访问的数据，而HBF则承担需要大容量的读取中心数据的辅助角色。因此，HBF预计将首先用于推理而非学习。 EE Times也认为HBF不是HBM的替代品，而是补充品。尽管在写入速度和耐用性上不如HBM，但其结构适合读取中心的推理任务。将AI模型放在HBF上，并将HBM作为高速缓存使用，可以以另一种方式降低内存壁垒。 SK海力士还具备业务协同效应。该公司不仅是HBM的强者，还拥有NAND业务。HBF是将这两个领域整合为一个AI基础设施解决方案的产品。这意味着可以在客户系统中扩大内存区域，而不仅仅是销售HBM时的占比。 金千成 SK海力士部门长在FMS 2026上表示：“随着AI应用的快速普及，整个数据处理结构的重新设计已成为必然。”这也是HBF被评估为重新划分内存与存储边界的技术原因。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

三星电子在全球知名的内存技术会议“FMS 2026”上获得了对其下一代内存技术的认可，并荣获两项大奖。根据三星电子的消息，该公司在FMS 2026期间举行的“最佳展品奖（Best of Show Awards）”中，凭借“V10 BV-闪存（NAND）”获得了3D闪存创新奖（3D & NAND Innovation Award），同时凭借“LPDDR5X-PIM”获得了下一代内存奖（Next-Gen Memory Award）。V10 BV-闪存是实现400层以上超高层结构的下一代V闪存技术。它采用了垂直粘接（Bonding Vertical）技术，将晶圆垂直连接，并通过三层堆叠结构连接V闪存单元，既提高了存储容量，又降低了功耗和发热。该技术被认为是应对人工智能时代数据存储需求激增的下一代闪存技术。与之一起获奖的LPDDR5X-PIM是全球首款将PIM（内存内处理）技术应用于低功耗DRAM LPDDR5X的产品。该结构能够在内存内部直接进行运算，最小化数据移动，从而同时提高系统性能和电力效率。特别是在人工智能加速器和高性能计算（HPC）等大规模AI运算环境中，它被视为减少瓶颈的关键内存技术。三星电子表示，通过此次获奖，再次确认了其在下一代闪存和AI内存领域的技术领导地位，并计划进一步巩固在人工智能时代的内存技术领导地位。该公司将在FMS 2026上持续展示其下一代内存路线图、AI内存解决方案和下一代存储技术，并与全球客户分享未来内存技术的愿景，活动将持续到当地时间6日。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

三星电子与SK海力士在高带宽内存（HBM）之后的市场布局上出现了明显分歧。三星电子采取了针对客户人工智能（AI）芯片的“定制化”策略，而SK海力士则致力于占领多个客户可共同使用的“开放标准”。 根据5日的半导体行业消息，三星电子与SK海力士在美国加利福尼亚州圣克拉拉举行的“FMS 2026”上展示了下一代AI内存技术，技术方向明显分化以争夺HBM之后的市场主导权。 三星电子推出的技术是zHBM。与传统HBM将内存贴近AI加速器不同，zHBM将内存垂直叠加在AI加速器上。这样可以缩短处理器与内存之间的距离，从而加快数据传输速度并降低功耗。 三星电子表示，zHBM的性能可比HBM5高出最多8倍，功率与性能比最高可提高3倍，热阻可降低50%以上。随着AI模型的增大，数据传输瓶颈也随之加剧，因此采用将内存更靠近的方式来解决这一问题。 定制化设计也是关键。三星电子表示，可以在内存与AI加速器之间的中介层中加入客户特定的IP。这意味着可以根据客户的需求调整内存容量、加速器性能和功率条件。 在NAND方面，三星电子也强调了3D策略，展示了400层以上的第10代V NAND，即V10 BV-NAND。通过应用晶圆粘合技术，集成度比上一代提高了约58%。同时还展示了用于设备内AI的zNAND-O。 SK海力士的方向则是标准化。与闪迪合作，公开了高带宽闪存（HBF）的首个标准规格。HBF是一种新一代存储技术，能够像HBM一样快速传输数据，同时基于NAND扩大容量。 HBF是位于HBM与固态硬盘（SSD）之间的新层。随着AI推理的普及，数据量将增加并需要更频繁地调用。仅靠HBM会增加容量负担，而仅靠SSD则速度不足。SK海力士计划通过HBF填补这一空白。 此次标准的容量设定为最大512GB，带宽分为每秒约0.4TB至3.0TB的三个等级。与处理器的连接采用开放芯片接口UCIe，确保与GPU和CPU等不同芯片的连接。 SK海力士在FMS上首次展示了第10代375层4D NAND，产品的功率与性能比比上一代提高了2.5倍。公司计划在明年初基于此推出高性能、高容量的eSSD量产。 半导体行业人士表示：“后HBM竞争不仅是单一产品规格的较量，更是AI系统架构谁先掌控的斗争。”他指出：“三星通过客户定制化优化，SK海力士则通过开放生态系统，针对AI内存瓶颈采取了不同的策略。”

파두向全球客户发布了下一代AI数据中心专用解决方案路线图。 易志效总裁在8月4日（当地时间）于美国圣克拉拉举行的‘FMS 2026’上发表主题演讲，强调了AI数据中心市场中NAND控制器的重要性，并介绍了主打新产品‘Gen6’。 随后，南以炫代表提出了引领SSD市场、基于NAND的创新和增强客户支持三大目标。 파두计划在2028年向客户提供搭载优化AI推理的解码引擎的下一代‘Gen7’控制器样品，以抢占市场。 展会现场首次公开了Gen6控制器及其搭载的实物SSD，并进行了性能演示。与现有的Gen5相比，Gen6的性能提升超过2倍，提供了数据中心总拥有成本（TCO）降低的效果。预计从今年下半年开始向主要客户供应产品。 南以炫代表表示：“我们将在全球舞台上证明技术实力，发掘新客户，并加强在AI数据中心超大规模生态系统中的领导地位。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

市场研究机构预测，凭借政府政策支持和三星电子、SK海力士持续扩大投资，韩国有望至少在2031年前继续保持全球存储芯片的领先地位。不过，随着人工智能（AI）进入新阶段，中国存储企业技术不断追赶，以及全球芯片需求格局发生变化，存储产业竞争也正迎来新的转折点。 当地时间4日，法国市场研究机构Yole Group分析师Josephine Lau在美国加州圣克拉拉举行的全球存储峰会“FMS 2026”上表示，韩国政府计划在未来五年内将晶圆产能提升一倍，同时三星电子和SK海力士持续加码投资，这将成为韩国维持全球存储产业优势的重要支撑，因此韩国有望将存储芯片霸主地位保持至2031年。 不过，她指出，全球存储芯片消费版图正在因美国对华半导体出口管制而发生明显变化。 数据显示，美国在全球存储芯片消费中的占比已由2021年的37%升至2025年的52%，增加15个百分点。与此同时，中国市场占比则由35%降至29%，减少6个百分点。美国和中国两国合计消费占比则由72%进一步升至81%，显示全球市场需求正进一步向两大经济体集中。 Josephine Lau认为，当前AI产业已从以模型训练为核心的“AI 1.0”阶段迈入以推理计算为核心的“AI 2.0”时代。在这一阶段，产品更新速度显著加快，存储厂商原本约18个月的新产品开发周期，需要压缩至约12个月，企业快速研发和响应市场需求的能力将成为核心竞争力。 另一方面，AI存储市场竞争格局也正在发生变化。台湾市场研究机构TrendForce资深研究副总经理吴雅婷预测，长期占据高带宽存储器（HBM）市场主导地位的英伟达HBM需求占比将从2025年的66%下降至2026年的58%。 她表示，谷歌自研AI芯片TPU，以及微软、亚马逊等大型云服务企业正加快采用定制化AI芯片（ASIC），逐步降低对英伟达GPU的依赖，这将推动HBM市场需求来源更加多元化。 与此同时，中国存储厂商的技术进步也受到业内关注。Yole Group表示，通过对长鑫存储最新DRAM产品进行拆解分析发现，制造工艺已达到全球领先厂商于2019年实现的1z纳米（10纳米级第三代）制程水平，显示中国企业正在持续缩小与国际领先企业之间的技术差距。

三星电子公开了在人工智能加速器上直接堆叠高带宽内存（HBM）的下一代三维内存结构。这一新结构突破了传统HBM的水平布局方式，旨在减少数据移动距离和电力消耗，同时提供AI半导体的设计、生产和封装一体化解决方案。 三星电子在美国加利福尼亚州圣克拉拉举行的“FMS 2026”展会上首次展示了下一代3D内存“zHBM”和“zNAND-O”的样品，并发布了堆叠超过400层的第10代V NAND“V10 BV-NAND”。 zHBM采用了将内存垂直堆叠在加速器上方的新方式，旨在缩短运算设备与内存之间的数据移动距离，从而提高带宽和电力效率。 根据三星电子的说法，基于zHBM的系统性能可比HBM5提高最多8倍，电力效率提升可达3倍，热阻预计降低至一半以下。 在加速器与内存之间，将应用定制功能的中间层，以便根据客户开发的AI处理器调整内存容量、运算功能和数据处理结构。 不过，此次发布的产品为样品，并非实际量产产品。未来将通过与客户的共同设计和热管理技术验证，确定商业化时间表。 在NAND闪存方面，三星电子也扩大了垂直堆叠的范围。zNAND-O结合了V NAND技术和硅通孔电极，将NAND芯片打包为4层或8层，预计将在智能手机和PC等设备中提高数据加载速度和空间效率。 三星电子还发布了400层以上的V10 BV-NAND。该技术采用了将单元和周边电路分开后，垂直结合晶圆的键合技术，以及连接三个单元结构的堆叠方式。 通过这一技术，三星电子表示在相同面积上可存储的数据量比上一代提高了约58%。同时，读取、写入和输入输出性能也得到了改善，计划应对AI数据中心的高容量存储市场。 东芝在6月也公布了400层以上的第10代BiCS闪存开发计划，预计NAND竞争将朝着降低集成度、功耗和生产成本的方向发展，而不仅仅是堆叠层数的竞争。 在此次展会上，三星电子还展示了HBM4E、HBM5以及在内存内部执行部分运算的LPDDR5X-PIM。同时，通过企业级SSD PM1763和超高容量产品BM1773，满足AI学习和推理所需的存储需求。 此次技术发布被解读为三星电子在内存产品性能竞争之外，拓展半导体系统结构设计的业务范围。随着AI加速器与内存结合的加强，代工、逻辑设计和先进封装能力在市场竞争中的影响也将日益增加。 三星电子计划利用其在内存、系统半导体设计、代工和封装方面的综合业务结构，从产品设计阶段到量产全程支持客户。要使下一代3D内存实际应用于客户产品，稳定管理良率、发热和封装成本将是关键。

SK海力士于4日宣布，与闪迪共同发布了下一代存储技术HBF的首个标准规格。 SK海力士在美国加利福尼亚州圣克拉拉会议中心举行的'FMS 2026'上，将HBF介绍为解决人工智能时代内存瓶颈的关键技术。 HBF是一种新的内存层，位于高带宽内存(HBM)和大容量存储设备(SSD)之间。它保持了与HBM相同的快速数据处理速度，同时基于NAND闪存大幅提升容量，被认为是解决人工智能(AI)数据激增导致速度下降的关键技术。 自今年2月成立联盟以来，经过约6个月的努力，首次取得成果。公开的规格实现了将NAND芯片堆叠为8层和16层，最大容量可达512GB。带宽（每秒数据传输量）最高可达3.0TB/s。 采用下一代连接标准UCIe，使其能够与图形处理器(GPU)和中央处理器(CPU)等多种半导体灵活连接。 通过全球最大的开放数据中心合作体OCP（开放计算项目）发布，未来将作为行业共同标准使用。目前，谷歌和Tenstorrent等公司已参与该联盟。 在FMS 2026的展览中，SK海力士还将展示多项下一代技术。解决方案开发部门副部长金千成与下一代产品规划负责人姜旭成将共同发表关于AI基础设施效率提升的主题演讲。 特别是，全球首次公开了电力效率提高2.5倍的第10代(V10)375层4D NAND晶圆及相关产品。SK海力士计划在明年初开始量产基于该NAND的企业级SSD(eSSD)，以增强在AI内存市场的主导地位。 金千成副部长表示：“随着AI应用的快速普及，数据处理结构的全面重设计成为必要。”他强调：“通过HBF，我们将扩展内存与存储之间的界限，提出提升系统整体效率的新架构。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。