記憶晶片HBF取代HBM商機大 2025年11月8日 星語

Main Point: 小資料︰對於數據，整體可分為冷數據、暖數據及熱數據。冷數據是指近乎不頻繁採用，熱數據則是高頻率存取，例如網上交易紀錄，暖數據則是介乎熱數據與冷數據之間。

2025年11月8日

星語 科技投資

記憶晶片HBF取代HBM商機大

人工智能應用百花齊放，圖像處理器（GPU）是AI晶片領頭羊，輝達（Nvidia）成為人工智能晶片界代表。不過，隨着估值的上升，投資者嘗試在市場發掘第二隻輝達，當中是GPU最佳拍檔的HBM（高頻寬記憶體）的生產商，尤其是韓國上市的SK海力士及三星電子，股價近年迅速崛起，甚至連韓國交易所買賣基金（ETF）發行商，也將相關的槓桿ETF產品在香港上市，反映市場對AI類晶片相當熾熱。

HBM之父預言GPU角色降

HBM成為市場AI新寵，SK海力士今年股價便狂飆逾2.4倍，卻引發韓國交易所罕有發出「謹慎投資提示」。無可否認，HBM與GPU雙劍合璧威力巨大，但HBM之父金正鎬（Jung-Ho Kim）最近預言，AI新世代降臨下，輝達重要性將會降低，主導權會由GPU轉至記憶體，更相信市值一度超過5萬億美元的輝達，甚至要收購記憶體公司，以保護在AI市場的優勢。

隨着電腦技術從「移動雲時代」邁向「AI 時代」，據統計數據平台Statista資料顯示，去年全球產生數據量達149皆位元組（Zettabytes，簡稱ZB），相當於1490億TB（Terabytes），假設一部個人電腦（PC）硬碟容量是10TB，即是需要約149億部PC，隨着數碼化活動增加，當中包括物聯網（IoT）設備普及、人工智能運算需求等驅動，至2028年預計將達到3940億TB，即要394億部擁有10TB碟容的PC存儲。

尤其是模型訓練與推理，對數據訪問需求大增，過往被視為「冷數據」的資料，在AI年代下逐漸轉變為成為「溫數據」，甚至是持續有用的「熱數據」。過往冷數據主要由硬碟（HDD）儲存，熱數據主要用固態硬碟（SSD）和DRAM（動態隨機存取記憶體）儲存，雖然目前HBM仍能解決內存牆問題，但因數據量愈來愈多，尤其熱數據量大幅攀升，未來連HBM都未必能解決內存牆問題，因此SanDisk（SNDK）在2月提出新概念，名叫HBF。

HBF與HBM相近，HBM是將多片DRAM晶片垂直堆疊（3D 堆疊）的技術，每層DRAM通過硅通孔(TSV)互連。至於HBF借鑑HBM封裝設計，將DRAM堆疊換成NAND，每層NAND通過硅通孔互連，雖然由DRAM換上NAND記憶體延遲較大，但卻換取8至16倍HBM的容量【圖】，加上成本與功耗較低，故適合大容量數據存儲和AI推理模型，HBM適合即時運算場。

日韓積極布局HBF市場

雖然HBF短期內未能登場，SanDisk目標是在2026年下半年交付第一批樣板，2027年應用在AI推理市場，三星電子也正積極布局HBF市場，有望成為重要競爭者，由東芝分拆的鎧俠（Kioxia），亦積極開發產品，並成功展示5TB大容量高頻寬快閃記憶體。

作為全球最大的HBM生產商SK海力士，也積極布局HBF技術，當中構建「AIN Family」產品陣容，便是採用HBF技術的產品名稱，甚至是部署研究將HBF與HBM協同部署，以補充容量不足等多種應用場景。

數年前有一位本港知名基金經理，曾經豪言未來是儲存晶片的世界，重要性將造比GPU高，看來此日子已愈來愈近。

 

小資料︰對於數據，整體可分為冷數據、暖數據及熱數據。冷數據是指近乎不頻繁採用，熱數據則是高頻率存取，例如網上交易紀錄，暖數據則是介乎熱數據與冷數據之間。