SK hynix y Sandisk se han unido para impulsar un nuevo HBF (High Bandwidth Flash, memoria flash de alto ancho de banda). Buscan aumentar de forma significativa la capacidad y el ancho de banda del NAND Flash mediante una arquitectura apilada similar a la de HBM, con la mira puesta en el rápidamente creciente mercado de inferencia de IA.
Según informó (Forbes), en la 2026 FMS Conference celebrada en Santa Clara, California, SK hynix y Sandisk dieron a conocer las especificaciones iniciales del HBF y su hoja de ruta de desarrollo.
La capacidad máxima del primer modelo puede alcanzar 512 GB; el ancho de banda, según la categoría, se sitúa aproximadamente entre 0.4 TB/s y 3.0 TB/s, y emplea UCIe (Universal Chiplet Interconnect Express) como tecnología de interconexión entre el HBF y el procesador.
Los casos de prueba que mostró Sandisk indican que, en ciertos escenarios de inferencia de IA, con 4 GPUs y 4 TB de HBF frente a 8 GPUs y 192 GB de HBM, la cantidad de tokens generados por segundo es casi la misma; esto significa que la eficiencia de uso de GPU puede llegar a aproximadamente el doble, y al mismo tiempo reduce el costo total.
¿Qué es HBF? Convertir NAND en una arquitectura de apilado similar a HBM
Una de las memorias más importantes para las GPU de IA actuales es HBM. Mediante apilado vertical de múltiples capas de DRAM, ofrece un ancho de banda de transmisión de datos extremadamente alto, y se ha convertido en un componente clave para aceleradores de IA como NVIDIA y AMD.
Pero a medida que las cargas de trabajo de IA se extienden gradualmente del entrenamiento a inferencias a gran escala, la cantidad de datos como pesos del modelo, datos RAG, KV Cache, Agent State y Metadatos aumenta rápidamente; confiar solo en HBM, que es costoso y con capacidad limitada, podría no ser la opción más rentable en todos los escenarios.
La idea de HBF es aplicar un concepto similar a NAND Flash.
El CTO de SanDisk, Alper Ilkbahar, afirma que HBF empaquetará los chips NAND de una manera similar a la apilación y conexión a DRAM de HBM, con el fin de crear una solución de almacenamiento no volátil de alta capacidad y alto ancho de banda.
No necesariamente reemplaza completamente a HBM; más bien, se puede usar de forma combinada según la carga de trabajo y con HBM, e incluso usarlo por separado en algunos escenarios.
HBF no está orientado a hacer simplemente “Flash más rápido que un SSD”, sino que busca cubrir la gran brecha de rendimiento, capacidad y costo entre HBM y los dispositivos de almacenamiento NAND tradicionales.
SK hynix vuelve a segmentar la jerarquía de memoria de IA, y HBF se clasifica como G1.5
SK hynix también presentó, en esta conferencia FMS, una nueva jerarquía de memoria y almacenamiento para IA.
Además de los niveles actuales de G1, la empresa agrega tres niveles intermedios: G0.5, G1.5 y G2.5, con la intención de lograr un equilibrio más fino entre rendimiento, capacidad y costo para diferentes cargas de trabajo de IA.
En particular, G0.5 utiliza DRAM apilada 3D; se posiciona por encima de HBM. Su objetivo es, al mantener una capacidad a nivel de DRAM, ofrecer un ancho de banda cercano al de SRAM.
G1.5 es HBF: SK hynix planea una capacidad de alrededor de 1TB y un ancho de banda en el rango de Tb/s; G2.5 es memoria compartida construida mediante CXL Pooling, y su capacidad puede ampliarse hasta varios TB.
SK hynix enfatiza que el objetivo central de esta arquitectura es maximizar el rendimiento de xPU y la calidad del servicio (QoS), al mismo tiempo que mejora TPS/MW (throughput por megavatio) y Token/$ (producción de tokens por dólar).
La inferencia de IA se vuelve clave y KV Cache necesita más espacio de memoria
El EVP de SK hynix, Kim Chunsung, señaló que los datos que se necesitan procesar para la inferencia de IA pueden clasificarse, de manera general, en dos tipos.
El primer tipo son activos persistentes como el modelo, los datos de RAG y los datos del usuario; el segundo tipo son estados dinámicos generados durante el proceso de ejecución de la inferencia, incluidos KV Cache, el estado de los agentes de IA y los metadatos.
En particular, a medida que se amplía el Context Window, se alarga el tiempo de trabajo de los agentes y las empresas comienzan a desplegar más servicios de inferencia de IA, el modo de almacenar grandes cantidades de KV Cache se está convirtiendo en un nuevo cuello de botella de hardware.
Por eso, SanDisk también considera “Persistent KV Cache” como una aplicación importante de una nueva capa de memoria, con la esperanza de transferir ciertos datos que antes debían ocupar la costosa capacidad de HBM hacia HBF, que ofrece mayor capacidad y menor costo.
Se publica la especificación inicial de HBF: hasta 512GB y un ancho de banda de 3 TB/s
El consorcio HBF ya ha anunciado en esta conferencia FMS la especificación inicial de HBF.
La planificación incluye dos configuraciones de apilamiento de NAND Die: 8-high y 16-high, con capacidad máxima de hasta 512GB. El ancho de banda se divide en tres niveles (Grade 1 a Grade 3), que aproximadamente van desde 0.4 TB/s hasta 3.0 TB/s.
Otro diseño importante es que HBF adopta UCIe como interfaz de conexión con el procesador.
UCIe 是 en los últimos años el estándar de interconexión Chiplet que la industria de semiconductores ha impulsado activamente; si HBF finalmente conforma un ecosistema industrial, en el futuro podría permitir que CPU, GPU, aceleradores de IA y Flash de gran ancho de banda se integren mediante interfaces estandarizadas, en lugar de depender por completo de diseños propietarios de un solo fabricante.
SanDisk impulsa BiCS10; 332 capas de NAND son la base para HBF
Si HBF puede entrar de verdad en aceleradores de IA, otra clave sigue siendo la densidad y el rendimiento del propio NAND.
SanDisk mostró un SSD empresarial de 218 capas BiCS8: Compute eSSD utiliza TLC NAND, con capacidad máxima de 32 TB; Storage eSSD usa QLC NAND con mayor densidad de capacidad, alcanzando hasta 256 TB.
La próxima generación BiCS10 aumenta aún más hasta 332 capas: la capacidad por chip con TLC NAND llega a 1 Tb, mientras que con QLC NAND alcanza 2 Tb.
El número de capas apiladas de NAND y la capacidad por chip siguen aumentando, y eso se convierte justamente en una base importante para el desarrollo de HBF: si se logra apilar grandes volúmenes de NAND de alta densidad mediante empaquetado avanzado y, además, combinarlos con interconexiones de alto ancho de banda, habría la posibilidad de atender datos de inferencia de IA con una capacidad muy superior a la de HBM.
HBF no reemplazará a HBM de inmediato; recién habrá muestras a más tardar en 2028
Pero, aun así, HBF todavía está lejos de entrar de forma real en centros de datos de IA.
Según el cronograma divulgado por SK hynix, actualmente en la conferencia 2026 FMS se publicará el estándar HBF 0.7; la especificación completa de HBF se prevé que se publique a principios de 2027. Las primeras muestras de HBF se esperan para inicios de 2028 y, después, irán ingresando gradualmente a la fase de producción en masa completa.
Por lo tanto, a corto plazo, HBF no es una amenaza directa para el mercado de HBM que crece rápidamente; más bien, funciona como una nueva capa de memoria para la inferencia de IA.
Este artículo aborda directamente la 2026 FMS: SK hynix y SanDisk publican las primeras especificaciones de estándar de HBF; aparece por primera vez en .