SK ハイニックスとサンディスクは、高速 HBM と低コスト SSD の間に位置する新しいカテゴリの AI メモリである高帯域幅フラッシュ (HBF) の世界初のオープン仕様を公開しました。サンタクララで開催されたフラッシュ メモリ サミット (FMS) 2026 で発表されたこの規格は、大規模 AI 推論における最も頑固なボトルネックの 1 つ、つまり、すべてのチップを HBM でスタックする法外なコストをかけずにアクセラレータに十分なデータを供給することをターゲットにしています。 GoogleとTenstorrentの支援を受けたこの発表により、アナリストが目標株価を上方修正する中、メモリ株は即座に上昇した。最新の AI 業界報道 によると、この動きは、特に推論ワークロード向けにメモリ設計がどのように再設計されているかを示しています。

AI 推論のための新しいメモリ層

長年にわたり、AI メモリに関する話題は、GPU の近くに配置され、膨大なスループットを実現するスタック型 DRAM である高帯域幅メモリ (HBM) によって占められてきました。 HBM はトレーニングに役立ちますが、高価で容量に制限があります。一方、NAND フラッシュベースの SSD は安価で大容量ですが、推論アクセラレータに供給し続けるには遅すぎます。 Open Compute Project (OCP) を通じてオープンな技術文書として公開されている HBF 仕様は、そのギャップを埋めるように設計されています。

Tom's Hardware、The Korea Herald、および HPCwire の報道によると、この仕様では最大 16 層 (16-Hi) のスタック型 NAND パッケージが定義されており、総帯域幅は 1 秒あたり最大 3 テラバイトと目標とされています。このインターフェイスは、Universal Chiplet Interconnect Express 標準である UCIe を使用しており、HBF モジュールを高度なパッケージングでロジック ダイと一緒に統合できます。 TrendForce は、その目標を、同等の HBM 容量よりもはるかに安価な大容量、高帯域幅のストレージを提供することで、AI 推論のボトルネックを解決することであると説明しました。

Google と Tenstorrent がエコシステムを支援

標準はバイヤーがそれを採用する場合にのみ重要であり、SK ハイニックスとサンディスクは発売に強力な支持者を並べました。 Google と AI チップのスタートアップ Tenstorrent が初期のエコシステム参加者として名を連ねており、ハイパースケーラーやアクセラレータの設計者が HBF をニッチな実験ではなく実行可能な層と見なしているという命題に信憑性を与えています。 OCP を通じて仕様をオープンに公開することで、両社は競合するメモリ メーカーやチップ設計者に互換性のある製品を開発するよう明示的に招待していることになります。これは、オープン HBM 標準が前世代で行ったように、対応可能な市場を成長させることを目的とした戦略です。

位置決めは意図的です。 SK ハイニックスは依然として主要な HBM サプライヤーですが、同社はメモリの将来は HBM と SSD の間にあると主張しています。 HBF は、HBM の経済学ではサポートできない容量を必要とする顧客に道を開きながら、推論時代までメモリのリーダーシップを守る製品を提供します。

SKハイニックスも375層NANDをデビュー

HBFの発表はFMS 2026におけるSKハイニックスの唯一のヘッドラインではなかった。同社はまた、前世代と比較してワットあたりのパフォーマンスが約2.5倍であるという375層NANDフラッシュ技術も発表した。層数が増えると、ダイあたりの記憶密度が増加します。これは、HBF の背後にある容量の議論を直接裏付けます。つまり、より低いエネルギーコストでパッケージあたりのビット数が増加するため、大型のスタックモジュールが経済的に実行可能になります。

2 つの発表を合わせて、SK ハイニックスが密度と帯域幅の両方の軸を同時に推進するロードマップを描いています。 AI 推論市場は、モデルが本番環境にデプロイされるにつれてトレーニングよりも早く成長するとほとんどのアナリストが予測しているため、これは重要です。大量の高速で手頃なメモリを供給できる人が報われるからです。

メモリ株がニュースで急騰

市場は力強く反応した。 24/7 Wall St.とYahoo Financeによると、ウォール街のアナリストがAIメモリーブームを背景に目標株価を引き上げたため、サンディスク株は約8％上昇、マイクロンは約6％上昇、SKハイニックスは約4～5％上昇した。この上昇は、オープンなマルチベンダーの HBF 標準が既存のシェアを単に再分配するのではなく、メモリ市場全体を拡大するとの投資家の見方を反映したものでした。

この反応はまた、メモリ分野が AI 固有の製品発表に対していかに敏感になっているかを浮き彫りにした。かつて NAND と DRAM は PC とスマートフォンの幅広い需要サイクルで取引されていましたが、現在では限界の買い手はデータセンターの構築推論インフラストラクチャです。供給アクセラレータのテラバイトあたりのコストを下げるという信頼できる計画は、構造的にプラスのものとして扱われます。

推論記憶が次の戦場となる理由

フロンティア モデルのトレーニングは、HBM のコストに見合った 1 回限りの集中的なコンピューティング タスクです。ユーザーのためにそのモデルを 1 日に何百万回も実行するのは定期的なコストであり、メモリが大部分を占めます。すべてのクエリがシステムを通じて数ギガバイトのモデルの重みとキーと値のキャッシュを転送する必要がある場合、推論の経済性はほぼ完全に 1 ドルあたりのメモリ帯域幅に左右されます。

多くの企業が現在、純粋なコンピューティングではなくメモリで競争しているのはそのためです。 Samsung は高度な HBM パッケージングを推進し、Micron は HBM3E に多額の投資を行っており、現在 SK hynix と SanDisk は独自の推論層として HBF を構築しています。推論ワークロードは、数分の 1 のコストで劇的に多くの容量を得る代わりに、HBM よりもわずかに長いレイテンシーを許容するでしょう。

この層が HBM に取って代わると誰もが確信しているわけではありません。一部のアーキテクトは、フラッシュと DRAM の間のレイテンシのギャップが依然として十分に大きいため、HBF は最もホットなパラメータに対して HBM を置き換えるのではなく、狭い役割を果たすだけであり、補強するだろうと主張しています。 SK ハイニックスとサンディスクは、オープン スタンダードと 375 層の密度向上により、ロング コンテキスト モデルのコールド データとウォーム データの経済性が魅力的になると反論しています。

将来を見据えて

最初の HBF 仕様の発行はマイルストーンですが、それは出発点であり、完成した市場ではありません。この標準に準拠した製品は今後数四半期にわたってサンプル提供される予定であり、採用はハイパースケーラーが新しい層に基づいて推論プラットフォームを設計するかどうかによって決まります。 Google はすでにサポートを表明しているため、少なくとも限定的な製品展開が行われる可能性は、ほとんどの新しいメモリ カテゴリよりも高そうです。

過去 2 年間、GPU の供給に夢中になってきたこの業界は、GPU をビジー状態に保つメモリに焦点を移しています。 SK ハイニックスとサンディスクは、再発明され積み重ねられたフラッシュがその答えの一部になり得ると主張したところです。

AI の先を行く

AI スタックのメモリ層は急速に進歩しており、推論時代に勝つ企業は、最速のチップを搭載した企業ではなく、最もスマートなメモリを搭載した企業である可能性があります。 AI ニュースの続きを読む を参照して、ハードウェア、モデル、ポリシーのあらゆる変化に対応してください。