SK hynixはFMS 2026で、HBMとSSDの中間に位置する新しいメモリ「HBF（High Bandwidth Flash）」の初の標準仕様を公開した。最大512GB、最大3TB/sの帯域幅を実現し、UCIeを採用することでGPUやCPUとの幅広い接続に対応する。Google DeepMindやTenstorrentもエコシステムに参加しており、2030年前後の本格普及が期待される。また、世界初の375層V10 4D NANDも発表し、2027年前半の量産開始を予定している。
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* 375層4D NAND
SK hynixがSanDiskと提携してHigh Bandwidth Flash（HBF）の標準化を進めてから6カ月、コンソーシアムは最初のHBF標準仕様を公開するという重要な節目を迎えた。SK hynixによると、この初版仕様は8層および16層のNAND積層構成で最大512GBの容量をサポートし、約0.4TB/s～3.0TB/sの帯域幅を提供する3つの性能グレード（Grade 1～3）が定義されている。
この発表は、8月4日から6日まで米カリフォルニア州サンタクララ・コンベンションセンターで開催されるFuture of Memory and Storage（FMS）2026の開幕に合わせて行われた。また、SEN TVによると、SK hynixはGoogle DeepMindやTenstorrentなどの主要企業を巻き込み、オープンなHBFエコシステムの普及を加速させることも目指している。
Open Compute Project（OCP）を通じて公開された今回の仕様は、業界標準のチップレット接続規格UCIeを採用しており、GPUやCPUを含む幅広いプロセッサとの統合が可能となる。さらに、インターフェース仕様や電気的特性に加え、HBFダイ積層の信頼性やパッケージングガイドライン、ソフトウェアI/O要件も定義されている。
Financial Newsによると、DRAMを積層して高帯域を実現するHBMとは異なり、HBFはNANDフラッシュを積層することで、HBMとSSDの中間に位置する新たなメモリ階層を提供する技術である。
TrendForceは、HBFはHBMの競合ではなく補完技術として位置付けられ、HBMの高コストや容量制約を補う可能性があると分析している。現時点ではNVIDIAは採用計画を公表していないが、GoogleやTenstorrentなど業界大手が関心を示していることから、市場では前向きな見方が広がっている。ただし、具体的な用途についてはまだ決定されていない。
TrendForceは、将来的には超高速演算向けのHBMと大容量データ保存向けのHBFを組み合わせたハイブリッド型メモリ階層が、大規模AIの商用化を支える重要なアーキテクチャになると予測している。
HBFの商用化ロードマップ
SK hynixによると、HBFはAIシステムの総保有コスト（TCO）を削減しながら、システムの拡張性を高めることが期待されている。業界では、HBFを含む高度なメモリソリューションの需要は2030年前後に本格化すると予想されている。
また、4月のETNewsの報道によれば、SanDiskは2026年後半にHBFの試作品を投入する計画で、日本が有力な生産拠点候補となっている。試験生産ラインは今年後半に完成し、年末頃に稼働を開始、2027年の商用化を目指すとしている。
世界初の375層V10 4D NANDを2027年前半に量産へ
SK hynixは今回、世界初となる375層・第10世代（V10）4D NANDも公開した。量産開始は2027年前半を予定している。
同社によると、この製品は性能当たりの消費電力（Performance per Watt）を2.5倍向上させ、データセンターにおける最大の課題の一つである電力消費の削減に貢献するという。
さらに、375層NANDを採用したエンタープライズSSD（eSSD）は2027年前半に生産開始予定であり、これによりSK hynixはHBM（DRAM）、HBF、中間メモリ、eSSD（ストレージ）を網羅する、業界唯一のAI向けフルスタック・メモリポートフォリオを完成させる見通しだ。
HBFはHBMの代替ではなく、AIメモリ階層を拡張する新たなピースとして位置付けられる。AIモデルの巨大化に伴い、HBMだけでは容量やコスト面で限界が見え始めており、大容量・低コストなHBFが中間層として機能すれば、GPUの利用効率向上やシステム全体のTCO削減につながる可能性が高い。
さらにUCIe採用により幅広いプロセッサとの接続性を確保したことは、オープンなAIハードウェアエコシステムの形成を後押しする重要な一歩と言える。
375層4D NANDと合わせて、SK hynixは「HBM＋HBF＋eSSD」というフルスタック戦略でAIメモリ市場における優位性をさらに強化しようとしている。
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