この記事のポイント
- SK hynixとSanDiskが、AI推論時代に対応する次世代メモリ「HBF」の国際標準化に着手しました。
- HBMとSSDの間に位置する新しいメモリ層「HBF」により、AI推論に必要なスケーラビリティと電力効率を両立させます。
- OCP（Open Compute Project）の下で共同ワークストリームを立ち上げ、標準化作業を開始しました。
- HBFは、AIシステムの総所有コスト（TCO）削減とスケーラビリティ向上に貢献し、2030年頃からの需要拡大が見込まれています。
- 両社は、HBMおよびNANDフラッシュでの経験を活かし、HBFソリューションの標準化と商用化を推進します。
AI推論時代に求められる次世代メモリ「HBF」
SK hynixとSanDiskは、2026年2月25日（現地時間）、SanDisk本社（米国カリフォルニア州ミルピタス）にて「HBF Spec. Standardization Consortium Kick-Off」イベントを開催し、AI推論時代を見据えた次世代メモリソリューション「HBF（High Bandwidth Flash）」のグローバル標準化戦略を発表しました。
SK hynixは、「SanDiskと共にHBFを業界標準とすることで、AIエコシステム全体の成長基盤を築いてまいります。標準化作業を開始するため、SanDiskと共にOCP（Open Compute Project）の下に専用のワークストリームを立ち上げます。」と述べています。
AI業界のシフトとメモリの課題
近年、AI業界では、大規模言語モデル（LLM）の生成に焦点を当てた「トレーニング」から、実際のAIサービスをユーザーに提供する「推論」へとシフトしています。AIサービスの利用者が急増する中で、高速かつ効率的なメモリが不可欠となっています。しかし、既存のメモリ構造では、推論段階で求められる大容量データ処理と電力効率を同時に満たすことが困難であり、HBF技術はこの課題を解決するために設計されました。
HBF技術の役割と期待される効果
HBF技術は、超高速メモリであるHBMと大容量ストレージデバイスであるSSDの間に位置する新しいメモリ層です。HBF技術は、HBMの高いパフォーマンスとSSDの高い容量との間のギャップを埋め、AI推論に不可欠な容量拡張と電力効率の両方を確保することができます。HBMがハイレベルな帯域幅を処理する一方で、HBF技術はアーキテクチャ内でサポート層として機能します。
特に、HBF技術はAIシステムの総所有コスト（TCO）を削減しつつ、スケーラビリティを向上させることが期待されています。業界では、HBFを含む複雑なメモリソリューションの需要が2030年頃に本格化すると予測しています。
メモリソリューション提供の重要性
AI推論市場においては、CPU、GPU、メモリのシステムレベル最適化が個々のチップの性能よりも全体の競争力を決定するため、HBMとHBFの両方を提供できるトータルメモリソリューション企業の役割がますます重要になっています。
これに沿って、SK hynixとSanDiskは、HBMおよびNANDフラッシュにおける設計、パッケージング、量産経験に基づき、HBFソリューションの標準化と商用化を積極的に推進しています。
SK hynixのAhn Hyun（President and Chief Development Officer）は、「AIインフラの鍵は、個々の技術の性能競争を超えて、エコシステム全体を最適化することです。HBF技術の標準化を通じて、協力体制を構築し、AI時代に最適化されたメモリアーキテクチャを提示することで、顧客とパートナーに新たな価値を創造してまいります。」と述べています。
SK hynix Inc.について
SK hynix Inc.は、韓国に本社を置く、世界トップクラスの半導体サプライヤーです。世界中の多様な顧客に対し、DRAM（Dynamic Random Access Memory）チップおよびNANDフラッシュメモリチップを提供しています。同社の株式は韓国取引所に上場されており、グローバル預託証券はルクセンブルク証券取引所に上場されています。SK hynixに関する詳細情報は、www.skhynix.com、news.skhynix.comでご覧いただけます。
SanDisk、SanDiskロゴ、HBFは、米国および/またはその他の国におけるSanDisk Corporationまたはその関連会社の登録商標または商標です。
メディア連絡先
SK hynix Inc.
グローバル広報部
テクニカルリーダー
Minseok Jang
E-Mail: global_pr@skhynix.com
出典: 元記事を読む
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