QLC ukládá do jedné paměťové buňky čtyři bity, takže umožňuje vyšší kapacitu než TLC. Kompromisem bývá nižší odolnost a náročnější řízení zápisu, což je důvod, proč je tato technologie zvlášť zajímavá pro kapacitní úložné vrstvy v datových centrech.
Začátkem července 2026 Kioxia a Sandisk zahájily také dodávky vzorků 1Tb TLC NAND z rodiny BiCS10. Tato varianta dosahuje hustoty přes 29 Gb/mm² . QLC verze představená na FMS představuje další posun směrem k vyšší kapacitě na menší ploše.
Druhou významnou novinkou bylo zveřejnění první technické specifikace pro High Bandwidth Flash. Sandisk a SK hynix ji připravily v rámci Open Compute Project (OCP), platformy pro otevřený vývoj hardwarových a datacentrových standardů .
HBF je navržena jako nová paměťová vrstva pro AI inferenci. HBM, tedy High Bandwidth Memory, nabízí velmi vysokou propustnost, ale její kapacita je omezená a rozšíření bývá nákladné. SSD naopak poskytují velké kapacity, avšak s výrazně nižší rychlostí. HBF se snaží tento rozdíl zmenšit a přiblížit větší objem NAND paměti přímo k AI akcelerátoru .
Sandisk uvádí, že HBF může nabídnout osminásobnou až šestnáctinásobnou kapacitu oproti HBM při podobných nákladech. Simulace na modelu Llama 3.1 se 405 miliardami parametrů měla dosáhnout výsledku do 2,2 % od hypotetické konfigurace HBM s neomezenou kapacitou . Jde však o firemní údaje ze simulace, nikoli o výsledek běžně dostupného produkčního zařízení.
Otevřená specifikace je k dispozici již nyní. Vzorky pamětí se očekávají koncem roku 2026 a komerční zařízení začátkem roku 2027 . Samotné zveřejnění standardu ale ještě neznamená okamžitou dostupnost hotových serverových řešení. Ta budou záviset na podpoře výrobců akcelerátorů, serverů, pouzder i softwaru.
Technologie byly doplněny několika přednáškami a diskusemi zaměřenými na AI infrastrukturu.
Ve středu 5. srpna v 11:40 pacifického času vystoupili v Mission City Ballroom v kongresovém centru Santa Clara Jim Elliott, Khurram Ismail a Alper Ilkbahar ze společnosti Sandisk. Jejich přednáška „NAND: The Versatile & Scalable Foundation of the AI Era“ se věnovala optimalizaci systémů a úloze NAND při provozu AI inferenčních systémů ve velkém měřítku .
Na úvodní den konference připravili Kim Chun-sung a Kang Uk-song ze SK hynix přednášku „Orchestrating Efficient AI Infrastructure through Tiered Memory in the Era of Agentic AI“. Tématem byla vrstvená paměťová architektura pro infrastrukturu agentní AI .
Ve čtvrtek 6. srpna se uskutečnila diskuse „Breaking the Memory Wall with High Bandwidth Flash“. Zúčastnili se jí zástupci Sandisku, SK hynix a Google DeepMind, mimo jiné Rajeev Nagabhirava, Lim Eui-cheol a Xiaoyu Ma. Panel se zaměřil na problém rostoucího rozdílu mezi výpočetním výkonem AI akcelerátorů a dostupnou kapacitou a propustností pamětí .
Název panelu potvrzuje několik oficiálních a oborových zdrojů. Přesné znění celého popisu se však může lišit podle programu konference a nejspolehlivější je ověřit je v aktuální agendě FMS 2026 .
Obě oznámení řeší jinou část stejného problému. BiCS10 zvyšuje množství dat, které lze uložit do datacentrových SSD, a může pomoci s kapacitními úložišti pro trénovací data, modely a cloudové služby. HBF se naopak snaží dostat větší objem rychlé paměti blíže k AI akcelerátoru, aniž by bylo nutné výrazně navyšovat drahou HBM.
Důležitý je také otevřený charakter HBF. Zapojení OCP a podpora Google DeepMind a Tenstorrent naznačují snahu vytvořit širší ekosystém namísto řešení uzavřeného u jediného výrobce . Úspěch ale bude záviset na tom, zda se ke standardu připojí další výrobci čipů, serverů a softwaru.
FMS 2026 tak nepřinesla jen rychlejší NAND. Ukázala širší trend: paměťová a úložná infrastruktura pro AI se stále více rozděluje do specializovaných vrstev, z nichž každá má vyvažovat rychlost, kapacitu, cenu a spotřebu.