HBF Resmi Diperkenalkan: Memori NAND Berkecepatan Tinggi untuk Era AI

Standar pertama diumumkan di FMS 2026

Pada 4 Agustus 2026, bertepatan dengan pembukaan konferensi Future of Memory and Storage (FMS) 2026 di Santa Clara, California, SK hynix dan Sandisk mengumumkan spesifikasi teknis HBF pertama melalui Open Compute Project (OCP) .

Spesifikasi tersebut bersifat terbuka dan bebas royalti, sehingga perusahaan lain dapat menggunakannya untuk mengembangkan akselerator, modul memori, dan sistem AI yang kompatibel . Langkah ini melanjutkan kerja konsorsium HBF yang dimulai pada Februari 2026, setelah SK hynix dan Sandisk menandatangani nota kesepahaman pada Agustus 2025 .

Spesifikasi teknis HBF

Susunan chip dan kapasitas

Standar awal HBF menetapkan dua pilihan konfigurasi:

• Tumpukan NAND 8-lapis.
• Tumpukan NAND 16-lapis .
• Kapasitas maksimal hingga 512 GB per modul .
• Modul generasi pertama Sandisk menggunakan tumpukan 16-lapis .

Dengan memakai NAND, HBF dapat menawarkan kapasitas yang jauh lebih besar dibandingkan satu tumpukan HBM. Sandisk menyebut generasi pertamanya menargetkan bandwidth baca hingga 1,6 TB/s—kurang lebih setara dengan satu tumpukan HBM4 dalam konteks perbandingan yang digunakan perusahaan—namun dengan kapasitas sekitar 10 kali lebih besar .

Tiga kelas bandwidth

Spesifikasi HBF membagi kemampuan baca ke dalam tiga tingkat performa :

Angka tersebut menunjukkan rentang kemampuan standar, bukan berarti semua produk generasi pertama langsung mencapai 3,0 TB/s. Untuk generasi awalnya, Sandisk menargetkan hingga 1,6 TB/s .

Interkoneksi langsung ke akselerator

Berbeda dari SSD yang umumnya berkomunikasi melalui protokol PCIe/NVMe, HBF menggunakan bus memori paralel berkecepatan tinggi yang terhubung langsung ke GPU atau akselerator, dengan konsep antarmuka yang menyerupai HBM . Spesifikasi fisik dan elektrikalnya dipublikasikan melalui kerangka perangkat keras terbuka OCP .

Konsekuensinya, HBF bukan sekadar SSD yang dibuat lebih cepat. Perangkat ini diposisikan sebagai bagian dari hierarki memori akselerator, sehingga integrasi antara NAND, GPU, pengendali, dan sistem menjadi faktor penting dalam penerapannya.

Google dan Tenstorrent ikut mendukung ekosistem

Konsorsium HBF dipimpin oleh SK hynix dan Sandisk. Dalam proses standardisasi, dua pemain industri lain juga mengumumkan keikutsertaannya:

• Google, yang bergabung untuk mendukung pengembangan ekosistem HBF.
• Tenstorrent, perusahaan rintisan chip AI, yang turut masuk ke aliansi tersebut .

Keterlibatan perusahaan yang merancang layanan AI dan akselerator dapat membantu menguji apakah standar HBF benar-benar sesuai dengan kebutuhan sistem inferensi di dunia nyata. Namun, sumber yang tersedia belum merinci produk komersial tertentu dari Google atau Tenstorrent yang sudah menggunakan HBF.

Kapan HBF mulai tersedia?

Berdasarkan panduan perusahaan sebelumnya, jadwal yang diharapkan adalah sebagai berikut:

• Paruh kedua 2026: sampel memori HBF pertama dari Sandisk .
• Awal 2027: tahap pengambilan sampel untuk perangkat inferensi AI pertama yang menggunakan HBF .
• 2027: target produksi volume Sandisk, setelah pembangunan lini produksi percontohan pada paruh kedua 2026 .

Pengumuman di FMS 2026 tidak mengubah jadwal produk tersebut. Artinya, tanggal di atas masih merupakan target berdasarkan panduan sebelumnya, bukan konfirmasi bahwa produk HBF sudah tersedia secara komersial .

Bagaimana HBF dibandingkan dengan Samsung, Nvidia, dan Kioxia?

Persaingan di bidang ini belum hanya soal siapa yang memiliki NAND tercepat. Perbedaan arsitektur dan cara integrasi ke GPU juga sangat menentukan.

Perbedaan arsitektur menjadi kunci

HBF dari konsorsium SK hynix-Sandisk, serta pendekatan Samsung, menghubungkan NAND secara langsung ke bus memori GPU melalui tumpukan TSV. Desain ini menargetkan bandwidth mulai dari 1,6 TB/s dan berpotensi menyaingi kelas HBM dalam hal laju transfer data.

Kioxia mengambil jalur berbeda. NAND tetap berada dalam modul yang terhubung melalui PCIe, sehingga bandwidth yang ditawarkan—sekitar 64 GB/s—jauh lebih rendah dibandingkan HBF berbasis bus memori. Sebagai gantinya, pendekatan Kioxia menawarkan kapasitas modul yang lebih besar, hingga 5 TB, dengan integrasi yang lebih dekat ke konsep SSD .

Dari sisi ekosistem, standar SK hynix-Sandisk bersifat terbuka melalui OCP. Samsung dan Kioxia mengembangkan desain proprietari masing-masing. Konsorsium SK hynix-Sandisk juga saat ini berada sekitar 12–18 bulan di depan jadwal publik Samsung, sedangkan produk GP Series Kioxia lebih dekat ke tahap produksi tetapi menyasar tingkat performa yang berbeda.

Mengapa HBF penting untuk AI?

HBM menawarkan bandwidth sangat tinggi, tetapi kapasitasnya terbatas dan biaya produksinya besar. SSD memiliki kapasitas jauh lebih tinggi, tetapi latensi dan bandwidthnya membuatnya kurang ideal sebagai memori yang langsung diakses akselerator.

HBF mencoba mengisi celah di antara keduanya: menyediakan kapasitas NAND yang besar dengan jalur akses berkecepatan tinggi. Jika jadwal sampel dan integrasi berjalan sesuai target, teknologi ini dapat menjadi salah satu pilihan untuk memperluas kapasitas memori yang bisa diakses sistem AI—terutama pada beban kerja inferensi dengan model berukuran besar.

Meski demikian, HBF masih berada pada tahap awal. Keberhasilannya akan bergantung pada validasi perangkat, kompatibilitas GPU dan akselerator, efisiensi energi, biaya, serta seberapa luas industri menerima standar terbuka OCP tersebut.