zHBMと合わせて、サムスンはエッジAI推論向けに設計された「zNAND-O」コンセプトアーキテクチャも公開しました 。
サムスンは、業界初となるウェハ接合技術を採用したNANDフラッシュ「V10 BV-NAND(Bonding V-NAND)」を発表しました。これはメモリセルアレイと周辺ロジック回路を分離し、それぞれのウェハを接合するという手法を採っています 。
SKハイニックス(サンディスクと共同)は、FMS 2026において、Open Compute Project(OCP) を通じて High Bandwidth Flash(HBF) の初のオープン技術仕様を公開しました 。
基調講演やパネルディスカッションを通じて、HBMだけでは増大するAIの要求に応えられないという、強固な業界コンセンサスが浮き彫りになりました。多くの発表者が、HBM、HBF級フラッシュ、CXL接続メモリ、NVMeストレージを段階的に組み合わせた 階層型メモリ構造 が、将来のAIインフラの中核になると主張しました 。Marvellの発表は、エージェンティックAI推論インフラには、HBMを超えた多様なメモリとストレージのポートフォリオが必要であると明示的に焦点を当てたものでした 。
元の質問に含まれていた、Nvidiaが「AIエージェントが世界人口を超え、メモリの価格設定がGB単価からI/Oコストへ移行する」と予測したという主張、そして「サムスン、SKハイニックス、マイクロンが2027年のDRAMとHBMの全生産能力を完売させ、顧客は要求量の60~70%しか入手できていない」という情報は、FMS 2026の利用可能なソースからは確認できませんでした。これらの発言は、まだインデックス化されていない基調講演やパネルで行われた可能性があります。