FMS 2026: Samsung ra mắt zHBM, V10 BV-NAND hơn 400 lớp và tầm nhìn mới về bộ nhớ AI

• Hiệu suất: Samsung tuyên bố hiệu suất gấp 8 lần HBM5 . Một số báo cáo ghi nhận tốc độ truyền dữ liệu nhanh gấp 4 lần HBM4 với mức năng lượng chỉ bằng một phần tư .
• Mật độ: Công nghệ liên kết wafer thế hệ mới có thể cho phép mật độ bộ nhớ lớn hơn 10 lần so với HBM thông thường .
• Hiệu quả năng lượng: Kiến trúc này được mô tả là mang lại hiệu quả năng lượng tốt hơn khoảng 3 lần (tiết kiệm khoảng 66% năng lượng) so với HBM5 .
• Tình trạng: zHBM hiện chỉ là mô hình ý tưởng, chưa phải là sản phẩm sản xuất .

Bên cạnh zHBM, Samsung cũng giới thiệu kiến trúc ý tưởng zNAND-O, được thiết kế cho suy luận AI tại biên (edge AI inference) .

Samsung V10 BV-NAND — NAND hơn 400 lớp đầu tiên trên thế giới, đã sản xuất hàng loạt

Samsung giới thiệu V10 BV-NAND (Bonding V-NAND), NAND flash đầu tiên trong ngành được chế tạo bằng công nghệ liên kết wafer, tách mảng bộ nhớ khỏi logic ngoại vi và gắn kết các tấm wafer lại với nhau .

• Số lớp: Hơn 400 lớp hoạt động, cao nhất mà Samsung từng công bố cho dòng V-NAND của mình .
• Mật độ: Mật độ bộ nhớ cao hơn khoảng 58% so với thế hệ V9 trước đó .
• Hiệu quả năng lượng và nhiệt: Theo Samsung, phương pháp liên kết wafer giúp tăng gấp ba lần hiệu suất năng lượng và giảm điện trở nhiệt .
• Tình trạng sản xuất: V10 BV-NAND đã được sản xuất hàng loạt, trở thành NAND đầu tiên vượt mốc 400 lớp trên thị trường .

SK hynix High Bandwidth Flash (HBF) — Chuẩn mở với sự hậu thuẫn của Google và Tenstorrent

SK hynix (cùng với SanDisk) đã phát hành thông số kỹ thuật mở đầu tiên cho High Bandwidth Flash (HBF) thông qua Open Compute Project (OCP) tại FMS 2026 .

• Thông số kỹ thuật: Chuẩn ban đầu hỗ trợ dung lượng lên tới 512GB sử dụng các chồng NAND 8 và 16 lớp, với băng thông lên tới 3.0 TB/s qua giao diện UCIe .
• Sự hậu thuẫn từ hệ sinh thái: Google DeepMind và Tenstorrent đã tham gia liên minh HBF .
• Mục đích: HBF được thiết kế như một tầng lưu trữ tập trung vào dung lượng, nằm giữa DRAM băng thông cao và SSD NVMe thông thường, giải quyết các nút thắt cổ chai về bộ nhớ trong suy luận AI .

Đồng thuận trong ngành: Chỉ HBM là không đủ — Bộ nhớ phân cấp là tương lai

Xuyên suốt các bài phát biểu quan trọng và hội thảo, một sự đồng thuận mạnh mẽ đã xuất hiện rằng chỉ riêng HBM không thể đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của AI. Nhiều diễn giả cho rằng cấu trúc bộ nhớ phân cấp — kết hợp HBM, flash lớp HBF, bộ nhớ gắn kết CXL và lưu trữ NVMe trong một kiến trúc phân tầng — sẽ là trung tâm của hạ tầng AI trong tương lai . Các bài trình bày của Marvell, ví dụ, tập trung rõ ràng vào hạ tầng suy luận AI tác nhân đòi hỏi một danh mục bộ nhớ và lưu trữ đa dạng vượt xa chỉ HBM .

Những gì chưa được xác minh

Hai tuyên bố từ câu hỏi ban đầu — rằng Nvidia dự đoán các tác nhân AI sẽ vượt quá dân số toàn cầu và chuyển đổi định giá bộ nhớ từ chi phí mỗi gigabyte sang chi phí mỗi I/O, và rằng Samsung, SK hynix và Micron đã bán hết toàn bộ sản lượng DRAM và HBM năm 2027 với việc khách hàng chỉ nhận được 60-70% khối lượng yêu cầu — không thể được xác nhận thông qua bất kỳ nguồn tin công bố nào từ FMS 2026. Những tuyên bố này có thể đã được đưa ra trong một bài phát biểu quan trọng hoặc hội thảo chưa được ghi lại trong các báo cáo đã được lập chỉ mục.