Sandisk đang đẩy nhanh quá trình phát triển High Bandwidth Flash (HBF), một kiến trúc bộ nhớ mới được kỳ vọng có thể bổ sung cho HBM trong các hệ thống AI, đặc biệt ở các ứng dụng yêu cầu dung lượng bộ nhớ lớn.

Chỉ vài ngày sau khi cùng SK hynix công bố các thông số kỹ thuật đầu tiên của chuẩn HBF vào đầu tháng 8/2026, Sandisk đã cung cấp thêm thông tin về lộ trình công nghệ này tại Investor Day diễn ra ngày 13/8.

Theo các ghi chú phân tích từ Mizuho Securities và Goldman Sachs, Sandisk đã hoàn tất tape-out sản phẩm HBF đầu tiên. Công ty dự kiến cung cấp các mẫu thử nghiệm vào năm 2027 và bắt đầu sản xuất hàng loạt vào năm 2028.

HBF hướng tới bài toán “memory wall” của AI

Một trong những vấn đề lớn của hệ thống AI hiện nay là khoảng cách ngày càng tăng giữa năng lực xử lý của GPU và dung lượng bộ nhớ có thể cung cấp dữ liệu cho GPU.

HBM giải quyết bài toán này bằng băng thông cực cao, nhưng dung lượng vẫn là một hạn chế đáng kể và chi phí trên mỗi GB tương đối cao.

HBF tiếp cận vấn đề theo hướng khác: sử dụng NAND Flash thay cho DRAM và đặt bộ nhớ ở gần bộ xử lý, chẳng hạn GPU.

Theo ghi chú của Goldman Sachs, HBF có thể cung cấp băng thông ở cấp độ HBM nhưng với dung lượng cao hơn khoảng 8 đến 16 lần. Các mô phỏng của Sandisk cũng cho thấy một kiến trúc chỉ sử dụng HBF có thể tạo ra cùng lượng token output như hệ thống chỉ sử dụng HBM nhưng cần khoảng một nửa số GPU.

Một phân tích được Economy Tribune dẫn lại cho thấy, khi chạy các mô hình AI lớn, bốn GPU sử dụng HBF có thể đạt lượng token output tương đương tám GPU sử dụng HBM.

Nếu kết quả này được chứng minh trong các hệ thống thực tế, HBF có thể giúp giảm áp lực về dung lượng bộ nhớ, hạn chế nhu cầu bổ sung GPU và qua đó giảm chi phí hạ tầng AI inference.

HBF không nhằm thay thế hoàn toàn HBM

Điểm đáng chú ý là HBF không nhất thiết phải trở thành đối thủ trực tiếp của HBM.

Theo Mizuho Securities, khả năng cao HBF sẽ được sử dụng để xây dựng các kiến trúc bộ nhớ phân tách, đặc biệt cho AI inference.

Về bản chất, HBF đánh đổi một phần độ trễ để đổi lấy dung lượng lớn hơn và chi phí thấp hơn. HBM vẫn có lợi thế rõ rệt trong những tác vụ yêu cầu băng thông cực cao và độ trễ thấp, trong khi HBF có thể đảm nhiệm phần dữ liệu có dung lượng lớn hơn.

Đây cũng là hướng tiếp cận được TrendForce đánh giá tích cực. Mặc dù NVIDIA hiện chưa công bố kế hoạch sử dụng HBF, xu hướng dài hạn có thể là sự kết hợp giữa HBM và HBF trong một hệ thống bộ nhớ phân cấp.

Trong mô hình này, HBM đảm nhiệm lớp bộ nhớ tốc độ cao cho tính toán, còn HBF cung cấp dung lượng lớn cho dữ liệu AI. Đây có thể trở thành một trong những hướng kiến trúc quan trọng khi quy mô các mô hình AI tiếp tục tăng.

HBF có thể đạt dung lượng tối đa 512GB

Theo thông số kỹ thuật HBF được SK hynix công bố tại Future of Memory and Storage (FMS) 2026, phiên bản tiêu chuẩn đầu tiên hỗ trợ dung lượng lên tới 512GB thông qua cấu hình xếp chồng NAND 8-high và 16-high.

Chuẩn HBF cũng được chia thành ba cấp độ băng thông, từ Grade 1 đến Grade 3, với băng thông khoảng 0,4TB/s đến 3,0TB/s.

Đây là điểm tạo nên sự khác biệt quan trọng giữa HBF và các giải pháp HBM truyền thống: thay vì tối ưu tuyệt đối cho băng thông và độ trễ, HBF tập trung vào sự cân bằng giữa băng thông, dung lượng và chi phí.

HBF đang hình thành một hệ sinh thái mới

Sandisk không phải doanh nghiệp duy nhất theo đuổi hướng tiếp cận này.

Hệ sinh thái HBF hiện có sự tham gia của nhiều tên tuổi lớn như Google, Meta, SK hynix và Tenstorrent. Việc nhiều công ty cùng tham gia phát triển tiêu chuẩn cho thấy HBF đang được xem xét như một hướng đi tiềm năng cho kiến trúc bộ nhớ AI thế hệ tiếp theo.

Nếu Sandisk thực sự đưa sản phẩm HBF đầu tiên vào sản xuất hàng loạt từ năm 2028, đây có thể là bước chuyển quan trọng từ giai đoạn tiêu chuẩn hóa sang thương mại hóa.

Điều đáng chú ý là HBF không nhất thiết phải thay thế HBM. Kịch bản có khả năng cao hơn là hai công nghệ cùng tồn tại trong một kiến trúc bộ nhớ phân cấp: HBM phục vụ các tác vụ yêu cầu tốc độ cao, trong khi HBF đảm nhiệm nhu cầu dung lượng lớn với chi phí thấp hơn.

Sandisk kỳ vọng tăng trưởng doanh thu ở mức hai chữ số

HBF cũng xuất hiện trong bối cảnh Sandisk đang đặt cược lớn hơn vào nhu cầu lưu trữ do AI thúc đẩy.

Theo Reuters, Sandisk kỳ vọng doanh thu tăng trưởng ở mức giữa đến cao của khoảng hai chữ số mỗi năm trong giai đoạn FY2028 đến FY2030, nhờ nhu cầu hạ tầng AI tiếp tục tăng.

Công ty cũng đang triển khai New Business Model (NBM), được CFO Luis Visoso kỳ vọng sẽ giúp duy trì biên lợi nhuận gộp điều chỉnh quanh mức 80%.

Sandisk cho biết đã ký các thỏa thuận NBM với tám khách hàng, trong đó có ba hyperscaler tại Mỹ. Các thỏa thuận này dự kiến bao phủ khoảng 50% sản lượng lưu trữ của công ty trong FY2027 và khoảng hai phần ba trong FY2028.

HBF có thể trở thành lớp bộ nhớ mới cho AI

Sự xuất hiện của HBF cho thấy cuộc cạnh tranh trong bộ nhớ AI đang mở rộng vượt ra ngoài cuộc đua HBM giữa Samsung, SK hynix và Micron.

Nếu HBM tiếp tục là nền tảng cho các tác vụ AI cần băng thông cực cao, HBF có thể đảm nhiệm một vai trò khác: cung cấp dung lượng bộ nhớ lớn với chi phí thấp hơn và giảm áp lực phải tăng số lượng GPU chỉ để đáp ứng nhu cầu bộ nhớ.

Lộ trình của Sandisk hiện cho thấy sản phẩm HBF đầu tiên có thể xuất hiện dưới dạng mẫu thử vào năm 2027 và tiến tới sản xuất hàng loạt vào năm 2028.

Tuy nhiên, khả năng HBF thực sự trở thành một thành phần phổ biến trong hệ thống AI vẫn phụ thuộc vào hiệu năng thực tế, độ trễ, khả năng tích hợp với GPU và mức độ chấp nhận của các hyperscaler.

Nếu các lợi ích về dung lượng và hiệu quả chi phí được chứng minh ở quy mô lớn, HBF có thể không thay thế HBM mà trở thành một lớp bộ nhớ bổ sung, góp phần hình thành kiến trúc memory hierarchy mới cho kỷ nguyên AI.