伴随着HBM4内存的出货，顺应AI驱动的存储芯片需求激增趋势，全球存储芯片市场在2025年第四季度迎来罕见暴涨，三星、SK海力士等头部厂商将DRAM与NAND闪存合同价最高上调30%。
同时SK 海力士在其 SK AI峰会2025上发布了内存发展路线图，表达了其专注于AI内存的理念，通过定制化技术以与内存巨头合作，预想了一套全栈 AI 存储解决方案,其中主要包括三种专为AI开发的内存技术。
1.定制化HBM
（2026-2028 年）：推出 16 层堆叠 HBM4，HBM4E 阶段正式提供定制化解决方案，公司表示"定制HBM就是将GPU和ASIC中的某些功能集成到HBM基板中的产品，以最大化GPU和ASIC的性能，为计算单元释放空间并降低功耗。
（2029-2031 年）：全面进入 HBM5（E）世代，持续突破带宽与容量上限，当前已向核心客户交付 12 层堆叠 HBM4 样品。
目前占据全球 HBM 市场 50% 以上份额，2026年HBM产能已全部被英伟达、谷歌等巨头预订 。
2.AI-DRAM
针对性解决不同场景需求：
AI-D O：全称：Optimization（优化型 AI-DRAM）
以低功耗高性能为核心，降低AI 系统总拥有成本（TCO）并最大限度地提高运营效率。。
AI-D B：全称：AI-DRAM Breakthrough（突破型 AI-DRAM）
集成计算能力，具有超高的存储量和创新的运算方式，通过跨越 “内存墙” 来提升效率。
AI-D E：全称：AI-DRAM Expansion（扩展型 AI-DRAM）
将应用范围拓展到非数据中心的应用，多元化应用场景。例如机器人、移动出行等。
3.AI-NAND
以AIN（AI NAND）战略为核心，分为性能、密度、带宽三大产品方向：
AIN P：AI-NAND Performance（性能型 AI-NAND）
专为大规模AI推理环境中海量数据的输入与输出而打造的高效解决方案。定位 PCIe Gen6 驱动器，5000 万 IOPS 性能较当前产品提升 7 倍，2026 年底完成样品开发，2027 年计划推出 1 亿 IOPS 型号，配合大规模 AI 的负载。
AIN D：AI-NAND Density（密度型 AI-NAND）
一种专注以低功耗、低成本实现海量数据存储的高容量解决方案，可将存储容量提升至最高PB级，兼具固态硬盘速度与机械硬盘经济性，预计替代传统磁盘驱动器存储海量 AI 数据。
AIN B：AI-NAND Bandwidth（带宽型 AI-NAND）
采用高带宽闪存（HBF）技术，通过垂直堆叠NAND闪存芯片，提升数据传输带宽，吞吐量接近 HBM 且容量达 SSD 级别，可增强 GPU 有效内存容量以减少 GPU 部署成本。目前已量产 321 层 QLC 芯片，2026 年上半年出货，后续将推进 400 + 层堆叠 NAND 研发。
同时按照计划不论HBM还是DDR、LPDDR，还是NAND闪存都会有现有标准的扩展，传统内存方面，DDR6内存、GDDR8显存都在酝酿之中，DDR6进展更快，三大厂都已完成原型设计，正在进行验证测试，预计起步频率就高达8800MT/s，最高可能冲到17600MT/s。
GDDR8显然会比DDR6要慢一些，目前GDDR7显存也只应用在英伟达RTX 50系列，但是在暴露的路线图上有注意到“GDDR7-NEXT”，也证明GDDR8还在推进之中。
PCIe的更新迭代则十分的迅速，目前各大厂商量产的主力还是200层左右的，部分能做到230-260+层，未来两年应该会是300+层的量产时代。预计29年PCIe 7.0技术的硬盘将会问世，闪存的层数也会提升到400层以上。
400+闪存和PCIe 7.0的加入，会让当时的SSD容量及性能再上一个台阶，而PCIe 8.0则是面向AI与超算时代的基础设施革命，1 TB/s带宽将彻底消除算力集群的I/O瓶颈，甚至其技术演进可能推动2030年后计算架构的重构。
（文中图片来自网络）
