HBM 만큼 HBF (High Bandwidth Flash)가 AI 추론쪽으로는 뜰 수도 있겠군요.

https://www.techtimes.com/articles/323109/20260805/high-bandwidth-flash-wins-google-backing-before-any-chip-exists-samsung-left-without-open-spec.htm HBF는 HBM과는 달리 DRAM을 쌓는게 아니라 NAND flash를 쌓는건데요, HBM 보다 훨씬 많은 메모리 용량을 쌓을 수 있어서 (HBM: 모듈당 48 ~ 64 GB vs. HBF: 512 GB or higher) 앞으로 차세대 AI 모델용으로 각광을 받을 것 같습니다. NAND가 용량면으로는 좋은데 메모리에 쓰기를 너무 자주하면 성능이 떨어지는 단점이 있다고 하네요. 그래서 AI training 에서는 불리하지만, AI 추론 (inference)할 때는 이미 fix된 모델을 자주 읽기만 하면 돼서 (자주 쓰기 없이) HBF가 강점을 보일 거라는 얘기. HBF 기술을 선도하는 것도 우리의 SK Hynix 이고... 몇일 전에 FMS 학회에서 SanDisk랑 발표를 했는데, Google도 consortium에 참여한다고 하고, 그런데 삼성전자는 뭐하고 있나요??! 암튼 HBF vs. HBM 에 관련하여 전문가들의 고견을 듣고 싶습니다.