这种方案试图结合 HBM 的高带宽与 NAND 的大容量、低成本优势，并通过近距离宽通道互联，改善数据传输效率，同时降低成本和功耗压力。
闪迪是全球老牌闪存龙头，业务覆盖消费存储卡、企业 SSD 与 AI 数据中心存储，长期深耕 NAND 闪存技术研发。
当前 AI 训练高度依赖 HBM 高速内存，但 HBM 产能紧缺、单价高昂，单堆栈容量仅 32-64GB，且只能集成在 GPU 侧边，数据传输存在延迟。闪迪主营的 NAND 闪存单位存储成本更低、单盘容量更大，却因距离计算芯片过远，数据传输速度更慢，无法直接承接海量 AI 数据读写。
为此，闪迪正积极探索新方案，先是推出 HBF 高带宽闪存方案，模仿 HBM 垂直堆叠思路，依靠 TSV 硅通孔多层互联，将多个 NAND 层垂直堆叠，HBF 单堆容量最高可达 4TB，明显高于当前 HBM 水平。
不过，该方案目前仅停留在专利阶段，封装复杂度、散热功耗、量产成本都是待攻克难题，商业化面临多重挑战。
该方案的关键在于 CBA 堆叠工艺。CBA 全称 CMOS directly Bonded to Array（控制电路直接键合存储阵列），是闪迪和铠侠联合研发的新一代 3D 闪存堆叠技术，其优势在于，存储与控制晶圆分开制作，互不干扰，闪存堆叠层数、读写性能大幅提升，但对晶圆纳米级贴合精度要求极高，设备与双片硅片将大幅拉高制造成本，量产良率管控难度大。
另外，成本问题同样严峻，初步估算采用该架构的 AI 加速器单价将上涨 40%，这可能限制其在消费级市场的推广。散热设计也需要重新构建，垂直堆叠结构无疑会增加热点密度。
