HBF（High Bandwidth Flash，高頻寬快閃）是一種專為AI運算設計的新型記憶體架構，旨在解決記憶體讀寫速度與容量無法跟上GPU效能的問題。HBF透過將大量快閃記憶體堆疊在GPU旁，形成一個大容量、中速的近端資料倉，讓常用的大型知識近存，並按需高速傳輸給HBM與GPU，以減少等待時間並平滑推論流程。金正浩預估，HBF將於2027至2028年走向商業化，可能重塑產業版圖，甚至引發大廠併購記憶體公司的佈局。
在AI系統中，HBM（高頻寬記憶體）負責極高速、低延遲的即時熱資料，而HBF則提供更大且更便宜的近端容量，緩解HBM的容量與供應瓶頸。HBF與HBM的結構相似，都是多層晶粒垂直堆疊，透過矽穿孔（TSV）高速連接，但HBM堆疊的是DRAM，而HBF堆疊的是NAND Flash。在未來的AI系統中，HBM負責熱資料與算子附近的高速快取，HBF則承載大模型的主體，將超大型權重與常用知識近存，由HBM作為快取層按需抽取，加速餵給GPU。
HBF在封裝形式上與HBM高度相似，多層堆疊、TSV互連、高密度載板都是台灣先進封裝的強項。若HBF走入量產，高速測試設備、訊號完整性分析、可靠度驗證的需求將同步上升。雖然核心NAND仍由國際原廠主導，但一旦量產展開，封裝、載板、測試與高速訊號周邊供應鏈的價值將放大，台灣有機會在「中段關鍵量產環節」占據一席之地。若能在HBM相近的臨近性架構下交付「更大容量、近似成本」的HBF，台灣供應鏈的承接價值才會真正釋放。
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