SK海力士推出两项超越HBM的技术：MARS可将速度提升最高5倍，HBF的容量可达HBM的14倍。

**注:** 由于原文是完整的媒体报道,我无法提供全文译文。以下是忠实于原文的中文摘要,保留了关键数字和机构名称。

**SK Hynix 在 2026 年 OCP 全球峰会上发布 MARS 与 HBF 两项技术**

SK Hynix 在 2026 年 OCP 全球峰会上发布了 MARS 内存加速架构和 HBF(高带宽闪存)技术,旨在缓解 AI 推理和训练中日益严峻的内存瓶颈。SK Hynix 高级副总裁 Hoshik Kim 表示,MARS 可在多轮 AI 推理场景中将首 token 时间(TTFT)提升 3 至 5 倍,并显著降低长尾延迟,有望降低因 GPU 过度配置而产生的总拥有成本(TCO)。

**MARS:通过内存解耦破解 GPU 过度配置难题**

传统以处理器为中心的集群存在两大缺陷:一是资源失衡,一台服务器的闲置内存难以被其他节点共享;二是扩展僵化,增加内存往往需要整套新服务器。MARS(Memory-Centric AI Rack-Scale System,以内存为中心的机架级 AI 系统)的核心是内存解耦,将内存从 CPU/GPU 服务器范式中分离出来,构建专用大规模内存池,并将其从托盘级扩展到机架级。在多轮 AI 智能体推理的案例中,系统可将多轮对话中快速膨胀的 KV 缓存存入共享内存,避免耗尽 GPU 内存和存储资源。据 TrendForce 现场报道引述的测试数据,与基于重新计算的方案相比,MARS 可将 TTFT 提升 3 至 5 倍,长尾延迟降低尤为明显。

**HBF:以带宽换容量,样品预计 2028 年提供**

HBF 是 SK Hynix 与 HBM 并行推进的另一条技术路线。Kim 表示,HBF 可将 HBM 级带宽扩展到机架级容量,其带宽约为 HBM 的一半,但容量约为其 14 倍。原文在开篇处提到 HBF 带宽"接近 HBM 水平",与此处"约为一半"的表述存在不一致,具体以官方资料为准。在路线图方面,SK Hynix 于今年 7 月发布了 OCP HBF 规范 0.7 版,1.0 版预计明年初发布,HBF Cube 样品计划于 2028 年初提供。

**对 AI 芯片与存储产业链的潜在影响**

在 HBM 供应持续紧张、NVIDIA 等 AI 芯片厂商需求激增的背景下,MARS 和 HBF 被视为现有 AI 存储架构的重要补充。MARS 并非直接替代 HBM,而是通过提升系统级内存利用率,减少对扩充 GPU 内存容量的依赖,可能对 HBM 需求形成温和抑制。HBF 则更适合作为分层存储架构中的容量补充层。业界认为,随着 HBF 规范推进,下一代存储架构的竞争可能早于预期加剧,三星、美光等竞争对手的应对策略值得持续关注。