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隨人工智慧（AI）模型規模與推論上下文快速擴張，除HBM已成為AI加速器標準配備外，法人預期，HBF將是AI Memory Wall的新一代解決方案，約莫2027年可進入量產，台廠中以群聯（8299）、宜鼎（5289）等兩家最有機會受惠。
金控旗下投顧法人分析，HBF首波鎖定AI inference工作負載，目標在特定推論場景中提供可比HBM的有效頻寬，同時單一裝置容量可達HBM的8至16倍，並具備明顯較低的cost per bit與非揮發性優勢，適合模型常駐、系統啟動等應用。
SanDisk、SK海力士已合作推動 HBF 標準，預期下半年提供samples、2027年初出現首批系統，但包括PCIe／memory extension等不同實作路線仍並行發展，顯示HBF尚處於架構探索與標準收斂階段。
鑒於目前傳統SRAM、HBM與SSD架構已難以同時滿足AI模型的頻寬、容量與成本需求，法人預期HBF與HBM更可能呈現互補關係，例如HBM持續承擔低延遲、動態工作負載，HBF負責模型權重、推論階段KV cache等容量導向資料層，使HBM專注於延遲敏感計算，未來亦可能採混合式記憶體架構。
HBF以inference-first 導入，透過可預測、以讀取為主的存取型態與軟硬體協同設計，彌補NAND在延遲與壽命上的限制；最後能否進入主流平台，將取決於標準化進展、生態系採用度，以及AI工作負載是否持續朝容量受限方向演進。
法人表示，若HBF技術順利成熟，記憶體架構將進一步走向多層化，新增一個兼顧容量與頻寬的near-memory層，並帶動控制器、韌體與系統整合的重要性提升，未來落地量產並被AI系統採用後，具備控制器與模組整合能力的記憶體相關業者受惠程度相對較高。
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