三星展示下一代3D内存架构，AI芯片正在从平面走向立体

三星在 FMS 2026 大会上展示了下一代 3D 内存架构 zHBM 和 zNAND-O，同时首次公开超过 400 层的 V10 BV-NAND。三项技术看似分别属于 HBM、NAND 和闪存制造，背后指向的其实是同一个问题：当 AI 芯片的计算能力越来越强，怎样才能让数据更快、更省电地抵达计算核心。

今天的 AI 加速器就像一个计算速度极快、数据需求极大的大脑。GPU 可以在极短时间内完成海量运算，但如果模型参数和训练数据无法及时送达，再强的计算单元也会陷入等待。过去几年，行业不断增加 GPU 数量，提高制程和算力，内存带宽、数据搬运功耗以及封装面积却逐渐成为新的限制。AI 系统消耗的大量能源，其实花在了芯片之间来回移动数据上。

zHBM 正是三星针对这一瓶颈提出的新架构。当前主流 HBM 通常放置在 AI 加速器周围，通过硅中介层和先进封装实现高速连接。三星提出的 zHBM 将 HBM 直接垂直堆叠在 AI 加速器上方，让计算核心和内存从平面相邻走向立体融合。数据无需在封装内部长距离横向传输，可以通过密集的垂直互连直接抵达计算单元。

这个变化看起来只是把内存从旁边搬到了上方，实际改变了 AI 芯片的组织方式。平面封装受到面积、线路长度和信号完整性的限制，垂直堆叠可以在更小空间内建立更多连接，同时缩短数据路径。三星预计，采用下一代接口的 zHBM 系统，性能可达到 HBM5 的约 8 倍，能效提升约 3 倍，热阻降低一半以上。借助下一代晶圆键合技术，其内存密度还有望超过 HBM5 的 10 倍。

这些数字目前仍属于面向未来架构的设计目标，真正重要的地方，在于三星试图重新定义计算与内存之间的关系。随着大模型参数继续增长，依靠增加 GPU 和 HBM 数量来扩展算力，会带来更高的互连成本、功耗和系统复杂度。假如单颗 AI 加速器能够直接获得容量更大、带宽更高的垂直内存，过去需要多个芯片协同完成的任务，未来有机会集中到更少的芯片中。

zHBM 还有一个容易被忽略的设计。三星允许客户在内存与 AI 加速器之间的中间层集成定制 IP。这一层可以承担数据压缩、缓存管理、模型调度、访问控制，甚至部分计算任务。未来的 AI 芯片有可能形成计算层、数据管理层和内存层共同协作的结构，数据在进入计算核心之前，就已经完成整理、筛选和调度。

这意味着内存的角色正在发生变化。它不再只是被动存放数据的容器，而会逐渐参与整个计算过程。对于 AI 系统来说，真正重要的指标也不再局限于每秒能够完成多少次运算，还包括数据能够以多快的速度被调用，以及搬运这些数据需要消耗多少能源。

三星展示的 zNAND-O 则面向边缘 AI。未来的大模型不会全部运行在云端，手机、电脑、汽车和机器人都会在本地处理越来越复杂的任务。此时，设备需要的不只是容量巨大的存储空间，还需要更快的模型加载速度、更低的访问延迟和更高的空间效率。

zNAND-O 基于三星 V-NAND 技术开发，并规划四层和八层堆叠版本。通过三维结构和高速互连，它希望填补传统 NAND 与高速内存之间的性能空白。手机调用本地模型、汽车读取感知数据、机器人实时完成决策，都需要从存储中快速提取大量信息。NAND 的速度每提升一步，都会直接影响终端 AI 的响应能力和功耗表现。

同时亮相的 V10 BV-NAND，则代表三星继续向更高密度闪存推进。它拥有超过 400 层的存储结构，并首次引入全新的 Bonding V-NAND 架构。三星表示，其存储密度相比 V9 提升约 58%，读写和输入输出性能也得到增强。

当 NAND 层数超过数百层，继续在同一块晶圆上制造越来越高的结构，会面临刻蚀、应力、形变和良率等一系列难题。晶圆键合提供了新的解决路径。存储单元和外围控制电路可以分别制造，再通过高精度键合组合在一起。不同部分能够采用更适合自己的工艺，同时释放更多面积用于提高存储密度。

从 zHBM 到 zNAND-O，再到 V10 BV-NAND，三星展示的是一套完整的 AI 数据架构。zHBM 负责向计算核心高速提供数据，zNAND-O 负责提升边缘设备调用模型的速度，V10 BV-NAND 则承担更高密度的大容量存储。晶圆代工和先进封装负责把这些技术整合进同一套系统。

这也是三星强调“一站式交钥匙方案”的原因。三星同时拥有 DRAM、NAND、晶圆代工和先进封装能力，可以从内存、逻辑芯片制造一直覆盖到最终封装。在当前高度分工的 AI 半导体产业中，这种垂直整合能力具有特殊价值，因为算力、带宽、功耗和散热需要在设计初期就进行协同优化。

当然，zHBM 目前仍处于概念展示阶段。垂直堆叠还要面对散热、良率、成本和生态适配等挑战。AI 加速器本身就是高热源，在其上方继续堆叠高容量内存，对材料、互连、封装和散热设计都提出了极高要求。

不过，三星传递的方向已经十分清晰。随着先进制程逐渐逼近物理和经济极限，半导体性能的提升将越来越依赖三维集成。计算、内存和存储会从彼此分离的器件，逐渐变成一个垂直协同的整体。

未来决定 AI 芯片上限的，不只是多少个计算核心，也包括数据距离计算核心究竟有多近。三星这次展示的核心，就是试图把这段距离压缩到极限。