三星在FMS 2026存储峰会上发布zHBM垂直堆叠概念样机，通过晶圆键合技术将HBM内存直接堆叠于AI芯片裸片上方，实现存储密度较传统HBM5提升10倍，能效提高3倍[15],[16]。同时展出400层以上BV-NAND闪存产品，面向AI向量数据库与大模型推理场景优化。这一架构革新标志着AI存储正从单纯带宽竞赛转向系统级集成创新。
zHBM的设计理念类似于3D IC封装，极大缩短了处理器与内存间的物理距离，有效缓解"内存墙"问题。对于训练千亿级以上大模型而言，高频访问海量参数的需求使得内存带宽和延迟成为关键瓶颈。zHBM方案可在不改变现有制程的前提下显著提升整体吞吐效率，尤其适用于数据中心级AI集群。Marvell同步推出的PCIe6.0主控Bravera SC6也将助力KV Cache硬件成本下降[15]。随着AI workload对存储体系提出更高要求，未来"存算一体""光子存内计算"等新技术将持续演进，推动整个计算架构重构。
