Samsung trình diễn BV-NAND hơn 400 lớp, tăng tốc bộ nhớ dành cho hệ thống AI

Samsung Electronics đã trình diễn nguyên mẫu V10 Bonding V-NAND, hay BV-NAND, với hơn 400 lớp tế bào nhớ tại hội nghị Future of Memory and Storage 2026 ở Santa Clara, Mỹ. Công ty cho biết kiến trúc liên kết wafer mới giúp tăng khoảng 58% mật độ lưu trữ so với thế hệ V9, đồng thời cải thiện tốc độ đọc, ghi và giao tiếp vào/ra.

Đây là một cột mốc đáng chú ý trong cuộc đua bộ nhớ dành cho trí tuệ nhân tạo, nhưng chưa phải màn ra mắt sản phẩm thương mại. Samsung chưa công bố dung lượng mỗi die, loại tế bào TLC hay QLC, tốc độ giao tiếp cụ thể, thời điểm sản xuất hàng loạt hoặc mẫu SSD đầu tiên sử dụng V10 BV-NAND.

Việc trình diễn cho thấy NAND flash đang được đặt vào vị trí quan trọng hơn trong hạ tầng AI. HBM vẫn là bộ nhớ tốc độ cao nằm sát bộ tăng tốc, còn NAND đảm nhiệm lớp lưu trữ có dung lượng lớn hơn và chi phí trên mỗi bit thấp hơn. Khi AI chuyển từ giai đoạn huấn luyện sang suy luận liên tục, lượng dữ liệu mô hình, bộ nhớ đệm, cơ sở vector, nhật ký và nội dung được tạo ra đều tăng nhanh, khiến hiệu suất lưu trữ trở thành một phần của bài toán tổng thể.

BV-NAND là gì?

BV-NAND là viết tắt của Bonding V-NAND, tức V-NAND sử dụng công nghệ liên kết wafer. V-NAND vốn là cách xếp các tế bào nhớ theo chiều dọc thay vì trải trên một mặt phẳng, nhờ đó nhà sản xuất có thể tăng dung lượng mà không phải liên tục thu nhỏ tế bào theo chiều ngang.

Trong kiến trúc NAND 3D truyền thống, mảng tế bào nhớ và mạch ngoại vi điều khiển có thể được xây dựng trong cùng một quy trình hoặc xếp theo kiểu cell-over-periphery. Khi số lớp tăng, việc tối ưu đồng thời phần tế bào và phần logic trở nên khó hơn vì mỗi khối có yêu cầu vật liệu, nhiệt độ và quy trình khác nhau.

Liên kết wafer giải quyết vấn đề bằng cách chế tạo mảng tế bào và mạch điều khiển trên các wafer riêng, tối ưu từng phần trước khi ghép chúng lại bằng các điểm kết nối mật độ cao. Kioxia gọi một kiến trúc tương tự là CMOS directly Bonded to Array, trong đó wafer CMOS và wafer mảng nhớ được sản xuất riêng rồi liên kết trực tiếp bằng các pad đồng.

Samsung chưa công bố đầy đủ cấu trúc vật lý của V10 BV-NAND. Tuy nhiên, tài liệu nhà đầu tư năm 2026 của hãng xác định wafer bonding là bước chuyển công nghệ từ V9 sang V10, đồng thời đặt BV-NAND, multi-stack và multi-bonding trong lộ trình tăng mật độ lên các thế hệ tiếp theo.

Hơn 400 lớp mang lại lợi ích gì?

Số lớp cao hơn cho phép đặt nhiều tế bào nhớ hơn trên cùng diện tích bề mặt chip. Nếu nhà sản xuất duy trì được tỷ lệ thành phẩm, độ tin cậy và tốc độ, mỗi wafer có thể tạo ra nhiều bit lưu trữ hơn, qua đó giảm chi phí trên mỗi terabyte.

Samsung cho biết V10 BV-NAND tăng khoảng 58% mật độ so với V9. Mật độ cao hơn có thể giúp tạo SSD doanh nghiệp dung lượng lớn hơn trong cùng kích thước vật lý hoặc duy trì dung lượng hiện tại với ít chip NAND hơn.

Trong trung tâm dữ liệu, mật độ không chỉ ảnh hưởng tới giá ổ đĩa. Nó còn tác động tới số lượng SSD trong mỗi máy chủ, diện tích rack, điện năng, hệ thống làm mát và số cổng kết nối cần quản lý. Một ổ có dung lượng lớn hơn có thể giúp giảm số thiết bị cần vận hành cho cùng một kho dữ liệu.

Tuy nhiên, số lớp không phải thước đo duy nhất. Một chip ít lớp hơn vẫn có thể đạt mật độ bit cao nhờ thu nhỏ theo chiều ngang, dùng tế bào lưu nhiều bit hơn hoặc tối ưu mạch ngoại vi. BiCS10 của Kioxia và Sandisk có 332 lớp nhưng được hai công ty định vị là sản phẩm mật độ cao dành cho khối lượng dữ liệu lớn. Vì vậy, việc so sánh chỉ dựa trên con số lớp có thể gây hiểu nhầm.

Vì sao AI cần nhiều NAND hơn?

Giai đoạn huấn luyện mô hình thường được nhắc tới cùng GPU và HBM vì hệ thống phải xử lý lượng phép tính rất lớn với băng thông cực cao. Khi mô hình được đưa vào phục vụ người dùng, hạ tầng suy luận lại tạo ra một tập hợp nhu cầu rộng hơn.

Nhà cung cấp AI phải lưu trọng số của nhiều phiên bản mô hình, dữ liệu tinh chỉnh, bộ dữ liệu truy xuất, chỉ mục vector, kết quả trung gian, nhật ký quan sát và thông tin phục vụ kiểm tra. Các hệ thống tác nhân còn cần truy cập tài liệu doanh nghiệp, lịch sử hội thoại và dữ liệu từ nhiều ứng dụng.

Một phần dữ liệu nóng được đặt trong HBM hoặc DRAM để truy cập nhanh. Nhưng HBM có chi phí cao và dung lượng giới hạn, trong khi DRAM cũng đắt hơn NAND đáng kể. SSD NAND vì thế đóng vai trò lớp dung lượng lớn, nằm giữa bộ nhớ tốc độ cao và kho lưu trữ dung lượng rất lớn.

Nếu SSD không cung cấp dữ liệu đủ nhanh hoặc có độ trễ không ổn định, bộ tăng tốc có thể phải chờ. Trong các hệ thống sử dụng retrieval-augmented generation, cơ sở dữ liệu vector hoặc cơ chế chuyển dữ liệu mô hình giữa các tầng nhớ, hiệu suất lưu trữ có thể ảnh hưởng trực tiếp tới tốc độ tạo token và số yêu cầu được phục vụ.

NAND không thay thế HBM

Việc Samsung gắn BV-NAND với AI không có nghĩa NAND sẽ thay thế HBM. Hai loại bộ nhớ giải quyết các bài toán khác nhau.

HBM cung cấp băng thông rất cao và được đặt sát GPU hoặc bộ tăng tốc AI. Nó phù hợp với dữ liệu mà bộ xử lý cần truy cập liên tục trong quá trình tính toán. Đổi lại, HBM đắt, tiêu tốn không gian đóng gói tiên tiến và có dung lượng thấp hơn nhiều so với hệ thống SSD.

NAND là bộ nhớ không mất dữ liệu khi tắt nguồn, có thể cung cấp dung lượng hàng chục đến hàng trăm terabyte trên mỗi ổ doanh nghiệp. Độ trễ của NAND cao hơn DRAM và HBM, nhưng giá thành thấp hơn giúp nó phù hợp với trọng số mô hình, dữ liệu huấn luyện, kho vector và lớp lưu trữ gần bộ xử lý.

Hạ tầng AI hiện đại vì thế sử dụng một hệ thống phân tầng: HBM ở gần bộ tăng tốc, DRAM cho bộ nhớ hệ thống, NAND cho lưu trữ hiệu năng cao và ổ cứng hoặc object storage cho dữ liệu lạnh hơn. Tiến bộ của BV-NAND có giá trị khi giúp tầng NAND chứa nhiều dữ liệu hơn, truyền nhanh hơn và dùng ít điện hơn.

Liên kết wafer có thể cải thiện cả mật độ lẫn tốc độ

Lợi ích của wafer bonding không chỉ nằm ở việc giảm diện tích mạch ngoại vi. Khi logic điều khiển và mảng nhớ được chế tạo riêng, nhà sản xuất có thể dùng quy trình phù hợp hơn cho từng phần.

Mạch CMOS có thể được tối ưu cho tốc độ giao tiếp, điều khiển nhiều plane và xử lý lỗi, trong khi mảng tế bào được tối ưu cho mật độ, độ bền và khả năng lưu điện tích. Khoảng cách kết nối giữa hai phần cũng có thể được rút ngắn nhờ các điểm liên kết mật độ cao.

Kioxia cho biết kiến trúc CBA của hãng cải thiện mật độ bit và tốc độ I/O nhờ chế tạo riêng hai wafer rồi liên kết trực tiếp. Sandisk cũng sử dụng CBA trong BiCS10, sản phẩm 332 lớp đang được lấy mẫu với giao tiếp NAND tối đa 4,8 Gb/s.

Samsung chưa công bố thông số tương đương cho V10 BV-NAND, nhưng khẳng định kiến trúc mới cải thiện hiệu suất đọc, ghi và I/O. Mức cải thiện cụ thể chỉ có thể được đánh giá khi hãng công bố die thương mại, bộ điều khiển SSD và kết quả trong tải công việc thực tế.

Thách thức lớn nằm ở sản xuất hàng loạt

Ghép hai wafer có kích thước lớn đòi hỏi độ phẳng và độ chính xác rất cao. Hàng tỷ kết nối phải thẳng hàng, trong khi sai lệch nhỏ, bụi hoặc biến dạng bề mặt có thể làm giảm tỷ lệ thành phẩm.

Mảng NAND hơn 400 lớp cũng đặt ra bài toán khắc các lỗ kênh sâu và hẹp xuyên qua nhiều lớp vật liệu. Lỗ phải đủ thẳng và đồng đều để đặc tính điện của tế bào ở phía trên và phía dưới không chênh lệch quá lớn.

Chiều cao tăng có thể làm thay đổi điện trở, điện dung và thời gian truyền tín hiệu. Nhà sản xuất phải sử dụng thiết kế mạch, thuật toán đọc và sửa lỗi để duy trì tốc độ cũng như độ tin cậy.

Wafer bonding còn làm quy trình phức tạp hơn vì tỷ lệ thành phẩm của hai wafer ảnh hưởng lẫn nhau. Nếu một wafer tốt được ghép với wafer có lỗi, chi phí tổn thất có thể tăng. Kiểm thử trước liên kết và kiểm soát độ lệch vì vậy trở thành bước quan trọng.

Đây là lý do Samsung mới gọi V10 BV-NAND là nguyên mẫu. Khả năng trình diễn hơn 400 lớp là một cột mốc kỹ thuật; chuyển nó thành hàng triệu die có đặc tính ổn định và giá cạnh tranh là một bài toán khác.

Samsung đang chuyển từ V9 sang V10 như thế nào?

Samsung bắt đầu sản xuất hàng loạt V-NAND thế hệ thứ chín vào năm 2024. Phiên bản QLC 1Tb của V9 sử dụng cấu trúc double-stack và được hãng định vị cho SSD doanh nghiệp, thiết bị di động và máy tính.

V10 BV-NAND đánh dấu thay đổi kiến trúc rõ hơn. Thay vì chỉ tiếp tục tăng số lớp trên cùng mô hình cell-over-periphery, Samsung đưa wafer bonding vào lộ trình chính để tăng mật độ.

Tài liệu chiến lược bộ nhớ của Samsung cho thấy các thế hệ sau V10 sẽ tiếp tục kết hợp tăng chiều dọc, thu nhỏ theo chiều ngang, nhiều lỗ kênh, multi-stack và multi-bonding. Mục tiêu dài hạn là tiến từ die 1Tb lên 2Tb, nhưng công ty chưa công bố thời điểm cụ thể cho từng mốc.

Điều này cho thấy vượt 400 lớp không phải điểm kết thúc. Ngành NAND đang tìm cách kết hợp nhiều phương pháp mở rộng thay vì chỉ xây một cột tế bào ngày càng cao.

Cuộc đua NAND hơn 300 lớp đang tăng tốc

Samsung không phải doanh nghiệp duy nhất tăng số lớp và sử dụng liên kết wafer. SK hynix đã bắt đầu sản xuất hàng loạt NAND TLC 321 lớp dung lượng 1Tb từ cuối năm 2024 và tiếp tục mở rộng sang QLC.

Kioxia và Sandisk đã đưa BiCS10 332 lớp vào giai đoạn lấy mẫu. Sandisk cho biết phiên bản TLC 1Tb sử dụng Toggle DDR6.0, giao thức Separate Command Address và kiến trúc CBA, hướng tới tải công việc dữ liệu lớn và AI.

Điểm khác biệt nằm ở cách mỗi công ty cân bằng số lớp, mật độ bit, tốc độ, chi phí và tỷ lệ thành phẩm. Một nhà sản xuất có thể chọn ít lớp hơn nhưng thu nhỏ tế bào mạnh hơn; nhà sản xuất khác ưu tiên số lớp để giảm áp lực lên khả năng lưu điện tích.

BV-NAND hơn 400 lớp giúp Samsung tạo lợi thế truyền thông và mở ra khả năng tăng dung lượng, nhưng vị trí cạnh tranh cuối cùng sẽ phụ thuộc vào thời gian sản xuất hàng loạt, hiệu suất thực tế và giá mà khách hàng SSD phải trả.

Từ SSD AI đến High Bandwidth Flash

Nhu cầu suy luận AI đang thúc đẩy ngành NAND phát triển các kiến trúc nằm gần bộ xử lý hơn. Sandisk và SK hynix đang tiêu chuẩn hóa High Bandwidth Flash, hay HBF, với mục tiêu cung cấp dung lượng lớn hơn HBM nhưng băng thông cao hơn SSD truyền thống.

HBF không nhằm thay HBM hoàn toàn. Ý tưởng là tạo một tầng bộ nhớ NAND có nhiều kênh song song, đặt gần bộ tăng tốc và phục vụ phần dữ liệu không cần độ trễ thấp như HBM. Sandisk đặt mục tiêu cung cấp mẫu HBF trong nửa cuối năm 2026 và đưa thiết bị suy luận đầu tiên dùng HBF vào lấy mẫu đầu năm 2027.

Samsung tại FMS 2026 cũng giới thiệu ý tưởng zNAND-O và zHBM bên cạnh BV-NAND. zNAND-O được định vị như kiến trúc NAND hiệu năng cao cho suy luận, còn zHBM đặt các lớp nhớ theo chiều dọc phía trên bộ tăng tốc để giảm khoảng cách truyền dữ liệu.

Các khái niệm này cho thấy ranh giới giữa bộ nhớ và lưu trữ đang trở nên linh hoạt hơn. NAND không chỉ nằm trong ổ SSD kết nối qua PCIe mà có thể được đóng gói thành tầng nhớ chuyên dụng gần XPU.

BV-NAND sẽ tác động tới SSD trung tâm dữ liệu ra sao?

Nếu V10 đạt sản lượng thương mại với mật độ cao hơn, tác động đầu tiên có thể xuất hiện ở SSD doanh nghiệp. Đây là phân khúc có thể chấp nhận công nghệ mới và giá cao hơn để đổi lấy dung lượng, hiệu suất cùng hiệu quả năng lượng.

Mật độ die cao cho phép tạo SSD dung lượng lớn mà không tăng số package NAND. Ít package hơn có thể giúp giảm diện tích bo mạch và đơn giản hóa một phần thiết kế, dù bộ điều khiển vẫn phải quản lý nhiều kênh và duy trì hiệu suất ổn định.

Đối với nhà cung cấp đám mây, dung lượng lớn hơn trên mỗi rack giúp giảm số máy chủ lưu trữ và lượng thiết bị cần bảo trì. Điều này có thể làm giảm điện năng, cáp, cổng mạng và chi phí vận hành trên mỗi petabyte.

Tuy nhiên, dung lượng cao không tự động tạo ra tốc độ cao. Hiệu suất SSD còn phụ thuộc số kênh NAND, kiến trúc controller, firmware, DRAM cache, giao tiếp PCIe và cách phân bổ tải. V10 BV-NAND cần được kết hợp với bộ điều khiển phù hợp để biến cải tiến ở cấp die thành lợi ích ở cấp hệ thống.

Hiệu quả năng lượng ngày càng quan trọng

Trung tâm dữ liệu AI đang chịu áp lực lớn về nguồn điện. Phần lớn sự chú ý tập trung vào GPU, nhưng lưu trữ cũng tiêu thụ điện liên tục và sinh nhiệt trong rack.

Mật độ cao hơn có thể giúp giảm số lượng chip hoặc ổ cần dùng cho cùng dung lượng. I/O nhanh hơn cũng có thể rút ngắn thời gian truyền dữ liệu, giảm thời gian hệ thống phải chờ.

Samsung chưa công bố con số tiết kiệm điện cụ thể của V10 BV-NAND. Vì vậy, chưa thể kết luận mức cải thiện năng lượng ở cấp SSD hoặc rack. Các phép đo thực tế cần tính cả bộ điều khiển, DRAM, giao tiếp PCIe và hệ thống làm mát.

Dù vậy, hướng phát triển là rõ ràng: khách hàng AI không chỉ mua thêm terabyte. Họ quan tâm số truy vấn, lượng token hoặc khối lượng dữ liệu xử lý được trên mỗi watt.

Vì sao Samsung công bố công nghệ ở thời điểm này?

Thị trường bộ nhớ đang được định hình mạnh bởi đầu tư AI. Samsung cho biết các hợp đồng cung ứng dài hạn có thể chiếm 60% đến 70% doanh số bộ nhớ trong tương lai, phản ánh mong muốn của khách hàng lớn trong việc bảo đảm nguồn cung.

Hãng đồng thời tăng tốc HBM4, HBM4E, SSD PCIe 6.0 và bộ nhớ dành cho AI biên. Việc đưa BV-NAND, zHBM và zNAND-O lên cùng một sân khấu cho thấy Samsung muốn định vị mình là nhà cung cấp toàn bộ hệ thống bộ nhớ, thay vì cạnh tranh riêng trong từng sản phẩm.

Đối với Samsung, NAND còn là cơ hội cân bằng danh mục khi HBM thu hút phần lớn sự chú ý của thị trường. Nếu AI inference tạo nhu cầu SSD lớn và ổn định hơn, mảng NAND có thể bớt phụ thuộc vào chu kỳ điện thoại và máy tính cá nhân.

Người dùng phổ thông chưa nên chờ SSD BV-NAND

Thông tin hiện tại chưa cho thấy V10 BV-NAND sắp xuất hiện trong SSD bán lẻ. Quá trình từ nguyên mẫu NAND tới sản phẩm thương mại thường cần thử nghiệm độ tin cậy, tối ưu controller, xác nhận với khách hàng và mở rộng sản xuất.

Các sản phẩm đầu tiên nhiều khả năng sẽ ưu tiên trung tâm dữ liệu hoặc khách hàng lớn, nơi dung lượng và hiệu quả trên mỗi rack tạo ra giá trị cao nhất. Sau khi sản lượng ổn định, công nghệ có thể lan sang SSD máy tính, UFS và thiết bị tiêu dùng.

Giá SSD bán lẻ cũng không chỉ phụ thuộc số lớp NAND. Nó còn chịu tác động của cung cầu, sản lượng wafer, loại tế bào TLC hay QLC, bộ điều khiển và chiến lược của nhà sản xuất.

Vì vậy, việc Samsung trình diễn hơn 400 lớp chưa đồng nghĩa SSD dung lượng cao sẽ lập tức rẻ hơn. Cột mốc này trước hết cho thấy lộ trình kỹ thuật đang tiến tới mật độ lớn hơn.

Những thông tin còn thiếu trước khi đánh giá V10

Samsung cần công bố thêm một số dữ liệu để thị trường đánh giá đầy đủ BV-NAND:

• Dung lượng của mỗi die và loại tế bào TLC hoặc QLC.
• Số lớp hoạt động thực tế so với tổng số lớp cấu trúc.
• Tốc độ giao tiếp NAND và thông lượng đọc, ghi.
• Điện năng trên mỗi bit truyền và độ trễ đọc.
• Độ bền ghi, khả năng lưu dữ liệu và tỷ lệ lỗi.
• Thời điểm sản xuất hàng loạt và mẫu SSD đầu tiên.
• Khả năng đạt tỷ lệ thành phẩm kinh tế khi liên kết wafer.

Cho tới khi có các thông số này, tuyên bố tăng 58% mật độ nên được hiểu là so sánh của nhà sản xuất ở cấp công nghệ, không phải bảo đảm SSD sẽ nhanh hơn hoặc rẻ hơn đúng tỷ lệ đó.

BV-NAND mở ra giai đoạn mới của bộ nhớ AI

V10 BV-NAND hơn 400 lớp cho thấy ngành flash đã bước sang giai đoạn mà tăng số lớp phải đi cùng thay đổi kiến trúc. Liên kết wafer cho phép tối ưu riêng mảng tế bào và mạch điều khiển, qua đó tạo thêm không gian để cải thiện mật độ và I/O.

Đối với AI, giá trị của công nghệ nằm ở khả năng xây dựng tầng lưu trữ lớn hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn bên dưới HBM và DRAM. Khi suy luận, tác nhân và dữ liệu đa phương tiện tăng quy mô, khoảng cách giữa sức mạnh tính toán với khả năng cung cấp dữ liệu sẽ trở thành nút thắt ngày càng rõ.

Samsung đã chứng minh nguyên mẫu vượt 400 lớp và công bố mức tăng mật độ đáng kể, nhưng bước quan trọng tiếp theo là sản xuất hàng loạt. Khách hàng cần thấy die ổn định, SSD hoàn chỉnh và số liệu tải công việc thực tế trước khi BV-NAND có thể được xem là lợi thế thương mại.

Dù vậy, thông điệp của FMS 2026 đã rõ: cuộc đua bộ nhớ AI không chỉ diễn ra ở HBM. NAND flash đang được tái thiết kế từ cấu trúc tế bào, liên kết wafer tới cách đặt bộ nhớ gần bộ tăng tốc, và BV-NAND là một trong những dấu hiệu rõ nhất của sự chuyển dịch đó.

Nguồn tham khảo

• Reuters: Samsung giới thiệu V10 BV-NAND hơn 400 lớp tại FMS 2026.
• Samsung Electronics: Investor Presentation Memory 2026 và lộ trình BV-NAND.
• Samsung Semiconductor: V-NAND thế hệ thứ chín QLC dành cho kỷ nguyên AI.
• Kioxia: nguyên lý CMOS directly Bonded to Array và liên kết wafer.
• Sandisk: BiCS10 332 lớp dành cho tải công việc dữ liệu lớn.
• SK hynix: sản xuất hàng loạt NAND TLC 321 lớp.
• Sandisk và SK hynix: tiêu chuẩn hóa High Bandwidth Flash cho AI inference.
• Samsung Newsroom: HBM4 và chiến lược bộ nhớ AI.