在2026年第三季度业绩电话会议上，SK海力士表示，随着智能体AI和长上下文场景加速普及，KV缓存规模快速扩张，仅依靠高带宽内存和DRAM存储已面临容量与成本瓶颈。

SK海力士指出，按照数据访问频率，将数据分别存放于HBM、DRAM和SSD的分层内存架构正变得愈发重要。NAND有望迎来新的需求机会，用于保存和复用AI推理所需的上下文数据。

目前，部分AI系统已开始使用SSD承接KV缓存卸载。未来，SSD的角色有望进一步扩展为“上下文存储层”，支持多台服务器和多颗GPU共享大规模KV缓存。

为把握这一趋势，SK海力士正在开发配套的分层存储技术。其中，SALT-KV是一种软件技术，通过评估每个KV缓存的复用价值与存储成本，优化数据在HBM、DRAM和SSD之间的分配；CMM-Hybrid则是基于CXL的混合内存技术，将完整KV缓存存放于SSD，并预测未来可能需要的数据，提前预加载至DRAM。

SK海力士称，近期已基于真实AI工作负载完成系统演示，正在进一步明确推理环境下企业级SSD的适用范围和性能需求。中长期来看，SK海力士计划推出高带宽闪存HBF，将NAND的大容量、成本优势与高带宽结合，填补HBM与SSD之间的新存储层级。