AI 시대 메모리 병목 해소를 위한 HBF 기술과 산업 생태계의 현재와 미래
본 분석서는 차세대 메모리 기술로 주목받는 HBF(High Bandwidth Flash)의 기술적 진화와 시장 동향을 심층적으로 검토하였습니다. HBF는 기존 HBM의 용량 및 비용 한계를 보완하며 낸드 플래시 기반으로 고대역폭과 대용량, 비휘발성을 동시에 실현하는 혁신적 메모리 아키텍처로 부상하고 있습니다. AI 추론 워크로드 증가에 따른 데이터 처리 병목 해소에 필수적인 솔루션임을 확인할 수 있습니다.
또한, HBF가 지닌 핵심 기술 요소인 3D 낸드플래시 적층과 TSV 병렬 연결 기술, 그리고 글로벌 표준화와 산업 협력 현황을 분석하였으며, 2027년 본격 상용화를 기점으로 급성장할 시장 및 주요 응용 분야의 특성도 함께 조망하였습니다. 기술적 과제인 발열 관리, 고단 적층, 고성능 컨트롤러 설계의 극복이 성공적인 상용화와 AI 데이터센터 혁신의 관건임을 강조합니다.
AI 기술의 급속한 발전과 함께, 메모리 기술은 AI 처리 성능 및 에너지 효율성 확보에 핵심적 역할을 담당하고 있습니다. 특히 대규모 AI 모델의 등장과 AI 추론 중심 워크로드의 확대로 기존 HBM(High Bandwidth Memory)의 용량 및 비용 한계가 명확해졌으며, 이에 따라 차세대 메모리 기술의 필요성이 절실해지고 있습니다.
[인포그래픽 이미지: High Bandwidth Flash (HBF): The Future of AI Memory Technology](https://goover-image.goover.ai/report-image-prod/2026-04/infographic-522c0075-2403-4f0c-a649-512631bbee5a.jpg)
본 분석서는 이러한 배경에서 HBM을 보완하는 새로운 메모리 솔루션으로 떠오른 HBF(High Bandwidth Flash)를 집중적으로 살펴봅니다. HBF의 개발 배경과 기술적 구조, 그리고 TSV와 낸드플래시 적층 기반의 혁신적 설계 방식을 구체적으로 소개하며, AI 데이터 처리 환경의 변화가 어떻게 HBF 기술 발전을 촉진했는지를 조명합니다.
또한, 이 문서는 HBF 기술의 구현 과정에서 나타나는 발열 및 적층 문제, 글로벌 표준화 동향, 상용화 추진 현황과 국내외 주요 기업들의 협력 전략 등 다양한 측면을 종합적으로 분석하여 메모리 기술 혁신의 현주소와 미래 방향성을 제시하고자 합니다.
인공지능(AI) 기술이 고도화됨에 따라, 기존의 HBM(High Bandwidth Memory) 기반 메모리 기술이 직면한 한계는 AI 데이터 처리 환경에서도 중요한 병목 현상으로 대두되고 있습니다. AI 학습(Training) 중심에서 AI 추론(Inference) 중심으로 무게중심이 이동하면서 데이터의 용량과 지속성에 대한 요구는 더욱 커지고 있으며, 이는 단순히 처리 속도만을 중시했던 HBM 구조로는 해결할 수 없는 과제가 되었습니다. 이러한 맥락에서, HBF(High Bandwidth Flash)는 고대역폭과 대용량, 그리고 비휘발성을 동시에 충족하는 새로운 메모리 계층으로 등장하여 AI 메모리 생태계에 새로운 전환점을 마련하고 있습니다.
본 문단에서는 AI 기술 발전에 따른 메모리 병목 현상을 상세하게 살피고, HBM이 가진 구조적·물리적 한계 사례를 구체적으로 제시한 뒤, HBF의 핵심 기술 요소인 낸드플래시 적층 및 TSV(Through-Silicon Via) 기반 병렬 연결 기술의 개요를 기술함으로써, 두 메모리 솔루션 간의 본질적인 차별성과 HBF가 지닌 기술적 우위를 명확히 설명하고자 합니다.
AI 산업의 진화에서 가장 눈에 띄는 변화는 데이터 규모와 처리 요구의 폭발적 증가입니다. 특히, 거대언어모델(LLM)과 같은 대규모 AI 모델이 실서비스 단계인 추론 중심으로 전환되면서, 메모리 용량과 데이터 지속성에 대한 요구가 급격히 높아졌습니다.
GPU 기반 병렬 컴퓨팅은 AI 연산의 핵심이지만, GPU가 최적의 성능을 발휘하기 위해서는 연중 끊임없이 대용량 데이터를 빠르게 공급받아야 하므로, 메모리와 저장장치 간 데이터 전송 속도가 처리 속도의 병목으로 작용합니다. 예를 들어, GPT-4급 초거대 AI 모델의 1회 요청 시 필요한 메모리 용량은 3.6TB에 달하지만, 최신 HBM3e의 최대 용량은 192GB에 불과하여 여러 개의 GPU를 묶어 사용하게 만드는 구조적 한계가 발생합니다.
이로 인해 ‘메모리 병목 현상’이 심화되고, HBM 기반 시스템은 높은 구축 비용과 전력 소모 문제를 동시에 겪으며 AI 데이터센터의 운영 효율성에도 제한점을 초래하고 있습니다. 또한 HBM은 휘발성인 D램 기반으로, 전원 차단 시 데이터가 사라지는 특성 때문에, 개인화 AI 및 장기 기억 저장이 필수인 서비스에는 적절하지 않습니다.
기존 SSD는 용량에서 우위를 가지지만 PCIe 및 NVMe 인터페이스 한계로 인해 데이터 접근 속도가 상대적으로 느려 실시간 AI 추론 용도로는 부적합한 상황입니다. 따라서 AI 인프라에서는 고대역폭·대용량·비휘발성 메모리의 새로운 계층이 필수적이며, 이 요구를 충족시키는 기술로 HBF가 부상하였습니다.
HBM은 여러 개의 D램 칩을 TSV(Through-Silicon Via)를 활용해 수직으로 적층한 고대역폭·저지연 메모리로, GPU 바로 옆에 위치해 고속 데이터 전송을 가능케 하는 메모리입니다. 초기 AI 학습용 워크로드에서 대역폭 병목을 크게 해소하며 AI 반도체 생태계의 핵심 기술로 자리매김하였습니다.
그러나 HBM은 다음과 같은 근본적인 구조적 및 물리적 한계에 직면해 있습니다.
1. **용량의 한계**: HBM 스택당 용량은 수십 GB 수준(일반적으로 36GB~48GB)에 머물러 있어, 대규모 AI 모델과 데이터세트를 저장·운용하는 데 부족합니다. 용량 증대를 위해 여러 HBM 모듈을 병렬 연결해야 하며 이는 GPU 서버 설계 복잡도와 비용 상승을 초래합니다.
2. **가격과 비용**: HBM은 고복잡도 패키징과 고급 소재를 필요로 하여 원가가 매우 높습니다. 이는 대용량 메모리를 다수 사용하는 AI 추론 환경에서는 비용 효율성 확보에 한계를 가져옵니다.
3. **휘발성 특성**: D램 기반인 만큼 전원이 차단되면 데이터가 사라지는 휘발성 메모리라는 점에서, 비휘발성이 요구되는 AI 장기 저장 및 개인화 서비스에 적합하지 않습니다.
4. **발열 및 전력 소모 문제**: 수직 적층과 칩 인터페이스로부터 유발되는 발열 문제는 고집적 HBM 설계 및 운영 시 중요한 이슈이며, 효율적인 발열관리가 없으면 성능 저하와 신뢰성 문제로 이어질 수 있습니다.
이러한 사례들은 HBM이 추론 중심 AI 인프라의 요구를 완전히 충족시키기 어렵다는 점을 명확히 보여주며, 기술적 대안으로서 새로운 메모리 아키텍처가 필요함을 시사합니다.
HBF(High Bandwidth Flash)는 기존 SSD에 사용되는 낸드플래시 메모리를 HBM과 유사한 3D 적층 구조로 설계·구현하여, 비휘발성 및 대용량과 함께 고대역폭을 실현하는 차세대 메모리 아키텍처입니다.
핵심 기술 요소는 다음과 같습니다.
1. **3D 낸드플래시 적층**: 수십 층 이상의 낸드 칩을 수직으로 쌓아 올려, 스택 하나에 수백 GB에서 테라바이트(TB) 급 용량을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 HBF 스택은 512GB부터 1TB 이상에 이를 수 있으며, 이는 기존 HBM 스택 대비 수십 배 이상의 용량 차이가 발생합니다.
2. **TSV(Through-Silicon Via) 적용**: 칩 내부에 미세한 관통 전극(비아)을 통해 다이들을 직렬 또는 병렬로 연결하여, 수천 개의 데이터 경로를 동시에 활성화하고 병렬 데이터 흐름을 극대화합니다. 이를 통해 낸드 특유의 읽기·쓰기 딜레이를 보완하며, HBM과 대등한 수준의 대역폭 확보가 가능합니다.
3. **고속 인터페이스 적용**: PCIe 5.0, NVMe 등 차세대 고속 인터페이스 기술을 HBF에 적용하여 데이터 전송 대기 시간과 병목을 최소화합니다.
4. **하이브리드 본딩 기술**: 기존 와이어 본딩 대신 구리-구리 직접 결합 방식인 하이브리드 본딩을 통해 패키지 두께를 현저히 낮추고, 적층 단수를 늘릴 수 있도록 하며 신호 간섭과 발열 문제를 줄이는 효과를 갖습니다.
5. **로직 베이스 다이(Logic Base Die)**: 적층된 낸드 칩들을 관장하는 지능형 제어 칩이 하단에 위치하여 에러 정정, 웨어 레벨링, 데이터 인터리빙 등 복잡한 제어 기능을 수행함으로써 데이터의 일관성과 시스템 안정성을 높입니다.
이 기술적 설계로 인해 HBF는 “HBM급 대역폭”과 “낸드 플래시급 대용량 및 비휘발성”이라는 상반되는 요구를 융합하여 AI 추론 워크로드에 최적화된 메모리 솔루션으로 부상하고 있습니다. 따라서 AI 데이터센터에서는 HBM과 HBF가 각각 짧고 고속 연산 지원 및 장기 저장과 대량 데이터 공급의 역할을 분담하는 하이브리드 메모리 아키텍처의 핵심 축이 될 전망입니다.
AI 반도체 메모리 혁신의 핵심 전환점으로 주목받는 HBF(High Bandwidth Flash)는 HBM의 용량 및 비용 한계를 극복하는 동시에, AI 추론용 대용량 메모리 수요를 충족하기 위한 차세대 기술입니다. 본 섹션은 HBF 기술 구현을 둘러싼 주요 기술적 난제와 이를 해결하기 위한 최신 산업계의 대응, 글로벌 표준화 협력 현황, 그리고 구체적인 상용화 추진 단계와 국내외 기업들의 전략적 동향을 심도 있게 조망합니다.
앞선 섹션에서 HBF의 기술적 개념과 배경을 살펴본 데 이어, 이제는 이 기술이 현실화되는 과정에서 맞닥뜨린 기술 구현의 도전과 산업 협력의 실태를 중심으로 상세히 다루고자 합니다. 이와 같은 분석은 HBF가 AI 데이터센터 및 고성능 컴퓨팅 환경에서 전략적 가치를 확보하기 위한 필수적 과정임을 명확히 보여줍니다.
HBF 기술 개발에서 가장 핵심적인 과제는 고단 적층 구현과 발열 관리입니다. 차세대 메모리에서 요구되는 초고속 데이터 전송과 대용량 적층은 물리적 구조의 복잡성을 유발하며, 이는 곧 발열 증가와 신호 간섭 문제로 이어집니다.
최근 업계는 하이브리드 본딩(Hybrid Bonding) 기술을 통해 이 난제를 극복하고 있습니다. 하이브리드 본딩은 기존 마이크로 범프(Micro Bump) 방식을 대체하여 금속 구리 간 직접 접합을 실현함으로써 접합 두께를 획기적으로 줄이고 적층 단수를 16단 이상으로 끌어올리는 데 성공했습니다. 이 기술은 SK하이닉스가 MR-MUF(Micro Right-Most Under-Fill) 공정과 병행하여 추진하고 있으며, 초고적층 구현과 데이터 전송 경로 간소화로 대역폭 향상 및 전력 효율 개선에 크게 기여하고 있습니다.
더불어, 첨단 냉각 솔루션과 저발열 설계가 병행되고 있습니다. HBF는 비휘발성 낸드 기반으로 HBM 대비 발열이 상대적으로 낮지만, 다중 적층과 고대역폭 운용 시 기존 공랭식 냉각만으로는 한계가 있습니다. 이를 보완하기 위해 SK하이닉스를 비롯한 주요 기업들은 공랭, 수냉, 그리고 TEG(Thermo-Electric Generator) 기반 냉각 기술을 시험 중이며, 패키지 레벨의 열 분산 구조 혁신에도 투자를 확대하고 있습니다.
이처럼 하이브리드 본딩과 열 관리 기술의 병행 발전은 HBF의 상용화 가능성을 높이는 결정적 요인으로 작용합니다. 실제로 삼성전자는 Z낸드 기반 차세대 낸드 개발 과정에서 저발열-고성능 조합을 목표로 적층 및 연결 기술을 다각도로 연구 중입니다.
HBF가 AI 및 고성능 컴퓨팅 시장에서 범용 메모리 계층으로 자리잡기 위해서는 기술 표준화와 생태계 구축이 필수적입니다. 이에 따라 샌디스크와 SK하이닉스는 2025년부터 HBF 사양 표준화 컨소시엄을 공동 발족, Open Compute Project(OCP) 산하에 전담 워크스트림을 개설하여 데이터센터 설계사, GPU 제조사 등과 협력하며 개방형 HBF 생태계 조성에 박차를 가하고 있습니다.
이 컨소시엄은 HBF 표준 사양 정의, 기술 요건 설정, 초기 샘플 개발 및 검증, 그리고 확장 가능한 인터페이스 프로토콜(주로 CXL 기반) 개발에 중점을 두고 있습니다. 특히 CXL(Compute Express Link)은 CPU와 메모리, 가속기 간 저지연과 대역폭 확장에 최적화된 차세대 인터커넥트로서 HBF 메모리 풀의 공유와 확장성을 담보합니다.
SK하이닉스는 이러한 글로벌 표준화 작업을 통해 과거 HBM 시장에서 확보한 주도권을 이어가려고 하며, 샌디스크의 BiCS 플래시와 독자적 CBA(Copper-to-Copper Direct Bonding) 기술과의 시너지 효과를 기대합니다. 삼성전자 역시 차세대 낸드 개발과 함께 자체 표준화 및 협력 강화에 나서며 산업 전반의 경쟁 구도를 형성하고 있습니다.
이 표준화 작업은 HBF의 생태계 확장뿐 아니라 메모리 기술 융합과 AI 데이터센터 인프라 혁신에 결정적 밑거름을 마련할 것이다.
HBF 기술 상용화는 현재 파일럿 단계에서 초기 양산 및 제한적 시장 도입 단계로 진입 중입니다. 2026년 하반기를 기점으로 주요 기업들은 HBF 기반 AI 추론 서버용 샘플 시제품 개발과 성능 검증에 집중하고 있으며, 2027년을 전후로 본격적인 상용화 및 양산을 목표로 설정하고 있습니다.
SK하이닉스는 샌디스크와의 협력을 강화하며 글로벌 표준화 및 생태계 구축에 속도를 내고 있습니다. 샌디스크는 2026년 후반 첫 샘플 출시를 발표하였으며, 이후 2027년 초에는 AI 추론용 HBF 기반 장치를 시장에 공개할 계획입니다. SK하이닉스는 엔비디아 등 주요 AI 가속기 업체와도 긴밀한 협력을 진행하며 설계단계부터 맞춤형 메모리 아키텍처를 공동 개발 중이며, 이를 통해 제품 완성도 및 최적화 수준을 극대화하고 있습니다.
삼성전자 또한 Z낸드 등 차세대 낸드 기반 솔루션을 중심으로 HBF 시장 선점 경쟁에 적극 뛰어들고 있습니다. Z낸드는 성능을 최대 15배까지 향상시키고 전력 소모를 5분의 1 수준으로 절감하는 것을 목표로 해, AI 데이터센터에 최적화된 메모리 패키징 솔루션으로 기대받고 있습니다.
국내 소재부품장비(소부장) 산업도 이 상용화 로드맵과 밀접히 연계되어 있는데, 한미반도체 등 장비 기업들이 하이브리드 본딩, 어닐링, 세정 등 필수 공정 장비의 국산화와 기술 고도화에 참여하며 국내 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 있습니다.
이처럼 HBF 상용화 과정은 다층 협력과 연계 전략이 집약된 산업 생태계 구축의 결과물이자 AI 반도체 시장 주도권 확보를 위한 중대한 기술·산업 혁신의 장입니다.
AI 반도체 산업에서 기존 HBM 기술이 연산 속도와 대역폭 측면에서 주도적 역할을 해왔으나, AI 워크로드가 학습에서 추론 중심으로 전환됨에 따라 대용량과 비휘발성 메모리 수요가 급증하고 있습니다. 이러한 환경에서 고대역폭 플래시 메모리(HBF)는 낸드플래시 기반의 대용량 저장과 HBM 대비 비용 효율성을 동시에 달성하며 시장의 새로운 성장 동력으로 부상하고 있습니다.
HBF 시장은 2027년 상용화를 기점으로 본격적인 성장 궤도에 오를 전망이며, 이는 글로벌 AI 데이터센터 및 HPC(고성능 컴퓨팅) 수요의 증가와 직결됩니다. 본 섹션에서는 HBF의 장기 시장 성장 추이와 CAGR을 제시하고, AI 추론, 데이터센터, HPC 등 주요 응용 분야별 특성과 가치를 분석합니다. 또한 삼성전자와 SK하이닉스를 포함한 국내외 주요 기업들의 경쟁 전략과 표준화 협력 현황을 심층적으로 살펴봄으로써 HBF가 전 세계 메모리 시장에서 어떠한 경제적 가치를 창출하고 있는지 조망합니다.
글로벌 HBF 시장은 2027년 상용화 이후 연평균 25% 이상의 고성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예측됩니다. KAIST 및 주요 연구기관들은 2038년경 HBF 수요가 전통적 HBM 수요를 뛰어넘을 것이라고 전망하며, 이는 AI 인프라의 메모리 용량 확보가 필수 요소임을 반영한 결과입니다.
시장 성장의 주 원동력은 AI 추론에서 요구하는 대규모 데이터 처리를 위한 중간 계층 메모리로서 HBF의 역할 확대입니다. 데이터센터 및 HPC 시장 내 HBF 적용이 증가함에 따라 고용량 및 고대역폭의 비휘발성 메모리 수요가 폭발적으로 증가하는 가운데, 낸드플래시 적층과 TSV(Through Silicon Via) 기술 등 첨단 패키징 및 공정 혁신이 시장 확대를 가속화하고 있습니다.
특히, 글로벌 엔비디아, 구글, AMD 등 빅테크 기업들이 HBF 채택을 공식화함에 따라 관련 장비 및 소재 밸류체인에도 투자 확대가 동반되는 추세입니다. 이에 따라 한미반도체, 솔브레인 등 부품 및 소재 공급사를 포함한 생태계 전반의 성장 가능성도 커지고 있습니다.
HBF는 AI 추론, 데이터센터, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 AI 및 빅데이터 처리 중심의 다양한 응용 분야에서 핵심 역할을 수행합니다. AI 추론에서는 방대한 모델 파라미터와 사용자 데이터를 고속으로 처리해야 하므로, HBM과 HBF를 결합하는 하이브리드 메모리 아키텍처가 효율적입니다. HBM이 즉각적 연산을 담당하는 ‘핫 메모리’ 역할을 한다면, HBF는 대용량 데이터를 지속적으로 저장하고 공급하는 ‘콜드 메모리’로서 기능합니다.
데이터센터 시장 내에서는 고용량 데이터 처리와 비용 효율성을 동시에 충족시키는 스토리지 계층으로서 HBF의 수요가 확대되고 있습니다. 특히, 고밀도 낸드 적층 기술과 저전력 설계가 가능해져 AI 인프라 확장에 따른 전력 및 공간 문제 해결에도 기여합니다. HPC 분야에서는 대규모 시뮬레이션 및 과학연구 워크로드가 증가하며 안정적이며 빠른 데이터 접근이 가능한 HBF의 역할이 강해지고 있습니다.
이처럼 HBF는 각 산업별 데이터 처리 요구에 맞추어 확장성과 성능을 동시에 제공하며, AI 생태계 내에서 빠르게 필수 구성 요소로 자리 잡아 가고 있습니다.
삼성전자와 SK하이닉스는 HBF 시장의 선도자로서, 낸드플래시 생산 역량과 패키징 기술을 바탕으로 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 특히 두 기업은 2027년 상용화를 목표로 HBF 스펙 표준화 및 공동 기술 개발에 주력하고 있으며, 글로벌 데이터센터 사업자와 협력하여 제품 적용 범위를 확장하고 있습니다.
삼성전자는 9세대 V NAND와 AI 기반 SSD 설계 역량을 지속 강화하여 HBF 관련 고용량 및 고대역폭 제품 개발에 박차를 가하고 있습니다. SK하이닉스는 321레이어 QLC NAND 양산 계획과 함께 샌디스크와 협력하여 HBF 표준화를 주도하며 글로벌 시장에서의 입지를 공고히 하고 있습니다. 두 기업은 발열 관리, 고단 적층, 컨트롤러 설계 등 핵심 기술 분야에서 공동 연구를 확대하며 시장 주도권 확보에 집중하고 있습니다.
이 밖에도 한미반도체 등 장비 업체들은 TSV 패키징 본딩 기술 등 HBF 생산 인프라 구축에 핵심 역할을 담당하고 있으며, 파두(FADU) 등 팹리스 업체들은 AI 데이터센터 최적화 SSD 컨트롤러 시장에서 주도권 경쟁을 벌이고 있습니다. 파두는 Gen5와 Gen6 SSD 컨트롤러 개발을 통해 글로벌 빅테크와의 공급 계약을 확보하며 시장 성장에 기여하고 있습니다.
종합적으로, 국내 기업들은 상호 협력과 경쟁을 통해 AI 메모리 생태계의 기술 완성도와 투자 매력을 높이고 있으며, 글로벌 산업 내 HBF 경쟁 구도를 선도하고 있습니다.
AI 반도체 시장에서 고대역폭과 대용량 메모리의 병목 현상을 극복하기 위한 차세대 기술로 HBF(High Bandwidth Flash)가 부상하고 있습니다. 기존 메모리 기술인 HBM이 연산 속도에 강점을 가지지만 용량과 비용 측면에서 한계를 보인 반면, HBF는 낸드플래시 기반으로 대용량과 저비용을 동시에 실현하며 AI 데이터센터 혁신의 핵심으로 자리매김할 전망입니다.
본 섹션에서는 HBF 상용화의 성공을 좌우하는 기술적·산업적 핵심 요소를 분석하고, 국내외 주요 기업들의 R&D 및 투자 전략을 조명하며, AI 생태계 내에서 HBF가 가지는 장기적 역할과 영향력에 대해 심층적으로 탐구합니다. 이를 통해 HBF가 미래 AI 인프라 발전에 어떻게 기여할지 전망하고, 성공적인 상용화를 위해 반드시 고려해야 할 과제와 기회를 체계적으로 제시합니다.
HBF가 AI 데이터센터 및 인공지능 워크로드에서 현실적인 대안으로 떠오르기 위해서는 고단 적층 기술과 발열 관리, 고성능 컨트롤러 설계, 그리고 패키징 기술 등 복합적인 기술적 난제를 극복하는 것이 필수적입니다. 3D 낸드 플래시를 수백 단 이상 쌓아 올리면서 발생하는 막대한 발열 문제는 성능과 수율을 좌우하는 최대 걸림돌이며, 이를 해결하기 위한 액체 보호재 주입 방식(MR-MUF)과 VFO(Vertical Fan-Out) 기술 등의 혁신이 상용화를 빠르게 앞당기고 있습니다.
특히 삼성전자와 SK하이닉스는 각각 FeFET 기반 저전력 소자와 하이브리드 본딩을 통한 고효율 적층 기술을 개발 중이며, 이는 HBF의 전력 효율성과 적층 한계 극복에 획기적인 전기를 마련합니다. FeFET 기술은 기존 낸드 플래시의 전력 소모를 최대 96% 절감하며, 대규모 적층을 가능케 하는 핵심 요소로 평가받고 있습니다. 동시에, 산업 표준화를 위한 글로벌 협력과 컨소시엄 활동이 진행 중이며, 경쟁력을 확보할 표준 인터페이스 구축 역시 성공에 결정적인 역할을 합니다.
SK하이닉스는 낸드플래시 시장의 강자인 샌디스크(웨스턴디지털)와의 전략적 협업을 통해 HBF 규격 표준화를 선도하고, 엔비디아 등 주요 AI 가속기 업체와 긴밀한 공동 개발을 벌이며 시장 선점에 나서고 있습니다. MR-MUF와 VFO 같은 패키징 혁신 기술과 함께 AIN-B라는 브랜드로 HBF 제품군 라인업을 확대, 2027년 본격 양산을 목표로 속도전을 펼치고 있습니다.
삼성전자는 FeFET 기반 차세대 메모리 소자 개발과 함께 하이브리드 본딩 기술 도입에 집중하며, 전력 효율 극대화와 높은 적층 단 수 달성을 통해 고부가가치 시장을 노리고 있습니다. 비단 저장뿐 아니라 아날로그 연산 메모리(FeNAND) 등 미래 AI 연산 패러다임 변화에 대비한 R&D도 활발히 진행 중입니다. 두 기업 모두 하드웨어 인프라 뿐만 아니라 장비·소재·부품 협력 생태계 구축에 힘쓰며, HBF 시대를 선도할 기술·산업 역량을 집중하고 있습니다.
HBF는 AI 추론 환경에서 ‘콜드 메모리’로서, HBM이 담당하는 ‘핫 메모리’와 역할을 분담하며 AI 모델의 비약적 확장에 따른 데이터 수요를 원활히 지원할 전망입니다. 대규모 AI 모델이 요구하는 TB 단위 이상의 메모리 용량을 저비용 고밀도로 제공함으로써 AI 서비스 지연 시간을 줄이고, 데이터 이동에 소요되는 전력과 지연 문제를 근본적으로 개선할 수 있습니다.
장기적으로는 HBF 중심의 하이브리드 메모리 구성이 AI 데이터센터의 표준이 되며, 이를 통해 클라우드·엣지 컴퓨팅 전반에 걸친 인프라 혁신이 가속됩니다. 더불어 SK하이닉스와 삼성전자가 주도하는 글로벌 HBF 생태계는 협력과 표준화를 기반으로 빠르게 확장될 것이며, AI 기술 발전은 물론 차세대 반도체 사업 전략에도 큰 영향을 미칠 것입니다. 혁신적 기술 진화와 정책적 지원이 연계될 때, HBF는 AI 산업의 지속 가능한 성장 동력이자 데이터 인프라의 중추로 자리잡을 것입니다.
HBF는 기존 HBM이 안고 있던 용량, 비용, 비휘발성 요구를 동시에 충족시키며 AI 데이터센터와 고성능 컴퓨팅 시장에서 새로운 표준으로 자리매김할 잠재력을 갖추고 있습니다. 핵심 기술인 3D 낸드 적층, TSV 연결, 하이브리드 본딩 등은 비단 성능 향상뿐만 아니라, 실용적인 발열 관리와 비용 효율화에도 크게 기여하고 있습니다.
향후 성공적인 상용화를 위해서는 기술적 난제 해소와 더불어 글로벌 표준화 협력, 산업 생태계 구축이 필수적이며, 삼성전자와 SK하이닉스를 중심으로 한 국내외 기업들의 전략적 협력이 시장 주도권 확보에 결정적 동인이 될 것입니다. 추가 연구에서는 신소재 개발, 컨트롤러 최적화, AI 모델 맞춤형 메모리 설계 등 HBF 기술의 다각적인 진화가 기대됩니다.