SK하이닉스, 차세대 AI 메모리 'HBF'로 AI 추론 시장 공략 본격화

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핵심요약

• SK하이닉스는 9월 16일(현지시간) 'AI 인프라 서밋 2026'에서 차세대 AI 메모리 HBF의 구체적인 활용처를 제시했습니다.
• HBF는 장문 컨텍스트 및 대규모 배치 추론에 특화된 대용량 메모리로, 기존 HBM의 용량 및 비용 부담을 분산하는 역할을 합니다.
• SK하이닉스는 HBM과 SSD 사이의 새로운 메모리 계층으로 HBF를 활용해 AI 메모리 솔루션의 한계를 극복하고 비용 효율성을 높일 계획입니다.

인공지능(AI) 기술의 발전이 가속화되면서, AI 연산에 필수적인 고성능 메모리 반도체 시장의 경쟁이 더욱 치열해지고 있습니다. 특히 AI 모델의 복잡성이 증대되고 추론 영역의 중요성이 부각됨에 따라, 기존 메모리 솔루션의 한계를 뛰어넘는 새로운 기술 개발이 업계의 핵심 과제로 떠올랐습니다.

이러한 흐름 속에서 SK하이닉스가 차세대 AI 메모리 솔루션인 '고대역폭플래시(HBF)'의 구체적인 활용 방안을 공개하며 AI 추론 시장 공략에 본격적으로 나섰습니다. 이는 AI 시대의 새로운 메모리 패러다임을 제시하며 관련 시장의 지각변동을 예고하고 있습니다.

SK하이닉스, HBF로 AI 추론 시장 정조준

SK하이닉스는 지난 9월 16일(현지시간) 미국 산타클라라에서 개최된 'AI 인프라 서밋 2026'에서 차세대 인공지능(AI) 메모리인 고대역폭플래시(HBF)의 구체적인 AI 워크로드를 처음으로 제시했습니다. 이 행사를 통해 SK하이닉스는 HBF가 AI의 긴 대화와 대규모 사용자 요청 처리 등 대용량 메모리가 필요한 장문 컨텍스트 및 대규모 배치 추론에 특화된 솔루션임을 강조했습니다.

HBF는 고대역폭메모리(HBM)와 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 사이의 새로운 메모리 계층으로 소개되어 왔으며, 이번 발표를 통해 그 역할이 더욱 명확해졌습니다. 기존 HBM은 빠른 속도를 제공하지만 가격이 비싸고 용량 확장에 한계가 있어, AI가 기억해야 할 데이터가 늘어날수록 비용 부담이 커지는 문제가 있었습니다. SK하이닉스는 HBF를 활용해 이러한 HBM의 용량 부담을 분산하고 AI 메모리 솔루션의 비용 효율성을 높이겠다는 전략입니다.

SK하이닉스 AI 메모리 솔루션 비교

항목	고대역폭메모리 (HBM)	고대역폭플래시 (HBF)	솔리드 스테이트 드라이브 (SSD)
주요 특징	초고속, 고대역폭	대용량, 비용 효율적	대용량, 저비용
주요 용도	AI 학습, 짧은 컨텍스트 추론	장문 컨텍스트, 대규모 배치 추론	대량 데이터 저장
기반 기술	D램	낸드플래시	낸드플래시
역할	주요 AI 연산 가속	HBM 용량 부담 분산	데이터 저장 공간 제공

HBM 한계 극복, AI 메모리 혁신 이끈다

SK하이닉스 임의철 솔루션AI 담당 부사장은 'AI 인프라의 새로운 스펙트럼 PIM, HBF & More'을 주제로 한 발표에서 AI 워크로드가 다변화되면서 기존 GPU-HBM 구조만으로는 한계가 있음을 지적했습니다. 그는 HBF, PIM(Processing-In-Memory), SALT-KV 등 차세대 솔루션을 통해 변화된 AI 환경의 한계를 뛰어넘겠다고 강조했습니다. 특히 HBF는 낸드 기반의 대용량 메모리라는 강점을 살려, AI 추론에 필요한 방대한 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다.

이는 AI가 긴 대화를 처리하거나 수천에서 수만 명의 이용자 요청을 동시에 처리할 때 필요한 'KV 캐시' 데이터의 저장 부담을 줄이는 데 크게 기여할 것으로 보입니다. 현재 이 데이터는 주로 GPU 옆의 HBM에 저장되는데, HBF를 통해 이 부담을 분산함으로써 전체 AI 메모리 시스템의 비용을 절감하고 효율을 극대화할 수 있을 것으로 기대됩니다.

전망과 의미

SK하이닉스의 HBF는 AI 반도체 시장의 판도를 바꿀 중요한 열쇠가 될 것으로 전망됩니다. AI 기술이 고도화될수록 메모리 성능과 용량에 대한 요구는 더욱 커질 것이며, HBM만으로는 모든 수요를 충족하기 어려울 것이라는 분석이 지배적입니다. HBF는 이러한 시장의 니즈를 충족시키며 SK하이닉스가 AI 메모리 시장에서 선도적인 입지를 더욱 공고히 하는 데 기여할 것입니다.

궁금한 점

Q. HBF는 기존 HBM과 어떻게 다른가요?

A. HBM은 D램 기반으로 초고속 데이터 처리에 강점이 있지만 용량과 비용에 한계가 있습니다. 반면 HBF는 낸드 기반으로 대용량 데이터를 비용 효율적으로 저장하고, 특히 장문 AI 추론에 특화되어 HBM의 부담을 덜어주는 역할을 합니다.

Q. HBF 기술은 언제쯤 상용화될 것으로 예상되나요?

A. SK하이닉스는 'AI 인프라 서밋 2026'에서 HBF의 구체적인 활용처를 제시하며 기술 개발 및 상용화에 속도를 내고 있습니다. 아직 정확한 상용화 시점은 발표되지 않았으나, AI 시장의 빠른 성장에 맞춰 조만간 시장에 선보일 것으로 예상됩니다.

※ 이 글은 월드뉴스데일리의 기사입니다.