SK하이닉스, 차세대 AI 메모리 'HBF' 공개…내년 1월 규격 확정

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핵심요약

• SK하이닉스가 10월 14일 'SEDEX 2026'에서 고대역폭메모리(HBM) 대비 용량이 10배 이상 큰 차세대 메모리 HBF(고대역폭플래시) 개발 계획을 밝혔습니다.
• HBF는 낸드플래시를 수직으로 쌓고 TSV로 연결하는 방식으로, 2027년 1월 최종 규격 마련을 목표로 합니다.
• SK하이닉스는 2030년 AI 인프라 성능 규모가 2026년 대비 약 20배 성장할 것으로 전망하며, HBF와 3D 적층 D램 등으로 메모리 계층 최적화를 추진합니다.

인공지능(AI) 기술의 발전이 가속화되면서 방대한 데이터를 효율적으로 처리할 차세대 메모리 기술 확보 경쟁이 뜨겁게 달아오르고 있습니다. 특히 AI 추론 시장의 급성장으로 기존 고대역폭메모리(HBM)만으로는 폭증하는 데이터 처리 수요를 감당하기 어려워지면서, 새로운 메모리 솔루션에 대한 업계의 관심이 집중되고 있습니다.

이러한 흐름 속에서 SK하이닉스가 기존 HBM의 한계를 뛰어넘는 차세대 AI 메모리 기술 로드맵을 제시하며 시장의 이목을 끌고 있습니다. SK하이닉스는 고대역폭플래시(HBF) 개발 계획을 공식 발표하고, 2027년 1월 최종 규격 마련을 목표로 글로벌 협력을 강화하고 있다고 밝혔습니다.

SK하이닉스, HBF로 AI 메모리 패러다임 전환 예고

SK하이닉스는 지난 10월 14일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '반도체대전(SEDEX) 2026' 기조강연에서 고대역폭플래시(HBF) 개발 계획을 공개했습니다. 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장은 HBF가 기존 HBM보다 대역폭은 절반 수준이지만, 용량은 10배 이상 늘릴 수 있다고 설명했습니다. 이는 AI 추론 시장에서 데이터를 읽는 작업이 많다는 점을 고려할 때, HBF의 높은 용량이 큰 강점으로 작용할 수 있음을 시사합니다.

HBF는 D램 대신 낸드플래시를 수직으로 쌓고 실리콘관통전극(TSV)으로 연결하는 차세대 메모리 기술입니다. SK하이닉스는 글로벌 파트너들과 협력하여 올해 7월 규격 초안인 '스펙 0.7'을 공개했으며, 2027년 1월 최종 규격을 마련할 계획입니다. HBF는 HBM과 일반 D램 사이에 배치되어 대용량 데이터를 공급하는 역할을 수행할 것으로 기대됩니다.

SK하이닉스 차세대 메모리 기술 비교

항목	HBM (고대역폭메모리)	HBF (고대역폭플래시)	비고
주요 특징	높은 대역폭, 빠른 속도	높은 용량, 중속	AI 학습에 주로 활용
용량	기준	HBM 대비 10배 이상	AI 추론에 유리
대역폭	기준	HBM 대비 절반 수준
기술 방식	D램 수직 적층	낸드플래시 수직 적층	TSV 기술 활용
규격 마련 목표	상용화 완료	2027년 1월

AI 인프라 20배 성장 전망…메모리 계층 최적화 필수

SK하이닉스 안현 사장은 AI 인프라의 성능 규모가 2030년에는 2026년 대비 약 20배 성장할 것으로 전망했습니다. 이는 AI가 수행하는 작업의 복잡도, 한 번에 이해해야 하는 문맥 정보의 양, 그리고 추론 서비스 요청량이 모두 곱하기 형태로 증가하고 있기 때문입니다. 특히 AI가 이전에 처리한 정보를 재활용하는 'KV 캐시'는 대화가 길어질수록 더 많은 메모리 용량을 요구하며, 이는 기존 HBM만으로는 감당하기 어려운 수준이라고 강조했습니다.

이러한 배경에서 SK하이닉스는 HBF 외에도 연산기와 메모리를 수직으로 연결하는 '3D 적층 D램' 개발에도 박차를 가하고 있습니다. 3D 적층 D램은 그래픽처리장치(GPU)나 신경망처리장치(NPU) 위에 D램을 직접 쌓아 데이터 이동 거리를 줄여 AI 성능 병목을 해결하는 데 기여할 것으로 보입니다. 또한, HBM을 고객 맞춤형 제품으로 진화시켜 AI 시스템의 성능과 효율을 높일 계획입니다.

전망과 의미

SK하이닉스의 HBF 개발과 메모리 계층 최적화 전략은 AI 시대의 급변하는 데이터 처리 환경에 선제적으로 대응하려는 움직임으로 풀이됩니다. HBM이 AI 학습 시장을 주도해왔다면, HBF는 AI 추론 시장의 폭발적인 성장에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. 이는 SK하이닉스가 AI 메모리 시장에서 지속적인 기술 리더십을 확보하고, 새로운 성장 동력을 창출하는 데 중요한 전환점이 될 것입니다. 또한, 삼성전자 역시 7세대 HBM인 HBM4E 샘플을 선보이고 3D 낸드 솔루션 'zNAND-O'를 전시하는 등 AI 반도체 시장 주도권 경쟁이 더욱 심화될 전망입니다.

궁금한 점

Q. HBF는 기존 HBM과 어떻게 다른가요?

A. HBF는 고대역폭메모리(HBM)와 달리 낸드플래시를 기반으로 하여 HBM 대비 용량이 10배 이상 크고, 대역폭은 절반 수준입니다. HBM이 주로 AI 학습에 사용되는 반면, HBF는 AI 추론 시장의 대용량 데이터 처리에 특화되어 있습니다.

Q. SK하이닉스는 HBF 외에 어떤 차세대 메모리 기술을 개발 중인가요?

A. SK하이닉스는 HBF 외에도 프로세서 위에 D램을 직접 쌓아 데이터 이동 거리를 줄이는 '3D 적층 D램' 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 고객 맞춤형 HBM 제품 개발을 통해 AI 시스템의 효율성을 높이는 데 주력하고 있습니다.

※ 이 글은 월드뉴스데일리의 기사입니다.