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HBM의 뒤를 이을 차세대 기술, HBF: AI 시대의 새로운 메모리 패러다임

땡글오빠 2025. 9. 21. 11:06

AI 반도체 경쟁이 치열해지는 가운데, **HBM(High Bandwidth Memory)**의 뒤를 이을 새로운 기술로 **HBF(High Bandwidth Flash)**가 부상하고 있습니다. 기존의 DRAM 기반 HBM은 빠른 속도를 제공하지만 용량 확장에 한계가 있었던 반면, HBF는 낸드 플래시 기반 스택 기술을 적용해 더 많은 용량을 확보하면서도 AI 워크로드에 특화된 성능을 제공할 것으로 기대됩니다.

TrendForce의 최신 보고서에 따르면, HBF는 차세대 AI 데이터센터, 엣지 디바이스, 고성능 컴퓨팅(HPC)에 있어 메모리 지형을 크게 바꿀 잠재력이 있다고 평가받고 있습니다.

HBF 개념도
HBF 개념도

 

생활·업무 변화 요약

  • 일상 사용자에게는 스마트폰, PC, 클라우드 서비스의 AI 기능이 더욱 확장되고 반응 속도가 개선될 수 있습니다. 예컨대, AI 보정 기능이 적용된 사진 편집이나 실시간 번역 서비스가 더 빠르고 정교해질 수 있습니다.
  • 업무 사용자에게는 대규모 데이터 분석, 머신러닝 훈련 시간 단축, 전력 효율 개선 등이 직접적인 성과로 이어질 것입니다. AI 스타트업이나 연구 기관은 고비용 GPU·HBM 조합 대신, HBF 기반의 대용량·고효율 메모리를 활용할 수 있게 될 가능성이 큽니다.
  • 산업 관점에서는 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 글로벌 메모리 기업들이 차세대 메모리 기술 주도권을 두고 치열한 경쟁을 벌일 것으로 예상됩니다.

쉽게 알아보는 IT 용어

  • HBM (High Bandwidth Memory)
    DRAM 기반 초고속 메모리. GPU·AI 가속기와 함께 사용되며, 대역폭은 넓지만 제조 비용이 높고 용량 확장이 어렵습니다.
    비유: “고속도로지만 차선 수가 적어 한 번에 많은 트럭을 못 보내는 구조.”
  • HBF (High Bandwidth Flash)
    낸드 플래시 기반 스택 구조를 적용한 차세대 메모리. HBM보다 느리지만 훨씬 더 큰 용량과 전력 효율성을 제공합니다.
    비유: “조금 느리지만 훨씬 넓은 고속도로를 깔아 더 많은 차량을 동시에 이동시키는 방식.”

핵심 포인트

1. RAM보다 느리지만, 플래시 메모리가 더 빠를 수 있다?

기존 개념에서는 RAM > NAND Flash 구조가 당연했습니다. 그러나 HBF는 스택 구조와 AI 최적화 컨트롤러를 통해, 특정 워크로드에서는 DRAM 대비 더 효율적인 데이터 처리가 가능합니다. 즉, 단순 속도보다는 병렬 처리 효율·대역폭·전력 소비 대비 성능에서 앞설 수 있다는 의미입니다.

2. AI 최적화 메모리로서의 HBF

HBF는 단순한 저장장치가 아니라, AI 연산 친화적인 구조를 가집니다. 대규모 파라미터 모델(Large Language Model)이나 멀티모달 AI가 요구하는 “대용량·고대역폭·낮은 지연” 요구를 충족시키도록 설계됩니다. GPU가 필요로 하는 학습 데이터와 가중치를 실시간으로 스트리밍하는 데 특화되어 있어, AI 전용 메모리로 자리 잡을 가능성이 큽니다.

3. 차세대 SSD와의 차이점

HBF와 SSD는 모두 플래시 기반이지만, 구조와 목적은 다릅니다.

  • SSD: 범용 저장 장치. 파일 저장과 읽기·쓰기 중심.
  • HBF: AI 및 HPC용 메모리. 초고속 병렬 접근·낮은 지연·대규모 데이터 스트리밍에 최적화.

즉, HBF는 “저장장치”라기보다는 “연산 보조 메모리”에 가깝습니다. SSD가 데이터 보관용 창고라면, HBF는 실시간 작업용 초대형 화물터미널에 가깝다고 비유할 수 있습니다.

4. 현재 가장 앞선 기술 보유 기업은?

현재 기준으로는 삼성전자와 SK하이닉스가 글로벌 NAND·DRAM 양쪽에서 강점을 가진 유일한 기업으로 꼽힙니다. 하지만 **마이크론(Micron)**도 HBM·NAND 양쪽에서 기술을 가속화하고 있어 주목됩니다. HBF라는 새로운 시장에서는 삼성·하이닉스가 1세대 상용화 주도권을 확보할 가능성이 높습니다.

5. 삼성·하이닉스의 시각과 전략

  • 삼성전자: 이미 HBM과 SSD 양쪽에서 압도적인 점유율을 보유. AI 중심의 HBF 기술을 빠르게 적용해 GPU 제조사(NVIDIA, AMD)와 공동 개발에 나설 것으로 보입니다. 삼성은 HBF를 ‘메모리+스토리지 융합’ 제품군으로 발전시킬 수 있다는 전략적 청사진을 그리고 있습니다.
  • SK하이닉스: HBM3·HBM3E에서 강세를 보이며 AI 메모리 최강자로 부상한 하이닉스는, HBF에서도 AI 최적화 스택 설계를 강점으로 내세울 전망입니다. 하이닉스는 엔비디아와 긴밀한 협력 관계를 유지하고 있어, HBF 초기 시장에서도 주도적 역할을 할 가능성이 큽니다.

Check Point

  • HBF가 실제로 HBM을 완전히 대체할 수 있을까, 아니면 보완재가 될까?
  • 플래시 기반 구조가 AI 전용 메모리로 확산될 경우, SSD 시장에도 어떤 파급효과가 있을까?
  • 삼성과 하이닉스는 HBF에서 어떤 차별화 전략을 펼칠까?
  • HBF가 보편화되면, AI 모델 훈련 속도는 얼마나 빨라질까?
“AI 시대의 메모리는 단순한 저장이 아니라, 사고와 추론을 뒷받침하는 두뇌의 연료가 되고 있습니다.”

결론

HBF는 HBM 이후 차세대 메모리 패러다임으로 주목받고 있으며, 단순 저장장치가 아닌 AI 최적화 메모리라는 점에서 큰 의미를 가집니다. 삼성전자와 SK하이닉스가 기술 주도권을 쥘 가능성이 높지만, 글로벌 경쟁사들의 추격도 만만치 않을 전망입니다. 향후 3~5년 내 AI 인프라에서 HBF가 본격 상용화되면, AI 성능 향상뿐 아니라 컴퓨팅 아키텍처 전반의 재편을 불러올 수 있습니다.

3분 정리

  • HBF(High Bandwidth Flash): HBM 이후 차세대 메모리 기술로 주목.
  • 속도 특성: DRAM보다 느리지만, 대용량·병렬 처리에서는 효율이 더 높음.
  • AI 최적화: 대규모 모델 학습·추론에 특화된 메모리 구조.
  • SSD와의 차이: 저장 중심(SSD) vs 연산 보조 메모리(HBF).
  • 선두 기업: 삼성·하이닉스, 이어 마이크론이 추격 중.
  • 국내 전략: 삼성은 ‘메모리+스토리지 융합’, 하이닉스는 ‘AI 최적화 스택’에 집중.

출처

  • TrendForce — What Comes After HBM? Stacked HBF May Power AI’s Future (2025-09-15 확인)
  • MIT Technology Review — AI memory trends (2025-09-18 확인)