[Insight]투자자가 알아 봐야할 기술 : HBM의 뒤를 이를 HBF란?

 

최근 엄청난 주가 급등이 있던 샌디스크의 관련 기술이기도한 HBM의 뒤를 이를 HBF 기술에 대해서 알아보겠습니다.

 

1. HBF(High Bandwidth Flash)란? (기초 설명)

HBM이 컴퓨터의 임시 기억 장치인 D램을 여러 층 쌓아 올린 것이라면, HBF는 영구 저장 장치인 낸드 플래시(Nand Flash)를 HBM처럼 층층이 쌓아 올린 것입니다.

기존의 플래시 메모리(SSD 등)는 용량은 크지만 데이터를 주고받는 속도가 느려 AI 연산에 직접 참여하기 어려웠습니다. 하지만 HBF는 낸드 플래시를 수직으로 쌓고 데이터 통로를 수천 개로 늘려, 거대한 용량과 빠른 속도를 동시에 잡은 새로운 형태의 저장 장치입니다. 비유하자면, 느릿느릿한 덤프트럭(일반 플래시)이 다니던 길을 수만 대의 오토바이가 동시에 달릴 수 있는 초고속 도로로 바꾼 셈입니다.

 

2. HBF(High Bandwidth Flash)란? (공학적 심화)

HBF는 단순히 낸드를 쌓는 것을 넘어, 패키징과 인터페이스 기술의 정점을 보여줍니다.

▶TSV(Through Silicon Via) 기술의 확장 : HBM과 마찬가지로 칩에 수천 개의 미세한 구멍을 뚫어 수직으로 연결합니다. 기존 낸드는 와이어 본딩이나 컨트롤러를 거치는 병목 현상이 있었으나, HBF는 TSV를 통해 로직 다이(Logic Die)와 직접 연결되어 대역폭을 비약적으로 상승시킵니다.
▶ CXL(Compute Express Link)과의 시너지 : HBF는 차세대 인터페이스인 CXL을 통해 CPU/GPU와 연결됩니다. 이를 통해 시스템은 HBF를 단순한 저장 장치가 아닌, 메인 메모리의 확장 공간으로 인식하여 테라바이트(TB)급의 메모리 풀을 구성할 수 있습니다.
▶ Near-Memory Computing : 플래시 메모리 층 바로 아래에 연산이 가능한 로직 층을 배치합니다. 데이터가 CPU로 멀리 이동할 필요 없이 메모리 근처에서 간단한 연산을 처리함으로써 데이터 이동에 따른 병목과 전력 소모를 최소화합니다.

 

3. 기술 부각 배경: AI 모델의 거대화와 경제성

HBM이 이미 시장을 주도하고 있음에도 HBF가 필요한 이유는 명확합니다.

▶ HBM의 용량 한계 극복 : AI 모델이 커질수록 필요한 데이터 양은 기하급수적으로 늘어납니다. D램 기반인 HBM은 가격이 비싸고 용량 확장에 한계가 있지만, HBF는 상대적으로 저렴한 낸드 플래시를 활용해 HBM보다 수십 배 큰 용량을 낮은 비용으로 구현할 수 있습니다.
▶ 전력 효율성(Wait-free AI) : 데이터가 저장 장치(SSD)에서 메모리(HBM)로 옮겨가는 과정에서 막대한 전력이 소모됩니다. HBF를 사용하면 자주 쓰는 거대한 데이터를 고속 플래시 층에 상주시켜 전력 효율을 높이고 실시간 추론 속도를 개선할 수 있습니다.
▶ 학습에서 추론의 시대로 : AI 모델을 학습시킬 때는 HBM의 속도가 중요하지만, 완성된 모델을 서비스(추론)할 때는 대규모 데이터를 저비용으로 처리하는 능력이 중요해집니다. HBF는 AI 서비스 상용화 단계에서 가장 경제적인 대안으로 꼽힙니다.

 

4. 현재 기술 단계 및 상용화 전망

현재 HBF 기술은 시제품(Prototype)을 통해 성능 검증을 마친 상태이며, 양산을 위한 최종 최적화 단계에 진입해 있습니다.

▶ 기술적 완성도 : 300단 이상의 초고층 낸드 적층 기술과 TSV 공정 기술은 이미 성숙 단계입니다. 현재는 낸드의 수명 문제와 발열을 제어하기 위한 전용 컨트롤러 개발, 그리고 CXL 인터페이스 최적화에 집중하고 있습니다.
▶ 상용화 예상 시점 : 업계에서는 2026년 하반기 시범 도입을 시작으로, 2027년을 본격적인 상용화 원년으로 보고 있습니다. 글로벌 제조사들은 이미 AI 가속기 업체들과 샘플 테스트 및 규격 표준화를 진행 중입니다.
▶ 시장 안착 배경 : 2027년경 멀티모달 AI가 확산되면 HBM만으로는 비용과 전력 소모를 감당하기 어려워집니다. 테라바이트급 용량을 합리적인 가격에 제공하는 HBF가 AI 데이터센터의 필수 인프라로 자리 잡을 전망입니다.

 

5. 경쟁 기업 및 업계 현황

HBF 시장은 표준 선점을 위해 글로벌 기업들이 연합군을 형성하며 치열하게 경쟁하고 있습니다.

[샌디스크 (SanDisk / Western Digital)]
-표준화 주도: 2025년 SK하이닉스와 HBF 기술 표준화를 위한 MOU를 체결하며 시장을 선도하고 있습니다.
-로드맵: 2026년 하반기 엔지니어링 샘플 공개, 2027년 초 AI 추론 서버용 제품 출시를 목표로 합니다.
-경쟁력: 대량 양산 노하우와 키옥시아와의 파트너십을 통해 가격 경쟁력을 확보하고 있습니다.

[SK하이닉스 (SK Hynix)]
-연합군 결성: 샌디스크와 손잡고 HBF 표준을 정의하며 시장 주도권을 노리고 있습니다. 2026년 초 시제품 공개가 예정되어 있습니다.
-패키징 우위: HBM에서 검증된 수직 적층 공법을 낸드에 적용하여 높은 신뢰성을 확보했다는 평가를 받습니다.

[삼성전자 (Samsung Electronics)]
-독자 노선과 추격: 내부 전담 설계 조직을 구성하고 독자적인 고성능 컨트롤러 개발에 착수했습니다.
-초고단 기술: 세계 최초 300단 이상 낸드 양산 경험을 바탕으로, 단일 칩 최대 용량의 HBF를 목표로 하여 2027년 말 주요 고객사 공급을 조준하고 있습니다.

[키옥시아(Kioxia) & 마이크론(Micron)]
-키옥시아: 샌디스크와의 협력을 통해 생산 기지 역할을 하며, 이미 5TB급 고대역폭 모듈 프로토타입을 공개한 바 있습니다.
-마이크론: 차세대 고대역폭 스토리지 솔루션을 개발 중이며, 2027년 시장 진입을 위해 기술력을 집중하고 있습니다.

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<관련주 소개 : 엠디바이스>

[메모리 슈퍼사이클과 HBF: 엠디바이스가 주목받는 2가지 핵심 이유]

1. 낸드 가격 폭등과 글로벌 파트너십의 시너지

최근 AI 서버용 SSD 수요 폭증으로 낸드플래시 가격이 가파르게 상승하면서 엠디바이스의 실적 기대감이 커지고 있습니다. 특히 엠디바이스는 HBF 시장의 핵심 플레이어인 샌디스크(Western Digital)의 국내 전략적 파트너라는 점이 강력한 모멘텀으로 작용합니다. 2027년 HBF 상용화를 앞두고 샌디스크-SK하이닉스 연합이 표준화를 주도하는 과정에서, 이미 글로벌 데이터센터에 SSD를 공급하며 기술력을 인정받은 엠디바이스가 실질적인 공급망의 한 축을 담당할 것으로 기대되기 때문입니다.

 

2. 하이브리드 본딩 등 차세대 패키징 원천 기술력

HBF는 낸드를 수직으로 쌓아 대역폭을 높이는 기술인 만큼, 칩을 연결하는 패키징 기술이 곧 경쟁력입니다. 엠디바이스는 기존 PCB 사업에서 축적한 BVH(Blind Via Hole) 공법을 고도화하여 하이브리드 본딩 분야에서 독보적인 특허를 보유하고 있습니다. 이 기술은 HBM과 HBF 제조 시 데이터 전송 속도를 극대화하고 발열을 줄이는 핵심 공정입니다. 현재 삼성전자 및 SK하이닉스와의 샘플 테스트를 통해 기술 검증 단계에 진입해 있어, 단순한 부품사를 넘어 차세대 AI 메모리 공정의 필수 파트너로 부각되고 있습니다.