“HBM만으론 부족하다” SK하이닉스 또 앞서간다…HBM·HBF·CXL로 AI 메모리 다 먹나

“HBM만으론 부족하다” SK하이닉스 또 앞서간다…HBM·HBF·CXL로 AI 메모리 다 먹나

 

AI 반도체 시장에서 최근 몇 년간 가장 뜨거웠던 단어를 하나 꼽으라면 단연 HBM(고대역폭메모리)​입니다.

엔비디아 GPU의 성능이 높아질수록 더 빠른 메모리가 필요해졌고, SK하이닉스는 HBM3E와 HBM4를 앞세워 AI 메모리 시장의 중심에 올라섰습니다.

그런데 이제 SK하이닉스가 한 단계 더 나아간 전략을 내놓았습니다.

“HBM만으로는 부족하다.”

SK하이닉스는 미국에서 열린 FMS 2026(Future of Memory and Storage 2026)​에서 HBM 하나에 모든 데이터를 담는 기존 방식에서 벗어나 HBM·HBF·DRAM·CXL·SSD를 연결하는 ‘계층형 메모리(Tiered Memory)’​를 차세대 AI 인프라 해법으로 제시했습니다.

특히 주목할 기술은 HBF(High Bandwidth Flash)​입니다.

SK하이닉스와 샌디스크는 HBF 첫 표준 규격까지 공개했고, 구글과 텐스토렌트도 관련 생태계에 참여하기 시작했습니다.

단순히 HBM 이후의 차세대 메모리가 하나 등장한 수준이 아닙니다.

AI 메모리 시장이 앞으로 HBM 중심의 단일 제품 경쟁에서 HBM-HBF-CXL-SSD를 아우르는 ‘메모리 플랫폼 경쟁’으로 확장될 가능성​을 보여주는 변화입니다.

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📕 AI 시대의 문제, 왜 HBM만으로 부족할까?

HBM은 현재 AI GPU에서 없어서는 안 될 핵심 부품입니다.

여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 GPU 바로 옆에서 막대한 데이터를 빠르게 공급하기 때문에 AI 학습과 추론 성능을 크게 높일 수 있습니다.
하지만 HBM에는 결정적인 문제가 있습니다.

👉🏻 빠른 대신 비싸고, 용량을 무한정 늘리기 어렵다는 점입니다.

AI 모델이 점점 커지고 단순한 질문·답변을 넘어 장기간 정보를 기억하면서 복잡한 작업을 수행하는 에이전틱 AI(Agentic AI)​로 발전하면 저장해야 할 데이터도 폭발적으로 증가합니다.
특히 LLM 추론 과정에서는 이전 계산 결과를 저장해 재사용하는 KV Cache가 커지게 됩니다.
모든 데이터를 비싼 HBM에 넣는 것은 기술적으로도, 경제적으로도 효율적이지 않습니다.

SK하이닉스 역시 AI 시대에는 단일 메모리만으로 데이터 증가에 대응하기 어렵고 서로 특성이 다른 메모리를 조합하는 계층형 구조가 필요하다고 설명하고 있습니다.

그래서 등장한 개념이 바로 계층형 메모리입니다.

📕 SK하이닉스가 제시한 ‘계층형 메모리’란?

쉽게 생각하면 컴퓨터 안에 서로 다른 크기와 속도의 창고를 여러 개 만들어 놓는 것입니다.

가장 급하게 사용하는 데이터는 가장 빠른 메모리에 넣고, 조금 덜 자주 사용하는 데이터는 더 크고 저렴한 메모리에 보관합니다.
대략적인 구조는 다음처럼 이해할 수 있습니다.

계층	핵심 역할	특징
HBM	GPU가 즉시 사용하는 데이터	최고 속도·높은 가격
DRAM	일반 작업 메모리	속도와 용량의 균형
HBF	AI 모델·KV Cache 등 대용량 데이터	NAND 기반 고용량
CXL 메모리	CPU·GPU 간 메모리 확장 및 공유	메모리 풀링
eSSD	초대용량 데이터 저장	높은 용량·낮은 단가

결국 미래 AI 서버의 메모리는 GPU → HBM → HBF·DRAM → CXL → SSD 같은 계층적 구조로 발전할 가능성이 있습니다.

중요한 것은 이들이 서로 경쟁하는 제품만은 아니라는 점입니다.
필요한 데이터를 필요한 속도와 비용에 맞춰 배치하는 것이 핵심입니다.

📕 HBF란 무엇인가?

이번 FMS 2026에서 가장 주목받은 기술은 HBF(High Bandwidth Flash)​입니다.
HBF는 NAND 플래시를 기반으로 하는 차세대 메모리입니다.

SK하이닉스는 이를 공식적으로 HBM과 SSD 사이에 위치하는 새로운 메모리 계층으로 설명하고 있습니다.
HBM처럼 높은 대역폭을 확보하면서 NAND의 가장 큰 장점인 대용량을 활용하려는 것입니다.

❇️ HBM과 HBF를 쉽게 비교하면

구분	HBM	HBF
기반	DRAM	NAND Flash
강점	압도적인 속도	압도적인 용량
가격/GB	높음	상대적으로 낮음
용량 확장	제한적	유리
주요 역할	실시간 AI 연산	AI 추론 데이터·KV Cache·모델 저장
관계	핵심 연산 메모리	HBM 보완 메모리

여기서 중요한 포인트가 있습니다.

❇️ HBF는 HBM을 대체하는 기술이 아닙니다.

오히려 HBM이 잘하는 일과 HBF가 잘하는 일을 나누는 구조입니다.

HBM은 가장 빠르게 데이터를 처리하고 HBF는 당장 계산하지 않지만 곧 다시 사용할 가능성이 높은 대용량 데이터를 저장하는 방식입니다.

SK하이닉스 뉴스룸에서도 구글과 같은 빅테크 기업들이 현재 계산에 사용하는 데이터는 HBM에 두고, 가까운 시점에 다시 활용할 가능성이 높은 데이터는 HBF에 보관하는 메모리 계층 구조를 연구하고 있다고 설명하고 있습니다.

📕 HBF 첫 표준 규격까지 공개됐다

이번 발표가 중요한 또 하나의 이유가 있습니다.

HBF가 아직 아이디어에만 머물러 있는 기술이 아니라 표준화 단계로 넘어가기 시작했기 때문입니다.

SK하이닉스와 샌디스크는 FMS 2026 개막에 맞춰 OCP(Open Compute Project)를 통해 HBF의 첫 표준 규격을 공개했습니다.
공개된 주요 사양은 다음과 같습니다.

항목	HBF 초기 표준
NAND 적층	8단·16단
최대 용량	512GB
대역폭	약 0.4~3.0TB/s
연결 인터페이스	UCIe
주요 목적	AI 추론·대용량 데이터 처리

최대 512GB라는 대용량이 특히 눈에 띕니다.

여기에 UCIe를 채택해 GPU와 CPU 등 서로 다른 프로세서와 HBF를 연결할 수 있는 개방형 구조도 추진하고 있습니다.

HBM을 단순히 더 많이 장착하는 것과는 다른 해결책입니다.

📕 구글과 텐스토렌트까지 참여하는 이유

HBF가 실제 시장으로 성장하려면 SK하이닉스와 샌디스크 두 회사만 기술을 개발해서는 부족합니다.

GPU와 CPU 제조사, 클라우드 기업, AI 서비스 업체가 함께 사용할 수 있는 표준이 필요합니다.

현재 HBF 컨소시엄에는 구글과 AI 반도체 업체 텐스토렌트가 참여하고 있습니다.
FMS 2026에서는 SK하이닉스와 구글 딥마인드, 샌디스크 관계자들이 직접 ‘HBF로 메모리 월을 넘다’​라는 주제로 논의하기도 했습니다.
다만 이 부분은 정확하게 볼 필요가 있습니다.
구글이 HBF 생태계에 참여하고 있다는 것은 사실이지만, 현재 단계에서 SK하이닉스 HBF를 대규모 구매하기로 확정했다는 의미는 아닙니다.

아직은 표준화와 기술 생태계를 구축하는 과정으로 보는 것이 맞습니다.

📕 HBF만 보면 안 된다, CXL도 핵심이다

계층형 메모리를 완성하기 위해 필요한 또 하나의 기술이 CXL(Compute Express Link)​입니다.

CXL은 CPU·GPU·메모리 등을 고속으로 연결해 메모리 용량을 확장하고 여러 프로세서가 메모리 자원을 효율적으로 활용할 수 있도록 하는 인터페이스입니다.

쉽게 말하면 각각 떨어져 있던 메모리 창고들을 하나의 거대한 창고처럼 연결하는 기술입니다.

SK하이닉스는 이미 CXL 2.0 기반 CMM-DDR5의 고객 인증을 마치고 상용화 절차를 진행하고 있으며, HBF·PIM 등과 함께 차세대 AI 메모리 포트폴리오로 육성하고 있습니다.

AI 서버가 커질수록 HBM의 속도 + HBF의 용량 + CXL의 연결성이라는 조합이 중요해질 가능성이 높습니다.

📕 SK하이닉스가 노리는 것은 ‘HBM 다음 제품’이 아니다

이번 전략에서 제가 가장 중요하게 보는 부분입니다.

SK하이닉스가 원하는 것은 단순히 HBM → HBF라는 제품 세대교체가 아닙니다.

회사가 올해 주주총회에서 직접 제시한 방향은 ‘Full Stack AI Memory Creator’​입니다.

HBM4·HBM4E·커스텀 HBM뿐 아니라 SOCAMM2, GDDR7, DDR5, 고용량 eSSD와 함께 PIM·CXL·HBF까지 확보하겠다는 전략입니다.

이를 투자자의 언어로 바꾸면 상당히 흥미로운 변화입니다.

과거에는 “AI GPU 한 개에 HBM이 얼마나 많이 들어가느냐”가 중요했다면
앞으로는 “AI 서버 한 대에 SK하이닉스의 메모리와 스토리지 제품이 얼마나 많이 들어가느냐”가 더 중요해질 수 있습니다.

즉 HBM 점유율 경쟁에서 한 단계 더 나아가 AI 서버당 메모리 콘텐츠 금액(Content per Server)을 확대하는 전략​으로 볼 수 있습니다.

📕 NAND까지 다시 AI 수혜 산업으로 들어온다

HBF가 중요한 이유는 또 있습니다.

HBF의 기반은 NAND입니다.

그동안 AI 반도체 시장의 중심은 GPU와 HBM이었고 상대적으로 NAND는 AI 투자 열풍에서 한발 떨어져 있다는 평가도 있었습니다.

그런데 AI 추론 데이터가 커지면서 상황이 바뀌고 있습니다.

SK하이닉스는 이번 FMS 2026에서 10세대(V10) 375단 4D NAND​를 처음 공개했습니다.

이 제품은 이전 세대보다 전력 대비 성능을 약 2.5배 향상시켰으며, 회사는 이를 기반으로 한 고성능·고용량 eSSD 양산을 2027년 초 시작할 계획입니다.

AI 산업의 투자 범위가 GPU → HBM → DRAM → NAND → SSD로 넓어질 가능성을 보여주는 대목입니다.

📕 결국 AI 메모리는 이렇게 진화할 가능성이 높다

AI 메모리 구조를 가장 쉽게 정리하면 다음과 같습니다.

이 구조가 현실화될 경우 SK하이닉스는 단순한 HBM 업체가 아니라 AI 서버의 메모리 계층 전체를 공급하는 회사로 사업 범위를 넓힐 수 있습니다.

📕 투자자가 구분해야 할 ‘사실’과 ‘전망’

이번 뉴스는 기술적으로 상당히 의미가 있지만 기대와 현실은 구분해서 볼 필요가 있습니다.

SK하이닉스와 샌디스크가 HBF 첫 표준 규격을 공개했습니다.
구글과 텐스토렌트가 HBF 생태계에 참여하고 있습니다.
HBF는 최대 512GB와 0.4~3.0TB/s 대역폭을 정의한 초기 표준을 확보했습니다.
SK하이닉스는 HBM뿐 아니라 HBF·CXL·eSSD 등을 포함한 풀스택 AI 메모리 전략을 추진하고 있습니다.

❇️ 앞으로 확인해야 할 전망

HBF가 실제 GPU나 AI 가속기에 언제부터 대규모 적용될지는 아직 확인이 필요합니다.
고객사와 구체적인 공급계약도 중요합니다.
HBF 양산 시기와 가격, 수율도 확인해야 합니다.
관련 장비·소재 기업의 실제 공급망 역시 아직 확정되지 않은 부분이 많습니다.

따라서 현재 단계에서 기존 HBM 장비주를 무조건 ‘HBF 수혜주’​로 묶는 것은 주의할 필요가 있습니다.

📕 주식시장에서는 어디를 봐야 할까?

현재 가장 명확한 직접 수혜주는 결국 SK하이닉스입니다.

왜냐하면 SK하이닉스가 HBM + DRAM + NAND + HBF + CXL + eSSD를 모두 보유한 몇 안 되는 기업이기 때문입니다.

관련 공급망에서는 앞으로 다음 분야를 확인할 필요가 있습니다.

분야	체크 포인트
SK하이닉스	가장 직접적인 수혜
HBM 장비	HBM4·HBM4E 투자 지속 여부
TSV·본딩	HBF 적층 공정 적용 여부
첨단 패키징	HBM·HBF 동시 성장 가능성
NAND 장비	HBF·고단 NAND 투자 증가 여부
CXL	실제 서버 채택 확대
SSD	AI 데이터센터 eSSD 수요 증가
테스트·소켓	차세대 메모리 제품 테스트 증가

여기서 중요한 것은 ‘기술 발표 → 바로 실적’으로 연결해서는 안 된다는 점​입니다.

관련 장비주를 볼 때는 반드시 실제 공급계약과 고객사 인증, CAPEX, 수주 등을 확인해야 합니다.

 

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HBM은 아직 끝나지 않았습니다.

오히려 HBM4와 HBM4E, 커스텀 HBM으로 진화하면서 AI 반도체의 핵심 메모리 위치는 더욱 강해지고 있습니다.

하지만 AI가 학습 중심에서 대규모 추론과 에이전틱 AI로 넘어갈수록 처리해야 할 데이터가 폭발적으로 증가하고 있습니다.

모든 데이터를 비싼 HBM에 저장하는 방식에는 결국 한계가 생길 수밖에 없습니다.

그래서 등장하는 것이 HBF와 CXL입니다.

HBM이 AI의 초고속 ‘작업대’​라면 HBF는 작업대 바로 옆에 있는 ‘대형 창고’, CXL은 여러 작업대와 창고를 연결하는 ‘물류망’, eSSD는 방대한 데이터를 보관하는 ‘대형 물류센터’​라고 볼 수 있습니다.

결국 SK하이닉스가 FMS 2026에서 던진 메시지는

“HBM의 시대가 끝난다”가 아닙니다.

오히려

“HBM을 중심으로 더 거대한 AI 메모리 시장이 열린다.”

에 가깝습니다.

SK하이닉스가 HBM 세계 1등을 넘어 ‘Full Stack AI Memory Creator’, 즉 AI 메모리 전체를 설계하고 공급하는 기업으로 올라설 수 있을지가 앞으로의 핵심 관전 포인트입니다.

투자자 입장에서도 이제 HBM만 볼 것이 아니라 HBF·CXL·AI NAND·eSSD·첨단 패키징으로 이어지는 다음 AI 메모리 사이클을 함께 지켜볼 필요가 있습니다.

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