HBM만 알면 AI 메모리 시장을 이해할 수 있던 구도가 달라지고 있습니다. 이번에는 HBF(High Bandwidth Flash)라는 이름이 반도체 업계의 새로운 키워드로 떠오르고 있습니다.
둘 다 여러 개의 메모리 칩을 쌓아 데이터 처리 성능을 높인다는 점에서는 닮았습니다. 하지만 HBM은 D램, HBF는 낸드플래시를 기반으로 한다는 결정적인 차이가 있습니다.
특히 SK하이닉스와 샌디스크가 HBF 표준화 작업을 추진하면서 개념 수준에 머물던 기술이 구체적인 산업 생태계 논의로 이어지고 있습니다. 다만 이를 곧바로 ‘HBM을 대체할 메모리’라고 보는 것은 정확하지 않습니다.
HBF뜻과 HBM뜻, 무엇이 다를까
먼저 HBM뜻부터 살펴보겠습니다. HBM은 High Bandwidth Memory의 약자로, 우리말로는 고대역폭 메모리라고 부릅니다.
여러 개의 D램 다이를 수직으로 적층해 높은 데이터 전송 대역폭을 확보하는 방식입니다. GPU와 AI 가속기가 처리해야 할 데이터를 빠르게 공급하는 데 중요한 역할을 합니다.
반면 HBF뜻은 High Bandwidth Flash입니다. D램이 아니라 낸드플래시를 기반으로 고대역폭과 대용량을 함께 노리는 메모리 기술입니다.
핵심은 간단합니다. HBM은 D램을 쌓고, HBF는 낸드를 쌓습니다.
둘 다 ‘쌓는 메모리’, 안에 들어가는 칩이 다르다
HBM이 주목받은 핵심 이유 중 하나는 적층 구조입니다. 여러 개의 D램을 수직 방향으로 배치해 연산 장치와 메모리 사이의 데이터 이동 효율을 높입니다.
HBF도 여러 메모리를 쌓는다는 기본적인 방향은 비슷합니다. 다만 적층 대상이 D램이 아닌 낸드플래시라는 점에서 출발점이 다릅니다.
SK하이닉스가 공개한 HBF 관련 설명에서도 TSV 기술 등을 활용한 낸드 적층 구조가 소개되고 있습니다.
‘쌓는다’는 공통점보다 무엇을 쌓느냐가 HBF와 HBM의 차이를 이해하는 핵심입니다.
HBF와 HBM 차이, 서로 대체하는 기술일까
HBF를 단순히 ‘저렴한 HBM’이나 ‘HBM 후속 제품’이라고 부르는 것은 적절하지 않습니다. 기반이 되는 메모리의 특성과 용도가 서로 다르기 때문입니다.
HBM은 D램 기반으로 높은 대역폭과 빠른 응답 속도가 중요합니다. AI 가속기와 GPU 가까이에서 대량의 데이터를 빠르게 전달하는 역할에 초점이 맞춰져 있습니다.
HBF는 낸드 기반이라는 점에서 대용량 메모리 계층을 만드는 데 의미가 있습니다. 업계에서 제시하는 방향 역시 HBM을 완전히 대체한다기보다 HBM과 SSD 사이의 새로운 메모리 계층을 만드는 데 가깝습니다.
낸드는 전원이 꺼져도 데이터가 유지되는 비휘발성 메모리라는 점에서도 D램과 차이가 있습니다.
AI 시대에 HBF가 등장한 이유
배경에는 AI 시장의 변화가 있습니다. AI 경쟁이 대규모 모델을 학습시키는 영역을 넘어 실제 사용자에게 답을 제공하는 추론 영역으로 빠르게 확대되고 있기 때문입니다.
AI 모델과 처리해야 할 데이터가 커질수록 속도뿐만 아니라 메모리 용량과 전력 효율도 중요해집니다. 모든 데이터를 빠르고 값비싼 메모리에만 저장하는 방식에는 부담이 생길 수 있습니다.
HBF는 이런 상황에서 HBM과 기존 스토리지 사이에 새로운 선택지를 제공하려는 기술로 볼 수 있습니다.
AI 메모리 경쟁의 기준이 ‘얼마나 빠른가’에서 ‘속도와 용량을 어떻게 배치할 것인가’로 넓어지고 있는 셈입니다.
HBF가 새로운 대세? 아직 단정하기 이르다
HBF에 대한 업계 관심이 커지고 있다는 점은 분명합니다. SK하이닉스와 샌디스크는 HBF와 관련한 표준화 작업을 함께 추진하고 있습니다.
하지만 표준화 논의가 진행된다는 사실과 시장에서 HBF가 대규모로 상용화됐다는 것은 전혀 다른 이야기입니다. 실제 AI 가속기에서 어느 정도 채택될지, 어떤 형태의 제품으로 공급될지는 공식 발표를 더 지켜봐야 합니다.
따라서 현재 HBF를 이미 HBM을 넘어선 ‘대세 메모리’라고 표현하기보다는 차세대 AI 메모리 기술 가운데 하나로 주목받는 단계라고 보는 편이 정확합니다.
현재 공개된 자료만으로는 추가 단정이 어렵습니다.
HBF 관련주, 실제 참여 기업부터 확인해야
HBF 관련주를 찾을 때도 주의가 필요합니다. 단순히 낸드플래시를 생산하거나 반도체 장비를 공급한다는 이유만으로 모든 기업을 HBF 관련주로 묶기는 어렵습니다.
현재 가장 직접적으로 연결되는 기업 가운데 하나는 SK하이닉스입니다. SK하이닉스는 샌디스크와 함께 HBF 표준화를 추진해 왔습니다.
미국 증시에서는 샌디스크(Sandisk) 역시 HBF 기술 및 표준화와 직접 연결된 기업으로 볼 수 있습니다.
반면 다른 메모리 제조사나 반도체 장비 기업의 경우 HBF 개발·표준화·제품 공급과 실제로 연결됐다는 공식 자료가 있는지를 따로 확인해야 합니다.
특히 주식시장에서는 새로운 반도체 기술이 등장하면 관련 장비주와 소재주가 광범위하게 ‘테마주’로 묶이는 경우가 있습니다. 하지만 테마 편입과 실제 사업 연관성은 구분해서 볼 필요가 있습니다.
관련주라는 이름보다 실제로 누가 HBF 개발과 표준화에 참여하고 있는지를 먼저 확인하는 것이 중요합니다.
HBM 다음을 보는 AI 메모리 시장
HBF가 주목받는 이유는 단순히 HBM 열풍을 이어갈 새로운 이름이 등장했기 때문만은 아닙니다. AI 추론 시장이 커질수록 빠른 메모리와 대용량 메모리를 어떻게 조합할지가 중요해지고 있기 때문입니다.
HBM은 높은 대역폭을 담당하고, HBF는 낸드의 장점을 활용해 새로운 메모리 계층을 만드는 방향으로 개발되고 있습니다. 두 기술을 단순한 경쟁 관계로 보는 것보다 역할 차이를 이해하는 것이 중요합니다.
앞으로 확인해야 할 부분은 실제 HBF 제품의 상용화와 AI 가속기 채택 사례, 그리고 주요 반도체 기업들의 참여 확대 여부입니다.
여러분은 AI 메모리 시장의 다음 성장축으로 HBM과 HBF 중 어느 쪽을 더 주목하고 계신가요?
※ 본문은 공개된 기업 자료와 기술 발표를 바탕으로 정리했으며, 특정 종목에 대한 매수·매도 추천을 목적으로 하지 않습니다.
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