HBF 알아보기 - 낸드 적층 HBM 비교 반도체 수요 전망

AI의 필수재인 HBM의 수요가 급증하면서 주요 생산기업인 SK하이닉스의 주가가 하늘높은 줄 모르고 올라가고 있습니다. 이번에는 낸드 분야에서 HBM처럼 쌓아올리는 제품이 있다고 하는데요. HBF로 불리는 이 제품에 대해 알아봅시다.

HBF란?

HBF는 High Bandwidth Flash를 줄임말이며, 고대역폭플래시로 번역됩니다. HBM처럼 칩을 수직으로 쌓아올리는 낸드 플래시 제품인 HBF는 기존처럼 셀의 적층만 늘리는 것이 아니라, 아예 낸드 칩 자체를 여러 겹 위로 적층하여 대용량-고대역폭 스토리지로 발전시키는 것입니다.

1. HBF의 구조와 특징

• 적층 방식: HBF는 기존 HBM처럼 낸드 칩을 TSV(실리콘 관통 전극) 기술로 수직으로 여러 층 쌓아 올려, 데이터 통로를 넓히고 층간 연결 효율을 극대화합니다.
• 용량과 대역폭: 기존 HBM 대비 8 ~ 16배 더 높은 용량(최대 4TB)이 가능하고, 읽기 대역폭도 HBM 수준을 목표로 합니다.
• 응용 분야: 대용량-고대역폭이 동시에 필요한 AI 추론 시스템 등에 적용이 기대되고 있습니다.
• 산업 동향: SanDisk, SK하이닉스 등이 관련 기술 표준화와 제품 개발을 추진 중이며, 최근 협력 사례도 나오고 있습니다.

2. 기존 3D NAND와 차이점

• 3D NAND: 셀(저장 공간)을 하나의 칩 내에서 여러 겹 수직 적층해서 칩 전체의 용량과 대역폭을 올리고, CPU/GPU 등과 인터포저 방식으로 직접 연결하는 구조로 진화하고 있습니다.
• HBF 방식: 이제 아예 칩 자체를 여러 겹 수직 적층해서 칩 전체의 용량과 대역폭을 올리고, CPU/GPU 등과 인터포저 방식으로 직접 연결하는 구조로 진화하고 있습니다.

어디에 필요한 제품인가?

HBM은 AI 연산에 필요한 고속 대역폭 메모리로, 빠른 데이터 처리와 낮은 지연 시간을 제공해 AI 학습이나 추론 시 CPU, GPU, AI 가속기와 빠르게 데이터를 주고받는 데 필수적입니다.

반면, HBF는 HBM이 가진 용량 확장 한계를 보완하는 저장장치 개념으로, AI가 처리하는 방대한 데이터와 초대형 모델 파라미터를 대용량으로 저장할 수 있으면서도 적당한 대역폭을 유지하는 '웜 메모리(Warm Memory)' 역할을 합니다. 즉, HBM이 AI의 속도 문제를 해결하는 고성능 캐시라면, HBF는 경제적이면서 대용량 저장을 담당하는 계층으로 AI 데이터 처리 구조에 필수적입니다.

주요 이유는 다음과 같습니다.

• AI가 처리하는 데이터가 텍스트를 넘어 이미지, 영상 등 고용량으로 급증하면서, 빠른 속도의 HBM만으로는 용량 한계가 발생한다는 점
• HBM은 용량 확장을 위해 적층 수를 늘리기 어렵고, 발열과 TSV 연결 등 기술적 어려움이 크지만, HBF는 낸드 적층과 첨단 패키징 기술로 대용량을 경제적으로 확보할 수 있습니다.
• HBF는 기존 SSD보다 훨씬 빠른 접근 속도와 대역폭을 목표로 하며, AI 추론용 대용량 저장장치로 활용될 전망입니다.
• HBF는 AI가 요구하는 데이터 저장과 빠른 재사용 사이 지점을 커버하는 메모리 계층으로, HBM과 함께 AI 하드웨어 생태계에서 보완적인 역할을 수행합니다.

2030년까지의 수요 전망

HBF 시장은 2027년 상용화를 시작으로 2030년까지 급성장할 것으로 전망되며, 2030년 시장 규모는 약 120억 달러(약 16조 8천억 원)로 예상됩니다. 이후 2035년까지 AI와 데이터센터 수요 증가에 힘입어 HBF 수요는 연평균 20 ~ 30% 이상의 높은 성장률을 지속하며 수십억 달러 이상 급증할 것으로 예측됩니다.

좀 더 구체적으로 알아봅시다.

• 2027년 약 10억 달러에서 2030년 120억 달러로 급격한 성장
• 2030년 이후에도 AI 대형 모델과 데이터 폭증에 따라 HBF는 용량과 대역폭 측면에서 필수 기술이 되어 지속적인 수요 확대
• 산업 전체가 HBM과 HBF 하이브리드 메모리 아키텍처로 전환하는 과정에 있어 반도체 업체 간 경쟁도 심화됨

맺음말

HBF도 AI 시대에 HBM 못지 않은 중요성을 내포하고 있는 플래시 메모리 제품이며, 2030년까지 수요가 급증할 것으로 예상됩니다. 현재 상용 제품 출시를 위해 계속 진행하고 있는 단계에 있으므로, 출시 일정, 수요 등을 모니터링한다면, 반도체 분야의 좋은 수익을 낼 수 있는 아이템이 될 것으로 판단됩니다.