2026년 2월 25일, SK하이닉스와 샌디스크는 캘리포니아 밀피타스에 위치한 샌디스크 본사에서 공동 출시 행사를 열고 다음과 같은 내용을 발표했습니다. 고대역폭 플래시(HBF)-AI 추론 시대를 위해 구축된 차세대 메모리 아키텍처입니다. 두 회사는 또한 글로벌 표준화 노력을 시작했습니다. 오픈 컴퓨트 프로젝트(OCP) 프레임워크와 업계 전반에 걸쳐 보편적인 HBF 사양을 정의하는 전용 워크스트림을 도입했습니다. 이러한 움직임은 최신 AI 인프라에서 가장 시급한 과제 중 하나인 대규모 추론 배포를 위한 속도, 용량, 비용의 균형을 맞추는 문제를 해결하기 위한 중요한 발걸음을 내디딘 것입니다.
HBF란?
고대역폭 플래시(HBF) 사이에 위치하도록 설계된 새로운 스토리지 계층입니다. 고대역폭 메모리(HBM) 및 전통적인 SSD 스토리지. 두 기술을 대체하기 위한 것이 아니라 AI 시스템의 병목 현상을 제거하는 고성능 가교 역할을 하기 위한 것입니다. HBF는 3D 낸드 플래시를 핵심 매체로 사용하면서 HBM에 사용되는 고급 스태킹 및 패키징 기술을 채택합니다. 이러한 조합을 통해 SSD보다 훨씬 더 큰 대역폭과 HBM보다 훨씬 더 높은 용량을 더 저렴한 비용으로 제공할 수 있습니다. HBF는 실제 AI 서비스에 HBM과 같은 속도와 SSD와 같은 규모를 제공하는 '중간급 메모리'로 이해할 수 있습니다.
HBF가 해결한 AI 스토리지 격차
AI 산업은 모델 학습에서 수백만 명의 사용자가 동시에 생성형 AI, 클라우드 서비스, 지능형 애플리케이션에 액세스하는 대규모 추론으로 빠르게 전환하고 있습니다. 이러한 전환으로 인해 오늘날의 스토리지 계층 구조에는 심각한 격차가 드러났습니다.
HBM 은 실시간 컴퓨팅을 위한 탁월한 대역폭을 제공하지만 용량이 제한되어 있고 확장 비용이 많이 듭니다. 전체 대용량 언어 모델을 저장하는 데 HBM만 사용하는 것은 실용적이지 않습니다. SSD 는 저렴한 비용으로 대용량을 제공하지만, 대역폭이 너무 낮아 AI 추론 처리량을 따라잡지 못해 성능 병목 현상이 발생합니다.
HBF는 이러한 격차를 해소하기 위해 개발되었습니다. 확장형 HBM의 높은 비용 없이 대규모 모델 데이터세트를 지원하면서도 기존 SSD를 훨씬 능가하는 속도를 제공합니다. 이러한 균형 덕분에 데이터 센터, 엣지 AI 시스템, 메인스트림 AI 추론 하드웨어에 이상적입니다.
1세대 HBF 주요 사양
1세대 HBF는 호환성과 실제 사용성을 보장하기 위해 명확한 성능 및 물리적 목표를 설정했습니다. 아래는 SK하이닉스와 샌디스크가 발표한 공식 사양입니다.
| 매개변수 | 사양 |
|---|---|
| 최대 읽기 대역폭 | 최대 1.6TB/s |
| 단일 다이 용량 | 256GB |
| 최대 스택 용량 | 스택당 512GB |
| 물리적 호환성 | HBM4 설치 공간, 높이 및 전력과 일치합니다. |
| 파워 특성 | 비휘발성, 새로 고침 전원이 필요 없음 |
| 실제 성능 | LLM 테스트에서 "무제한 HBM" 설정의 2.2% 이내 |
이러한 수치는 HBF가 AI를 위한 고용량, 고대역폭의 주력 제품이라는 사실을 입증합니다. 1.6TB/s의 속도는 최고급 PCIe 5.0 SSD보다 50배 이상 빠르며, 동급 HBM 스택보다 8~16배의 용량을 제공합니다.
핵심 기술 혁신
HBF의 성과는 두 모회사의 강점을 결합한 타깃 엔지니어링에서 비롯됩니다. SK하이닉스는 업계 최고 수준의 HBM 패키징 및 3D 스태킹 전문성실리콘 관통전극(TSV) 및 수직 적층을 사용하여 조밀하고 안정적인 멀티 다이 어셈블리를 구현합니다. 샌디스크는 고급 BiCS NAND 및 CMOS 본딩 어레이(CBA) 아키텍처를 통해 지연 시간이 짧고 대역폭이 넓은 액세스를 위해 NAND를 최적화합니다.
주요 디자인 선택 사항은 다음과 같습니다. HBM4와의 완벽한 물리적 호환성. HBF는 차세대 HBM과 동일한 핀 레이아웃, 치수, 전력 프로파일을 사용하므로 하드웨어 제조업체는 시스템을 크게 재설계하지 않고도 이를 채택할 수 있습니다. 또한 비휘발성으로 인해 데이터를 유지하기 위해 지속적인 전력이 필요한 DRAM 기반 HBM에 비해 전력 사용량을 줄일 수 있습니다. 이러한 혁신이 합쳐져 AI 서버에서 HBM을 위한 완벽한 동반자가 탄생했습니다.
표준화 및 상용 타임라인
표준화는 HBF 성공의 핵심입니다. SK하이닉스와 샌디스크는 OCP 내에 전용 워크스트림을 출범시킴으로써 폐쇄적인 독점 솔루션이 아닌 개방형 산업 간 생태계를 구축하고자 합니다. 이를 통해 전 세계 GPU 제조업체, 서버 벤더, 클라우드 제공업체, 데이터센터 운영업체의 도입을 장려할 것입니다.
상용 로드맵이 명확하게 정의되어 있습니다:
- 2026년 하반기: SanDisk에서 첫 번째 HBF 샘플 제공 예정
- 2027년 초: HBF를 탑재한 초기 AI 추론 기기의 샘플링 시작
- 2027-2028년: 소규모 상용 배포
- 2030년 이후 표준 AI 추론 구성 요소로 폭넓게 채택됨
이 타임라인은 두 파트너의 성숙한 제조 및 패키징 역량을 바탕으로 프로토타입에서 대량 생산에 이르는 현실적인 경로를 반영합니다.
업계 영향 및 시장 전망
HBF는 다음을 지원하여 AI 인프라를 재편할 준비가 되어 있습니다. HBM+HBF 하이브리드 아키텍처 성능과 총소유비용(TCO)을 최적화합니다. 시스템 설계자는 용량이 많은 작업을 HBF로 오프로드함으로써 필요한 HBM의 양을 줄여 비용을 절감하는 동시에 최고에 가까운 추론 속도를 유지할 수 있습니다.
시장 분석가들은 AI 추론이 전 세계적으로 확장됨에 따라 2030년경에는 HBF 관련 수요가 가속화될 것으로 예상합니다. 또한 이 기술은 경쟁의 장을 평준화하여 더 많은 기업들이 극단적인 HBM 구성에 투자하지 않고도 대규모 모델을 배포할 수 있게 해줍니다. 더 넓은 스토리지 환경에서 HBF는 휘발성 메모리와 블록 스토리지 사이에 새로운 최적화된 계층을 추가하여 AI 및 데이터센터 워크로드를 위한 보다 효율적인 피라미드를 생성합니다.
출시 고대역폭 플래시(HBF) 는 단순한 제품 발표를 넘어 차세대 컴퓨팅 시대를 위한 AI 스토리지 구축 방식에 대한 근본적인 변화를 의미합니다. 양사는 HBM과 SSD 간의 개방적이고 균형 잡힌 계층을 표준화함으로써 명확하고 측정 가능한 이점을 통해 업계의 실질적인 문제점을 해결하고 있습니다.
