2026년 8월 4일, 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 개최된 FMS 2026(Future Memory and Storage) 행사에서 SK하이닉스와 샌디스크는 공식적으로 최초의 OCP 기술 사양서 ~을 위해 고대역폭 플래시(HBF). 이 사양은 세계 최대의 개방형 데이터 센터 기술 조직인 OCP(Open Compute Project)를 통해 업계 전반에 공개됩니다. 이는 특정 벤더의 독점적 기술 표준이 아닌, 업계에 개방된 기술 사양으로 자리매김하고 있습니다. 이는 HBF 기술 개발의 중요한 이정표일 뿐만 아니라, HBF가 공개 표준화 및 생태계 검증 단계에 본격적으로 진입했음을 의미합니다.
표준화 과정의 중요한 이정표
HBF 표준화의 속도는 업계의 기대를 뛰어넘었습니다. 이미 2025년 8월, SK하이닉스와 샌디스크는 HBF에 대한 공동 표준화 작업을 공식적으로 시작했습니다. 두 회사는 각자의 기술적 전문성을 바탕으로 AI 애플리케이션을 위한 새로운 저장 기술 사양을 공동으로 개발할 계획이었습니다. 2026년 2월, OCP 프레임워크 하에 HBF 기술 작업 그룹이 공식적으로 출범했으며, 이를 통해 업계 가치 사슬 전반에 걸친 기업들이 표준 개발에 참여하게 되었다.
2026년 2월 작업 흐름이 시작된 후 첫 번째 OCP 기술 사양이 발표되기까지 전체 과정은 불과 6개월밖에 걸리지 않았습니다. 이러한 빠른 진전의 배경에는 새로운 스토리지 솔루션에 대한 AI 업계의 시급한 수요와 표준 개발에 대한 개방적이고 협력적인 접근 방식이 있습니다. 샌디스크(SanDisk)와 SK하이닉스가 주요 기여자였으며, 구글(Google)과 텐스토렌트(Tenstorrent)도 표준화 과정에 참여하여 기술 검증 및 사양 개발에 대한 지원을 제공했습니다.
HBF, AI 스토리지 분야의 중간 계층으로 자리매김
HBF가 등장하기 전, AI 컴퓨팅 시스템의 저장소 아키텍처는 주로 다음으로 구성되었습니다. HBM(고대역폭 메모리) 및 전통적인 엔터프라이즈 SSD. 두 가지 사이에는 성능과 비용 면에서 뚜렷한 차이가 있었다.
DRAM 아키텍처와 3D 적층 기술을 갖춘 HBM은 매우 높은 대역폭과 낮은 액세스 지연 시간을 제공하여, 실시간 AI 컴퓨팅을 지원하는 중요한 저장 매체로 자리매김하고 있습니다. 그러나 HBM은 용량이 상대적으로 제한적이고 비용이 높습니다. 대규모 모델 가중치나 KV 캐시와 같은 데이터의 양이 계속 증가함에 따라, HBM에만 의존할 경우 컴퓨팅 근처에 위치한 모든 데이터를 경제적으로 수용하기 어렵습니다. 기존 SSD 사용 낸드 플래시 비교적 저렴한 비용으로 대용량을 제공하지만, 대역폭과 액세스 지연 시간은 HBM에 비해 상당히 뒤떨어집니다.
HBF는 이러한 스토리지 계층 요구 사항을 해결하기 위해 설계된 새로운 솔루션입니다. SK하이닉스는 이를 HBM과 SSD 사이의 스토리지 계층으로 포지셔닝하고 있습니다. NAND 플래시를 활용해 대용량을 제공함과 동시에, 고대역폭 인터페이스와 첨단 패키징 기술을 적용해 데이터와 연산 장치 간의 거리를 단축함으로써, AI 추론과 같은 시나리오에서 요구되는 “대용량 + 고대역폭”의 필요를 충족시킵니다.
| 저장 유형 | 코어 매체 | 대역폭 수준 | 용량 특성 | 비용 수준 | 주요 적용 사례 |
|---|---|---|---|---|---|
| HBM | DRAM | 매우 높음 | 정원 제한 | 매우 높음 | 실시간 AI 연산, 자주 조회되는 데이터 |
| HBF | 낸드 플래시 | 높음 | 대용량 | 상대적으로 낮음 | AI 추론, 대용량 근접 컴퓨팅 데이터 |
| SSD | 낸드 플래시 | 낮음 | 매우 큰 용량 | 낮음 | 콜드 데이터 저장, 영구 보관 |
제1차 기술 사양의 핵심 사양
이번에 발표된 HBF에 대한 최초의 OCP 기술 사양서는 시스템 인터페이스, 전기적 특성, 기본 성능 요구 사항, 패키징 및 신뢰성, 소프트웨어 읽기/쓰기 지침을 다루고 있습니다. 이 사양서는 업계 전반에 걸쳐 HBF 제품 개발 및 시스템 통합을 위한 통합된 기술적 프레임워크를 제공합니다.
용량 구성 측면에서, 이 사양은 8층 적층과 16층 적층이라는 두 가지 NAND 칩 적층 옵션을 제공합니다. 단일 HBF 모듈은 최대 512GB를 지원하여, AI 추론 시나리오에서 대용량 컴퓨팅 근접 스토리지에 대한 요구를 한층 더 충족시킵니다.
성능 수준에 따라, 이 사양은 HBF를 1등급부터 3등급까지 세 가지 등급으로 구분하며, 데이터 전송 대역폭은 0.4TB/s에서 3.0TB/s까지입니다. 각 등급의 제품은 다양한 AI 시스템의 대역폭 및 용량 요구 사항에 따라 구성할 수 있습니다.
두 가지 핵심 기술적 특징
HBF는 용량과 대역폭 간의 균형을 추구합니다. 이 기술은 고속 프로세서 상호 연결 및 첨단 NAND 적층 및 패키징과 같은 핵심 기술을 기반으로 하면서도, 개방성과 공학적 실현 가능성을 중시합니다.
- 첫 번째는 UCIe 범용 칩렛 상호연결 표준의 채택입니다. HBF는 프로세서 측 상호 연결 기술로 UCIe를 채택하여, GPU 및 CPU와 같은 다양한 유형의 컴퓨팅 프로세서와 HBF 간의 고속 연결을 위한 개방형 인터페이스 기반을 제공합니다. 기존의 스토리지 아키텍처와 비교했을 때, 이 설계는 데이터 액세스 경로를 단축하고, 다양한 벤더의 컴퓨팅 칩에 HBF를 적용할 수 있도록 보다 표준화된 인터페이스를 제공할 것으로 기대됩니다.
- 두 번째는 고밀도 NAND 적층 및 웨이퍼 본딩 기술입니다. HBF는 샌디스크의 BiCS 플래시 기술과 CBA(CMOS 직접 어레이 접합) 기술을 독자적인 다이 적층 기술과 결합하여 최대 16층의 고밀도 적층을 지원합니다. 샌디스크가 이전에 공개한 기술 자료에 따르면, HBF 솔루션은 TSV 및 마이크로 범프와 같은 패키징 상호 연결 구조를 사용하며, 독자적인 적층 기술을 통해 다이 뒤틀림을 줄여 다층 적층을 지원한다는 점을 강조하고 있습니다.
산업 생태계 및 양산 계획
개방형 기술 사양인 HBF는 출범 초기부터 산업 체인 간 협력을 중시해 왔습니다. 현재 스토리지, AI 칩, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 분야의 기업들이 참여하는 생태계가 형성되었습니다.
HBF 표준화 과정의 주요 참여 기업으로는 저장장치 업체인 SK하이닉스와 샌디스크, 그리고 AI 칩 기업인 텐스토렌트와 구글이 있습니다. FMS 2026 서밋 기간 중, SK하이닉스, 구글 딥마인드, 샌디스크는 HBF를 주제로 한 패널 토론에 공동으로 참여하여 AI 인프라를 위한 스토리지 아키텍처의 발전 방향을 모색했다.
제품 개발 측면에서 샌디스크는 이미 HBF 칩 개발을 진전시켜 왔으며, 2026년 8월 HBF 기술이 업계 생태계로부터 점점 더 많은 관심을 받고 있다고 밝힌 바 있다. 8월 13일에 열린 2026년 투자자의 날 행사에서 이 회사는 HBF 기술의 적용을 뒷받침하는 업계 생태계가 점차 형성되고 있다고 덧붙였다.
이와 동시에 플래시 메모리의 기반 기술도 발전하고 있다. 이번 서밋에서 SK하이닉스는 10세대(V10) 375층 4D NAND 플래시를 처음으로 공개했다. 이 회사는 와트당 성능이 이전 세대 대비 2.5배 향상되었다고 밝혔다. 또한 SK하이닉스는 AI 인프라를 위한 차세대 스토리지 기술 로드맵도 공개했다.
산업에 미치는 영향 및 향후 전망
HBF에 대한 최초의 OCP 기술 사양 발표는 스토리지 기술 개발에 있어 중요한 시도일 뿐만 아니라, AI 인프라의 스토리지 아키텍처에도 영향을 미칠 것으로 기대된다.
첫째, AI 스토리지의 계층형 아키텍처를 한층 더 강화합니다. HBF는 컴퓨팅 칩과 HBM에 더해, 기존 SSD보다 더 큰 용량과 더 높은 대역폭을 갖춘 ‘컴퓨팅 인접 스토리지 계층’을 제공함으로써, 대규모 모델 추론 및 에이전트 기반 AI와 같은 데이터 집약적 애플리케이션을 위한 새로운 스토리지 옵션을 제시합니다. 또한 SK하이닉스는 AI 추론 시대에 점점 더 커지는 용량 및 대역폭 요구 사항을 해결하기 위해 HBF를 HBM과 SSD 사이에 명확히 포지셔닝했습니다.
둘째, 이는 AI 인프라가 성능과 비용 간의 균형을 더욱 잘 맞추는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 대용량 데이터를 모두 고가의 HBM에 저장하는 대신, HBF를 활용해 더 큰 용량이 필요하면서도 상대적으로 높은 대역폭이 요구되는 일부 데이터를 저장함으로써 시스템의 전반적인 저장 비용을 절감하고 데이터 접근 효율을 높일 수 있다.
셋째, 이는 NAND, 첨단 패키징, 칩렛 상호연결, AI 서버 및 기타 상·하류 산업 전반에 걸쳐 협력을 더욱 촉진할 수 있습니다. HBF는 고밀도 NAND 적층, 웨이퍼 본딩, 고속 상호연결 및 소프트웨어 읽기/쓰기 메커니즘을 포함합니다. 따라서 HBF의 상용화는 저장 칩 자체뿐만 아니라 컴퓨팅 칩, 패키징, 서버, 소프트웨어 생태계의 공동 발전에 달려 있습니다.
전반적으로, HBF에 대한 최초의 OCP 기술 사양이 발표된 것은 이 기술이 개별 벤더들의 독자적인 개발 단계를 넘어, 개방형 표준화, 업계 협력 및 제품 검증 단계로 한 걸음 더 나아갔음을 의미합니다. 개방형 OCP 프레임워크를 통해 SK하이닉스, 샌디스크, 구글, 텐스토렌트 및 기타 참여사들은 기술 사양 개발을 공동으로 주도하며, 다양한 벤더들이 HBF 응용 분야를 탐구할 수 있는 통합된 기술 기반을 제공하고 있습니다.
향후 제품 샘플, 시스템 검증 및 생태계 적용이 지속적으로 진행됨에 따라, HBF가 AI 시대의 중요한 스토리지 계층으로 진정으로 자리 잡을 수 있을지는 실제 AI 추론 시스템에서의 성능, 비용 및 신뢰성을 더 지켜봐야 할 것입니다. 하지만 한 가지 분명한 점은, AI가 훈련 단계에서 대규모 추론 단계로 넘어감에 따라 기존의 “HBM + SSD” 스토리지 아키텍처는 용량과 대역폭 측면에서 새로운 과제에 직면하고 있는 반면, HBF는 업계가 이 새로운 스토리지 계층을 위해 모색하고 있는 핵심 방향 중 하나로 부상하고 있다는 사실입니다.
