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[IT뉴스]“용량당 제조원가 HBM4의 10% 수준”… HBF, 낸드플래시 시장 구세주 될까

온카뱅크관리자

2026-11-03 06:07:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> GB당 원가 약 854원… HBM·SSD 사이 새 메모리 수요 겨냥 SK하이닉스·샌디스크 표준화… 삼성전자·마이크론도 AI용 낸드 개발 일반 낸드보다 웨이퍼 6.5배 더 사용… 기존 제품 공급 압박 요인 
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 <img alt="지난달 14일 서울 강남구 코엑스에서 열린 반도체 전시회에서 관람객들이 SK하이닉스의 차세대 저장장치 기술인 고대역폭플래시(HBF) 모형을 살펴보고 있다./AFP연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/chosunbiz/20261103060252473mkmw.jpg" data-org-width="5000" dmcf-mid="0Dj1PurNob" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/chosunbiz/20261103060252473mkmw.jpg" width="658">
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 지난달 14일 서울 강남구 코엑스에서 열린 반도체 전시회에서 관람객들이 SK하이닉스의 차세대 저장장치 기술인 고대역폭플래시(HBF) 모형을 살펴보고 있다./AFP연합뉴스
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 고대역폭메모리(HBM)의 용량 한계를 보완할 차세대 메모리로 주목받는 고대역폭플래시(HBF)가 상용화되면 낸드플래시 전반의 공급 부족을 심화시킬 수 있다는 분석이 나왔다. 인공지능(AI) 추론에 필요한 메모리 용량을 HBM보다 낮은 원가로 확보할 수 있지만, 생산에 드는 웨이퍼는 일반 낸드보다 많다는 것이다. AI 기업에는 비용 절감 수단이, 낸드 업계에는 수요와 공급 구조를 바꿀 변수가 될 수 있을 것으로 전망된다.
 HBF는 낸드 칩을 여러 층으로 쌓고 데이터 통로를 넓혀 대용량 정보를 AI 연산장치에 빠르게 공급하는 새로운 메모리 계층으로 개발되고 있다. SK하이닉스와 미국 샌디스크는 표준화와 제품 개발을 병행하며 상용화를 추진 중이다. 삼성전자와 마이크론도 낸드를 적층해 AI 연산장치와 연결하는 제품 구상을 최근 공개했다. 중국 양쯔메모리테크놀로지(YMTC) 역시 HBF를 차세대 기술로 제시하면서 시장 선점을 위한 개발 경쟁에 속도가 붙고 있다.
 3일 반도체 업계에 따르면 글로벌 투자은행(IB) 번스타인은 최근 보고서에서 8단 적층 HBF의 제조원가를 기가바이트(GB)당 0.64달러(약 854원)로 추산했다. 같은 8단 구성의 6세대 HBM인 HBM4는 6.78달러(약 9047원) 수준으로 봤다. 용량당 원가가 HBM4의 약 10분의 1인 HBF로 부족한 메모리 공간을 보충할 수 있어 AI 가속기 업체들의 채택 유인이 크다는 분석이다.
 반면 같은 저장용량의 HBF를 생산하는 데 필요한 웨이퍼 생산능력은 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등에 쓰이는 트리플레벨셀(TLC) 낸드의 약 6.5배로 분석됐다. 반도체 원판인 웨이퍼를 HBF 생산에 더 많이 배정하면, 기존 SSD 등에 들어갈 낸드의 공급 증가 여력이 줄어들 수 있다는 뜻이다.
 번스타인은 HBM과 비슷한 스택(적층 묶음)당 판매가격을 가정할 때 8단 HBF의 매출총이익률이 86.5%에 이를 것으로 추산했다. 높은 수익성을 기대하는 제품에 생산능력이 몰리면, 기존 낸드의 공급 여력이 줄면서 가격 상승 압력이 커질 수 있는 구조다.
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 <img alt="고대역폭플래시(HBF) 이미지./SK하이닉스 뉴스룸 캡처" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/chosunbiz/20261103060253803pygv.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="U8Cbg8WIkq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/chosunbiz/20261103060253803pygv.jpg" width="658">
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 고대역폭플래시(HBF) 이미지./SK하이닉스 뉴스룸 캡처
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 ◇ AI 추론 커질수록 HBM 용량·비용 부담… HBF가 대안
 AI 서비스는 답변을 만들 때 학습한 모델과 대화 내용을 반복해서 읽는다. 모델이 커지고 한 번에 처리할 대화가 길어질수록 AI 가속기 주변에 확보해야 할 메모리 용량도 늘어나는 구조다. HBM만 늘리면 비용이 커지고, 데이터를 SSD에 두면 불러오는 속도가 연산을 따라가지 못할 수 있다. AI·메모리 업체들은 HBM과 SSD 사이의 새 메모리 계층이 중장기 해법이 될 수 있다고 본다.
 HBF는 이 과정에서 대안으로 떠오른 기술이다. 낸드는 D램보다 느리지만 적은 비용으로 큰 용량을 확보할 수 있다. HBF는 여러 낸드 칩을 쌓아 연결하고 데이터 통로를 넓혀, 여러 칩에서 읽은 정보를 동시에 전달하도록 설계한다. 한 번에 옮기는 데이터 양을 늘려 낸드의 전송속도를 보완하는 것이다. 데이터 접근에 걸리는 시간은 HBM보다 길어, 빠른 응답이 필요한 연산 데이터는 HBM에 두고 반복해서 읽는 대용량 모델 데이터는 HBF가 나눠 맡는 구상이다.
 골드만삭스는 HBF를 활용해 AI 칩의 활용률을 높이면 추론 처리 비용을 약 30% 낮출 수 있다고 분석했다. AI 칩의 HBF 채택률을 15~50%로 가정한 HBF 등 고성능 낸드의 잠재 시장 규모는 2030년 400억~1500억달러(약 53조4000억~200조1000억원)로 추산했다.
 ◇ SK하이닉스·샌디스크 표준화 주도… 삼성전자·마이크론·YMTC도 참전
 업계에서는 SK하이닉스와 샌디스크를 HBF 분야 선두 업체라고 본다. 양사는 작년 8월 표준화 협력을 시작해 올해 2월 컨소시엄을 출범시키고, 8월 첫 규격을 공개했다. 낸드 칩을 8단 또는 16단으로 쌓아 최대 512GB를 지원하는 구조다. 컨소시엄에는 구글과 AI 반도체 업체 텐스토렌트도 참여하고 있다.
 SK하이닉스는 지난달 28일 실적 발표에서 HBF와 시스템 최적화로 낸드를 AI 서비스의 처리량과 경제성을 높이는 핵심 제품으로 발전시키겠다고 밝힌 바 있다. 샌디스크는 지난달 29일 첫 HBF 메모리 칩의 설계를 마치고 제조에 착수했다고 밝혔다. HBF 기반 제품의 첫 샘플 공급 목표 시점은 2027년으로 잡았다.
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 <img alt="고대역폭플래시(HBF) 구조./샌디스크" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/chosunbiz/20261103060255115gfrs.jpg" data-org-width="717" dmcf-mid="78dTbZaec7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/chosunbiz/20261103060255115gfrs.jpg" width="658">
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 고대역폭플래시(HBF) 구조./샌디스크
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 삼성전자는 기기 안에서 AI를 구동하는 온디바이스 시장을 겨냥해 ‘zNAND-O’를 개발하고 있다. 낸드 칩을 4단 또는 8단으로 쌓고, 칩을 수직으로 연결하는 실리콘관통전극(TSV)을 결합한 구조다. 2028년 샘플 공급을 목표로 한다.
 소비자용 낸드에서 기업용 SSD로 사업을 넓히는 YMTC도 HBF를 차세대 연구 방향으로 제시했다. 이 회사 연구진은 작년 말 기술 자료에서 낸드를 적층해 AI 연산장치와 연결하는 구조를 HBF 개발 방향으로 제시했다.
 마이크론도 고대역폭 낸드 개발 방향을 구체화하고 있다. 최근 TSV로 쌓은 낸드와 제어용 칩을 결합해 AI 가속기 가까이에 대용량 메모리를 두는 구상을 공개했다.
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 <img alt="삼성전자가 ‘FMS 2026’에서 공개한 온디바이스 AI용 고성능 낸드 ‘zNAND-O’ 목업. 낸드 칩을 수직으로 쌓아 데이터 처리 성능과 공간 효율을 높인 제품이다./삼성전자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/chosunbiz/20261103060256406jfbc.jpg" data-org-width="1959" dmcf-mid="tAdIUyJ6os" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/chosunbiz/20261103060256406jfbc.jpg" width="658">
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 삼성전자가 ‘FMS 2026’에서 공개한 온디바이스 AI용 고성능 낸드 ‘zNAND-O’ 목업. 낸드 칩을 수직으로 쌓아 데이터 처리 성능과 공간 효율을 높인 제품이다./삼성전자
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 ◇ HBF 수요 늘면 낸드 생산능력 부담
 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 셀 하나에 2비트를 담는 멀티레벨셀(MLC) 낸드의 10월 가격은 약 21개월 만에 상승을 멈추고 보합을 기록했다. 높은 가격에 따른 수요 위축으로 올 4분기 중 하락 가능성도 제기됐다. AI 수요가 몰리는 서버용 D램과 달리 일부 범용 낸드에서는 가격 급등이 구매 부담으로 돌아오면서 추가 상승을 제약하고 있다.
 HBF는 이런 낸드 시장에 새로운 수요를 만들 수 있는 요인으로 꼽힌다. 골드만삭스는 2028년 말 AI 칩의 절반이 HBF를 채택하는 낙관적 시나리오를 제시했다. 이 경우 HBF는 전 세계 낸드 출하 용량의 약 4%를 차지하지만, 필요한 웨이퍼 생산능력 비중은 약 9%에 이를 것으로 추정했다. 출하 용량에서 차지하는 비중보다 생산능력을 더 많이 소모한다는 의미다.
 반도체 업계 관계자는 “낸드의 경쟁력이 얼마나 많은 정보를 저장하느냐에서 AI 서비스 비용을 얼마나 줄여주느냐로 넓어지고 있다”며 “HBF의 효과가 고객 시스템에서 입증되면 새로운 고부가 시장이 열릴 수 있지만, 채택 속도가 생산능력 확대보다 빠르면 기존 낸드의 수급에도 영향을 줄 수 있다고 본다”고 말했다.
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