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[IT뉴스][SEDEX 2026]SK하이닉스, HBM만으로는 부족…'신개념 AI 메모리' 꺼냈다

온카뱅크관리자

2026-10-14 17:17:25

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 <img alt="안현 SK하이닉스 개발총괄 사장(CDO)이 14일 'AI 시대, 메모리 기술의 진화 방향'을 주제로 발표하고 있다. (사진=박유민 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/etimesi/20261014171447016cjut.png" data-org-width="700" dmcf-mid="15vhwQyOmx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/etimesi/20261014171447016cjut.png" width="658">
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 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장(CDO)이 14일 'AI 시대, 메모리 기술의 진화 방향'을 주제로 발표하고 있다. (사진=박유민 기자)
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 SK하이닉스가 인공지능(AI) 추론에서 급증한 메모리 용량 수요에 대응, 새로운 AI 메모리를 무기로 꺼내들었다. D램을 수직으로 쌓아 대역폭을 끌어올린 HBM처럼 낸드를 수직 적층한 '고대역폭낸드플래시(HBF)'가 주인공이다. SK하이닉스는 HBF 상용화 추진과 동시에 표준화를 통해 시장 주도권을 선점할 계획이다.
 SK하이닉스는 14일부터 16일까지 서울 코엑스에서 열린 'SEDEX 2026(반도체 대전)'에서 HBF 구조 모형을 전시해 관람객의 이목을 끌었다. HBF는 낸드 플래시에 신호 관통 전극(TSV)를 뚫어 적층한 새로운 개념의 AI 메모리다. 
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 <img alt="제28회 반도체대전이 14일 서울 강남구 코엑스에서 사흘 일정으로 열렸다. SK하이닉스 부스에서 관람객이 고대역폭플래시(HBF) 아키텍처를 살펴보고 있다. 김민수기자 mskim@etnews.com" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/etimesi/20261014171448291iete.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="tGU3Hc71IQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/etimesi/20261014171448291iete.jpg" width="658">
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 제28회 반도체대전이 14일 서울 강남구 코엑스에서 사흘 일정으로 열렸다. SK하이닉스 부스에서 관람객이 고대역폭플래시(HBF) 아키텍처를 살펴보고 있다. 김민수기자 mskim@etnews.com
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 회사는 HBM과 D램 사이에 새로운 계층으로 HBF를 배치, 고대역폭과 대용량을 동시에 구현하는 것을 목표로 하고 있다. SK하이닉스는 이르면 내년 말 HBF 제품 출시를 목표로 하고 있다.
 SK하이닉스는 HBM 양산을 통해 축적한 TSV와 고속 입출력(I/O) 등 기술력을 바탕으로 HBF를 개발하고 있다. 안현 SK하이닉스 개발 총괄 사장은 “HBF는 동 세대 HBM 대비 절반 수준의 대역폭과 약 10배의 용량을 제공하는 것을 개발 목표로 하고 있다”며 “이를 통해 AI 연산에 필요한 대량의 데이터를 연산기에 가까운 곳에 저장하고, D램과 솔리드스테이트드라이브(SSD)로의 접근을 최소화해 시스템 전반 성능과 에너지 효율을 높일 수 있을 것”이라고 밝혔다.
 HBF 표준화에도 속도전을 전개하고 있다. 상용화 전례가 없던 AI 메모리인 만큼 표준화 주도권이 곧 시장 경쟁력으로 이어질 수 있어서다. 이를 위해 글로벌 파트너들과 협력을 강화해 차세대 메모리 기술의 발전 기반을 마련한다는 방침이다.
 SK하이닉스는 AI 추론 시장의 급성장을 예고하며, 메모리 계층 간 데이터 이동이 새로운 병목으로 부상할 것으로 진단했다. AI가 이전에 처리한 토큰 정보를 저장하고 재활용하는 KV 캐시는 컨텍스트 길이가 늘어날수록 더 많은 메모리 용량을 필요로 하기 때문이다. 
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 <img alt="제28회 반도체대전이 14일 서울 강남구 코엑스에서 사흘 일정으로 열렸다. SK하이닉스 부스에서 관람객이 엔비디아의 차세대 '베라 루빈' 슈퍼칩 모형을 살펴보고 있다. 김민수기자 mskim@etnews.com" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/etimesi/20261014171449526uivv.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="F3JR4ZnQmP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/etimesi/20261014171449526uivv.jpg" width="658">
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 제28회 반도체대전이 14일 서울 강남구 코엑스에서 사흘 일정으로 열렸다. SK하이닉스 부스에서 관람객이 엔비디아의 차세대 '베라 루빈' 슈퍼칩 모형을 살펴보고 있다. 김민수기자 mskim@etnews.com
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 대규모 KV 캐시 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 HBM부터 D램, SSD까지 여러 메모리 계층에 데이터를 분산해 저장해야 하는데, 이 과정에서 계층 간 데이터 이동이 증가하면서 새로운 성능 및 전력 소모의 병목이 발생하고 있다. SK하이닉스가 HBF를 새로운 AI 메모리 계층으로 눈여겨 보는 배경이기도 하다.
 안 사장은 “과거의 메모리 장벽이 주로 연산기와 메모리 사이에서 발생했다면, AI 시대에는 서로 다른 메모리 계층 간 성능 격차와 데이터 이동 자체가 새로운 병목으로 부상하고 있다”며 “이에 AI 인프라의 지속적인 성장을 위해서는 개별 메모리의 성능 향상을 넘어 전체 메모리 계층을 최적화하는 접근이 필요하다”고 설명했다.
 AI 성능 병목을 해결할 또 다른 차세대 기술로 '3D 스태킹 D램'도 제시됐다. GPU·NPU 등 로직 반도체 위에 D램을 적층, 연산기와 데이터 간 물리적 거리를 줄이는 구조다. 대규모 AI 모델 추론 과정에서 필요한 데이터를 연산기에 더욱 가까운 곳에서 빠르게 공급함으로써 성능을 높이고 에너지 소모를 줄이는 핵심 기술로 주목받고 있다. 
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 <img alt="제28회 반도체대전이 14일 서울 강남구 코엑스에서 사흘 일정으로 열렸다. SK하이닉스 부스에서 관람객이 휴머노이드 로봇의 댄스 공연을 보고 있다. 김민수기자 mskim@etnews.com" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/etimesi/20261014171449802kexz.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="3jYTOeHlD6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/etimesi/20261014171449802kexz.jpg" width="658">
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 제28회 반도체대전이 14일 서울 강남구 코엑스에서 사흘 일정으로 열렸다. SK하이닉스 부스에서 관람객이 휴머노이드 로봇의 댄스 공연을 보고 있다. 김민수기자 mskim@etnews.com
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 안 사장은 “AI 시대의 메모리 경쟁력이 개별 제품의 성능과 용량을 높이는 것을 넘어, 다양한 메모리 계층을 유기적으로 연결하고 시스템 전체의 효율을 극대화하는 방향으로 발전할 것”이라고 전했다.
 권동준 기자 djkwon@etnews.com
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