HBM 낸드 기반 HBF 표준화 AI 메모리 시장 선점 경쟁
글로벌 표준화로 기술 선점에 나선 양사가 HBM·낸드 기술력을 바탕으로 HBF를 표준화해 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 차세대 메모리로 주목받는 HBF는 대용량 데이터 저장에 강점을 지니며, D램 기반 HBM의 기능적 빈틈을 정교하게 보완하는 구조로 부상 중이다. 결국 HBM과 낸드의 장점을 결합한 HBF가 AI 메모리 생태계의 새로운 규칙을 만들지, 표준 주도권 경쟁이 시장 판도를 가를 전망이다.
HBM: 초고대역폭 시대, ‘연산’ 중심 AI 메모리의 기준
AI 서버와 고성능 GPU 시장이 빠르게 팽창하면서, 메모리는 더 이상 ‘용량’만으로 평가되지 않는다.무엇보다도 중요한 것은 연산 유닛이 데이터를 얼마나 신속하고 연속적으로 공급받을 수 있느냐이며, 이 지점에서 HBM은 가장 상징적인 해법으로 자리해 왔다.
HBM은 여러 개의 D램을 수직 적층하고 TSV(실리콘 관통 전극) 등 고밀도 인터커넥트를 활용해, 대역폭을 극적으로 끌어올리는 방식이어서 AI 학습·추론 환경과 매우 잘 맞는다.
다만 AI 모델이 거대해질수록, 순수 ‘대역폭’ 외의 문제가 또렷하게 드러난다.
학습 데이터, 체크포인트, 파라미터 스냅샷 등 장주기 데이터가 폭증하면서, 연산 근처에 머무르는 메모리의 역할과 더불어 ‘저장’의 역할이 동시에 중요해진 것이다.
HBM은 뛰어난 성능을 갖췄지만, 비용 구조와 확장성, 그리고 대용량 저장 관점에서는 한계가 분명해 대안적 조합이 꾸준히 탐색돼 왔다.
이런 배경에서 HBF가 주목받는다.
HBF는 HBM이 강한 영역(대역폭·지연시간)의 가치를 유지하면서도, AI가 요구하는 대규모 데이터의 핸들링과 계층적 메모리 구조를 보다 촘촘하게 메우려는 방향성을 담는다.
특히 글로벌 표준화가 함께 언급되는 이유는, 성능만으로는 생태계를 흔들기 어려운 AI 인프라 특성상 ‘호환’과 ‘공급 안정성’이 기술 채택의 결정적 조건이기 때문이다.
정리하면 HBM은 여전히 AI 연산의 심장 가까이에서 기준점 역할을 하되, 차세대 메모리 전환기에는 HBM을 보완·확장하는 형태의 새로운 표준이 동시에 등장할 가능성이 높다.
그 중심에 HBF가 거론되는 것은, AI 시대의 메모리 요구가 단일 성능 지표가 아니라 “대역폭-용량-비용-확장”의 복합 최적화로 이동했기 때문이다.
낸드: 대용량·비용 경쟁력으로 HBF를 ‘확장형’으로 만드는 축
낸드는 오랜 기간 데이터센터와 클라우드 산업의 실질적 성장 동력이었다.비교적 낮은 단가로 방대한 저장 용량을 제공하고, 전력 효율과 집적도 측면에서도 매우 유리해, AI 데이터 파이프라인 전반을 실무적으로 떠받쳐 왔다.
특히 AI 워크로드는 학습 데이터셋과 로그, 피처 스토어, 모델 버전 관리 등 ‘저장 기반’ 작업이 폭발적으로 늘어나기 때문에 낸드 기술력은 갈수록 중요해진다.
HBF가 “차세대 메모리, 대용량 데이터 저장에 강점”을 가진다고 평가받는 대목은 바로 여기서 나온다.
즉 HBF가 향하는 방향은, HBM이 제공하는 빠른 데이터 공급 능력에 더해, 낸드가 가진 대용량·경제성을 구조적으로 끌어와 AI 서버의 메모리 계층을 보다 탄탄하게 재편하는 것이다.
결국 AI 시스템에서 문제는 ‘속도’와 ‘용량’이 따로 노는 것이 아니라, 서로를 병목 없이 이어주는 설계가 필요하다는 점이며, 낸드는 그 확장성을 책임지는 축으로 기능할 수 있다.
또 하나의 관전 포인트는 공급망과 라인업 전략이다.
AI 시장이 급격히 커질수록 단일 제품의 우수성보다 “안정적인 대량 공급”과 “다양한 용량·구성 옵션”이 채택을 좌우한다.
낸드는 이미 대규모 양산 경험과 제품 세분화가 축적돼 있어, HBF가 표준화 국면에 진입할 때 ‘빠르게 넓게’ 공급을 붙일 수 있는 산업적 장점이 크다.
여기에 표준화가 결합되면 파급력은 더 커진다.
서버 제조사와 칩 설계사, 클라우드 사업자는 특정 벤더 종속을 경계하는 경향이 강하므로, 상호 운용 규격이 명확한 메모리 표준은 도입 장벽을 크게 낮춘다.
따라서 낸드 기반의 확장성과 HBM의 성능 지향성이 HBF로 정렬되고, 이를 글로벌 표준으로 묶어낸다면 AI 메모리 시장의 실질적 ‘게임 룰’이 재설계될 수 있다.
표준화: HBF로 AI 메모리 시장 선점 경쟁을 끝내는 ‘규칙’ 싸움
지금의 흐름을 “기술 경쟁”이라고만 보면 핵심을 놓치기 쉽다.기사가 강조하듯 글로벌 표준화로 기술 선점을 노리는 양사의 움직임은, 성능 우위를 넘어 생태계를 선점하겠다는 매우 전략적 의도가 짙다.
AI 인프라 시장에서는 표준이 곧 설계의 출발점이 되고, 그 출발점을 잡은 기업이 장기적 수요와 협력 구조를 유리하게 만든다.
HBF 표준화가 현실화될 경우 기대되는 효과는 대체로 다음과 같이 정리된다.
- 호환성 확대: 시스템 업체가 설계 리스크를 낮추고 도입 속도를 높일 수 있음
- 생태계 확장: 컨트롤러·패키징·테스트 등 연관 산업이 규격에 맞춰 빠르게 성장
- 공급 안정성: 멀티 소싱이 가능해지며 대규모 데이터센터 투자에 유리
- 비용 최적화: 표준 기반 경쟁이 촉진돼 가격·성능의 균형이 개선될 여지
또한 HBF가 “D램 기반 HBM 기능을 보완”한다는 표현은, 단순한 파생 제품이 아니라 ‘기능적 공백을 메우는 설계 철학’이 있다는 뜻으로 읽힌다.
HBM이 연산 인접 메모리로서 대역폭을 책임진다면, HBF는 대용량 데이터가 AI 파이프라인을 따라 이동할 때 발생하는 저장·전송·계층 간 병목을 줄이는 방향으로 가치가 만들어질 수 있다.
특히 거대언어모델(LLM)과 멀티모달 모델이 일상화되면서, 메모리 계층의 정교한 분업은 선택이 아니라 필수가 되고 있다.
시장 선점 경쟁의 관점에서는, 누가 먼저 “표준으로 합의된 스펙”을 실무 고객에게 안착시키느냐가 중요해진다.
클라우드 사업자와 엔터프라이즈 고객은 실험적 기술이라도 성능이 좋으면 쓰는 것이 아니라, 장기 유지보수·조달·업그레이드 계획을 포함해 총체적으로 판단한다.
따라서 HBF가 표준화의 외피를 갖추는 순간, 기술 채택은 훨씬 빠르고 넓게 진행될 수 있고, 그때부터는 성능 경쟁보다 ‘양산 역량·파트너십·레퍼런스’ 경쟁이 더 치열해질 가능성이 높다.
결국 이번 이슈는 HBM과 낸드라는 검증된 기술력을 토대로, HBF를 글로벌 표준으로 끌어올려 AI 메모리 시장을 선점하려는 경쟁으로 요약된다. HBF는 대용량 데이터 저장의 강점으로 HBM의 기능을 보완하며, AI 인프라의 메모리 계층을 더 촘촘하고 효율적으로 재구성할 카드로 부상하고 있다. 다음 단계로는 HBF 표준화 논의에서 실제 스펙 범위(대역폭·용량 구성·패키징·인터페이스)와 참여 진영, 그리고 주요 고객사의 채택 시그널을 함께 추적하며 시장의 방향을 점검하는 것이 바람직하다.
