AI 데이터센터의 확대로 차세대 메모리 HBF가 주목을 받고 있습니다. 낸드플래시 기반의 고대역폭 스토리지로 HBM과 함께 AI 연산과 대용량 데이터 처리를 지원하며, 향후 반도체 시장에서 관련주와 대장주에 대한 관심이 커지고 있습니다. 이번 글에서는 HBF 관련주 및 대장주를 자세하게 설명해 드리도록 하겠습니다.
HBF란?
HBF는 High Bandwith Flash의 약자로 고대역폭 플래시를 의미하며, HBM(고대역폭 메모리)처럼 낸드플래시를 수직 적층하고 병렬 인터페이스를 강화해 기존 NAND보다 훨씬 높은 데이터 대역폭을 제공하는 차세대 AI 스토리지 기술입니다.
HBF는 AI 데이터센터 시장 성장과 함께 주목받고 있습니다. 특히 초거대 언어 모델(LLM), AI 영상 생성, 자율주행 학습 등은 수십 TB 이상의 데이터를 빠르게 불러와야 하기 때문에 기존 SSD만으로는 병목 현상이 발생합니다. HBF는 이러한 문제를 해결할 수 있는 차세대 AI 스토리지로 평가받고 있습니다.
기존 HBM은 DRAM 기반으로 용량 확대에 한계가 있고 가격이 비싸지만, 이런 점을 보완하기 위해 대용량 저장이 가능한 낸드플래시를 활용한 것이 HBF입니다. 또한, HBF는 기존의 낸드플래시(NAND Flash)가 가지고 있는 속도의 한계를 극복하기 위해 설계된 기술입니다.
HBM은 DRAM을 쌓는 것이고, HBF는 낸드플래시라는 메모리를 쌓는 것입니다. AI를 사용해서 답변을 얻을 때는 GPU와 HBM 사이에서 데이터를 주고 받으면서 답변이 나오는 속도를 좌우하게 됩니다.
AI 기술이 발전할수록 지금의 간단한 답변을 얻는 수준을 넘어 이미지 생성에 이어 영화도 만들고 더 많은 용량을 필요로 합니다. 따라서 지금 수준의 HBM 용량으로는 부족함이 있지만, 부족한 용량을 채울 수 있는 것이 바로 HBF입니다.
HBF와 HBM 차이 및 비교
HBF와 HBM 차이는 아래 표에서 확인할 수 있습니다.
| 구분 | HBM | HBF |
|---|---|---|
| 정식 명칭 | High Bandwidth Memory | High Bandwidth Flash |
| 메모리 유형 | DRAM(휘발성) | NAND Flash(비휘발성) |
| 역할 | 연산용 메모리 | 대용량 저장 메모리 |
| 사용 위치 | GPU 바로 옆 | AI 서버 저장장치 영역 |
| 속도 | 매우 빠름 (초고속) | SSD보다 빠른 저장 대역폭 |
| 용량 | 상대적으로 작음 (수십 GB 수준) | 매우 큼 (TB 급 확장 가능, 초대용량) |
| 주요 용도 | AI 연산, GPU 메모리 | AI 학습 데이터 저장 |
| 대표 사용처 | AI GPU, HPC 서버 | AI 데이터센터 |
| 대표 기업 | SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론 | 삼성전자, Kioxia, WD 등 |
HBM(고대역폭 메모리)과 HBF(고대역폭 플래시)는 서로 대체 관계가 아니라 상호보완적인 관계를 가진 서로 다른 기술입니다. HBF는 HBM의 구조적 장점을 낸드플래시에 접목한 새로운 메모리 계층으로 보는 것이 정확합니다.
- HBM: DRAM 기반
- HBF: 낸드플래시 기반
기반 기술 자체가 별개의 메모리이기 때문에 미래의 AI 시스템에서는 HBM과 HBF를 동시에 장착해서 함께 사용하게 될 가능성이 매우 높습니다.
HBM은 당장 연산에 필요한 데이터를 빠르게 처리하고, HBF는 방대한 AI 모델의 과거 데이터를 저장해 두는 콜드 메모리 역할을 합니다. 따라서 향후 GPU와 같은 AI 가속기 옆에 초고속 연산을 위한 HBM과 초대용량 저장을 위한 HBF가 나란히 붙어 성능을 극대화하는 하이브리드 메모리 구조가 표준이 될 것으로 전망하고 있습니다.
따라서 HBM과 HBF는 전혀 다른 기능을 하며, HBF가 나오더라도 HBM은 필요하고, 둘의 관계는 서로 기술을 보완한다는 것입니다.
- HBM = AI 연산 메모리
- HBF = AI 데이터 저장 메모리
AI 반도체 업계에서는 크게 2가지 방향으로 경쟁을 하고 있는데, 첫 번째는 HBM과 HBF를 결합하는 구조, 두 번째는 HBM 용량을 확대하는 구조가 있습니다. 즉, 저장 메모리를 새롭게 만들 것인지 아니면 기존의 HBM의 용량을 더 키울 것인지 경쟁이 되고 있습니다.
일부 업계 분석에 따르면 장기적으로 AI 모델 규모가 커지면서 대용량 스토리지 수요가 증가해 HBF 시장이 크게 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 2038년에는 HBM의 수요를 HBF가 넘어설 것으로 예측하고 있어서 최근 뜨거운 관심을 받고 있는 기술로 어떤 기업이 HBF 관련주 및 대장주인지 알아보도록 하겠습니다.
HBF 관련주 및 대장주
HBF 관련주 및 대장주에서는 대장주를 우선적으로 설명하고, 이어서 관련주는 어떤 것들이 있는지 자세하게 설명해 드리도록 하겠습니다.
HBF 대장주
HBF는 삼성전자, SK하이닉스, 샌디스크 3개 회사가 기술 개발에 전력을 다하고 있습니다. 여기서 조금 더 자세히 살펴보면, 샌디스크는 삼성전자와 SK하이닉스 양쪽 모두와 각각 전략적 협업을 하고 있습니다.
구체적으로는 SK하이닉스는 샌디스크와 OCP(Open Compute Project) 내에서 HBF 글로벌 표준을 만들기 위해 공동 워크스트림을 구성했습니다. 삼성전자보다 보다 더 밀접한 관계를 유지하고 있으며 연합군이라 볼 수 있습니다.
삼성전자는 낸드플래시 시장의 압도적인 1위 기업으로 샌디스크와 상용화 및 기술 교류를 진행하고 있는 상황입니다. 샌디스크는 삼성의 고단화 낸드 기술을 필요로 하고, 삼성은 샌디스크의 컨트롤러 기술이나 고객 네트워크를 필요로 하는 전략적 파트너 및 고객사 관계라고 볼 수 있습니다.
샌디스크는 기술 표준은 SK하이닉스와 함께 주도해서 영향력을 키우려고 하고, 실제 물량 공급과 생산은 삼성전자와 협력해서 수익을 극대화하려는 전략을 취하고 있습니다.
현재로서는 초기 시장을 선점하기 위해 SK하이닉스와 샌디스크가 2026년 초에 이미 HBF의 시험용 버전(데모)을 출시해서 빠른 실행력을 보여주고 있으며, 삼성전자는 2027년 말부터 2028년 초 사이에 엔비디아, AMD, 구글 등의 차세대 AI 가속기에 HBF를 탑재하는 것을 목표로 하고 있습니다.
기술적인 우위는 SK하이닉스가 가지고 있지만, 상용화가 본격화되는 2027년 이후부터는 삼성전자의 생산 인프라가 맞선다면 점유율 경쟁이 치열해질 것으로 예상하고 있습니다.
- 샌디스크: HBF 개념을 선제적으로 제안하고 기술 리포트를 주도하며 글로벌 표준화를 이끌고 있는 기업
- SK하이닉스: 샌디스크와 HBF 협력을 통해 OCP 내에서 표준 설계를 주도하며, 가장 빠르게 시제품을 선보인 기업
- 삼성전자: 세계 1위 낸드 생산력을 바탕으로 독자적인 HBF 솔루션을 개발하고 있으며, 향후 엔비디아, AMD 가속기 탑재 시 대량 공급 능력을 통해 시장 점유율을 급격히 높일 수 있는 기업
따라서 HBF 대장주는 국내 시장에서는 삼성전자와 SK하이닉스이고, 해외 시장에서는 미국 시장에 상장되어 있는 샌디스크(SanDisk)입니다.
HBF 관련주
HBF 관련주에는 HBF 대장주 중에서도 삼성전자와 SK하이닉스를 통해 수혜를 받을 수 있는 기업들에 대해 알아보도록 하겠습니다.
SK하이닉스 소부장 기업(제조 공정 및 장비 협력사)들을 살펴보면, HBF는 낸드를 300~400단 이상으로 쌓는 초고단 적층과 이를 데이터 통로와 연결하는 패키징이 핵심입니다.
- 한미반도체: HBM 제조의 핵심 장비인 TC 본더 분야에 있어 독보적인 파트로서 HBF 역시 낸드를 정밀하게 쌓아야 하기 때문에 고성능 본딩 장비 수요 연계
- 티에프이(TFE): 반도체 검사 공정의 필수 부품(소켓, 보드 등)을 공급합니다. 특히, SK하이닉스가 ISC를 인수한 이후, 관련 테스트 핸들러 및 소켓 분야에서 밀접한 협력 관계를 유지하며 HBF 공정의 필수 파트너로 자리 잡고 있습니다.
- 하나마이크론: 반도체 후공정(OSAT) 전문 기업으로 SK하이닉스의 주요 패키징 및 테스트 외주 파트너로 HBF 양산 단계에서 후공정 물량을 담당할 가능성이 높은 기업.
SK하이닉스 장비 및 부품 공급망 기업들을 살펴보면, 다음과 같습니다.
- 피에스케이홀딩스: HBM 공정에서 웨이퍼 잔여물을 제거하는 디스컴(Descum) 장비를 공급하며 기술력을 인정받았습니다. HBF 제조 공정에서도 유사한 세정 및 제거 장비가 필요합니다.
- 제우스: HBM/HBF 제조의 핵심인 TSV(관통전극) 세정 장비를 공급하는 국내 유일의 기업.
삼성전자 제조 공정 및 장비 협력사(소부장)를 살펴보면, HBF 관련주 4개 기업이 있습니다.
- 원익IPS: 삼성전자의 핵심 전공정 장비 파트너로, 낸드플래시 고단화에 필수적인 증착 장비를 공급합니다. HBF 제조를 위한 초고단 적층 공정의 핵심 수혜주로 거론됩니다.
- 솔브레인: 삼성전자의 9세대 V낸드 등 고단화 공정에 사용되는 ‘고선택비 식각액(HSN)’을 공급합니다. HBF 역시 적층 수가 늘어날수록 식각 공정의 난도가 높아져 협력이 강화될 전망입니다.
- 엠케이전자: 삼성전자의 우수 협력사로 지정된 바 있으며, HBM과 HBF 등 첨단 패키징에 필요한 본딩 와이어 및 솔더볼 등 소재를 공급합니다.
- 이오테크닉스: 레이저 커팅 및 드릴링 장비 전문 기업으로, 칩을 얇게 깎고 구멍을 뚫는 미세 공정에서 삼성전자와 협력하고 있습니다.
삼성전자 후공정 및 인프라 파트너에는 2개의 기업이 있습니다.
- 스테코 (STECO): 삼성전자가 지분 70%를 보유한 후공정 자회사입니다. 최근 삼성전자가 HBM 등 첨단 메모리의 조립 및 검사 공정을 스테코에 맡기며 외주화를 진행 중인데, HBF 양산 시에도 테스트 및 검사 물량을 담당할 주요 후보입니다.
- 세메스 (SEMES): 삼성전자의 장비 자회사로, 낸드 및 패키징 공정에 필요한 핵심 세정 및 이송 장비를 공급하며 HBF 라인 구축의 중추 역할을 합니다.
이외에도 솔프레인과 티씨케이(TCK)는 삼성전자와 SK하이닉스의 공통 수혜를 받을 수 있는 소재 기업입니다.
- 솔브레인: 삼성과 하이닉스 모두에게 초고단 낸드용 식각액(HSN)을 공급하는 기업.
- 티씨케이: 고단 낸드 공정 소모품인 SiC 링 분야에서 압도적인 점유율을 가지고 있는 기업.
| 분류 | 기업명 | 핵심 역할 |
|---|---|---|
| 패키징/장비 | 한미반도체, 피에스케이홀딩스 | 칩을 수직으로 쌓고 붙이는 핵심 공정 담당 |
| 세정/인프라 | 제우스, 세메스 | 고단 적층 시 발생하는 이물질 제거 및 수율 관리 |
| 검사/소재 | 티에프이, 솔브레인 | 양산 제품의 불량 테스트 및 식각 필수 소재 공급 |
| 핵심 소모품 | 티씨케이 | 초고단 낸드 식각 공정의 필수 교체 부품 공급 |
추가적으로 HBF는 쓰기 횟수에 제한이 있기 때문에 소프트웨어적 관리가 필요한 단점을 가지고 있습니다. 따라서 성능은 물론이며, 쓰기 횟수 제한을 보완할 수 있는 소프트웨어 최적화 능력이 HBF 점유율에도 큰 영향을 미치게 됩니다.
이런 부분을 고려한다면, HBF 쓰기 횟수 제한을 해결하기 위한 컨트롤러 및 소프트웨어 기술을 가지고 있는 기업도 매우 중요합니다.
또 한가지 중요한 포인트는 현재 HBF는 초기 단계에 있기 때문에 HBM 패키징 기업과 고단 NAND 장비 기업이 핵심입니다. 따라서 실질 수혜는 SK하이닉스, 삼성전자, 한미반도체, 원익IPS가 가장 먼저 움직일 가능성이 높습니다.
이상으로 HBF 관련주 및 대장주에 대한 설명을 모두 마쳤습니다. 추가적으로 HBF와 관련된 내용들은 FAQ에서 확인해 보시기 바랍니다.
FAQ
Q1. HBF란 정확하게 무엇인가요?
A1. HBF는 고대역폭 플래시 메모리로 기존 HBM처럼 낸드플래시를 수직으로 여러 층 쌓아 데이터 전송 속도(대역폭)와 저장 용량을 동시에 극대화한 차세대 AI 메모리입니다. HBM의 빠른 속도 그리고 SSK의 대용량 장점을 결합한 형태입니다.
Q2. HBF가 필요한 이유는 무엇인가요?
A2. 비용과 용량 때문입니다. HBM은 속도는 빠르지만, 가격이 비싸고 용량을 늘리는 데 한계를 가지고 있습니다.
AI 모델이 커지면 커질수록 더 많은 데이터를 저장할 수 있는 공간을 필요로 하는데, HBF는 HBM보다 약 10배 큰 용량을 훨씬 저렴한 비용으로 제공할 수 있기 때문에 필요로 합니다.
Q3. HBF는 어디에 사용되나요?
A3. HBF는 주로 영상을 생성하는 AI, 거대 언어 모델(LLM) 추론 등에 최적화되어 있습니다. 한 시간 이상의 영화를 짧은 시간 안에 생성하는 등 엄청난 데이터를 실시간으로 읽어와야 하는 서비스에서 HBM을 보조하거나 일부 대체해서 병목 현상을 해결하는 역할을 합니다.
Q4. HBF는 언제쯤 상용화되나요?
A4. 업계에서는 2027년 말에서 2028년 사이를 본격적인 상용화 시점으로 보고 있습니다.
Q5. HBF가 HBM을 완벽하게 대체하는 것인가요?
A5. 완벽하게 대체한다기보다는 상호 보완적인 관계될 가능성이 높습니다. 연산 속도가 중요한 영역은 여전히 HBM이 담당하고, 방대한 데이터를 빠르게 불러와야 하는 저장 및 추론 영역에 있어서는 HBF가 담당하는 메모리 계층화가 이루어질 것으로 보입니다.
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