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[IT뉴스]칩 위에 D램 얹고 낸드에 HBM 이식… SK하이닉스가 그리는 '메모리 신세계'

온카뱅크관리자

2026-10-14 12:57:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [반도체레이다] 
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 안현 CDO 사장 SEDEX 2026 기조연설…"AI 인프라 2030년까지 20배 급증"
 "연산기-메모리 넘어 '계층 간 데이터 이동'이 새 병목… 전체 계층 최적화 필수"
 로직 위에 D램 올리는 '3D Stacked DRAM'과 TSV 낸드 'HBF' 로드맵 최초 공개
 샌디스크·구글 등과 HBF 생태계 표준화 주도… "대한민국 AI 반도체 절호의 기회"
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 [디지털데일리 배태용기자] "과거의 메모리 장벽(Memory Wall)이 연산기와 메모리 사이에서 발생했다면 이제는 서로 다른 메모리 계층 간 격차와 방대한 데이터 이동 자체가 AI 인프라의 새로운 병목이 됐습니다. SK하이닉스는 HBM을 넘어 3D 적층 D램과 낸드 기반 HBF로 전체 메모리 계층을 촘촘히 잇는 패러다임 전환을 이끌겠습니다."
 SK하이닉스 개발총괄(CDO) 안현 사장이 14일 서울 코엑스에서 막을 올린 제28회 반도체대전(SEDEX 2026) 기조연설 무대에 올라 AI 추론 시장 급변에 대응할 차세대 메모리 기술 로드맵을 공개했다.
 안 사장은 이날 'AI 시대 메모리 기술의 진화 방향'을 주제로 발표하며 기존 HBM 성공 방정식에 안주하지 않고 로직 반도체 위에 D램을 수직 적층하는 '3D Stacked DRAM'과 HBM 공정을 낸드플래시에 이식한 '고대역폭 플래시(HBF High Bandwidth Flash)' 등 완전히 새로운 메모리 계층을 선제적으로 구축하겠다고 선언했다.
 ◆ "2030년 AI 인프라 20배 폭증"… 제본스의 역설과 KV 캐시 병목
 안 사장은 기조연설 서두에서 빅테크 기업들의 투자 기조 변화와 AI 확산 속도를 짚으며 메모리 수요의 구조적 폭발을 데이터로 입증했다.
 그는 "불과 얼마 전까지만 해도 AI 투자를 줄이는 것이 합리적 선택지로 여겨졌으나 이제는 빅테크 최고경영자(CEO)들 사이에서 투자를 줄이는 것이 가장 큰 리스크라는 공감대가 형성됐다"라며 "AI 수요가 공급을 지속적으로 앞서가며 투자가 확대되는 흐름은 거스를 수 없다"라고 진단했다.
 이어 증기기관 발명으로 석탄 효율이 개선되자 오히려 전체 석탄 소비량이 폭증했던 '제본스의 역설(Jevons Paradox)'을 인용했다. 안 사장은 "효율적인 경량화 AI 모델이 등장하더라도 이는 서비스 접근성을 낮춰 전체 사용량의 폭발적 증가로 귀결된다"라며 "단순 사용자 프롬프트보다 에이전트끼리 자율적으로 소통하며 발생하는 토큰 사용량은 인간 대비 25배에서 100배에 달한다"라고 설명했다.
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 특히 복잡한 추론 작업 처리와 컨텍스트 길이의 확장 및 초당 추론 요청량 증가라는 3대 요인이 서로 곱해지는 형태로 작용함에 따라 AI 인프라 성능 규모는 2026년과 비교해 2030년 약 19배에서 20배 수준까지 팽창할 것이라는 관측이다.
 문제는 데이터의 폭증으로 인한 병목 지점의 이동이다. AI가 이전 대화와 처리 내용을 기억하는 'KV 캐시(Key-Value Cache)' 용량이 기하급수적으로 늘어나면서 기존 HBM과 서버 D램 용량을 초과해 SSD 스토리지까지 밀려나는 스필오버(Spill-over) 현상이 일상화되고 있다.
 안 사장은 "현재 원밀리언(100만) 토큰 세션 1000개를 구동할 경우 데이터 이동량만 13테라바이트(TB)에 달한다"라며 "SRAM부터 HBM과 일반 D램 그리고 eSSD까지 데이터가 오르내리는 과정에서 지연 시간과 전력 소모가 극대화되는 만큼 계층 간 간극을 메우는 새로운 솔루션이 불가피하다"라고 지적했다.
 ◆ '3D 적층 D램'으로 입출력 수십배 확대… HBM 이식한 'HBF' 구체화
 SK하이닉스는 이 같은 병목 현상을 타개하기 위해 기존 메모리 계층 사이에 들어갈 차세대 폼팩터 로드맵을 단계별로 제시했다.
 우선 연산기인 프로세서 내부의 초고속 SRAM과 외부 HBM 사이의 성능 격차를 해소할 카드로 '3D Stacked DRAM'을 공식화했다.
 3D Stacked DRAM은 GPU나 NPU 등 연산 로직 다이 바로 위에 D램 칩을 직접 올려 실리콘관통전극(TSV)으로 수직 결합하는 구조다. 안 사장은 "현재 2.5D 패키지처럼 인터포저를 거쳐 옆으로 데이터를 주고받는 방식 대신 프로세서 바로 위에 D램을 얹어 수직 통로를 뚫으면 데이터 이동 거리가 획기적으로 줄어든다"라며 "입출력(I/O) 단자를 HBM과 비교해 수십배 늘려 대역폭을 극대화하고 전력 소모를 비약적으로 낮출 수 있다"라고 밝혔다.
 HBM과 일반 D램 사이의 막대한 용량 갈증을 해결할 핵심 무기로는 'HBF(High Bandwidth Flash)'가 지목됐다. HBF는 SK하이닉스가 HBM을 통해 축적한 초정밀 TSV 적층 기술과 고속 패키징 노하우를 D램이 아닌 낸드플래시에 적용한 신개념 메모리다.
 안 사장은 "HBF는 동세대 HBM과 비교해 대역폭은 절반 수준이지만 용량은 10배 이상으로 크게 구현할 수 있다"라며 "AI 추론 환경은 한 번 저장된 거대한 가중치와 KV 캐시 데이터를 읽어내는 리드(Read) 작업이 대다수를 차지하고 쓰기(Write) 작업 비중은 수십만분의 일에 불과해 낸드의 약점인 쓰기 수명 제약을 완벽히 극복할 수 있다"라고 분석했다.
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 이어 "명령어를 미리 예측해 데이터를 불러오는 프리패치(Prefetch) 기법을 결합하면 낸드 고유의 레이턴시 지연 문제도 해결된다"라며 "HBF는 낸드의 경제성과 HBM급 고속 인터페이스를 동시에 갖춘 가장 현실적인 AI 추론용 메모리가 될 것"이라고 내세웠다.
 SK하이닉스는 이미 지난해 초부터 샌디스크 등 글로벌 낸드 파트너사와 공동 연구를 시작했으며 구글을 비롯한 주요 클라우드 서비스 제공사(CSP)들과 손잡고 개방형 컴퓨팅 프로젝트(OCP)에서 스펙 0.7 버전을 공개했다. 오는 2027년 1월 최종 표준 스펙 완성을 목표로 글로벌 생태계 표준화를 주도하고 있다.
 ◆ 커스텀 HBM·CXL 풀드 메모리·스토리지 넥스트까지 전방위 포진
 기존 HBM 주도권 강화와 스토리지 계층 고도화 전략도 병행된다.
 SK하이닉스는 HBM4E 및 HBM5 세대로 넘어가며 베이스 다이(Base Die)에 맞춤형 로직과 메모리 컨트롤러를 탑재하는 '커스텀 HBM(Custom HBM)' 비중을 확대할 방침이다. 고객사마다 상이한 AI 아키텍처에 맞춰 메모리가 독자적인 연산 보조 기능을 수행하도록 최적화하는 전략이다.
 서버 D램과 eSSD 계층 사이에는 CXL 기반 '풀드 메모리(Pooled Memory)'를 구축해 데이터센터 내 여러 GPU가 유휴 메모리 용량을 공유하도록 지원한다. 또한 eSSD의 내부 구조와 컨트롤러를 전면 재설계해 초당 입출력 속도(IOPS)를 기존 대비 4배에서 최대 8배까지 끌어올린 '스토리지 넥스트(Storage-Next)' 개발도 주요 빅테크들과 개념 설계를 마치고 개발을 가속하고 있다.
 안 사장은 기조연설을 마무리하며 대한민국 반도체 생태계의 연대와 협력을 호소했다. 1960년대 미국 아폴로 달 착륙 프로젝트가 인텔을 비롯한 미국 실리콘밸리 반도체 산업의 르네상스를 열었듯 AI 패러다임 전환이 한국 반도체에 역사적 기회를 안겨주고 있다는 시각이다.
 안 사장은 "과거 표준화된 규격에 맞춰 원가 경쟁을 펼치던 범용 메모리 시대는 완전히 끝났다"라며 "메모리는 이제 단순한 하드웨어 부품이 아니라 전체 시스템 아키텍처의 성능을 좌우하는 핵심 솔루션"이라고 단언했다.
 이어 "AI 확산 속에서 대한민국이 보유한 메모리 경쟁력은 전 세계 그 어느 국가도 따라올 수 없는 최고의 자산"이라며 "SK하이닉스는 차세대 3D D램과 HBF 등 차세대 계층 기술을 완성하는 데 그치지 않고 국내 유수의 팹리스와 소부장 기업 및 글로벌 파트너들과 긴밀히 연대해 완전히 새로운 국가 단위의 AI 메모리 생태계를 열어나갈 것"이라고 강조했다.
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