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AI 인프라·반도체

AI 에이전트發 메모리 숙제…HBF 중요성 커진다

전자신문 SW·2026-09-22전망

요약

AI 반도체 메모리 경쟁 무대가 D램 기반 HBM에서 낸드플래시 기반 HBF로 확장되고 있다. AI 에이전트 모델의 진화로 처리해야 할 데이터양이 늘면서 HBF 필요성이 커지고 있다는 분석이다. HBM은 발열 문제로 층수를 무한정 늘리기 어렵고, AI가 필요로 하는 데이터양도 기존 HBM만으로는 감당이 어렵다는 점이 배경으로 꼽힌다. 이에 따라 HBM과 HBF를 함께 활용하는 새로운 메모리 계층이 AI 인프라의 주요 축으로 부상할 것이란 전망이 나온다.

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HBM 중심이던 AI 메모리 경쟁이 낸드 기반 기술로까지 확대되는 흐름을 보여주는 사례다.

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이 일이 어디서 왔나

HBM은 D램을 쌓아 만들어 발열 때문에 층수를 무한정 늘리기 어렵다는 한계가 자주 지적됐고, 9월 24일 KB증권 리서치본부장은 AI 에이전트 확산으로 추론 연산이 늘면서 HBM 외에 DDR5, 기업용 SSD까지 데이터센터 메모리 수요가 넓어질 것이라고 전망했다. 같은 시기 한미반도체는 HBM용 본더 중심이던 패키징 장비 사업을 GPU·ASIC 등으로 확장한다고 밝혀, 메모리·패키징 업계 전반이 HBM 이후 단계를 준비하는 흐름과 맞물려 있다.

짚어야 할 점

  • HBF는 D램이 아닌 낸드플래시를 쓰기 때문에 발열 부담이 적다는 게 부각되는 이유지만, 이 기사는 HBM 대비 속도나 지연시간 같은 성능 트레이드오프는 언급하지 않았다.
  • 9월 24일 KB증권 전망(HBM·DDR5·SSD로 메모리 수요 확대)과 이 기사의 'HBM+HBF 계층화' 전망은 같은 방향을 가리키지만, 두 보도 모두 구체적 상용화 시점이나 물량 전망은 제시하지 않았다.
  • 한미반도체가 HBM 중심 패키징 장비를 GPU·ASIC용으로 넓히는 것처럼, HBF가 실제 채택되면 패키징·소재 업계에도 추가적 장비·공정 변화가 뒤따를 수 있다.

아직 확인되지 않은 것

  • HBF를 실제로 개발·양산하려는 업체가 누구인지, 삼성전자나 SK하이닉스가 관련 계획을 밝혔는지는 확인되지 않았다.
  • HBF의 구체적 상용화 시점이나 첫 적용 제품군에 대한 자료는 나오지 않았다.
  • HBM과 HBF를 함께 쓰는 '새로운 메모리 계층'이 실제 서버 설계에서 어떤 구조로 구현되는지에 대한 설명은 없다.

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AI 에이전트
AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 행동한 결과를 관찰해 다음 행동을 결정하는 AI 시스템을 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.

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