카이스트 김정호 교수님의 통찰이 담긴 인터뷰 내용을 바탕으로, 미래 반도체 시장의 핵심 키워드인 **HBF(High Bandwidth Flash)**와 AI 버블 논쟁을 정리한 블로그 포스팅입니다.
🚀 [미래 반도체] HBM을 넘어 'HBF'의 시대로! 메모리 영생의 길을 묻다 (ft. 김정호 교수)
최근 반도체 시장의 가장 뜨거운 화두는 단연 **HBM(고대역폭 메모리)**입니다. 하지만 전문가들은 이미 그다음 단계인 **HBF(High Bandwidth Flash)**를 주목하고 있습니다. HBM의 아버지라 불리는 카이스트 김정호 교수님이 들려주는 미래 반도체 아키텍처와 AI 산업의 향방을 정리해 드립니다.
1️⃣ HBF(High Bandwidth Flash)란 무엇인가?
우리가 흔히 쓰는 USB나 SSD에 들어가는 낸드 플래시(Nand Flash)를 HBM처럼 층층이 쌓는 것을 말합니다.
왜 필요한가? D램 기반인 HBM은 속도는 빠르지만 용량을 키우는 데 한계가 있습니다. AI 모델이 거대해질수록 더 큰 데이터 도서관이 필요합니다.
작동 원리: GPU 옆에 속도가 빠른 HBM을 두고, 그 바로 뒤나 아래에 용량이 엄청난 HBF를 붙이는 구조입니다.
혁신적 변화: 기존에는 데이터를 불러올 때 '네트워크 → CPU → GPU'라는 긴 경로를 거쳐야 했지만, HBF가 성공하면 GPU가 직접 거대한 데이터 창고(HBF)에 접근할 수 있게 됩니다.
2️⃣ 2027년, HBF 상용화의 원년이 될까?
현재 SK하이닉스와 샌디스크 등 주요 기업들이 2027~2028년 출시를 목표로 개발 중입니다.
개발 속도가 빠른 이유: 이미 HBM에서 검증된 TSV(관통 실리콘 비아) 공정과 스태킹(쌓기) 기술을 그대로 활용할 수 있기 때문입니다.
해결 과제: 낸드 플래시는 열에 약하고 전력 소모가 많다는 단점이 있어, 이를 해결하기 위한 엔지니어링적 노력이 진행 중입니다.
3️⃣ 반도체 패권 전쟁: 헝그리 정신이 승패를 가른다
김정호 교수님은 과거 HBM의 시작을 회상하며 흥미로운 분석을 내놓았습니다.
2등의 반란: HBM을 처음 제안한 곳은 엔비디아가 아닌 AMD였고, 이를 받아들인 곳은 당시 2등이었던 SK하이닉스였습니다.
오픈 마인드의 중요성: "1등이라도 헝그리 정신을 잃지 않고 변화를 받아들이는 기업만이 HBF 시대의 주인공이 될 것"이라고 강조했습니다.
4️⃣ AI 버블 논쟁: "한 달에 50만 원 쓸 가치가 있는가?"
최근 불거진 AI 수익성 회의론(버블론)에 대해서도 날카로운 진단을 내렸습니다.
수익 모델의 숙제: 현재 AI 서비스를 유지하는 데는 막대한 전기료와 하드웨어 비용이 듭니다.
경제적 가치 창출: 우리가 스마트폰에 매달 통신비를 내는 것이 당연해졌듯, AI가 개인의 연봉을 높여주거나 생존에 필수적인 도구가 되어 **월 수십만 원의 구독료를 기꺼이 지불하게 만드는 '생태계'**를 구축하느냐가 관건입니다.
전망: 향후 2~3년은 자본 투자가 계속되며 상향 곡선을 그리겠지만, 그 사이 확실한 수익 모델을 보여주지 못하면 위기가 올 수 있습니다.
💡 마치며: AI 시대, 메모리는 더 가파르게 성장한다
AI 모델이 개인화되고 실시간 학습이 중요해질수록 데이터의 양은 기하급수적으로 늘어납니다. 결국 GPU의 성능만큼이나 그 데이터를 담아낼 **'메모리의 그릇'**인 HBM과 HBF의 중요성은 더욱 커질 수밖에 없습니다.
대한민국 반도체가 HBM에 이어 HBF 시장에서도 세계를 선도할 수 있기를 응원합니다!
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