HBF: AI 시대에 떠오르는 차세대 메모리

1. 메모리는 이제 '속도'뿐 아니라 '용량'도 중요하다

HBF(High Bandwidth Flash)는 낸드플래시를 여러 층으로 쌓아 만든 새로운 메모리다.

기존 HBM은 D램을 쌓아 매우 빠른 속도를 만드는 것이 목적이었다.

반면 HBF는 속도는 HBM보다 조금 느리지만, 훨씬 많은 데이터를 저장할 수 있다.

또한 낸드는 전원이 꺼져도 데이터가 남아있는 비휘발성 메모리이기 때문에 전력 효율도 높다.

쉽게 말하면

• HBM = 엄청 빠른 작업대
• HBF = 작업대 옆에 있는 큰 서랍
• SSD = 창고

AI가 책 100만 권을 읽는다고 가정해보자.

• HBM은 지금 읽는 몇 권만 올려놓는 책상이다.
• HBF는 곧 읽을 수십만 권을 가까이에 보관하는 큰 책장이다.
• SSD는 모든 책을 보관하는 창고이다.

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2. HBF는 HBM과 SSD 사이를 연결하는 메모리다

AI는 크게 학습(Training) 과 추론(Inference) 을 수행한다.

• 학습은 엄청난 계산이 필요하다.
• 추론은 이미 학습한 모델을 빠르게 불러와 사용하는 과정이다.

학습에서는 HBM의 빠른 속도가 중요하다.

하지만 추론에서는 큰 AI 모델을 저장하는 능력이 더 중요해진다.

바로 이 부분에서 HBF가 필요하다.

챗GPT에게 질문하면

1. 모델을 메모리에서 불러오고
2. 답을 계산한다.

이때 모델이 너무 크면 HBM만으로는 부족하다.

SSD에서 계속 가져오면 너무 느리다.

그래서 HBF가 중간 저장공간 역할을 한다.

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3. 앞으로 AI 서버는 이렇게 구성될 가능성이 크다

기존

HBM → SSD

앞으로

HBM → HBF → SSD

역할은 다음과 같다.

• HBM: 계산 담당
• HBF: 대용량 데이터를 빠르게 보관
• SSD: 장기 저장

즉, 메모리가 3단계 구조로 발전하는 것이다.

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4. 샌디스크가 가장 먼저 시장을 준비하고 있다

현재 HBF 상용화를 가장 적극적으로 추진하는 곳은 **Sandisk**이다.

샌디스크는

• 생산라인 구축
• 장비 확보
• 공급망 구축

등을 진행하고 있으며,

2026년 하반기 상용화를 목표로 개발 중이다.

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5. 메모리 3사도 경쟁에 뛰어들고 있다

국내 기업들도 준비 중이다.

• SK hynix는 샌디스크와 함께 HBF 표준화를 논의하고 있다.
• Samsung Electronics도 내부적으로 HBF를 개발하는 것으로 알려져 있다.
• Micron Technology 역시 향후 시장에 참여할 가능성이 높다.

현재는 표준을 만드는 단계이며,

이후에는 각 회사가 독자적인 제품으로 경쟁할 가능성이 크다.

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6. HBF가 나오면 반도체 장비·소재 기업도 수혜를 본다

HBF를 만드는 공정은 HBM과 매우 비슷하다.

대표적으로

• TSV
• 적층(Stacking)
• 본딩(Bonding)
• 패키징(Packaging)

기술을 그대로 활용한다.

따라서 이미 HBM용 장비와 소재를 공급하는 기업들은

HBF 시장이 커질수록 함께 성장할 가능성이 높다.

자동차 공장을 짓던 회사가
전기차 공장도 비슷한 장비를 납품하는 것과 비슷하다.
공장이 달라져도 필요한 장비는 상당 부분 같다.

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7. 왜 HBF가 중요한가?

AI 모델은 계속 커지고 있다.

예전에는 수십 GB 수준이었지만,

앞으로는 수백 GB~수 TB 규모의 모델도 늘어날 전망이다.

이처럼 모델이 커질수록

"어디에 저장할 것인가?"가 새로운 문제가 된다.

HBF는 바로 이 문제를 해결하기 위해 등장한 메모리다.

즉,

'더 빨리 계산하는 시대'에서 '더 많은 데이터를 가까이에 저장하는 시대'로 메모리의 중요성이 이동하고 있는 것이다.

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핵심 한눈에 보기

구분HBMHBFSSD

역할	초고속 연산	대용량·고속 저장	장기 저장
사용 메모리	D램	낸드플래시	낸드플래시
속도	매우 빠름	중간	느림
용량	작음	큼	매우 큼
가격	매우 비쌈	중간	저렴
AI 역할	계산	AI 모델 보관	데이터 저장

핵심 포인트

• HBF는 HBM을 대체하는 제품이 아니라 함께 사용하는 메모리이다.
• AI가 학습 중심에서 추론 중심으로 바뀌면서 HBF의 필요성이 커지고 있다.
• AI 서버는 앞으로 HBM → HBF → SSD의 3단계 메모리 구조가 될 가능성이 높다.
• HBM에 사용되던 장비와 소재를 그대로 활용할 수 있어 관련 소부장 기업들의 수혜도 기대된다.
• 업계에서는 2027~2028년부터 HBF 시장이 본격적으로 성장할 가능성을 높게 보고 있다.

 

<한국 반도체 소부장에서 HBF 관련주>

1. 장비 

HBF 역시 수십 층의 낸드를 정밀하게 쌓고 연결해야 하므로,
고도화된 패키징 및 접합(Bonding) 장비와 전공정 미세화 장비가 핵심

• 한미반도체: HBM 시장에서 TC 본더로 독점적 지위를 확보한 만큼, 낸드를 고단으로 적층하는 HBF 공정에서도 핵심 패키징 장비(Advanced TC Bonder 등)의 최우선 수혜주로 꼽힙니다.
  
  
• HPSP: 고압 수소 어닐링 장비 원천 기술을 보유하고 있습니다. HBF 제조 시 유동성이 높아지는 선단 공정에서 소자 계면의 결함을 치유하고 트랜지스터 성능을 극대화하는 데 필수적입니다.
  
  
• 원익IPS / 테스: 낸드플래시 고단화의 핵심인 증착(CVD/ALD) 장비 제조사로,
  HBF 생산을 위한 전공정 증착 가속화 시 직접적인 수혜를 받습니다.

2. 부품 및 테스트  

고대역폭 플래시메모리는 다량의 데이터를 초고속으로 처리하므로,
적층 후 패키징 신뢰성을 검증하는 테스트 부품의 중요성이 매우 큼

• 티에프이: ISC가 SK하이닉스에 인수된 이후, 삼성전자의 차세대 메모리 테스트 소켓 및 보드 물량을 대거 흡수하며 HBF 테스트 공정의 핵심 수혜주로 부각되고 있습니다.
  COF(Chip on Film) 및 고속 번인 테스트 소켓 기술을 보유하고 있습니다.
  
  
• 티씨케이: 고단 적층 낸드 및 HBF 식각 공정에 필수적인 Solid SiC(실리콘 카바이드) 포커스 링을 공급합니다.
  고출력 플라즈마 환경에서 웨이퍼를 보호하는 소모성 부품 시장의 절대 강자입니다.
  
  
• 하나마이크론: 종합 반도체사(IDM)의 후공정(OSAT) 외주화 트렌드 속에서, HBF 패키징 및 테스트 턴키 서비스를 제공할 수 있는 주요 파트너사로 분류됩니다.

3. 소재

차세대 플래시 구조를 형성하기 위해서는 박막을 정밀하게 깎아내고 미세 회로를 그리는데
필요한 고성능 화학 소재가 투입되어야 합니다.

• 솔브레인: 낸드 고단화 및 고성능화 공정에서 웨이퍼 산화막을 선택적으로 제거하는 고선택비 인산(HSN) 및 CMP 슬러리 등의 핵심 전자재료를 공급합니다.
  HBF 공정의 화학적 고도화에 직접 연관되어 있습니다.

📌 요약 및 투자 포인트

구분	주요 종목	HBF 공정 내 역할 및 투자 포인트
장비	한미반도체, HPSP	고단 플래시 적층용 첨단 본딩 및 계면 결함 제어 장비 공급
부품/테스트	티에프이, 티씨케이	초고속 데이터 전송 테스트 소켓 및 고난도 식각 공정용 SiC 링
소재	솔브레인	미세 패턴 형성을 위한 고선택비 에천트 및 화학 재료

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