차세대 AI 메모리 HBF 관련주, SK하이닉스·삼성전자 핵심 수혜주 분석
차세대 AI 메모리 HBF 관련주, SK하이닉스·삼성전자 핵심 수혜주 분석
최근 반도체 업계에서는 HBM(고대역폭메모리)을 이을 차세대 AI 메모리 기술로 HBF(High Bandwidth Flash, 고대역폭 플래시메모리)가 급부상하고 있는데요. SK하이닉스와 샌디스크가 HBF 표준화 컨소시엄을 공식 출범하면서, AI 추론 시대를 겨냥한 새로운 메모리 시장의 경쟁이 본격화되고 있습니다.
특히 ‘HBM의 아버지’로 불리는 김정호 KAIST 교수가 “2038년에는 HBF의 비중이 HBM보다 커질 것”이라고 전망한 만큼, 관련 종목들에 대한 관심도 점점 높아지고 있는데요.
그렇기에 이번 포스팅에서는 차세대 AI 메모리 HBF의 개념부터 SK하이닉스와 삼성전자의 전략 비교, 그리고 핵심 수혜주까지 함께 분석해보도록 하겠습니다.
1. HBF(고대역폭 플래시메모리)란 무엇인가
HBF는 High Bandwidth Flash의 약자로, 한국어로는 ‘고대역폭 플래시메모리’라고 부르는데요. 쉽게 말하면 낸드플래시(NAND Flash)를 HBM처럼 수직으로 쌓아올려 만든 차세대 메모리 반도체입니다.
기존에 AI 가속기에서 핵심 역할을 해온 HBM(고대역폭메모리)은 D램을 수직으로 적층해서 데이터 처리 속도를 극대화한 제품인데요. HBF는 이와 유사한 구조이지만, D램 대신 낸드플래시를 소재로 사용한다는 점에서 근본적인 차이가 있습니다.
HBM과 HBF의 차이를 간단히 정리해보면, HBM은 속도에 강점이 있는 반면 용량에 한계가 있고, HBF는 HBM보다 속도가 다소 느리지만 용량을 10배 이상 확장할 수 있으면서도 가격은 더 저렴하다는 장점이 있는데요.
또한 D램은 전원이 꺼지면 데이터가 사라지는 휘발성 메모리이지만, 낸드플래시는 전원이 꺼져도 데이터가 유지되는 비휘발성 메모리라는 점도 중요한 차이입니다.
김정호 KAIST 교수는 이를 도서관에 비유해서 설명했는데요. GPU 내부의 SRAM은 ‘책상 위의 노트’처럼 가장 빠르지만 용량이 가장 작고, HBM은 ‘책상 옆 서재’처럼 빠르게 접근할 수 있는 공간, HBF는 ‘지하실 도서관’처럼 대규모 데이터를 저장하고 필요할 때 HBM에 공급하는 역할을 한다고 설명했습니다. 개인적으로는 이 비유가 HBF의 역할을 이해하는 데 상당히 도움이 되더라구요.
기술적으로 보면, 1세대 HBF는 32GB 낸드를 16단으로 적층해서 512GB의 용량을 확보할 수 있는데요. 이를 GPU 하나에 8개 연결할 경우 최대 4TB의 초거대 용량을 구현할 수 있습니다. 현재 최신 HBM3E 12단의 용량이 36GB에 불과하다는 점을 생각하면, 용량 면에서 HBF가 얼마나 큰 장점을 가지는지 알 수 있죠.
2. HBF가 주목받는 이유
HBF가 차세대 AI 메모리로 급부상하게 된 배경에는 AI 산업의 무게중심이 ‘학습(Training)’에서 ‘추론(Inference)’으로 빠르게 이동하고 있다는 점이 자리하고 있는데요.
AI 학습 단계에서는 GPU의 연산 속도가 가장 중요했다면, 실제로 서비스를 제공하는 추론 단계에서는 메모리의 용량과 효율성이 성능을 좌우하는 핵심 변수가 되는데요.
챗GPT나 제미나이 같은 AI 서비스를 동시에 사용하는 이용자가 급증하면서, 기존 메모리 구조만으로는 추론 단계에서 요구되는 대용량 데이터 처리와 전력 효율을 동시에 충족하기 어려워진 것이죠.
특히 AI 추론 과정에서 중요한 ‘키-밸류(KV) 캐싱’은 AI 모델의 단기 기억 장치와 같은 역할을 하는데요. AI 모델이 고도화될수록 이 KV 캐싱에 필요한 메모리 용량이 기하급수적으로 늘어나면서, HBM만으로는 이 수요를 감당하기 어려운 상황이 발생하고 있습니다.
이러한 문제를 해결할 수 있는 대안으로 등장한 것이 바로 HBF인데요. HBF는 HBM의 빠른 데이터 처리 속도를 보완하면서도 대용량 저장 능력을 갖추고 있어서, 두 기술이 상호 보완적으로 작동하는 구조를 만들 수 있습니다.
게다가 전원이 꺼져도 데이터가 유지되는 비휘발성 특성 덕분에 전력 소모도 줄일 수 있다보니, AI 시스템의 전체 운영 비용(TCO)을 절감하는 데에도 기여할 수 있을 것으로 전망되고 있습니다.
김정호 KAIST 교수는 “GPU의 혁신은 거의 끝났고, 대부분의 GPU 성능 향상은 메모리에서 나왔다”라고 강조했는데요. 이는 앞으로 AI 산업에서 메모리의 중요성이 더욱 커질 것이며, 그 중심에 HBF가 자리하게 될 것이라는 의미로 해석할 수 있겠습니다.
3. SK하이닉스와 삼성전자의 HBF 전략 비교
HBF 시장에서 가장 적극적으로 움직이고 있는 기업은 단연 SK하이닉스와 삼성전자인데요. 두 기업의 전략과 현재 위치를 비교해보면 상당히 흥미로운 그림이 그려집니다.
1> SK하이닉스 : HBF 레이스의 선두주자
SK하이닉스는 현재 HBF 개발에서 가장 앞서 나가고 있는 기업인데요. 2025년 8월 미국 샌디스크와 HBF 기술 사양 공동 정의 및 표준화를 위한 양해각서(MOU)를 체결하며 업계 최초로 HBF 표준 선점에 나섰습니다.
이후 2026년 2월 25일(현지시간)에는 미국 캘리포니아주 밀피타스에 위치한 샌디스크 본사에서 ‘HBF 스펙 표준화 컨소시엄 킥오프’ 행사를 개최하며 글로벌 표준화 전략을 공식 발표했는데요.
이르면 2026년 하반기에 낸드를 16단으로 적층한 HBF 1세대 샘플을 출하하고, 2027년 초에 HBF를 탑재한 최초의 AI 추론 시스템을 선보이는 것을 목표로 하고 있습니다.
SK하이닉스의 강점은 HBM에서 쌓아온 TSV(실리콘관통전극) 적층 기술과 하이브리드 본딩 기술이 HBF 개발에 그대로 활용된다는 점인데요.
안현 SK하이닉스 개발총괄(CDO) 사장은 “AI 인프라의 핵심은 단일 기술의 성능 경쟁을 넘어 생태계 전체를 최적화하는 것”이라며 HBF 표준화를 통한 AI 메모리 전 영역 리더십 강화 의지를 밝혔습니다.
2> 삼성전자 : 낸드 1위 기업의 잠재력
삼성전자의 HBF 행보는 아직 구체적인 로드맵이 공개되지 않은 상태이지만, 업계에서는 내부적으로 HBF 독자 개발을 진행하고 있는 것으로 파악하고 있는데요. 현재 초기 콘셉트 설계 작업에 착수한 단계로 알려져 있습니다.
삼성전자를 무시할 수 없는 이유는 상당히 명확한데요. 세계 낸드플래시 시장 점유율 1위(약 32.9%)라는 압도적인 생산 능력을 보유하고 있고, 290단 이상의 V-NAND 적층 기술, TSV 기술, 컨트롤러 설계 능력을 모두 갖추고 있기 때문입니다.
게다가 파운드리 능력까지 보유하고 있어서 베이스 다이 제작부터 패키징까지 원스톱으로 제공할 수 있다는 점도 큰 강점이죠.
김정호 KAIST 교수도 “HBM과 HBF를 모두 제작해 납품할 수 있는 곳은 삼성전자와 SK하이닉스밖에 없다”라고 언급한 바 있는데요. 과거 HBM 시장에서도 삼성전자가 초기에 뒤처졌다가 점유율을 35%까지 끌어올리며 반격에 성공한 사례가 있다보니, HBF에서도 유사한 패턴이 반복될 가능성을 배제하기 어렵습니다.
개인적으로는 단기적으로는 SK하이닉스가 표준화와 샘플 출하에서 앞서 나가고 있지만, 중장기적으로 삼성전자의 낸드 생산 규모가 본격 투입될 경우 시장 판도가 유동적일 수 있다고 보는데요. 두 기업 모두 HBF 시장에서 핵심적인 위치를 차지할 것으로 전망됩니다.
4. HBF 핵심 소부장 수혜주 분석
HBF는 HBM과 유사한 TSV 기반 수직 적층 구조를 사용하기 때문에, 기존 HBM 공정에서 활약하던 소재/부품/장비(소부장) 기업들이 HBF 시장에서도 수혜를 받을 가능성이 높은데요. 핵심 수혜주들을 분야별로 정리해보면 다음과 같습니다.
1> 한미반도체 (후공정/패키징 장비)
한미반도체는 HBM의 핵심 장비인 TC본더(Thermo-Compression Bonder)와 하이브리드 본딩 장비를 삼성전자 및 SK하이닉스에 공급하고 있는 기업인데요.
HBF 역시 낸드를 수직으로 적층하고 TSV로 연결하는 유사한 패키징 공정이 필요하기 때문에, 한미반도체의 기존 장비 기술이 그대로 적용될 수 있습니다. HBF 시장이 확대될수록 후공정 장비의 중요성은 더욱 커질 것으로 보이는데요.
2> 솔브레인 (반도체 소재)
솔브레인은 HBM과 HBF 공정 모두에 필수적인 에칭액, 세정액, 포토레지스트 제거액 등 반도체 공정용 특수 약액을 공급하는 핵심 업체인데요. 특히 HBF의 TSV 형성 공정에서 실리콘을 깊이 식각하는 고순도 에칭액이 반드시 필요하다보니, HBF 시장 확대 시 매출이 동반 성장하는 구조를 가지고 있습니다.
3> 테크윙 (테스트/검사 장비)
테크윙은 낸드 테스트 핸들러 분야에서 세계 최고 수준의 기술력을 보유한 기업인데요. HBF는 낸드 기반 메모리이기 때문에 테크윙의 낸드 테스트 장비가 품질 검증에 필수적입니다. SK하이닉스와 공동 개발한 DUAL TC BONDER 등의 장비를 통해 HBM 관련 실적도 이미 개선되고 있는 상황이죠.
4> 피에스케이홀딩스 (전공정 장비)
피에스케이홀딩스는 이미 HBM 공정에서 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 글로벌 메모리 3사 모두에 디스컴(Descum) 장비를 납품하며 검증된 기술력을 보유하고 있는데요. HBF 공정에서도 동일한 장비가 필요할 것으로 예상되기 때문에 자연스러운 수혜가 기대됩니다.
5> 하나마이크론 (반도체 패키징)
하나마이크론은 국내 대표적인 OSAT(외주 반도체 패키징 및 테스트) 기업으로, TSV 기반 적층 패키징 기술을 보유하고 있는데요. HBM 패키징 수탁 경험을 바탕으로 HBF의 고난도 적층 공정을 수행할 수 있는 역량을 갖추고 있어서, 메모리 업체들의 HBF 위탁 생산 수요에 대응할 핵심 파트너가 될 수 있습니다.
5. HBF 시장 전망과 투자 시 유의할 점
HBF 시장의 타임라인을 정리해보면, 2026년 하반기에 SK하이닉스의 HBF 1세대 샘플이 출하되고, 2027년에 첫 상용 제품이 등장할 것으로 전망되는데요. 이후 2030년 전후로 복합 메모리 솔루션에 대한 수요가 본격적으로 확대되고, 김정호 교수의 전망대로라면 2038년에는 HBF의 비중이 HBM을 넘어설 것으로 예측됩니다.
다만 투자에 있어서 몇 가지 유의해야 할 점이 있는데요.
우선 HBF는 아직 개발 초기 단계에 있다는 점을 기억해주셔야 합니다. 첫 양산 목표가 2027년이다보니, 실질적인 매출 기여까지는 상당한 시간이 필요할 수 있는데요. 기술적으로도 낸드가 열에 취약하다는 점(정상 동작 범위 85도 이하)이나, 수명 주기 등 극복해야 할 과제가 남아 있습니다.
또한 HBF가 HBM을 대체하는 것이 아니라 보완하는 기술이라는 점도 중요한데요. HBF의 등장이 HBM 수요를 줄이는 것이 아니라, 오히려 전체 AI 메모리 시장을 키우는 역할을 할 것이라는 분석이 지배적입니다. 그렇기에 HBF를 별도의 기회로 보기보다는, AI 메모리 시장 전체의 성장이라는 맥락에서 바라보시는 것이 좋겠습니다.
개인적으로는 단기(~2027년)에는 여전히 HBM 슈퍼사이클의 직접 수혜를 받는 삼성전자와 SK하이닉스에 주목하되, 중기(2027~2030년)에는 HBF 첫 양산 시점을 전후로 장비주들의 모멘텀을, 장기(2030년 이후)에는 HBF 대중화에 따른 소재주의 구조적 성장에 관심을 기울여보는 것이 합리적인 접근이 아닐까 싶네요.
6. 맺음말
오늘은 차세대 AI 메모리 HBF의 개념과 주목받는 이유, SK하이닉스와 삼성전자의 전략 비교, 그리고 핵심 소부장 수혜주까지 분석해보았습니다.
HBF는 HBM의 속도와 낸드플래시의 대용량을 결합한 기술로, AI 추론 시대에 폭증하는 데이터 저장 수요를 해결할 핵심 솔루션으로 자리매김하고 있는데요.
SK하이닉스가 샌디스크와의 협력을 통해 표준화를 주도하고 있고, 삼성전자도 낸드 시장 1위의 저력을 바탕으로 독자 개발을 진행하고 있어서 향후 두 기업 간의 경쟁 구도도 흥미로운 관전 포인트가 될 것 같습니다.
다만 아직은 기술 상용화 초기 단계인 만큼, 관련 종목에 투자하실 때에는 실적 기여 시점과 기술적 리스크를 충분히 고려하시는 것이 중요한데요. HBM이 AI 시대의 1막을 열었다면, HBF가 그 2막을 이끌어갈 가능성이 높다는 점에서 중장기적인 시각으로 관심을 가져보시면 좋지 않을까 싶네요.
※ 본 포스팅은 정보 제공을 목적으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 매수/매도 추천이 아닙니다. 투자에 대한 최종 판단과 책임은 본인에게 있습니다.