HBM4 메모리와 HBF 기술, CXL 메모리,NAND 플래시까지.. AI 시대 메모리 혁신 핵심은?

이전 글들에서 HBM과 관련기업들을 다뤘는데요,, HBM4 뿐만 아니라 HBF 기술, CXL 메모리 확장, 그리고 우리에게 익숙한 NAND 플래시까지 '메모리 혁신'의 주역으로 떠오르고 있습니다.

이번 글에서는 이러한 메모리 기술들이 어떻게 작동하고, 왜 중요한지 그리고 실제로 어떻게 활용되는지 정리해 보겠습니다.

요즘 AI 기술이 빠르게 발전하면서, 메모리 기술도 함께 진화하고 있다는 사실 알고 계신가요? 특히 HBM4 메모리는 초고속 데이터

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HBM4 메모리란? 초고속 데이터 고속도로

HBM4 메모리

 

HBM(High Bandwidth Memory)은 DRAM 칩을 3D로 쌓아 올리고, 초고속 데이터 전송을 가능하게 하는 메모리 기술입니다.
2025년 4월에 공식 발표된 HBM4는 약 2TB/s급 대역폭과 최대 64GB 용량을 지원해하는데요,,

쉽게 비유하자면, 일반 고속도로가 8차선이라면 HBM4는 64차선 이상의 초광폭 고속도로라고 할 수 있습니다.

즉 데이터가 오가는 시간을 획기적으로 줄여주는 구조입니다 🚀
여기에서 관심있게 볼 내용은 이 기술이 대규모 AI 학습과 병렬 행렬 연산에 특히 강점을 보인다는 점입니다.

다만 제조 난이도가 높고 가격이 비싸다는 점은 아직 과제로 남아 있죠.

HBM4의 핵심 특징

✔️초고속 대역폭: 2TB/s급 데이터 전송 속도
✔️ 3D 적층 구조: GPU 근처 배치로 지연시간 최소화
✔️ AI 학습 최적화: 대규모 모델 학습에 필수적

 

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HBF이란?, 용량과 속도를 동시에

HBF(High Bandwidth Flash)는 NAND 플래시를 HBM과 유사한 3D 스택 구조로 패키징해, 고용량과 고대역폭을 동시에 구현하는 기술입니다.
HBF는 HBM 대비 8~16배 더 많은 용량을 제공하면서도 비슷한 수준의 대역폭을 목표로 하고 있습니다.

개인적으로 이 부분이 흥미로웠는데요, HBM이 물리적 한계로 용량 확장에 어려움을 겪는 반면, HBF는 NAND의 고밀도 특성을 활용해 '대용량 고속 메모리' 역할을 할 수 있다는 점이 매력적이라고 할 수 있습니다.
다만 NAND 기반이라 DRAM보다 지연시간이 길다는 점은 고려해야 합니다.

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CXL 메모리 확장, 유연한 메모리 공유 시대

CXL(Compute Express Link)은 CPU, 메모리, 가속기 간 높은 대역폭과 캐시 일관성을 구현하는 인터커넥트 표준입니다.
CXL 2.0/3.0은 메모리 풀링과 공유 기능을 지원해, 여러 서버가 메모리를 함께 사용하거나 필요에 따라 유연하게 확장할 수 있게 해 줍니다.
이해하기 쉽게 표현해 볼까요?

기존에는 각 서버마다 고정된 메모리가 할당됐다면, CXL은 여러 서버가 거대한 메모리 '풀(Pool)'을 공유하는 구조로 바뀌는 것으로, 마치 공유 오피스처럼 필요한 만큼만 메모리를 사용할 수 있다는 것입니다.
이는 AI 추론 환경에서 유휴 메모리를 효율적으로 활용하고, 대규모 모델 처리에 유리합니다. 

단 아직 생태계가 완전히 갖춰지지 않아 소프트웨어 지원 등의 과제가 남아 있습니다.

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NAND 플래시, 저장용에서 메모리로 진화 중

NAND 플래시 메모리도 새로운 역할을 찾아가고 있는데요, 전통적으로 SSD 같은 저장장치에 쓰였지만, 최근에는 메모리 계층의 확장 요소로 재조명받고 있습니다.
HBF 기술처럼 플래시를 메모리로 활용하려는 시도가 증가하며, 대용량·고대역폭·비휘발성이라는 조합이 AI 데이터센터에서 주목받고 있습니다.
이처럼 NAND가 단순 저장용을 넘어 '메모리 역할'까지 수행한다는 점이 인상 깊긴 하지만 DRAM보다 접근 속도가 느리다는 한계는 여전히 존재합니다.

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메모리 기술, 어떻게 활용될까?

위에서 언급한 네 가지 기술은 서로 경쟁하기보다는 보완적 계층 구조로 자리 잡을 가능성이 높은데요,

이 기술들을 활용하는 시나리오를 작성해 보면 다음과 같습니다.

ㅇAI 학습 단계: 초고속 연산이 필요 → HBM4 메모리 활용
ㅇ추론 및 대형 모델 저장: 용량이 중요 → HBF 기술 활용
ㅇ인프라 운영: 여러 서버 간 메모리 공유 → CXL 확장 활용
ㅇ데이터 저장: 장기 보관용 → NAND 플래시 활용

 

메모리 관련 국내 기업 사례

SK하이닉스는 HBF 기술을 발표하며 NAND와 HBM 유사 구조를 결합한 제품을 개발 중이고요,. 

삼성전자와 SK하이닉스 모두 HBM4와 CXL 기술에 집중하며 고부가가치 메모리 전략을 추진 중입니다.

 

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HBM4, HBF, CXL, NAND 기술 장점과 리스크는? 

✅ 장점

ㅇ병목 해소: 대역폭과 용량 확보로 AI 성능 비약적 향상
ㅇ비용 효율: HBF·CXL로 기존 HBM 대비 가성비 개선 가능
ㅇ기술 진화: 메모리가 계층화·모듈화되며 새 비즈니스 기회 창출

⚠️ 리스크

ㅇ제조 난이도: HBM4 적층 기술의 높은 난이도와 가격 부담
ㅇ지연시간 문제: HBF·NAND는 DRAM보다 느려 모든 용도에 적합하지 않음
ㅇ생태계 미비: CXL 메모리 생태계는 아직 초기 단계
ㅇ공급망 리스크: 중국 업체 추격, 수출 규제 등 지정학적 변수 존재

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지금까지 살펴본 것처럼 HBM4 메모리를 중심으로 HBF, CXL, NAND 플래시가 각자의 역할을 맡으며 메모리 혁신을 이끌고 있습니다.

이 기술들은 경쟁이 아닌 협력 관계로, AI 시대에 맞는 계층화된 메모리 구조를 만들어갈 텐데요,
이런 기술 변화가 단순히 반도체 산업뿐 아니라 우리 일상의 AI 서비스에도 어떠한 영향을 더 미치게 될지 기대해 봅니다.