[기술뉴스]🚀 HBF, AI 메모리 혁명의 차세대 주자

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서론

김정호 KAIST 전기 및 전자공학부 교수가 HBM(고대역폭 메모리)의 창안자로 불리며, 이제 HBF(고대역폭 플래시)를 차세대 AI 메모리 기술로 제시합니다. 2026년 2월 3일 KAIST 테라랩에서 열린 설명회에서 그는 AI 시대 1인당 100TB 메모리 필요성을 강조하며, HBF가 GPU 병목을 해결할 핵심이라고 밝혔습니다[1][2]. 이는 AI 컴퓨팅 패러다임이 연산 중심에서 메모리 중심으로 전환되는 신호탄입니다.

본론

1. HBM의 한계와 HBF의 등장 배경

현재 AI는 멀티모달 데이터(이미지, 영상, 사운드, 문서) 처리로 폭발적 용량 증가를 겪습니다. 기존 구조에서 GPU는 CPU 연결 스토리지에서 데이터를 불러와 병목이 발생하는데, 김 교수는 '어린 시절 모습 그려달라'는 요청처럼 과거 대용량 데이터를 즉시 처리해야 한다고 지적합니다[1]. HBF는 낸드 플래시를 수직 적층한 초대용량 메모리로, GPU 바로 옆에 배치해 속도와 용량을 동시에 해결합니다. HBM은 '작은 서고'라면 HBF는 '도서관' 비유로 설명되며, AI 추론·학습 속도를 HBM 단독 대비 10분의 1로 단축할 전망입니다[2][3].

2. HBF 적용 로드맵과 기술 우위

김 교수는 HBF와 HBM 결합 두 시나리오를 제시합니다. 첫째, HBF1 기반 추론 아키텍처로 GPU 연산부에 GDDR, 디코딩 영역에 HBF를 적용해 HBM 의존도 낮춥니다. 둘째, HBF2 하이브리드 구조로 HBM이 학습 변수 담당, HBF가 대용량 컨텍스트·KV 캐시 처리('속도는 HBM, 기억은 HBF')[2]. HBF는 HBM 경험 필수 기술로, 삼성전자·SK하이닉스만이 구현 가능하며 2038년 HBM 시장 규모 초과 예상됩니다[4][5][6]. 이는 메모리 수요 100~1000배 증가 추세에 부합합니다[3].

3. 산업 영향과 한국 반도체 패권 전망

AI 경쟁은 '데이터 쏟아내기'로 귀결되며, GPU 혁신 한계 도달로 메모리 센트릭 컴퓨팅 시대 도래합니다[2]. 스마트폰 시대 저전력 퀄컴 부상처럼 AI 시대 메모리가 산업 지배할 전망이며, HBM·HBF 모두 구현한 한국 기업이 승자입니다[3][5]. 기술 완성보다 AI 서비스 채택이 관건으로, 한 사례 성공 시 시장 표준화될 것입니다[5]. 이는 글로벌 AI 패권 장악 기회입니다[1][6].

결론

HBF는 AI 컴퓨팅 도약의 게임체인저로, 한국 메모리 산업 주도권 강화 필수입니다. GPU 중심 시각 벗어나 메모리 혁신에 투자해야 AI 팩토리 미래를 선점할 수 있습니다. 업계는 HBF 상용화 로드맵 가속화가 시급합니다.

참고 문헌

1. 김정호 KAIST 교수 “HBM 다음은 HBF…HBF 통해 AI 컴퓨팅 도약할 것" - 조선일보
2. 김정호 KAIST 교수의 AI 전망② “HBM만으로는 10분, HBF를 …
3. 김정호 카이스트 교수 “연산 성능 넘어 메모리 구조로 이동 …
4. 김정호 KAIST 교수 HBF, 2038년 HBM 수요 넘는다
5. 김정호 KAIST 교수 "차세대 AI 메모리 HBF, 10년 후 HBM …
6. 'HBM의 아버지' 김정호 교수, “2038년 HBF 시장이 HBM 넘을 …