SK하이닉스, AI 메모리 ‘계층화’ 전략 공개…HBM·D램·낸드 잇는다

AI 에이전트가 처리할 데이터가 빠르게 늘면서 서로 다른 메모리를 층별로 묶어 속도와 전력 효율을 함께 높이는 전략이 차세대 AI 인프라 해법으로 제시됐다.

SK하이닉스는 4일부터 6일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라 컨벤션 센터에서 열린 ‘Future of Memory and Storage 2026(FMS 2026)’에서 차세대 AI 메모리 청사진을 공개했다고 밝혔다. 행사에는 350명 이상의 AI 전문가가 참여했고, 사흘간 3500명 이상의 관람객이 전시장을 찾았다.

핵심은 ‘계층형 메모리(Tiered Memory)’다. HBM(대량 데이터를 빠르게 처리하는 고성능 메모리), D램, 낸드·SSD 같은 저장장치, CXL 기반 메모리처럼 속도와 용량이 다른 장치를 필요한 위치에 나눠 배치하고 하나의 체계처럼 연결하는 방식이다. CXL 기반 메모리 확장 기술은 여러 메모리 자원을 연결해 활용 범위를 넓히는 기술이다. SK하이닉스는 데이터 이동을 줄여 AI 인프라 전반의 효율을 높이겠다는 구상이다.

행사 첫날 기조연설에서 김천성 SK하이닉스 솔루션개발 부문장과 강욱성 차세대상품기획 담당은 AI가 학습 중심에서 대규모 추론과 에이전틱 AI로 확장되면서 단일 메모리 제품만으로는 처리 속도와 효율을 함께 확보하기 어렵다고 설명했다. 김 부문장은 HBM, D램, 낸드 기반 HBF, SSD를 어디에 배치하고 어떻게 연결해 데이터 이동을 줄이느냐가 전체 효율을 좌우한다고 말했다. 강 담당은 제품 설계 단계부터 고객에게 필요한 최적의 솔루션을 함께 고민하고 제공하겠다고 밝혔다.

새 계층으로 제시된 HBF는 HBM에 쓰이는 TSV 기술, 즉 칩을 수직으로 연결하는 방식을 활용한다. 기존 저장장치의 큰 용량과 D램에 필적하는 고대역폭을 함께 구현해 HBM과 SSD 사이를 잇는 개념이다. SK하이닉스는 이를 통해 AI 시스템의 확장성을 높이고 운영 비용을 줄일 수 있다고 설명했다. 임의철 솔루션 AT 담당은 상용화를 위해 하드웨어와 소프트웨어를 함께 설계하는 ‘코디자인’이 중요하며, 파트너들과 차세대 기술 확보와 표준화를 진행 중이라고 밝혔다.

전시 부스에서는 HBM4·HBM4E·HBM3E, DDR5 메모리와 기업용 SSD 제품을 공개했다. 엔비디아의 차세대 AI 가속기 베라루빈 모형과 HBM4 모형도 나란히 전시했다. QLC 기반 고용량 SSD PS1101은 기존 176단 제품보다 성능을 약 55% 높였으며, 회사는 2026년 8월부터 주요 클라우드 서비스 제공업체에 샘플을 공급할 예정이다. 행사 기간에는 공동 기조연설 2건을 포함해 12개 기술 세션도 진행했다.

자료: SK하이닉스