▲ FMS 2026 내 SK하이닉스 전시 부스 전경

메모리 · 스토리지 분야 세계 최대 규모의 전시 컨퍼런스인 ‘Future of Memory and Storage 2026(이하 FMS 2026)’이 지난 4일(현지 시간)부터 6일까지 미국 캘리포니아에 위치한 산타클라라 컨벤션 센터(Santa Clara Convention Center)에서 열렸다. 올해도 350명 이상의 AI 전문가가 모여 서로의 최신 기술 동향과 인사이트를 나눴고, 전시 현장에서는 AI 산업의 미래를 좌우할 최첨단 제품과 기술 정보가 공유됐다. 3일간 3,500명이 넘는 참가자가 전시회를 찾았고, 행사 기간 내내 어느 부스에서나 진지한 표정으로 제품에 대해 묻고 설명을 듣는 관람객들을 쉽게 찾아볼 수 있었다.

▲ SK하이닉스 전시 부스를 살펴보고 있는 관람객들

특히 AI 기술이 일상 깊숙이 녹아들면서 폭발적으로 늘어난 데이터센터 수요를 반영하듯, 이번 FMS는 AI 인프라 전반에 대한 관심이 매우 컸다. 이에 SK하이닉스는 HBM*을 필두로 한 고성능 AI 메모리와 낸드 기반 최신 서버용 메모리 제품 포트폴리오를 선보이는 한편, CXL* 기반 메모리 확장 기술 시연을 통해 AI 시대를 주도할 ‘Full Stack AI Memory Creator’로서의 기술 역량을 증명했다. 첫날 진행한 기조연설에서도 계층형 메모리*를 기반으로 차세대 AI 메모리 설루션이 나아가야 할 방향성을 제시해 큰 관심을 모았다.

* HBM(High Bandwidth Memory): 여러 개의 D램을 수직으로 연결해 용량을 높이고 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올린 고부가가치, 고성능 제품. HBM은 1세대(HBM)-2세대(HBM2)-3세대(HBM2E)-4세대(HBM3)-5세대(HBM3E)-6세대(HBM4)-7세대(HBM4E) 순으로 개발됨
* CXL(Compute eXpress Link): 시스템상에 있는 메모리와 프로세서 등을 효율적으로 연결해, 대역폭과 용량의 한계를 확장해 주는 인터페이스 기술
* 계층형 메모리(Tiered Memory): 속도, 용량, 비용이 각기 다른 메모리를 계층별로 나눠 유기적으로 연결한 뒤 최적화한 아키텍처. AI 워크로드가 고도화될수록 단일 메모리만으로는 고객과 시장의 니즈를 충족하기 어려워 그 중요성이 커지고 있음

행사 첫날 열린 기조연설(Keynote)에는 SK하이닉스 김천성 부문장(Solution개발)과 강욱성 담당(차세대상품기획)이 세 번째 순서로 공동 발표에 나서 연단에 올랐다. 두 발표자는 ‘AI 에이전트 시대, 계층형 메모리에 기반한 AI 인프라의 효율적 구현 방안(Orchestrating Efficient AI Infrastructure through Tiered Memory in the Era of Agentic AI)’을 주제로, 미래 메모리 아키텍처가 어떻게 진화해야 하는지 심도 있게 다뤘다.

발표에서는 먼저 AI 에이전트가 빠르게 상용화되면서 AI가 처리해야 할 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 높은 수준의 처리 속도와 효율이 요구되는 현 시점에서, 단일 메모리 제품만으로는 이를 효과적으로 해결할 수 없다는 문제점을 짚었다. 이에 대한 해법으로는 각기 다른 특성을 가진 메모리를 유기적으로 연결하고 최적화하는 ‘계층형 메모리(Tiered Memory)’ 기반 차세대 아키텍처를 제시했다.

▲ 기조연설 중인 SK하이닉스 김천성 부문장(Solution개발)

▲ 기조연설 중인 SK하이닉스 강욱성 담당(차세대상품기획)

김 부문장은 “AI가 학습 중심에서 대규모 추론, 나아가 Agentic AI로 확장되면서 인프라 경쟁력은 개별 메모리 제품의 성능만으로 결정되지 않는다”며 “HBM, DRAM, NAND(HBF), SSD 등 각 메모리 계층을 어떤 위치에 배치하고 어떻게 연결해 데이터 이동을 최소화하느냐가 전체 효율을 좌우하게 될 것”이라고 말했다. 이어 “앞으로는 모든 메모리 계층을 아우르는 최적화된 아키텍처를 구현하는 역량이 AI 인프라 경쟁력의 핵심이 될 것”이라고 강조했다.

강 담당 역시 “SK하이닉스는 HBM부터 CXL 기반 메모리, eSSD에 이르기까지 AI 인프라의 전 계층을 아우르는 폭넓은 포트폴리오를 보유하고 있다”며 “앞으로는 제품 설계 단계부터 고객이 필요로 하는 최적의 설루션을 함께 고민하고 제공하는 것이 SK하이닉스의 역할이 될 것”이라고 힘주어 말했다.

이와 함께 SK하이닉스는 FMS 2026이 진행된 3일 내내 공동 발표 2건을 포함해 총 12개의 Tech. Session 발표를 진행하며, 차세대 AI 메모리 설루션을 완성해 나가고 있는 기술적 여정과 그 과정에서 확인한 주요 기술적 혁신들을 공유했다.

▲ 구글, 샌디스크와 HBF 개발 관련 Panel Discussion 중인 임의철 담당(Solution AT)

마지막 날 오전에는 임의철 담당(Solution AT)이 ‘HBF*로 메모리 성능 한계를 돌파하다(Breaking the Memory Wall with High Bandwidth Flash)’를 주제로 열린 Panel Discussion에 참가했다. 임 담당은 구글, 샌디스크 등 업계 주요 플레이어들과 함께 HBF의 개발 방향과 기술적 가능성을 깊이 있게 논의했다.

* HBF(High Bandwidth Flash): 급증하는 대규모 연산 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 초고속 데이터 전송 기능을 강화한 차세대 낸드 설루션. HBM과 마찬가지로 베이스 다이(Base Die)에 로직 공정을 적용해 성능을 극대화함

임 담당은 “HBF는 HBM처럼 TSV* 기술을 적용해 기존 스토리지의 대용량 특성과 D램에 필적하는 고대역폭을 동시에 구현한 새로운 개념의 메모리로, 초고속 메모리인 HBM과 대용량 저장장치인 SSD 사이에서 새로운 메모리 계층으로 자리 잡을 충분한 잠재력을 갖고 있다”고 말했다. 이어 HBF를 AI 시스템의 확장성을 높이고 운영 비용을 절감할 핵심 설루션으로 꼽으며, 이를 위해 하드웨어와 소프트웨어를 함께 설계하는 코디자인(Co-design) 접근의 중요성을 강조했다. 아울러 SK하이닉스가 주요 파트너와 함께 차세대 기술 확보와 표준화에 매진하고 있다고 설명했다.

* TSV(Through Silicon Via, 수직관통전극): 칩을 수직으로 연결하는 패키징 기술로, 신호 전송 거리와 전력 소모를 획기적으로 줄이고 대역폭을 크게 향상해 HBM을 구현하는 핵심 기술로 꼽힘

SK하이닉스 전시 부스 역시 AI 시스템 전반에서 맹활약 중인 주요 메모리 설루션을 한눈에 살펴볼 수 있도록 구성됐다. 부스는 ▲파트너십존 ▲The Smart Edge ▲Next Gen. Tech ▲Tech. Session 등으로 나뉘어 운영됐으며, 각 전시 공간마다 SK하이닉스의 기술력과 미래 비전을 확인하려는 참관객들의 발길이 끊이지 않았다.

▲ 파트너십존에서 HBM4 모형과 Vera Rubin 모형을 살펴보고 있는 관람객들

‘파트너십존’은 엔비디아(NVIDIA), 델(Dell) 등 AI 기술 진화를 이끌어가고 있는 주요 빅테크들과의 단단한 협업 관계와 이를 가능케 한 SK하이닉스의 기술 역량을 부각하는 데 초점을 맞췄다. 전시대 오른편에는 HBM4 모형과 엔비디아의 차세대 AI 가속기 ‘Vera Rubin’ 모형을 나란히 배치해 양사의 기술이 어떻게 맞닿아 있는지를 직관적으로 보여줬다. 그 옆에는 ▲HBM4E 48GB 12단 ▲HBM4 48GB 16단 ▲HBM3E 36GB 12단 ▲SOCAMM2* 등의 실물 제품을 차례로 배치해, 주요 파트너들과 함께 쌓아 올린 SK하이닉스의 대체 불가능한 기술 리더십을 직접 살펴볼 수 있도록 했다.

* SOCAMM2(Small Outline Compression Attached Memory Module): 저전력 D램 기반의 AI 서버 특화 메모리 모듈. AI 서버에 최적화된 메모리 모듈 폼팩터. SK하이닉스는 1cnm 기반 LPDDR5X를 적용한 192GB SOCAMM2 양산을 발표한 바 있음

▲ 델의 서버 시스템 ‘R7625’와 SK하이닉스의 서버 D램 ‘64GB DDR5 RDIMM’

전시대 왼편에는 글로벌 AI 서버 시장을 이끌고 있는 델의 서버 시스템 ‘R7625’과 여기에 탑재되는 SK하이닉스의 서버 D램 ‘64GB DDR5 RDIMM’과 eSSD ‘PS1110 E3.S’가 함께 전시됐다. 그 양옆으로는 AI 워크로드에 적합하도록 고용량을 구현한 ‘256GB DDR5 RDIMM*’, 고대역폭이 강점인 ‘128GB DDR5 MRDIMM*’ 등 SK하이닉스의 주요 서버 D램 제품과 ▲PEB210 E1.S 9.5mm ▲PEB210 M.2 2280 ▲PS1101 E3.S 등 SK하이닉스의 대표 eSSD 라인업을 함께 배치해 스펙과 성능을 함께 비교해 볼 수 있도록 했다. 특히 PS1101 고용량 eSSD 라인업은 기존 176단 대비 약 55% 성능이 향상된 QLC 기반 제품으로, 폼팩터별로 순차 개발을 진행하고 있다. 회사는 2026년 8월부터 주요 CSP 고객사를 대상으로 샘플 공급을 시작할 예정이다. 이를 통해 SK하이닉스는 AI 데이터센터 시장의 고용량 제품 낸드 리더십을 한층 강화할 계획이다.

* RDIMM(Registered Dual In-line Memory Module): 여러 개의 D램이 결합된 서버용 모듈
* MRDIMM(Multiplexed Rank Dual In-line Memory Module): 모듈의 기본 동작 단위인 랭크(Rank) 2개가 동시 작동되어 속도가 대폭 향상된 제품

▲ SK하이닉스의 ‘375단 NAND Wafer’와 ‘375단 1Tb TLC 154B 32DP’와 ‘375단 1Tb TLC 334B QDP’

파트너십존 바로 뒤편에 마련된 ‘스마트 엣지(The Smart Edge)’에서는 최첨단 기술이 적용된 최신 낸드 제품과 엣지 디바이스용 제품 포트폴리오가 공유됐다. 전시대에 배치된 제품 중에서는 가운데 자리한 ‘375단 4D 낸드 웨이퍼(Wafer)’가 눈길을 먼저 사로잡았다. 이 제품은 웨이퍼 본딩(웨이퍼간 접합)을 적용한 첫 낸드 제품으로, 고성능과 저전력을 동시에 구현해 AI 데이터센터를 비롯한 다양한 디바이스 환경에서 폭넓은 활용도를 갖췄다. 그 아래에는 TLC* 기반으로는 처음으로 2채널(Channel)* 32 다이 패키지(Die Package)*를 지원하는 ‘375단 1Tb(테라비트) TLC 154B 32DP’ 제품과 기존 일반적인 4채널 패키지(14×18㎜)보다 더 작은 크기(13.5×12.5㎜)로 공간 효율을 높인 ‘375단 1Tb TLC 334B QDP*’ 제품을 함께 전시해, SK하이닉스의 최첨단 낸드 및 패키징 기술력을 한눈에 확인할 수 있도록 했다. 375단 4D 낸드는 이전 세대보다 전력 대비 성능을 2.5배 높인 것이 특징으로, 전력 효율과 성능을 동시에 요구하는 데이터센터 등 AI 인프라 환경에 최적화됐다. 이를 기반으로 한 고성능 eSSD(기업용 SSD)를 내년 상반기 양산에 착수할 예정이며, AI 데이터센터에서 요구하는 IOPS(데이터 입출력 성능) 최적화, 고대역폭, 어댑티브 미디어 스토리지* 등 다양한 특화 기능을 고객과 협업하여 제품화하는 것을 준비 중에 있다.

* TLC: 셀(Cell)에 저장 가능한 비트(Bit) 단위에 따라 SLC(Single Level Cell, 1개)-MLC(Multi Level Cell, 2개)-TLC(Triple Level Cell, 3개)-QLC(Quadruple Level Cell, 4개) 등으로 규격이 나뉨. 정보 저장량이 늘어날수록 같은 면적에 더 많은 데이터를 저장할 수 있음
* 채널(Channel): 낸드 패키지 안에서 칩과 컨트롤러가 데이터를 주고받는 독립된 통신 경로
* 32 다이 패키지(32 Die Package): 하나의 패키지 안에 낸드 다이 32개를 동시에 적층해 용량을 크게 끌어올리는 패키징 기술
* QDP(Quad Die Package): 4개의 다이를 적층하는 패키징 기술
* 어댑티브 미디어 스토리지(Adaptive Media Storage): 영상, 음성 등 대용량 미디어 파일을 실시간 워크플로 요구에 따라 자동으로 용량을 확장하고 성능을 조정하며 비용을 최적화하는 클라우드 기반 혹은 하이브리드 시스템

▲ SK하이닉스의 SSD 라인업

▲ SK하이닉스의 LPDDR과 UFS 라인업

그 뒷면에는 ▲PCB01 ▲PVF01 ▲PQF02 등 5세대 PCIe* 기반 SSD 라인업과 함께 다양한 규격의 LPDDR* 제품과 UFS* 제품이 소개됐다. 회사는 Mobile/cSSD 제품에서 Data-aware placement, Media-aware Tiering 등 AI Edge 추론 시장에 최적화된 Data 처리방법을 적용하여 AI Edge 추론 시장에 대응할 예정이다. 특히 배터리 기반 엣지 디바이스의 저전력 환경에서도 대규모의 데이터를 오류나 지연 없이 처리할 수 있는 LPDDR6, LPDDR5/5X, UFS 4.1, UFS 5.0 등 최신 제품들이 피지컬 AI* 기술을 구현할 핵심 메모리 설루션으로 제시돼, 전시 기간 내내 관련 업계 관계자들이 큰 관심을 보였다.

* PCIe(Peripheral Component Interconnect Express): 디지털 기기의 메인보드에서 사용되는 직렬 구조의 고속 입출력 인터페이스
* LPDDR: 저전력 동작 특성을 지닌 최신 모바일 D램 제품. 명칭 앞에 LP(Low Power)가 붙으며, LPDDR1-2-3-4-4X-5-5X-6 순으로 개발됨
* UFS(Universal Flash Storage): 동시에 읽고 쓸 수 있는 범용 스토리지 제품. 낮은 전력 소비, 고성능, 높은 신뢰성으로 모바일 장치에 널리 사용됨
* 피지컬 AI(Physical AI): 로봇, 자율주행, 스마트 제조 설비 등 물리적 시스템에 적용되는 AI.

이번 행사 기간 가장 뜨거운 관심을 받은 전시 공간은 ‘Next Gen. Tech’이었다. 이곳에서는 CXL 기반 차세대 메모리 기술을 시연해 부스를 찾은 관람객들의 큰 관심을 받았다.

▲ SK하이닉스의 Pooled Memory를 활용한 ReAct AI Agent Serving 기술 시연 모습

먼저 ReAct(Reasoning and Acting) AI Agent Serving 데모에서는 Pooled Memory*를 활용해 여러 개의 서버와 GPU를 연결한 분산 AI Agent Serving 시스템을 선보였다. 이를 통해 SK하이닉스는 CXL Pooled Memory를 기반으로 KV 캐시*를 전달하거나 재사용할 경우 네트워크 통신을 이용하는 기존 AI Agent Serving 시스템 대비 AI Agent Serving 시스템의 성능이 대폭 향상될 수 있음을 입증했다.

* Pooled Memory: 여러 개의 CXL 메모리를 묶어 풀(Pool)을 만들고 이를 여러 호스트가 효과적으로 용량을 나누어 사용함으로써 전반적인 메모리 사용률을 높이는 기술
* KV 캐시(Key Value Cache): 대규모 언어모델 기반 AI 에이전트가 텍스트를 생성할 때 이전에 계산한 결과를 저장해두는 임시 메모리. 사용자와 대화가 길어질수록, 처리할 작업이 많을수록 기하급수적으로 커져 이를 효율적으로 저장하고 처리하는 메모리 역량이 AI 에이전트의 성능에 큰 영향을 미침

▲ SK하이닉스의 CMM-Hybrid를 활용한 ReAct AI Agent Serving 기술 시연 모습

또, 동일한 ReAct AI Agent Serving 시스템에 CMM-Hybrid*를 활용한 데모도 시연했다. 이를 통해 실제 구현된 시스템이 지속적으로 생성되는 대규모 KV 캐시를 효율적으로 저장하고 빠르게 재사용할 수 있음을 확인했다. 특히 이번 시연을 통해 기존 대화 및 작업 이력에 따라 필요한 KV 캐시를 빠르게 예측하는 특성과 필요한 KV 캐시를 미리 D램으로 가져와 빠르게 처리할 수 있는 성능을 모두 잘 보여줬으며, 전체 KV 캐시는 SSD에 저장해 빠른 읽기 성능과 대용량 스토리지를 동시에 제공할 수 있음도 입증했다.

* CMM-Hybrid: DRAM과 SSD를 결합한 CXL 기반 하이브리드 메모리 설루션

▲ SK하이닉스의 ‘GPU-PNM Heterogeneous Systems for LLM Serving 기술 시연 모습

이와 함께 LLM*의 성능을 향상시킬 수 있는 차세대 AI 추론 시스템인 Efficient Long Context LLM Serving ‘ 데모도 시연됐다. 이를 통해 SK하이닉스는 메모리에 연산 기능을 탑재한 CMM-Ax를 활용해 기존 GPU 기반 시스템에서 처리하기 어려웠던 LLM의 ‘Long-context*’를 효율적으로 가속화할 수 있는 새로운 해법을 제시해, 실제 AI 인프라에서의 높은 활용 가능성을 보여줬다. 실제로 이러한 성과를 담은 연구는 컴퓨터 아키텍처 분야 최고 권위 학회인 ‘MICRO 2026’에 채택되며 그 기술적 우수성을 공식적으로 인정받기도 했다.

* LLM(Large Language Model): 빅데이터를 학습해 인간처럼 자연스러운 문장을 생성하고 이해하는 인공지능 모델. 매개변수(Parameter)의 규모를 대폭 키워 복잡한 문맥 파악, 추론, 번역 등 고도의 언어 처리 능력을 갖춤
* Long-context: AI가 한 번에 처리할 수 있는 텍스트의 범위를 문맥(Context)이라고 정의. 문맥이 길수록 더 많은 정보를 한꺼번에 참고해 정교한 답변을 생성할 수 있지만 그만큼 더 많은 메모리 용량이 필요해짐

▲ SK하이닉스의 전시부스에서 진행 중인 Tech. Session

부스 가장 안쪽에는 별도 공간을 마련해 SK하이닉스가 진행한 12개의 Tech. Session 중 5개 발표를 다시 한번 만나볼 수 있도록 했다.

첫날에는 조민정 TL(Diffusion기술)이 ‘공정 자동화: AI 기반 의사결정에서부터 AI 제조 자동화까지(Autonomous Fab Journey: From AI-Assisted Decisions to Agentic Manufacturing)’를 주제로 발표를 진행했고, 둘째 날에는 김경태 TL(eSSD QE)이 ‘공기 냉각을 넘어: 침수 냉각 환경에서의 SSD 안정성 평가(Beyond Air Cooling: Assessing the Stability SSD in Immersion Cooling)’를 주제로, 조정현 팀장(Solution개발)은 ‘HBF의 모든 것(Why, What, How HBF?)’을 주제로 연단을 이어받았다. 마지막 날에도 황민순 TL(Solution개발)이 ‘AI 구동 메모리 응용을 위해 칩렛을 기반으로 메모리 스케일링의 새 시대를 열다(New Era of Memory Scalability and Expansion based on Chiplet for AI-driven memory applications)’를 주제로, 심응보 팀장(차세대상품기획)은 ‘CXL 풀링을 활용한 AI 워크로드 접근법(Approach to AI domain using CXL pooling)’를 주제로 연단에 올랐다.

SK하이닉스는 “이번 FMS 2026을 통해 차세대 AI 메모리 아키텍처의 방향성을 제시하고, HBM부터 서버 D램, 낸드, CXL에 이르기까지 AI 인프라 전 계층을 아우르는 SK하이닉스의 기술 역량을 업계에 널리 알릴 수 있었다”며 “앞으로도 고객과 파트너들이 필요로 하는 최적의 AI 메모리 설루션을 선제적으로 개발하고 제공해 나가겠다”고 말했다.