샌디스크(SanDisk·$SNDK)가 발표한 고대역폭 플래시(HBF) 기술 시연에서 고대역폭 메모리(HBM)와의 비교 전제가 너무 낮게 설정되었다는 비판이 제기됐다. 이 논란은 AI 추론 용도의 메모리 병목 문제를 해결하기 위한 신기술 경쟁의 일환으로, 비교 기준 자체가 중요한 쟁점으로 부각되고 있다.

한국 시간으로 14일 오후 2시 24분, 제퍼(Zephyr)의 시트리니(Citrini) 애널리스트는 X 플랫폼을 통해 샌디스크의 투자자 행사에서 발표된 내용을 문제삼았다. 제퍼는 샌디스크가 HBF와 HBM의 총 대역폭을 각각 12.8TB/s로 설정하고, 특정 모델인 큐원3-480B-A35B(Qwen3-480B-A35B)를 bfloat16 방식으로 실행하는 조건을 적용했다는 점을 지적했다.

제퍼는 현재 AI 모델 추론에서 FP4 또는 FP8 포맷 사용이 더욱 일반적이며, 이에 따라 필요한 메모리 용량은 약 240GB에서 480GB 사이일 수 있다고 주장했다. 또한, 샌디스크는 HBM 단일 GPU의 메모리 용량을 192GB로 고정했지만, 16단 HBM4E를 8개 스택으로 구성할 경우, 총 용량이 512GB에 이르고 대역폭은 약 32TB/s까지 증가할 수 있다고 밝혔다. 이는 샌디스크가 사용한 HBM 대역폭의 약 3배에 달하는 수치이다.

쟁점이 되는 부분은 샌디스크의 비교 결과였다. 이 회사는 HBF가 1~4개의 GPU만 요구하는데 반해 HBM은 8개의 GPU가 필요하다는 결론을 도출했다. 제퍼는 이러한 결과가 더 높은 사양의 HBM 구성을 반영하지 못했다고 지적하며, HBF가 상대적으로 불리한 조건에서 HBM과 비교되었다고 주장했다.

HBF 기술은 샌디스크가 낸드 기반 메모리를 AI 추론에 최적화된 고대역폭 구조로 변환하려는 시도의 일환으로 여겨진다. 이 회사는 HBF가 HBM에 비해 8배에서 16배의 용량을 제공하면서도 동일한 읽기 대역폭을 목표로 삼고 있다고 발표하였다. 샌디스크는 2026년 하반기에 HBF 메모리의 첫 샘플을 공급할 계획이며, HBF 기반 추론 장치의 첫 샘플은 2027년 초에 출시될 예정이다.

샌디스크는 HBF 기술을 AI 추론의 '메모리 월' 문제를 해결하기 위한 방법이라고 설명하며, 대형 모델을 GPU 메모리에 전부 올리지 못하고 GPU 간 데이터 이동의 병목이 발생하는 문제를 지적하고 있다. 그러나 이번 비판은 기술적 우수성 논의보다 HBF와 HBM 간 비교 조건의 적정성에 초점을 맞추고 있다.

이 논의는 한국의 반도체 공급망에서도 중요한 의미를 갖는다. HBM은 국내 메모리 산업의 핵심 제품군으로 자리 잡고 있으며, HBF는 이를 보완하는 기술로 여겨지고 있다. 이미 샌디스크는 HBF 기술 자문위원회와 관련해 SK하이닉스와 양해각서를 체결한 바 있다.

이번 이슈는 특정 제품 출시나 고객의 채택이 확정된 사건이 아니라, AI 추론 시장에서 어떤 메모리 조건을 표준으로 설정할지를 논의하는 중요한 계기가 될 것이다. 샌디스크가 제시한 HBF 메모리의 첫 샘플 공급 일정은 2026년 하반기이다.