"NAND"
기업
용어
뉴스
Micron details ambitious DRAM and NAND roadmap — 3D NAND, High-NA EUV, new materials, and custom silicon makes a comeback
시장·실적·공급망페퍼스톤, 아스톤마틴 아람코 F1팀과 파트너십 확대 발표
온라인 거래 플랫폼 페퍼스톤이 아스톤마틴 아람코 포뮬러원 팀과의 파트너십을 연장 및 확대한다고 발표했다. 2027년부터 2회 F1 월드챔피언 페르난도 알론소가 글로벌 앰버서더로 활동한다. 이번 발표는 2026년 10월 29일 호주 멜버른에서 PR뉴스와이어를 통해 공개됐다.
메모리(DRAM·NAND·HBM)마이크론 차세대 G11 낸드, 웨이퍼 본딩으로 400단 돌파
마이크론이 2027년 하반기 양산을 목표로 차세대 3D 낸드 G11을 개발 중이라고 밝혔다. G11은 기존 G9 세대 대비 비트 밀도를 두 배로 높이고 입출력 성능을 최대 50% 향상시키며 전력 소비를 줄이는 것이 목표다. 이를 위해 YMTC가 앞서 적용한 웨이퍼-온-웨이퍼 본딩 기술을 도입해 메모리 셀 어레이와 주변 로직을 별도 공정으로 제작한 뒤 결합하는 방식을 택했다. 또한 활성 워드라인 수는 공개하지 않았지만 400단 이상의 적층과 업계 최고 수준의 셀 피치를 적용할 계획이다. 마이크론은 G11 이후에도 신소재와 고밀도 셀 구조 개발을 통해 적층 수 증가와 셀 치수 축소를 병행하는 방향으로 낸드 스케일링을 이어갈 것이라고 설명했다.
삼성전자 V10 낸드 400단 돌파, zNAND-O로 온디바이스 AI 공략
삼성전자는 중국 선전에서 열린 GMIF2026 기조연설에서 에이전틱 AI를 위한 메모리·스토리지 풀스택 포트폴리오를 공개했다. KV 캐시 공유용 서버 SSD로 PCIe Gen6 기반 PM1763과 V9 QLC 기반 BM1773(16TB~256TB)을 소개했으며, PM1763은 2026년 4분기 샘플 출하를 예정하고 있다. 또한 업계 최초로 400단 이상을 구현한 V10 BV-NAND를 선보였는데, V9 대비 비트 밀도 58% 향상, I/O 33% 개선, 소비 전력 25% 절감을 달성했다. 온디바이스 AI를 위한 차세대 낸드 아키텍처 zNAND-O도 공개했으며, MPU와 패키징돼 UCIe 인터페이스로 연결되고 DRAM 대비 10배의 비트 밀도를 구현한다. 삼성 반도체는 이날 AI 메모리 및 스토리지 산업 우수 리더십상을 수상했다.
삼성 반도체, GMIF2026에서 400단 이상 V-NAND와 zNAND-O 선보이며 에이전틱 AI의 토대 제시
정책·수출통제·보조금솔리다임, 美 신공장 조건으로 中 낸드 장비수출 확대 요구
SK하이닉스 자회사 솔리다임이 중국 다롄 공장에 대한 미국의 반도체 장비 수출 승인을 확대하는 조건으로 미국에 3D 낸드 공장을 짓겠다고 제안한 것으로 로이터가 보도했다. 다롄 공장은 솔리다임의 데이터센터용 SSD에 쓰이는 192단 플로팅게이트 3D 낸드를 생산하는 세계 유일 시설로, 어플라이드 머티리얼즈·KLA·램리서치 장비를 중국으로 수출하려면 미국 정부 허가가 필요하다. 미국 상무부는 2025년 12월 2026년분 장비 반입을 제한적으로 승인했지만 2027년분은 아직 승인하지 않은 상태다. 솔리다임은 2023년 완공 후 일부만 가동 중인 다롄 모드B 건물의 남은 공간에 장비를 추가로 들이려 하며, 이를 신규 증설이 아니라고 주장하고 있다. 회사는 2027년 기업공개(IPO)도 검토하고 있다고 전해졌다.
메모리(DRAM·NAND·HBM)삼성전자, GMIF2026서 400단 V-NAND로 AI 메모리 전략 공개
삼성전자는 중국 선전에서 열린 제5회 GMIF2026(글로벌 메모리 혁신 포럼)에 참가해 400단 이상의 V-NAND와 zNAND-O 기술을 공개했다. 이 포럼은 선전메모리산업협회와 베이징대 집적회로대학원(School of Integrated Circuits)이 공동 주최했다. 삼성전자는 해당 기술들을 에이전틱 AI를 뒷받침할 메모리 기반으로 소개했다.
SK하이닉스, 낸드에 AI연산 탑재 — A-CiM 아날로그컴퓨팅 구현
SK하이닉스가 10월14일 뉴스룸을 통해 강유전체 기반 3차원 낸드(3D FeNAND)를 이용한 아날로그 컴퓨팅 인 메모리(A-CiM) 연구 결과를 공개했다. 이 기술은 메모리 내부에서 아날로그 방식으로 데이터를 직접 연산해, AI 연산의 기본 단위인 곱셈과 누산(MAC)을 메모리 안에서 처리한다. 데이터 이동을 줄여 처리 속도와 전력 효율을 높이는 것이 특징이다. 해당 연구 결과는 국제전기전자공학회(IEEE) 논문으로 발표됐다.