삼성전자가 400단 이상의 초고층 구조를 적용한 10세대 V낸드 **V10 BV낸드(Bonding V-NAND)**의 세부 기술을 공개했다. V10은 인공지능(AI) 시대에 필요한 대용량·고속·저전력 스토리지를 겨냥한 3D 낸드플래시 설계다.
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삼성전자가 2026년 8월 31일 공개한 자료에 따르면 V10은 이전 세대 V9보다 비트 밀도가 58% 이상 높고, I/O 속도는 4.8Gbps 이상으로 33% 넘게 향상됐다. 전력 소비는 25% 이상 줄었다고 삼성은 설명했다.
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400단 이상을 구현한 방법: 한 번에 쌓지 않고 나눠 연결
낸드의 적층 단수가 높아진다고 해서 단순히 같은 공정을 반복해 층을 계속 올릴 수 있는 것은 아니다. 구조물이 지나치게 높아지면 식각, 정렬, 공정 제어와 전기적 특성 관리가 모두 어려워진다.
삼성은 V10에서 3스택 HARC 머지 공정을 사용했다고 밝혔다. 400단 이상의 셀 구조를 하나의 거대한 덩어리로 만들지 않고 세 개의 적층부로 나눠 각각 제조한 뒤, 이를 수직으로 연결하는 방식이다. 여기에 **멀티 홀(Multi Hole)**과 제로 더미 홀(Zero Dummy Hole) 기술을 적용해 초고층 적층에서 발생하는 공정 부담을 낮췄다고 설명했다.
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따라서 V10의 핵심은 ‘무조건 더 높게 쌓기’라기보다, 높아진 구조를 여러 구간으로 분할해 제조 가능성을 확보하는 데 있다. 다만 제공된 자료는 3스택 구조와 보조 기술의 존재를 설명할 뿐, 모든 세부 제조 단계까지 공개하지는 않는다.
웨이퍼 본딩은 무엇을 바꾸나
V10은 메모리 셀 어레이와 주변회로를 한 웨이퍼에서 함께 만드는 대신, 두 요소를 별도 웨이퍼에서 제작한 뒤 접합한다. 여기서 주변회로, 즉 ‘페리(Peri)’ 회로는 메모리 셀을 제어하고 데이터를 주고받는 역할을 한다.
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이 구조의 장점은 셀 어레이와 주변회로를 각각 독립적으로 설계·최적화할 수 있다는 점이다. 삼성은 웨이퍼 본딩을 통해 주변회로 소자의 성능과 신호 전송 구조를 개선할 수 있었고, 이것이 V10의 데이터 전송 속도와 전력 효율 향상에 기여했다고 설명했다.
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즉, V10은 단일 웨이퍼를 계속 높이는 방식에만 의존하지 않고, 셀과 제어회로를 분리한 뒤 다시 결합하는 3D 설계로 밀도와 성능을 동시에 높이려는 접근이다.
‘풀 캐핑’ 설계는 어디까지 확인됐나
일부 보도에서 언급된 **‘풀 캐핑(full capping)’**은 상부 셀 어레이 다이와 하부 주변회로 다이의 면적을 맞춰, 하부 다이가 바깥으로 돌출되지 않도록 하는 배치로 설명된다. 이 해석이 맞다면 별도 웨이퍼에서 셀과 주변회로를 최적화하는 이점을 유지하면서도 패키지와 칩 면적 증가를 억제하는 데 도움이 될 수 있다.
다만 삼성의 1차 자료와 제공된 발췌문이 명확히 뒷받침하는 부분은 셀 웨이퍼와 주변회로 웨이퍼를 따로 제조해 본딩한다는 큰 구조다. ‘풀 캐핑’이라는 용어의 세부 기하학적 의미나 실제 면적 일치 방식까지는 독립적으로 확인되지 않았다. 따라서 이 부분은 확정된 설계 세부사항이라기보다 신중하게 해석해야 하는 설명이다.
V9와 비교한 삼성의 성능 주장
삼성이 공개한 V9 대비 개선 수치는 다음과 같다.
- 비트 밀도: 58% 이상 향상
- I/O 속도: 4.8Gbps 이상, 33% 이상 향상
- 전력 소비: 25% 이상 감소
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비트 밀도가 높아지면 비슷한 물리적 면적 안에 더 많은 데이터를 저장할 수 있다. 삼성은 V10을 기반으로 최대 128TB급 SSD와 차세대 PCIe Gen7 SSD를 구현하는 방향을 제시했다.
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다만 위 수치는 삼성의 자체 공개 수치다. 특정 SSD 제품에 실제로 적용됐을 때 어떤 컨트롤러, 펌웨어, 작업 부하에서 어느 정도의 성능이 나오는지에 대한 독립 벤치마크 결과는 제공된 자료에 포함돼 있지 않다.
AI 데이터센터에서 V10이 맡을 역할
AI 데이터센터는 모델 학습 데이터, 체크포인트, 로그와 같은 대규모 데이터를 저장해야 한다. 이때 낸드는 고대역폭 메모리인 HBM이나 DRAM을 대체하는 부품이라기보다, 용량과 전력 효율이 중요한 저장 계층을 담당한다.
삼성은 V10을 AI 메모리 전략의 한 축으로 소개하면서 zHBM과 zNAND-O도 함께 제시했다. zHBM은 고대역폭 메모리를 AI 가속기 가까이에 배치하거나 수직으로 쌓는 개념이며, zNAND-O는 V낸드 기반의 고성능 낸드 개념으로 4단 및 8단 버전이 개발되고 있다.
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세 기술을 관통하는 키워드는 ‘Z축’, 즉 수직적 통합이다. 메모리와 스토리지를 더 입체적으로 구성해 AI 시스템의 공간, 대역폭, 전력, 발열 문제를 완화하려는 전략이다. 이 가운데 V10은 저장 용량 중심의 기술이고, zHBM과 zNAND-O는 제공된 근거상 아직 개념 또는 개발 단계의 아키텍처다. 확정된 상용 제품이나 생산 일정으로 보기는 어렵다.
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양산 시점과 1,000단 로드맵은 아직 미확인
삼성은 V10을 2026년 미국에서 열린 FMS(Future of Memory and Storage) 행사에서 프로토타입이자 차세대 기술로 공개했다. 그러나 8월 31일 공개된 인터뷰와 관련 자료에는 V10의 구체적인 대량생산 또는 출하 시점이 제시되지 않았다.
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따라서 V10의 상용화 시기를 특정하거나, 2027년 11세대 낸드 출시와 2030년 1,000단 낸드 구현을 삼성의 확정 계획처럼 표현하는 것은 현재 근거만으로는 어렵다. 1,000단 목표를 다룬 과거 보도는 존재하지만, 이는 삼성전자가 확정된 일정으로 공식 약속했다는 의미와는 다르다.
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현재 확인되는 결론은 비교적 분명하다. V10 BV낸드는 3스택 셀 구조와 셀·주변회로 웨이퍼 본딩을 통해 400단 이상의 V낸드 구조를 제시했고, 삼성은 V9 대비 밀도·I/O·전력 효율 개선을 주장했다. 다만 이 기술이 실제 제품으로 언제 출시될지, 이후 세대가 얼마나 빠르게 적층 단수를 늘릴지는 아직 남은 변수다.