SK하이닉스 안현 “AI는 이제 시작”…HBM 넘어 3D 적층 D램·HBF 개발 강조 작성일 10-14 58 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">AI 인프라 2030년까지 20배 성장 전망…차세대 메모리 수요 확대GPU 위에 D램 직접 쌓는 ‘3D 스택 D램’ 제시…대역폭 수십배 향상 기대맞춤형 HBM·고대역폭플래시로 AI 메모리 시장 공략</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="tz7gRqsAo7"> <p contents-hash="7cef33af9234df596c556eca0d794174c99114cfec54742b73c8d9e6ae3f1316" dmcf-pid="FqzaeBOcou" dmcf-ptype="general">안현 SK하이닉스 개발총괄 사장이 인공지능(AI) 산업의 급격한 성장에 대응하기 위해 고대역폭메모리(HBM)를 넘어 새로운 메모리 기술을 개발해야 한다고 강조했다. 그래픽처리장치(GPU) 위에 D램을 직접 쌓는 ‘3D 스택 D램’과 고객 맞춤형 HBM, 고대역폭플래시(HBF) 등을 차세대 AI 메모리 기술로 제시했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5bb2b4f3398cd19bebd8e1cbb0ddb59847ec49f76a99d459c9dc38a6d7bf7796" dmcf-pid="3Os71I6bAU" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="안현 SK하이닉스 개발총괄 사장이 14일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘반도체대전(SEDEX) 2026’에서 ‘AI 시대, 메모리 혁신의 방향을 묻다’를 주제로 기조연설을 하고 있다./최효정 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/chosunbiz/20261014123000051kpmp.jpg" data-org-width="1632" dmcf-mid="1emu5O8Baz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/chosunbiz/20261014123000051kpmp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장이 14일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘반도체대전(SEDEX) 2026’에서 ‘AI 시대, 메모리 혁신의 방향을 묻다’를 주제로 기조연설을 하고 있다./최효정 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="320ad37b058ed07d4c96b1a47902d75037f5fd66e1ac38ffc05aadf7340c91dd" dmcf-pid="0IOztCPKNp" dmcf-ptype="general">안 사장은 14일 서울 코엑스에서 열린 ‘반도체대전(SEDEX) 2026’ 기조연설에서 “인공지능(AI) 수요는 이제 시작”이라며 “인류가 경험하지 못한 속도로 AI 기술 확산되고 있어 기술의 대중화 주기는 점점 짧아지고 있다”고 말했다. 이어 “AI 확산을 통해 메모리가 한국의 최고의 산업이라는데 공감해주실 것이라 보고, 대한민국에 절호의 찬스가 왔다”고 했다.</p> <p contents-hash="b6dad7662148777ff4caafe0082775bec29001a0c1eec812f7fdb4f51a0b264e" dmcf-pid="pCIqFhQ9o0" dmcf-ptype="general">안 사장은 AI 인프라 시장이 2030년까지 약 20배 성장할 것으로 내다봤다. 올해부터 2030년까지 연평균 성장률은 109%에 달할 것으로 전망했다. AI 모델의 규모가 커지고 활용 범위가 확대되면서 데이터를 저장하고 처리하는 메모리의 중요성이 더욱 커질 것이라는 설명이다.</p> <p contents-hash="fd77883d1c128fe22a0ed23f3e2289774aae052a226fcd7d8d319ec294b7cd74" dmcf-pid="UhCB3lx2A3" dmcf-ptype="general">그는 “데이터센터와 반도체 산업도 과거와 같은 속도로 하나씩 정할 수 없다”며 “메모리 개발, 표준화, 생산 능력 확보는 AI 수요 형성 전부터 미리 준비되어야 한다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="efad3b234e135de88dcf09c5688aacd8d216a3c6782c48aa8674971b8dc80cd2" dmcf-pid="ulhb0SMVjF" dmcf-ptype="general"><strong>◇ GPU 위에 D램 직접 쌓는다…차세대 ‘3D 스택 D램’ 제시</strong></p> <p contents-hash="8aa76330838c994838fea94a89c2e384607f9f7edf4d44dc1df0eb149cd32966" dmcf-pid="7SlKpvRfkt" dmcf-ptype="general">안 사장은 HBM 이후의 차세대 AI 메모리 기술로 ‘3D 스택 D램’을 제시했다. 기존 HBM이 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 GPU 주변에 배치하는 방식이라면, 3D 스택 D램은 GPU 등 프로세서 위에 D램을 직접 적층해 데이터 이동 거리를 줄이는 기술이다.</p> <p contents-hash="5874efd81e450a3af75dcde8d9c53aa0da904e0f060a4e844302e202dce043e3" dmcf-pid="zvS9UTe4a1" dmcf-ptype="general">프로세서와 메모리를 실리콘관통전극(TSV)으로 연결하면 기존보다 데이터 전송 대역폭을 크게 높이고 전력 소모를 줄일 수 있다. 다만 프로세서와 메모리를 직접 결합하는 만큼 발열 관리와 첨단 패키징 기술 확보가 중요한 과제로 꼽힌다.</p> <p contents-hash="c67bc4d73fbc1ce4baafc5ea7c2ed25d04222bb1842bf41e5f37782389f87e0d" dmcf-pid="qTv2uyd8A5" dmcf-ptype="general">안 사장은 “현존하는 가장 빠른 메모리는 S램”이라면서 “S램과 HBM 사이에 새로운 계층의 메모리가 개발되어야 한다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="d09db370f30a89390f82a6fa52f00825fcdc853624ea13aabe7d135b99ae1a34" dmcf-pid="ByTV7WJ6gZ" dmcf-ptype="general">S램은 GPU 내부의 캐시메모리 등에 사용되는 고속 메모리로, 데이터 접근 속도가 빠르지만 면적과 비용 부담으로 대용량 구현에는 한계가 있다. SK하이닉스는 S램과 HBM 사이의 성능 격차를 메울 수 있는 새로운 메모리 계층으로 3D 스택 D램을 제시한 것이다.</p> <p contents-hash="08bda821a2682ea2110ade2b0d0e22080d3ca09aea92061ab635c9df9b17150b" dmcf-pid="bWyfzYiPoX" dmcf-ptype="general">안 사장은 “프로세서와 메모리를 바로 연결하면서 대역폭 증가, 파워 절감, 열처리 할 수 있는 어드밴스드 패키지와 결합된다면 새로운 AI 메모리 솔루션으로 성장할 수 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="3e65909a5c97111e733ab0e8cc19dcf7d23dbccf4ad46b56c9e87bdb76c0730c" dmcf-pid="KYW4qGnQgH" dmcf-ptype="general">이 기술은 기존 HBM보다 데이터 전송 대역폭을 수십 배 높여 AI 모델의 성능을 제약하는 메모리 병목을 완화할 수 있는 차세대 솔루션으로 제시됐다.</p> <p contents-hash="fe1aea5c01199944e366a411b47ef48e3e8890c56f576832fffbd2546be726ff" dmcf-pid="9GY8BHLxAG" dmcf-ptype="general"><strong>◇ 고객 맞춤형 HBM 확대…AI 추론용 HBF도 주목</strong></p> <p contents-hash="50477422e07384a38c54288335a00e00809301911b357cea8f9c29f00532cf95" dmcf-pid="2HG6bXoMgY" dmcf-ptype="general">SK하이닉스는 기존 HBM 시장에서도 고객 맞춤형 제품의 비중이 점차 확대될 것으로 전망했다. 커스텀 HBM은 메모리 하단에 위치한 베이스다이(기반 칩)에 고객사의 요구에 맞는 기능을 반영하는 제품이다. AI 가속기마다 요구하는 성능과 전력 효율, 데이터 처리 방식이 달라지면서 맞춤형 설계의 중요성이 커지고 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="13a5372bc21ba03c6a28bcafa748f82cfe742f0dbde31bc16ab77e7a89994cd6" dmcf-pid="VXHPKZgRcW" dmcf-ptype="general">안 사장은 “커스텀 HBM에는 베이스다이에 고객의 요구를 반영해 만들어진다”며 “SK하이닉스는 고객과의 협의를 통해 핵심 기술을 바탕으로 준비를 잘 하고 있다”고 말했다. 이어 “커스텀HBM과 스탠다드 HBM을 병행하면서 장기적으로 커스텀 HBM이 확대될 것”이라고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="c52cd48a4eab61c43a89b7b177504d8c24396bc5e3ea7ffe9167bd8400ad861b" dmcf-pid="f3Fd80kLcy" dmcf-ptype="general">AI 추론 시장을 겨냥한 HBF 개발 방향도 소개했다. HBF는 낸드플래시를 기반으로 TSV와 로직 공정 등을 활용해 대용량과 높은 데이터 전송 대역폭을 동시에 확보하려는 차세대 메모리 기술이다.</p> <p contents-hash="88567679bdd1eca8e61c575058eea82adcef8bf657003db7e9f3b0c706f6967f" dmcf-pid="403J6pEocT" dmcf-ptype="general">HBM은 빠른 데이터 처리에 강점이 있지만 용량과 비용 측면에서 제약이 있다. 반면 낸드플래시 기반의 HBF는 대용량 데이터를 상대적으로 효율적으로 저장할 수 있어 HBM과 솔리드스테이트드라이브(SSD) 사이의 새로운 메모리 계층으로 주목받고 있다.</p> <p contents-hash="7ebc487dca0971cdb36c8cf5b601bd87956a0d8096d0108897111b0db1341d21" dmcf-pid="8p0iPUDgcv" dmcf-ptype="general">특히 AI 추론 과정에서는 대규모 데이터를 반복적으로 읽어야 하는 만큼 높은 용량과 데이터 전송 대역폭을 갖춘 메모리의 필요성이 커지고 있다. 안 사장은 “HBF의 용량과 대역폭은 대용량의 데이터 반복 읽기가 중심인 AI 추론에 오히려 적합한 모델”이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="c8116ef451967b414560d1ef9d7d2a0605587662fcb124b172a325dcedc5b5ef" dmcf-pid="6UpnQuwaAS" dmcf-ptype="general">안 사장은 또 메모리가 AI 산업의 발전을 좌우하는 핵심 기술로 자리 잡고 있다고 평가했다.</p> <p contents-hash="f88177559b8a064a3c5551aa79f9498d5d2e219642a615d38969f219e9f77dc7" dmcf-pid="PuULx7rNAl" dmcf-ptype="general">그는 “메모리는 AI 시대 이제 더 이상 부품 그자체가 아니다”라며 “AI가 더 성장하고 발전하기 위해 HBM으로 시작돼 새로운 AI 메모리를 만들면서 문제를 해결하고 있다”고 말했다. 이어 “메모리가 대한민국에게 가장 최고의 산업으로, 절호의 기회가 온 셈”이라고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="4a46f6bd89c903f8e320077fa0afa1cf1a0dbaa2d2773f261682efdb21380d48" dmcf-pid="Q7uoMzmjkh" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 AI 키우는 카카오, 서버비 줄인다…트래픽 폭주 땐 클라우드 활용 10-14 다음 [AI정책노트] 피지컬 AI 연구·사업화 속도… 국민 참여 AI 교육도 확대 10-14 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
