HBM4E 넘어 차세대 메모리까지…삼성·SK하이닉스, AI 반도체 기술 경쟁 격화 작성일 10-15 55 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">양사, 반도체대전서 7세대 HBM4E 공개…최대 16Gbps 구현<br>삼성 zHBM·SK HBF 앞세워 AI 데이터 처리 병목 해소 경쟁<br>메모리 성능 향상 넘어 칩 구조·저장 계층 혁신으로 경쟁 확대</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="6me2pwb0op"> <p contents-hash="d84a632066bc4a41e7b3552b5b5c3e6aa4566bcdba8e360f17102fdef002dd8e" dmcf-pid="PsdVUrKpA0" dmcf-ptype="general">삼성전자와 SK하이닉스가 7세대 고대역폭메모리(HBM)인 ‘HBM4E’를 나란히 공개하며 차세대 인공지능(AI) 반도체 기술 경쟁에 나섰다. 양사는 기존 HBM의 성능을 높이는 데 그치지 않고 메모리의 배치 구조와 데이터 저장 방식까지 바꾸는 신기술을 선보였다. AI 모델의 규모가 커지면서 연산장치와 메모리 사이의 데이터 이동에서 발생하는 병목현상을 줄이는 것이 반도체 업계의 핵심 과제로 떠오른 데 따른 것이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="49f0dae2acdccedc8a69764e298fa47c74c5ef7171a8dadb81ea558c3aeaab8a" dmcf-pid="QOJfum9Ug3" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="삼성전자와 SK하이닉스가 반도체대전(SEDEX 2026)에서 7세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM4E와 차세대 메모리 기술을 공개했다. 삼성전자는 zHBM과 PIM, SK하이닉스는 HBF와 3D D램을 앞세워 AI 데이터 처리 병목 해소에 나섰다. /AI 생성 그래픽" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/chosunbiz/20261015113844605tlcu.jpg" data-org-width="1536" dmcf-mid="8Xe2pwb0jU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/chosunbiz/20261015113844605tlcu.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 삼성전자와 SK하이닉스가 반도체대전(SEDEX 2026)에서 7세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM4E와 차세대 메모리 기술을 공개했다. 삼성전자는 zHBM과 PIM, SK하이닉스는 HBF와 3D D램을 앞세워 AI 데이터 처리 병목 해소에 나섰다. /AI 생성 그래픽 </figcaption> </figure> <p contents-hash="e4c1e74c69702d41a7a1458bca4345d2abb7b95dda3e650a52eccd2840254fad" dmcf-pid="xIi47s2ujF" dmcf-ptype="general">15일 반도체 업계에 따르면 삼성전자와 SK하이닉스는 지난 14일 서울 강남구 코엑스에서 개막한 ‘제28회 반도체대전(SEDEX 2026)’에서 HBM4E를 비롯한 차세대 메모리 기술을 공개했다. 오는 16일까지 열리는 이번 행사에는 반도체 설계와 제조, 소재·부품·장비 분야 300여개 기업이 참가했다.</p> <p contents-hash="b7b9942d32727281796b438a1b542d87af1c19326564cb89f07d9bd1deeca242" dmcf-pid="yzTwoukLct" dmcf-ptype="general">양사가 전면에 내세운 제품은 HBM4E다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 데이터 처리 속도를 높인 메모리로, 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 등 AI 가속기에 사용된다. AI 모델의 학습과 추론에 필요한 데이터가 급증하면서 HBM의 대역폭과 용량, 전력 효율을 높이는 기술이 중요해지고 있다.</p> <p contents-hash="295bd675bcfd1a9d9919f20290f3de818d9cfe20254343244086d2f53b7fcdc3" dmcf-pid="Wqyrg7Eoo1" dmcf-ptype="general">삼성전자의 HBM4E는 10나노급 6세대(1c) D램과 4나노 파운드리 공정을 적용한 베이스다이를 결합한 것이 특징이다. 핀당 데이터 전송 속도는 14Gbps에서 최대 16Gbps로, 이전 세대인 HBM4보다 20% 이상 높아졌다. 최대 메모리 대역폭은 초당 3.6TB(테라바이트)에 달한다.</p> <p contents-hash="67beeeb563fcff326777773d4043b26caf965e3e94bf507a6926e8d606a8fd4b" dmcf-pid="YBWmazDgj5" dmcf-ptype="general">12단 적층 제품의 용량은 48GB로 전작보다 30% 이상 늘었다. 삼성전자는 향후 8단 32GB, 16단 64GB 제품으로 라인업을 확대할 계획이다. 지난 5월 HBM4E 12단 제품의 샘플을 고객사에 공급했으며, 고객사 일정에 맞춰 양산을 추진하고 있다.</p> <p contents-hash="4d11ac6eb61b13f8dd6ff138ee4b68049dacecbfa50fa53b36e187da5e4e8111" dmcf-pid="GbYsNqwajZ" dmcf-ptype="general">SK하이닉스도 최대 16Gbps의 데이터 전송 속도를 구현한 HBM4E를 선보였다. 기존 HBM4보다 에너지 효율을 20% 이상 개선한 것이 특징이다. SK하이닉스는 지난 6월 주요 고객사에 HBM4E 12단 샘플을 공급하고 성능 검증을 진행하고 있다.</p> <p contents-hash="80fe5d1049c89c5a301fd9644fb064d4943114dce179a63bc9eb52e33868ad7f" dmcf-pid="HKGOjBrNgX" dmcf-ptype="general"><strong>◇ 삼성은 GPU 위에 메모리 쌓고, SK는 HBM·SSD 사이 새 메모리 개발</strong></p> <p contents-hash="42955e4faaa915ae6dcaa14b88c9b131dd01534eec402860353ec2db7ca19933" dmcf-pid="X9HIAbmjgH" dmcf-ptype="general">이번 전시에서 주목받은 또 다른 기술은 삼성전자의 ‘zHBM’과 SK하이닉스의 ‘HBF(고대역폭플래시)’다. 두 기술 모두 AI 시스템의 메모리 병목현상을 줄이기 위한 것이지만 접근 방식은 다르다.</p> <p contents-hash="46ff5f1718cf24af1d23c53556287de802d24d71f351d832dfa5b7dbe8dac5d2" dmcf-pid="Z2XCcKsANG" dmcf-ptype="general">삼성전자는 GPU 옆에 배치하던 HBM을 연산장치 위에 수직으로 적층하는 3차원(3D) 메모리 구조인 zHBM의 모형을 공개했다. 연산장치와 메모리 사이의 물리적 거리를 줄여 데이터 이동에 필요한 시간과 전력 소모를 낮추는 방식이다.</p> <p contents-hash="7a7432d6d5c31fdcff8acb41d7bce526503c40850864d1dfa355011fa4800e65" dmcf-pid="5VZhk9OcNY" dmcf-ptype="general">삼성전자는 메모리 내부에서 일부 연산을 처리하는 ‘LPDDR-PIM(Processing In Memory)’도 전시했다. 데이터를 연산장치로 옮기는 횟수를 줄여 전력 효율을 높이는 기술이다. 엣지 AI 기기에 활용할 수 있는 3D 낸드 솔루션 ‘zNAND-O’도 소개했다.</p> <p contents-hash="ad0fff4701b3d401b08ffa3e48f11f633d3c774732a59c3103090f0ea6ccd0ad" dmcf-pid="1f5lE2IkoW" dmcf-ptype="general">SK하이닉스는 HBM의 빠른 데이터 처리 속도와 낸드플래시의 대용량 저장 능력을 결합한 HBF를 차세대 기술로 제시했다. HBF는 기존 HBM보다 훨씬 많은 데이터를 저장하면서도 높은 대역폭을 제공하는 것을 목표로 한다.</p> <p contents-hash="bd25f0b3b88bc83947b52b4da07a1310e263e739db2a6102b617a7c07df6b09a" dmcf-pid="t41SDVCEgy" dmcf-ptype="general">현재 AI 서버는 HBM과 일반 D램, 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등으로 메모리·저장장치 계층을 구성한다. SK하이닉스는 이들 사이에 HBF를 추가해 대규모 AI 모델의 추론 과정에서 발생하는 데이터 처리 부담을 줄인다는 구상이다. 회사 측은 HBF가 기존 HBM보다 약 10배의 용량을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다.</p> <p contents-hash="79c8fe645192b15eb84b616b31e61d7f9789a57f7b78ee475c17f98023d08f11" dmcf-pid="F8tvwfhDoT" dmcf-ptype="general">안현 SK하이닉스 개발총괄 사장은 14일 반도체대전 기조연설에서 AI 인프라의 성능 규모가 2030년에는 올해보다 약 20배 커질 것으로 전망했다. 그는 기존 HBM뿐 아니라 고객 맞춤형 HBM과 3D 적층 D램, HBF 등 새로운 메모리 기술을 통해 AI 시스템 전반의 성능과 효율을 높여야 한다고 강조했다.</p> <p contents-hash="5a7ae1e2c91526c631162b1ac360360b367936c5a7c1c6ac1b8791a9fabfeab9" dmcf-pid="36FTr4lwkv" dmcf-ptype="general"><strong>◇ HBM 경쟁, 파운드리·패키징 역량까지 확대</strong></p> <p contents-hash="97bb7b53c499172f5a5c9c3500a979993bb7b81fbc8a56975489357d838543c4" dmcf-pid="0P3ym8SroS" dmcf-ptype="general">차세대 HBM 시장에서는 메모리 제조 기술뿐 아니라 로직 반도체 설계와 첨단 패키징 역량도 중요해지고 있다. 고객사의 AI 가속기 구조에 맞춰 HBM의 베이스다이를 설계하는 맞춤형 제품 수요가 늘어날 것으로 예상되기 때문이다.</p> <p contents-hash="07bc30e9d7649ac7befb83fbc0202c3f5b437323ed01daae11e63a53be46d8cc" dmcf-pid="pQ0Ws6vmal" dmcf-ptype="general">삼성전자는 이번 전시에서 HBM4E용 4나노 베이스다이와 2나노 게이트올어라운드(GAA) 웨이퍼, 첨단 패키징 기술인 ‘2.3D 큐브-E’와 ‘3D 큐브-H’ 등을 함께 공개했다. 메모리와 파운드리, 시스템반도체, 패키징을 아우르는 사업 구조를 활용해 차세대 AI 반도체 시장을 공략하겠다는 전략이다.</p> <p contents-hash="21e0de7e6cf52c88091d542ec17a4f2b54899be67acc197adc11343788c04fa6" dmcf-pid="UxpYOPTskh" dmcf-ptype="general">SK하이닉스는 HBM4E와 함께 256GB 3DS RDIMM, 128GB MRDIMM 등 고성능 서버용 D램을 선보였다. 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’ 슈퍼칩과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 서명이 담긴 HBM 웨이퍼도 전시하며 고객사와의 협력 관계를 강조했다.</p> <p contents-hash="0da131c9a8c3ff0748e1edd9c5e0f85216c889bd73ff9b49595ea310f634a67c" dmcf-pid="uxpYOPTsoC" dmcf-ptype="general">업계에서는 AI 반도체 경쟁이 HBM의 데이터 전송 속도와 용량을 높이는 단계에서 메모리 구조 자체를 혁신하는 방향으로 확대되고 있다고 보고 있다. AI 모델이 대형화하고 추론 서비스가 확산하면서 메모리의 대역폭뿐 아니라 저장 용량과 전력 효율, 시스템 전체의 데이터 이동 비용을 줄이는 기술이 중요해지고 있기 때문이다.</p> <p contents-hash="0941e556ba4e8dfe34fb99bf55dd2633941e2002ed6bcab3912a5fd4fffe63a4" dmcf-pid="7MUGIQyOgI" dmcf-ptype="general">다만 zHBM과 HBF는 아직 차세대 기술 구상 및 개발 단계에 있는 만큼 실제 상용화 시점과 고객사 채택 여부가 향후 경쟁력을 가를 전망이다.</p> <p contents-hash="4a46f6bd89c903f8e320077fa0afa1cf1a0dbaa2d2773f261682efdb21380d48" dmcf-pid="zRuHCxWIgO" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 인텔렉추얼디스커버리 “지식재산권 수출 1호 기업, 우리나라 특허 수호자로” 10-15 다음 지연된 위메이드 경영권 매각…중국 정부 승인 늦어지나 10-15 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
