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HBM 혁신의 경과와 삼성, SK하이닉스의 전략적 대응

일반 리포트 2025년 02월 28일
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목차

  1. 요약
  2. HBM의 중요성과 시장 동향
  3. 삼성과 SK하이닉스의 전략 분석
  4. 장비 혁신과 기술 경쟁
  5. HBM의 미래 전망과 기업 대응 전략
  6. 결론

1. 요약

  • 고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory, HBM)는 현대 메모리 반도체 산업의 혁신을 이끄는 핵심 기술로 자리잡고 있습니다. HBM은 데이터 전송 속도와 대역폭을 획기적으로 향상시키는 방식으로 구성되어, 여러 개의 D램 칩을 수직으로 적층하여 설계됩니다. 이러한 구조는 전기적인 도로 역할을 하는 실리콘 관통 전극(TSV)을 통해 데이터 처리를 비약적으로 개선시킵니다. HBM 기술은 처음으로 2013년 HBM1으로 상용화되었으며, 지금까지 HBM2, HBM2E, HBM3와 같은 여러 세대를 거치면서 발전해왔고, 현재 HBM4의 개발이 진행되고 있는 상황입니다.

  • HBM 기술의 중요성은 특히 인공지능(AI) 및 고성능 컴퓨팅 시스템에서 두드러지며, 대량의 데이터를 신속하게 처리해야 하는 환경에서는 HBM의 높은 대역폭과 짧은 지연 시간이 필수적입니다. 이를 통해 엔비디아와 같은 대형 GPU 제조사들은 AI 연산 성능을 극대화할 수 있으며, 이에 따라 다양한 기업들이 맞춤형 HBM 솔루션을 찾는 추세입니다.

  • 현재 HBM 시장에는 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 대형 제조업체들이 주도하고 있으며, SK하이닉스는 HBM 시장 점유율 53%를 기록하며 1위를 차지하고 있습니다. 삼성전자는 38%의 점유율로 뒤따르고 있지만, 최근 기술 경쟁에서 어려움을 겪고 있으며, HBM 기술의 품질 문제로 인해 이 시장에서의 위치가 악화되고 있는 상황입니다.]

  • HBM의 최근 기술적 발전과 주문형 생산 스타일은 더욱 기대를 모으고 있으며, 앞으로는 메타, 마이크로소프트, 구글 등 주요 기술 기업들이 요구하는 맞춤형 HBM 솔루션이 주요 기회로 다뤄질 전망입니다. 이런 혁신은 HBM 기술이 단순한 업계 표준을 넘어 고객의 특별한 요구에 부응하는 방향으로 나아가고 있음을 시사하고 있습니다.

2. HBM의 중요성과 시장 동향

  • 2-1. HBM 기술의 정의와 발전

  • 고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory, HBM)는 메모리 반도체의 한 종류로, 데이터 전송 속도와 대역폭을 혁신적으로 향상시킨 기술입니다. HBM은 여러 개의 D램 칩을 수직으로 적층하여 구성되며, 데이터 전송을 위한 전기적인 도로 역할을 하는 실리콘 관통 전극(TSV, Through Silicon Via)을 통해 빠른 데이터 처리를 가능하게 합니다.

  • HBM의 발전 과정은 여러 세대를 거쳐 이루어졌으며, 첫 번째 세대 HBM은 2013년에 출시되었습니다. 이후 HBM2, HBM2E, HBM3가 세계적으로 사용되고 있고, 현재 HBM4의 개발이 진행되고 있습니다. HBM 기술은 특히 고성능 컴퓨팅과 인공지능(AI) 연산이 필요한 데이터 센터, 슈퍼컴퓨터 및 그래픽처리장치(GPU)에서 필수적으로 사용되고 있습니다.

  • 2-2. AI 반도체 시장에서 HBM의 역할

  • HBM은 인공지능(AI) 반도체의 핵심 부품으로 자리 잡고 있습니다. AI 연산이 요구되는 환경에서는 대량의 데이터를 빠르게 처리해야 하므로, HBM의 높은 대역폭과 낮은 지연 시간은 필수적입니다. AI 연산에 주로 사용되는 GPU는 HBM과 결합하여 성능을 극대화합니다.

  • 예를 들어, 엔비디아의 GPU는 HBM을 탑재하여 AI 연산 성능을 높이고 있으며, 다양한 빅테크 기업들이 자체 AI 칩에 맞춤형 HBM을 요구하고 있습니다. 이러한 시장의 움직임은 HBM 기술의 발전과 수요 증가에 직접적인 영향을 미치고 있습니다.

  • 2-3. 현재 HBM 시장의 구조와 주요 플레이어

  • 현재 HBM 시장은 주로 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론과 같은 대형 반도체 제조업체들이 차지하고 있습니다. SK하이닉스는 2024년 HBM 시장 점유율이 53%에 이르며, 1위 업체로 자리 잡고 있습니다. 삼성전자는 38%의 점유율로 SK하이닉스를 뒤쫓고 있습니다.

  • 하지만 최근 반도체 시장의 발전에 따라 SK하이닉스가 HBM 시장에서 우위를 점하고 있으며, 특히 HBM3E 16단 제품을 세계 최초로 개발하여 엔비디아의 주요 공급처로 자리하고 있습니다. 반면 삼성전자는 HBM3E의 품질 테스트를 통과하지 못해 시장에서 뒤처지고 있는 상황입니다. HBM4로의 기술 진입 전략은 경쟁사인 SK하이닉스와의 치열한 경쟁 속에 이루어지고 있습니다.

3. 삼성과 SK하이닉스의 전략 분석

  • 3-1. 삼성전자의 HBM 시장 내 위치와 도전 과제

  • 삼성전자는 한때 메모리 반도체 시장에서 독보적인 위치를 차지했으나, 최근 몇 년 사이 SK하이닉스에 비해 HBM(고대역폭 메모리) 시장에서의 경쟁력이 저하되고 있습니다. 엔비디아의 엄격한 테스트에서 실패한 사례는 삼성의 HBM 기술력이 현재로서 다소 뒤처져 있음을 시사합니다. HBM은 AI 연산 및 데이터 센터의 주요 인프라로, 삼성은 수익성이 낮다는 이유로 HBM 전담팀을 축소해 연구 인력의 배치가 부족해졌습니다. 이러한 전략적 결정이 시장에서의 경쟁력 약화로 이어졌다는 평가가 많습니다.

  • 특히, 삼성전자는 HBM 생산 시 TC-NCF(Thermo Compression-Non Conductive Film) 기술을 사용하고 있습니다. 이 기술은 고비용과 복잡한 공정으로 인해 생산성에서 한계를 겪고 있으며, SK하이닉스는 MR-MUF(Mass Reflow-Molded UnderFill) 방식을 통해 더 나은 생산성과 고온 안정성을 확보하고 있습니다. 삼성전자가 이러한 생산 방식의 단점을 극복하지 못한다면 HBM 시장에서의 경쟁력은 더욱 약화될 것입니다.

  • 3-2. SK하이닉스의 시장 점유율 및 성공 요인

  • SK하이닉스는 최근 HBM 시장에서 압도적인 1위를 점하고 있으며, 3분기에는 사상 최대 매출을 기록했습니다. HBM 기술에서의 성과는 SK하이닉스의 성공 요인 중 하나로, 특히 HBM3E 16단 제품을 세계 최초로 개발하여 눈길을 끌고 있습니다. 이는 AI 서버 구축의 필수 요소가 되는 HBM의 성능을 극대화하며, 제품의 효율성을 높여 고객사에 더 많은 가치 제공이 가능합니다.

  • SK하이닉스는 안정적인 생산 공정을 통해 엔비디아와 같은 대형 고객사에 HBM을 공급, 고객 신뢰도를 더해가고 있습니다. 최적화된 제조 기술과 고객 맞춤형 전략은 SK하이닉스가 HBM 시장에서 지속적으로 리더십을 강화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

  • 3-3. HBM4와 맞춤형 커스터마이징 전략

  • HBM4는 차세대 메모리 기술로, 맞춤형 기능을 고객 요구에 맞춰 추가할 수 있는 로직 공정을 도입할 예정입니다. 메타, 마이크로소프트, 구글 등 주요 빅테크 기업들이 HBM4에 대해 커스터마이징을 요구하고 있으며, 이는 새로운 시장 기회를 창출할 가능성을 보여줍니다. 각 기업의 AI 칩 설계에 맞춘 HBM의 개발은 더이상 업계 표준에 머물지 않고 고객의 특별한 요구를 반영하는 방향으로 나아가고 있습니다.

  • 이러한 맞춤형 커스터마이징 전략을 통해 SK하이닉스는 향후 HBM4 시장에서 우위를 더욱 굳힐 것으로 예상되며, 삼성전자는 이 분야에서 경쟁력을 확보하기 위해 전담팀을 신설하고 적극적인 기술 투자에 나설 것이라는 분석이 존재합니다. HBM4는 I/O 수를 두 배로 늘리는 등 기술적으로 많은 변화가 예고되고 있어 두 기업의 기술 경쟁이 더욱 치열해질 전망입니다.

4. 장비 혁신과 기술 경쟁

  • 4-1. HBM 제조 공정의 최신 기술 동향

  • 최근 HBM 제조 공정에서는 비전도성 절연 필름을 활용한 TC-NCF(Thermal Compression-Non Conductive Film) 방식과 MR-MUF(Mass Reflow-Molded UnderFill) 방식이 각광받고 있습니다. 삼성전자는 TC-NCF 방식을 통해 접착제로서의 역할을 하는 필름을 사용하고 있지만, 이 방식은 공정이 복잡하고 비용이 많이 소모되는 단점이 있습니다. 이에 반해, SK하이닉스는 MR-MUF 방식을 통해 생산성을 높이고 있으며, 기술적 안정성 또한 보장받고 있습니다. 이러한 공정의 변화는 HBM 기술 발전에 있어 방점이 되고 있으며, 향후 6세대 HBM4와 같은 차세대 제품에도 적용될 것으로 기대됩니다. 특히, 초정밀 하이브리드 본딩 기술과의 결합이 가능해짐에 따라 HBM 제조의 경쟁력이 한층 강화될 것입니다.

5. HBM의 미래 전망과 기업 대응 전략

  • 5-1. HBM 기술 발전의 미래 방향

  • 고대역폭메모리(HBM)는 현재 메모리 시장의 혁신을 이끄는 핵심 기술 중 하나이며, 특히 인공지능(AI) 및 데이터센터 환경에서 그 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. HBM 기술은 이전 세대에 비해 한층 더 발전할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 차세대 HBM4는 이전 모델 대비 I/O 개수가 두 배로 늘어나는 등 더욱 향상된 성능을 제공할 예정입니다. 맞춤형 고객 수요에 맞춘 혁신적인 설계와 하이브리드 본딩 기술의 도입으로, HBM4는 사용자의 다양한 요구를 충족시킬 수 있는 가능성을 가지고 있습니다. 이러한 발전은 HBM 기술이 AI 반도체 및 고성능 컴퓨팅의 핵심 구성 요소로 자리잡는 데 기여할 것입니다.

  • 5-2. AI 시장 확대에 따른 하반기 전략

  • AI 시장의 급격한 성장과 함께 HBM의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다. 메모리 반도체 업계에서는 AI 시장에 맞춰 HBM 수요를 충족시키기 위한 다양한 전략을 추진하고 있습니다. 삼성전자와 SK하이닉스는 각각 HBM4의 시장 선점을 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있으며, 이를 위해 고객 맞춤형 솔루션 개발에 집중하고 있습니다. 특히 SK하이닉스는 역대 최대 실적을 기록하며 HBM 시장에서의 입지를 확고히 하고 있으며, 엔비디아와 같은 주요 고객을 대상으로 HBM 제품을 공급하며 유리한 고지를 점하고 있습니다. 삼성전자는 HBM4를 통해 경쟁력을 강화하고 고객 요구에 맞춘 다양한 패키징 옵션을 제공할 계획입니다.

  • 5-3. 지속 가능한 성장 전략과 기술적 방향성

  • 향후 HBM 시장에서 지속 가능한 성장을 이루기 위해서는 기술 혁신과 효율성을 동시에 추구하는 것이 필수적입니다. 삼성전자는 HBM4의 개발뿐 아니라, 파운드리 업체와의 협력을 통해 맞춤형 로직 다이를 제작하는 전략을 소개하고 있습니다. 이러한 접근은 HBM의 기술적 진화를 이끌 뿐 아니라, 메모리 반도체의 가격 하락이 우려되는 가운데 안정적인 수익을 확보하는 데 중요한 요소로 작용할 것입니다. SK하이닉스 역시 기존의 HBM 기술을 기반으로 새로운 제품을 선보이며, 시장의 요구에 빠르게 대응하는 전략을 구사할 것입니다. 이와 같은 기업의 대응 전략은 한국 반도체 산업의 글로벌 경쟁력을 높이는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

결론

  • HBM 기술은 앞으로도 AI 산업과 데이터 센터 환경의 발전에 따라 지속적으로 중요성이 커질 것으로 전망됩니다. 삼성전자와 SK하이닉스는 시장에서의 위치를 강화하기 위해 경쟁이 치열해지고 있으며, 각 기업은 맞춤형 솔루션 개발과 기술 혁신에 초점을 맞추고 있습니다. HBM의 미래는 고성능 메모리 기술의 최전선에서 더욱 다양한 활용 사례와 응용 범위를 확보하는 방향으로 나아갈 것입니다.

  • 현재 HBM4의 출시와 관련 기업들의 적극적인 투자 및 연구 개발은 HBM 시장의 판도를 바꿀 주요 요소로 작용할 것입니다.맞춤형 기능 추가와 같은 혁신이 적용된 HBM4는 사용자의 다양한 요구를 충족할 수 있는 가능성이 높아 보이며, 이에 따라 산업 내 경쟁과 협력은 더욱 심화될 것입니다.

  • 따라서 한국의 반도체 산업은 HBM 기술의 발전을 통해 글로벌 시장에서의 지배력을 강화해나갈 것이며, 이는 기업들이 앞으로도 유연하고 적시의 대응 전략을 마련하는 데에도 필수적인 사항으로 여겨집니다. 결과적으로 최신 HBM 기술의 발전은 기업의 성장과 지속 가능한 운영의 기반이 될 것입니다.

용어집

  • 고대역폭 메모리 (HBM) [기술]: 데이터 전송 속도와 대역폭을 혁신적으로 향상시킨 메모리 반도체 기술로, 여러 개의 D램 칩을 수직으로 적층하여 구성된다.
  • 실리콘 관통 전극 (TSV) [기술]: 데이터 전송을 위한 전기적인 도로 역할을 하며, 메모리 칩 간 연결을 최적화하는 구조이다.
  • AI 반도체 [기술]: 인공지능 연산 요구에 최적화된 반도체로, 대량의 데이터를 신속하게 처리하도록 설계된 메모리 및 프로세서 조합이다.
  • TC-NCF [제조 공정]: Thermal Compression-Non Conductive Film의 약자로, HBM 생산에서 접착제로 사용되는 비전도성 절연 필름을 활용하는 방식이다.
  • MR-MUF [제조 공정]: Mass Reflow-Molded UnderFill의 약자로, HBM 제품의 안정성과 생산성을 높이는 제조 방식이다.
  • HBM4 [기술]: 차세대 HBM 기술로, 고객 맞춤형 기능을 추가할 수 있는 로직 공정이 도입될 예정이다.
  • GPU [하드웨어]: 그래픽 처리 장치로, 주로 AI 연산과 같은 고성능 컴퓨팅에서 HBM과 결합하여 성능을 극대화된다.

출처 문서