AI 시대를 이끄는 HBM 기술의 진화와 삼성·SK의 경쟁 구도

1. 요약

• 최근 HBM(고대역폭메모리) 기술은 인공지능(AI)과 데이터 센터의 발전과 함께 급속히 진화하고 있으며, 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁이 심화되고 있는 상황입니다. HBM은 높은 데이터 전송 속도와 대량 데이터 처리에 적합한 메모리로, AI 어플리케이션의 요구를 충족시키기 위해 필수적인 역할을 하고 있습니다. 특히 HBM4 개발이 진행되고 있는 현 시점에서, 이 기술은 이전 세대인 HBM3 대비 두 배의 I/O 수와 증가된 대역폭을 제공할 것으로 기대되고 있습니다. 이는 대규모 언어 모델과 같은 AI 모델의 학습과 추론 과정에서의 데이터 처리 요구를 충족시키는 데 중요한 요소가 될 것입니다.

• SK하이닉스는 HBM3E 제품을 세계 최초로 양산하며, AI 반도체 시장에서의 입지를 확고히 하고 있습니다. 이 기술은 AI 시스템의 성능을 극대화할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 삼성전자는 HBM4와 하이브리드 본딩 공정을 통해 경쟁 우위를 구축하기 위해 노력하고 있습니다. 두 기업의 이러한 연구개발 노력은 HBM 기술의 발전을 촉진하며, 향후 AI와 데이터 처리 분야에서의 고도로 맞춤형 솔루션 제공을 가능하게 합니다.

• HBM 시장의 성장은 AI 기술과 밀접한 연관이 있으며, 2023년부터 2032년까지 HBM 시장은 연평균 109%의 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 이는 고객 요구 사항에 맞춤형 메모리 솔루션을 제공하려는 노력이 더욱 중요해짐을 의미합니다. 두 회사는 고객의 특정 요구 사항에 부응하여 다양한 애플리케이션에 최적화된 HBM 제품을 공급하는 데 주력해야 합니다.

2. HBM의 현황 소개

• 2-1. HBM 기술의 개요

• HBM(High Bandwidth Memory)은 고대역폭 메모리라는 의미로, 데이터 전송 속도가 빠르고 대용량 데이터 처리에 적합한 메모리 기술입니다. 기존의 D램(Dynamic Random Access Memory)보다 훨씬 높은 데이터 대역폭을 갖추고 있으며, 다수의 D램 칩을 수직으로 쌓아 구성하는 구조로 되어 있습니다. 이러한 구조 덕분에 HBM은 높은 속도의 데이터 전송이 가능하며, AI와 데이터 센터와 같은 고성능 컴퓨팅 환경에서 중요한 역할을 하고 있습니다. HBM은 특히 GPU(그래픽 처리 장치)와 AI 가속기의 성능을 극대화하는 데 기여하며, 현재 HBM3와 HBM3E 제품이 시장에서 사용되고 있습니다.

• 2-2. 최근 HBM 발전 동향

• 최근 HBM 기술은 급속히 발전하고 있으며, 특히 SK하이닉스와 삼성전자가 HBM4 개발에 박차를 가하고 있습니다. SK하이닉스는 HBM3E를 세계 최초로 양산하였으며, 이를 통해 AI 메모리 시장에서의 리더십을 더욱 강화하고 있습니다. HBM4는 I/O 수가 2048개로 현재 HBM3 대비 2배 증가하며, 최대 2.3TB/s의 메모리 대역폭을 제공할 것으로 예상됩니다. 이러한 기술 발전은 AI 시장의 확대와 밀접한 관련이 있으며, AI 모델의 복잡성이 증가함에 따라 HBM의 필요성이 더욱 부각되고 있습니다. HBM4의 개발은 하이브리드 본딩 기술과 3D 패키징 기술을 활용하여 고객 맞춤형 메모리 솔루션을 제공할 수 있도록 준비되고 있습니다.

• 2-3. 시장 내 HBM 수요 증가 배경

• HBM의 수요 증가 배경은 주로 AI 기술의 발전에 기인합니다. AI 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 학습과 추론에는 대량의 데이터가 필요하며, 이 데이터 처리를 위한 고성능 메모리의 수요가 지속적으로 늘어나고 있습니다. 2023년부터 2032년까지 AI 시장은 연평균 27%의 성장률을 기록할 것으로 예상되며, 이 시기에 HBM 시장은 연평균 109%의 성장을 보일 것으로 전망됩니다. 이러한 수요의 증가는 고객 맞춤형 메모리 솔루션에 대한 요구 증가와 연결되며, 이는 HBM이 메모리 산업의 주요 요소로 자리 잡는 데 기여하고 있습니다. 시스템 반도체와 AI 기술의 융합이 이루어짐에 따라 HBM의 활용 가능성은 더욱 넓어지고 있습니다.

3. 기술 발전의 중요성 강조

• 3-1. HBM4 기술 개발 현황

• HBM4(고대역폭 메모리 4세대)는 차세대 메모리 기술로, SK하이닉스와 삼성전자가 개발 중입니다. HBM4는 이전 세대인 HBM3에 비해 속도, 용량, 전력 효율성에서 큰 개선이 예상됩니다. 특히, HBM4는 I/O(입·출구) 수가 2048개로 두 배로 증가하며, 최대 2.3TB/s의 메모리 대역폭을 제공할 것으로 알려져 있습니다. 이러한 성능 향상은 데이터 전송 속도를 극대화하여 AI와 같은 고성능 컴퓨팅 환경에서의 활용도를 높일 것입니다.

• 3-2. 고객 맞춤형 메모리의 필요성

• 최근 반도체 산업은 고객 맞춤형 솔루션의 수요가 급증하고 있습니다. 특히, AI 기술이 발전함에 따라 각 기업들이 요구하는 메모리의 스펙이 다변화하고 있습니다. 고객들은 자신들의 특정 애플리케이션에 최적화된 메모리를 원하게 되었고, 이는 '고객 맞춤형 메모리'인 HBM의 중요성을 더욱 부각시키고 있습니다. HBM4는 이러한 고객의 니즈에 부응하여 각 기업에 맞게 커스터마이즈된 솔루션을 제공할 수 있는 가능성을 제시합니다.

• 3-3. 파운드리 방식의 도입 배경

• 메모리 반도체 산업에서 파운드리 방식의 도입이 금세기반 주목받고 있습니다. 이는 메모리 반도체가 단순히 대량 생산을 넘어, 고객의 요청에 따라 생산되는 '주문형' 생산 방식으로 변화하고 있음을 의미합니다. SK하이닉스의 곽노정 CEO는 이러한 변화를 '메모리의 파운드리화'로 설명하며, 메모리 사용 관련 기업들이 맞춤형 솔루션을 더욱 많이 요구할 것이라고 예측했습니다. 이는 HBM4가 이러한 시장 변화에 적합한 성격을 띠고 있으며, 이에 따라 반도체 산업의 비즈니스 모델도 진화할 것임을 시사합니다.

4. HBM4와 AI 시장의 상관관계 분석

• 4-1. AI 시장의 성장과 HBM 수요 관계

• 최근 인공지능(AI) 시장의 급속한 성장과 함께 고대역폭 메모리(HBM)의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이러한 흐름은 AI 기술이 발전하면서 대량의 데이터 처리가 필요한 상황에서 더욱 두드러집니다. HBM은 여러 개의 D램 칩을 수직으로 쌓아 만든 구조로, 데이터 처리 속도가 기존 메모리보다 매우 빠릅니다. AI 모델, 특히 생성형 AI가 필요로 하는 데이터의 양은 날로 증가하고 있으며, 따라서 이러한 대량의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 HBM의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 2023년부터 2032년까지 생성형 AI 시장은 연평균 27% 성장할 것으로 예상되며, 이는 HBM 시장의 연평균 109% 성장으로 이어질 것이라는 전망이 존재합니다. 이와 같은 예측은 HBM 기술의 혁신이 직접적으로 AI 시장의 성장을 지원하고 있으며, 그로 인해 두 영역 간의 상관관계가 심화되고 있음을 보여줍니다.

• 4-2. AI 메모리 리더십 확보 전략

• AI 메모리 시장에서의 리더십 확보는 삼성전자와 SK하이닉스 같은 반도체 기업들에게 매우 중요한 과제가 되고 있습니다. 특히 SK하이닉스는 HBM3E 12단 제품을 세계 최초로 양산하며 AI 반도체 시장에서의 우위를 지속적으로 공고히 하고 있습니다. 이 회사는 지난 2013년부터 HBM 개발을 시작하여 지금까지의 전 세대 HBM 포트폴리오를 모두 출시하며 기술력 강화에 집중해왔습니다. 이러한 발걸음은 HBM이 AI 가속기에 필수적인 데이터 전송 속도와 용량을 제공하기 때문입니다. 실제로, HBM은 GPU와 결합되어 AI 모델의 학습 및 추론 과정에서 필수적인 역할을 하며, 이는 곧 AI 기업들이 요구하는 메모리 사양과 밀접한 관계가 있습니다. HBM 시장에서의 리더십을 강화하기 위해서는 지속적인 기술 혁신이 필수적이며, 경쟁사들의 기술 발전에 주목하면서 대처 방안을 세우는 것이 중요합니다.

• 4-3. HBM의 역할 변화

• HBM의 역할이 단순한 메모리 이상으로 진화하고 있습니다. 초기 HBM은 주로 데이터 전송 속도를 높이는 역할을 수행했으나, 최근에는 AI 반도체의 핵심 구성 요소로 자리 잡아 고도화된 데이터 처리 환경을 지원하고 있습니다. AI가 더 많은 데이터를 빠르게 처리해야 하는 상황에서 HBM은 필수 불가결한 기술로 인식되고 있으며, 이는 AI 모델의 성능을 좌우하는 요소가 되었습니다. 따라서 HBM의 발전은 AI 분야의 혁신으로 이어지고 있으며, 이는 전체 반도체 산업에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어, 엔비디아의 GPU와 같은 AI 가속기가 보다 빠른 속도로 큰 용량의 데이터를 처리할 수 있도록 하여 AI 기술의 진보를 가속화하고 있습니다. 향후 HBM은 더 큰 용량과 높은 효율성을 요구하는 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

5. SK하이닉스와 삼성전자의 기술 경쟁 상황

• 5-1. HBM 시장에서의 경쟁 현황

• 현재 HBM(고대역폭메모리) 시장은 급속히 변화하고 있으며, SK하이닉스와 삼성전자가 이끄는 두 거대 기업 간의 치열한 경쟁이 벌어지고 있습니다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아서 만들어지며, 이는 데이터 처리 속도와 저장 용량 면에서 기존 D램보다 월등한 성능을 발휘합니다. AI 시장의 성장에 따라 HBM의 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 가운데, SK하이닉스는 HBM3E 12단 신제품을 세계 최초로 양산하여 기술적 리더십을 더욱 확고히 하고 있습니다. 이러한 현상은 SK하이닉스가 2013년 세계 최초로 HBM1을 출시한 이후 계속해서 이어져 오고 있습니다. 특히 AI 반도체 시장에서의 수요가 증가하면서 SK하이닉스는 엔비디아와의 강력한 파트너십을 통해 시장 점유율을 더욱 확대하고 있는 상황입니다.

• 5-2. 삼성전자의 HBM 기술 업데이트

• 삼성전자는 HBM 시장에서의 경쟁력을 유지하기 위해 지속적으로 기술 개발에 속도를 내고 있으며, 최근에는 HBM3E 12단 제품 양산을 시작하고 이를 시장에 본격적으로 출시할 예정입니다. 삼성전자는 최신 공법인 하이브리드 본딩 공정을 통해 HBM4 개발을 빠르게 진행하고 있으며, 2026년에는 HBM4 16단 제품을 시장에 내놓겠다는 목표를 세우고 있습니다. 이는 SK하이닉스의 기술적 우위를 극복하기 위한 노력이기도 하며, 삼성전자는 성과를 통해 경쟁력을 더욱 강화하려고 하고 있습니다. 기업 내부의 연구개발 전략 및 중장기 사업 계획은 이러한 새로운 도전에 대응하는 데 중점을 두고 있습니다.

• 5-3. SK하이닉스의 HBM3E 시장 진출 효과

• SK하이닉스는 HBM3E 제품을 통해 AI 메모리 시장에서 자사의 입지를 더욱 강화하고 있습니다. HBM3E 12단은 데이터 처리 속도를 현존 최고 수준인 9.6Gbps로 향상시켰으며, 이는 AI 애플리케이션이 요구하는 대량의 데이터 처리에 필수적인 성능입니다. 이러한 성능은 고객사인 엔비디아의 차세대 GPU에서도 적극적으로 채택될 가능성이 높아지며, 이로 인해 SK하이닉스는 AI 메모리 시장의 주도권을 더욱 확고히 할 것입니다. 이는 고객 요구에 대한 빠른 대응과 신뢰성 높은 제품 양산에서 비롯된 성과이며, 향후에도 SK하이닉스는 해당 시장에서 경쟁 우위를 지속적으로 유지할 것으로 예상되고 있습니다.

6. 향후 전망 및 결론 제시

• 6-1. HBM 기술의 발전 방향

• HBM 기술은 앞으로 더욱 진화하며 맞춤형 제품으로의 전환을 가속화할 것입니다. 특히 HBM4는 하이브리드 본딩 기술과 같은 혁신적인 제조 공정을 도입하여 성능과 에너지 효율성을 동시에 향상시킵니다. 향후 HBM4는 2048개의 I/O를 갖춘 구조로, 대역폭이 최대 2.3TB/s에 달할 것으로 예상되며, 이는 AI와 같은 데이터 처리 집약적인 응용 분야에 최적화된 솔루션이 될 것입니다. 또한, AWS, 구글, 마이크로소프트와 같은 클라우드 서비스 제공업체들이 증가하면서 HBM에 대한 수요는 더욱 확대될 것이라 전망됩니다.

• 6-2. 반도체 시장에 미치는 영향

• HBM의 발전은 전반적인 반도체 시장에도 심대한 영향을 미칠 것입니다. AI와 데이터 센터의 확장으로 HBM과 같은 고대역폭 메모리의 필요성이 증가하며, 이는 공급망의 변화와 새로운 비즈니스 모델의 출현을 촉발할 것입니다. SK하이닉스와 삼성전자는 이런 변화에 유연하게 대응하기 위해 지속적인 기술 혁신을 그리고 맞춤형 솔루션을 개발하여 시장 점유율을 확대해 나갈 것입니다. 또한 메모리 반도체의 '파운드리화'가 가속화될 것으로 보이며, 고객의 특별한 요구에 맞춘 제품 공급이 중요해질 것입니다.

• 6-3. 미래 HBM 시장 예측

• HBM 시장은 AI 시장의 성장과 함께 급격히 발전할 것으로 예상됩니다. 분석에 따르면 HBM 시장은 2025년까지 연평균 109%의 성장을 기록할 것으로 보입니다. 이는 AI 가속기 및 데이터 센터의 수요에 따라 증가하는 것으로, 고객사들이 요구하는 다양한 사양의 HBM 제품 생산이 필요하다는 것을 의미합니다. 특히, HBM4가 출시되면 각 기업별 맞춤형 제품 생산이 더욱 활성화될 것이며, 이는 고객 맞춤형 메모리의 선두주자로 나설 수 있는 기회를 제공합니다.

결론

• HBM 기술은 AI 시대에 없어서는 안 될 핵심 요소로 자리잡고 있으며, SK하이닉스와 삼성전자의 기술 경쟁은 더욱 치열해질 전망입니다. HBM4의 개발과 함께 향후 메모리 솔루션은 더욱 다양화되고 맞춤형으로 진화할 것입니다. 이는 반도체 산업 전반에 긍정적인 영향을 미치며, 고객 요구에 대한 유연한 대응이 더욱 중요해질 것입니다.

• 이어지는 반도체 산업의 변화는 HBM 기술의 혁신과 발전에 기인하며, AI와 데이터 처리가 필수적인 응용 분야에서의 수요 증가로 이어질 것입니다. 이는 고객 맞춤형 메모리 솔루션이 강조되면서 기업들이 더욱 첨단 기술을 채택하고 경쟁력을 높이는 기반이 될 것입니다.

• 따라서 HBM 기술의 지속적인 발전과 두 기업의 혁신적인 전략은 AI 및 데이터 센터 시장의 미래를 결정짓는 중요한 요소로 작용할 것입니다. 향후 HBM의 발전을 통해 우리의 삶에 긍정적인 변화가 가져다줄 수 있기를 기대합니다.

용어집

• HBM [기술]: 고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory)의 약자로, 높은 데이터 전송 속도와 대량의 데이터 처리를 위해 설계된 메모리 기술입니다.

• AI [기술]: 인공지능(Artificial Intelligence)의 약자로, 기계가 인간처럼 학습하고 문제를 해결할 수 있는 능력을 말합니다.

• I/O [기술]: 입출력(Input/Output)을 의미하며, 컴퓨터 시스템에서 데이터를 주고받는 경로를 나타냅니다.

• 하이브리드 본딩 [기술]: 다양한 반도체 소자를 연결하기 위해 사용하는 연결 기술로, 서로 다른 재료를 결합하여 성능을 향상시키는 방식을 말합니다.

• 3D 패키징 [기술]: 여러 개의 반도체 칩을 수직으로 쌓아 하나의 패키지로 만드는 기술로, 공간 절약과 성능 향상을 도모합니다.

• LLM [기술]: 대규모 언어 모델(Large Language Model)의 약자로, 방대한 양의 데이터를 학습하여 언어 처리를 수행하는 AI 모델을 의미합니다.

• 파운드리 [비즈니스 모델]: 고객의 요구에 따라 맞춤형 반도체를 생산하는 주문형 생산 방식으로, 메모리 반도체의 생산 방식 변화를 나타냅니다.

• AI 가속기 [하드웨어]: AI 연산을 보다 빠르게 수행하기 위해 설계된 하드웨어 장치로, 일반적으로 GPU와 결합되어 사용됩니다.

출처 문서

• '메모리의 파운드리화' 시대 온다…삼성·SK HBM4 '눈길'https://v.daum.net/v/20231015062504121?f=p
• 한계 없는 HBM 진화…AI 반도체 훈풍 이어간다https://www.asiatime.co.kr/article/20240924500274
• 또 한발 치고나갔다…'시장 주류' 12단 HBM3E 첫 양산 나선 SKhttps://m.edaily.co.kr/News/Read?newsId=03302966639024056&mediaCodeNo=257
• SK하이닉스, HBM '電성비' 팔 걷었다https://biz.newdaily.co.kr/site/data/html/2024/07/24/2024072400114.html