메모리 반도체 시장의 새로운 변화: HBM이 여는 인공지능 시대

1. 요약

• 최근 메모리 반도체 시장은 D램과 낸드플래시 수요의 급격한 위축으로 어려운 상황에 직면하고 있습니다. 글로벌 경제의 불확실성과 더불어 민감한 소비 패턴의 변화는 주요 수요처인 PC, 스마트폰, 데이터센터 등에서 반도체의 수요 감소를 초래하고 있습니다. 이로 인해 반도체 제조사들은 생산 감축에 나설 수밖에 없었으며, 결과적으로 공급 과잉과 가격 하락의 악순환이 지속되고 있는 실정입니다. 이러한 어려움 속에서도 인공지능(AI) 시장의 급속한 성장세는 메모리 반도체 시장의 새로운 기회를 창출하고 있습니다.

• 특히, 고대역폭메모리(High Bandwidth Memory, HBM)는 AI 기술이 요구하는 대량의 데이터 처리를 효율적으로 처리할 수 있는 메모리로 각광받고 있습니다. 최근의 AI 솔루션들이 요구하는 높은 데이터 전송 속도 및 낮은 전력 소모의 특성으로 인해 HBM에 대한 수요가 급증하고 있으며, 이는 D램 시장의 한계를 극복할 수 있는 중요한 대안으로 자리매김하고 있습니다. 이 보고서에서는 HBM의 중요성, 국내 반도체 기업인 삼성전자와 SK하이닉스 간의 치열한 경쟁, 그리고 HBM 시장의 미래 전망에 대해 심도 있게 분석하고 논의하고자 합니다.

• AI 기술의 발전은 HBM 시장의 성장과 밀접하게 연관되어 있으며, 특히 최근의 생성형 AI 모델들이 요구하는 높은 처리 성능을 보장하기 위해 HBM은 필수적인 메모리 솔루션으로 부각되고 있습니다. 이러한 점에서, HBM의 발전은 단순히 메모리 기술의 advancement에 국한되지 않고, AI 반도체의 시장 구조 및 기술 혁신을 이끄는 중요한 요소로 작용하고 있습니다.

2. 현재 메모리 반도체 시장의 침체

• 2-1. D램과 낸드플래시 시장의 어려움

• 최근 메모리 반도체 시장은 여러 내외부 요인으로 인해 심각한 침체 상태에 놓여 있습니다. D램(DRAM) 및 낸드플래시(NAND Flash) 메모리의 주요 수요처인 PC, 스마트폰, 데이터센터는 글로벌 긴축 정책의 여파로 수요가 위축되었으며, 이로 인해 반도체 제조사들은 감산을 시행할 수밖에 없었습니다. 이는 시장의 공급 과잉과 가격 하락으로 이어졌습니다. 예를 들어, 메모리 반도체 현물가격은 지난해 2분기부터 하락세를 보였으며, 올해 5월에 들어서까지도 가격이 회복되지 못하고 있습니다.

• 더불어, D램 시장은 지난해 하반기부터 점차적으로 공급 과잉이 심화되었으며, 이러한 경향은 감산을 통해 어느 정도 완화되었으나 여전히 소비자 수요는 약세를 보이고 있습니다. 메모리 반도체의 가격 반등이 이루어진 지난해 4분기의 경우, D램 가격은 증가했으나 낸드플래시의 수요 회복은 한 걸음 뒤쳐져 있다는 분석이 지배적입니다. 결과적으로, 전체 반도체 시장은 공급과잉 문제를 해결하기 위한 지속적인 감산이 요구되는 상황에 직면해 있습니다.

• 2-2. AI 반도체 시장의 대두

• 그럼에도 불구하고 인공지능(AI) 반도체 시장은 새로운 기회를 창출하고 있는 분야로, 이 분야의 성장은 메모리 반도체 시장의 전반적인 침체를 상쇄할 수 있는 요소로 작용하고 있습니다. 최근 챗GPT와 같은 AI 솔루션의 폭발적인 성장으로 인해 고대역폭메모리(HBM)의 수요는 급격히 증가하고 있으며, 이는 기존 D램 시장의 한계를 극복하는 데 필수적인 기술로 자리매김하고 있습니다.

• AI는 막대한 양의 데이터를 처리하는 데 있어 매우 높은 속도와 낮은 전력 소비를 요구합니다. 따라서, HBM은 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해 고안된 차세대 메모리 기술로, 데이터 전송 속도가 더욱 빨라지고 메모리 용량이 확장될 것으로 기대됩니다. 또한, HBM은 D램이 여러 층으로 적층된 구조로 설계되어, 더 많은 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있는 능력을 보이기 때문입니다.

• AI 반도체 시장의 지속적인 성장은 메모리 반도체 업체들에게 새로운 성장 동력을 제공하며, 한국의 주요 기업인 삼성전자와 SK하이닉스는 이러한 변화에 발맞추어 HBM 기술 개발에 주력하고 있는 것으로 보입니다. 향후 HBM의 시장 점유율 성장과 함께 AI 기반의 다양한 응용 분야에서도 잠재적인 기회를 제공할 것으로 전망됩니다.

3. HBM의 발전과 AI 반도체 시장의 필요성

• 3-1. HBM의 특징과 장점

• 고대역폭메모리(High Bandwidth Memory, HBM)는 데이터 전송 속도가 매우 빠르고, 높은 처리 성능을 요구하는 응용 분야에 적합한 메모리입니다. HBM은 기존의 D램과는 다르게, 여러 개의 메모리 다이를 수직으로 쌓아 올린 적층 구조로 이루어져 있어 데이터 전송 시 더욱 넓은 통로를 제공합니다. 이는 GPU와 같은 고성능 컴퓨팅 기기에서 특히 중요하며, 대량의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 장점이 있습니다. 또한, HBM은 전력 소비가 적고, 공간 효율성이 뛰어난 특성을 가지고 있습니다. 하나의 패키지 안에 여러 개의 다이를 통합함으로써, 칩의 면적을 줄이고 전력 소모를 현저히 감소시킬 수 있습니다. 이러한 이유로 HBM은 AI, 머신 러닝, 데이터 센터와 같은 다양한 분야에서 필수적으로 사용되고 있으며, 이에 따른 시장 수요도 급증하고 있습니다.

• AI 반도체 시장의 확대가 HBM 기술 개발을 더욱 촉진시키고 있으며, SK하이닉스와 삼성전자가 HBM4 기술 개발에 박차를 가하고 있는 이유도 여기에 있습니다. HBM4는 HBM3에 비해 더욱 높은 데이터 전송 속도와 처리 용량을 제공할 것으로 예상됩니다. SK하이닉스는 내년 HBM4 12단 양산을 목표로 하고 있으며, 삼성전자도 HBM3E 12단 양산을 시작으로 HBM4에 대한 계획을 세우고 있습니다. 이처럼 HBM의 기술 발전은 AI 반도체 시장의 성장과 밀접한 연관이 있습니다.

• 3-2. AI 데이터 처리에서 HBM의 역할

• AI 데이터 처리에서는 대량의 데이터를 신속하게 분석하고 처리하는 것이 매우 중요합니다. HBM은 이러한 요구를 충족시키는 최적의 솔루션으로 부각되고 있습니다. HBM이 AI 모델 특히 생성형 AI의 학습과 추론 과정에서 필수적인 이유는, HBM이 높은 전송 속도와 대용량 저장능력을 제공하기 때문입니다. 예를 들어, 최근 챗GPT와 같은 생성형 AI 모델이 활발히 사용되면서, 이러한 모델이 요구하는 대량의 파라미터와 데이터를 메모리에 신속히 저장하고 처리하는 HBM의 필요성이 더욱 강조되고 있습니다. HBM의 빠른 데이터 접근 속도는 AI의 학습 시간을 단축시키고, 더욱 복잡한 모델 설계가 가능하게 하는 데 기여하고 있습니다. 뿐만 아니라, HBM은 AI 가속기(GPU)와 함께 작동하여 AI 컴퓨팅 성능을 극대화하는 역할을 합니다. 즉, HBM이 제공하는 신속한 데이터 전송 속도는 GPU가 더 많은 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 돕습니다. 이러한 성능 또한 AI 시장의 확장과 함께 HBM의 시장에서의 중요성을 입증하는 요인으로 작용하고 있습니다. 업계에서는 HBM 수요가 2023년부터 2032년까지 연평균 27% 성장할 것으로 전망하고 있으며, HBM 시장은 급성장하는 AI 시장의 핵심 요소로 자리 잡을 것입니다.

4. 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM 시장 점유율 경쟁

• 4-1. 삼성전자의 HBM 기술 개발 현황

• 삼성전자는 최근 HBM(Hybrid Bandwidth Memory) 기술 개발에 박차를 가하고 있습니다. 2024년에는 HBM3E 12단 제품의 양산을 시작 지원할 예정이며, 차세대 HBM4 기술 개발에도 역점을 두고 있습니다. HBM4 기술은 기본적으로 기존 D램을 여러 개 쌓아 더욱 효율적인 데이터 처리를 가능하게 해주는 특성을 가지고 있으며, 이는 특히 인공지능(AI) 긴급 처리 및 대량 데이터 전송을 요구하는 애플리케이션에 필수적입니다.

• 삼성전자는 HBM4 기술의 개발을 위해 최신 하이브리드 본딩 공정을 도입하는 등 혁신적인 제조 기술에 집중하고 있으며, 2026년까지 제품 양산을 목표로 하고 있습니다. 시장에서는 삼성전자가 HBM 시장에서의 점유율을 높이기 위한 전략으로, 새로운 공정과 기술 개발에 적극성을 보이고 있는 상황입니다. 이러한 방향성은 삼성전자가 글로벌 HBM 시장의 선두주자로 자리매김하기 위한 다각적인 노력을 보여줍니다.

• 4-2. SK하이닉스의 시장 주도 및 전략

• SK하이닉스는 HBM 시장에서 우위를 점하고 있으며, 2023년 HBM 시장 점유율은 약 53%로 추정됩니다. 이는 인공지능을 포함한 새로운 데이터 처리 수요의 증가와 함께 SK하이닉스의 기술력이 반영된 결과입니다. SK하이닉스는 HBM4 기술 개발에 가장 빠른 진전을 보이고 있으며, 12단 기술을 2025년 하반기에 양산할 계획입니다.

• 회사의 이강욱 부사장은 HBM의 성능 발전에 따라 AI 시장에서의 수요가 계속해서 늘어날 것이라고 강조하며, 이는 SK하이닉스가 생각하는 시장의 핵심 성장 요소입니다. 특히, 생성형 AI 수요가 크게 증가하는 가운데선 HBM 시장의 지속적인 성장은 불가피하다는 평가가 나오고 있습니다. 이는 SK하이닉스의 강력한 R&D 투자와 생산능력 확장 전략이 뒷받침되고 있습니다.

• 4-3. 두 기업 간 경쟁 분석

• 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM 시장 경쟁은 앞으로의 기술적 진보와 생산 능력에 의해 좌우될 것으로 예상됩니다. 2023년부터 2024년 사이 HBM 매출은 크게 증가할 것으로 보이며, SK하이닉스가 여전히 시장을 주도할 것으로 전망되지만, 삼성전자가 기술 개발과 공정 개선을 통해 점유율을 잃지 않기 위해 노력하고 있습니다.

• 현재 HBM3E 시장에서의 경쟁이 심화되고 있으며, 고객사들의 주문에 따라 HBM 생산을 조정해야 하는 시장의 특성을 감안할 때, 두 기업 간의 공급 경쟁은 더욱 치열해질 것입니다. 특히 AI 가속기의 증가에 따른 HBM 수요의 급증이 두 기업 간의 경쟁 심화를 촉발할 가능성이 높습니다. 각 기업은 이 기회를 활용하여 기술 발전과 차별화를 추진하려 할 것이며, 이는 향후 HBM 시장의 새로운 판도를 조성할 것으로 전망됩니다.

5. HBM의 미래 전망

• 5-1. AI 시장의 지속 가능성과 HBM 수요

• 인공지능(AI) 시장의 빠른 성장세는 HBM(고대역폭메모리)의 수요를 크게 증가시키고 있습니다. 특히, 생성형 AI와 같은 고급 데이터 처리 기술이 확대됨에 따라 HBM의 필요성이 더욱 강조되고 있습니다. AI 기술들이 요구하는 막대한 데이터 처리량을 보장하기 위해서는 HBM이 필수적입니다. AI 시장의 규모는 2023년부터 2032년까지 연평균 27% 성장할 것으로 전망됩니다. 이란 배경 속에서, HBM 시장은 2022년부터 2025년까지 연평균 109% 성장할 것으로 예상됩니다. 현재 HBM은 엔비디아와 AMD의 그래픽처리장치(GPU)와 함께 AI 데이터 처리의 핵심 컴포넌트로 자리잡고 있으며, HBM의 적층 구조는 D램 대비 훨씬 더 높은 대역폭과 용량을 제공합니다. 따라서, AI가 요구하는 데이터 처리의 속도와 용량을 HBM이 충족할 수 있습니다. 이러한 수요 증가 추세는 앞으로도 지속될 것으로 보이며, 특히 AI 가속기의 필요성에 따라 HBM의 생산과 공급 또한 점차 확대될 것입니다.

• 5-2. HBM 기술의 진화에 따른 시장 변화 예측

• HBM 기술은 지속적으로 진화하고 있으며, 특히 HBM4의 개발이 예상되고 있습니다. HBM4는 기존 모델보다 더 높은 저장 용량과 더 빠른 처리 속도를 자랑할 것으로 기대됩니다. 이러한 기술 발전은 기업들이 HBM 시장에서의 경쟁력을 높이는 데 기여할 것입니다. SK하이닉스는 HBM4의 12단 양산을 내년 하반기로 목표로 하고 있으며, 삼성전자 또한 HBM4 개발에 박차를 가하고 있습니다. 기술이 발전함에 따라 HBM의 생산 과정 또한 복잡해지고 있으며, 이에 따라 HBM 제조사들은 최신 공법인 하이브리드 본딩 공정을 도입하는 등 기술 혁신에 집중하고 있습니다. 이러한 진화는 HBM 제조 공정의 효율성과 성능을 크게 개선할 것입니다. 더불어 HBM 시장의 주요 플레이어인 삼성전자와 SK하이닉스 간의 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 예상되며, 이로 인해 안정적인 공급망과 생산 능력 확충이 이루어질 것으로 보입니다. 결국, HBM 시장은 AI와 데이터 중심의 혁신적인 기술에 발맞춰 발전할 것이며, 관련 기업들은 기술 혁신을 통해 지속적으로 성장할 가능성이 높습니다. HBM의 성장과 함께 해당 기술의 응용처도 다양해질 것으로 기대됩니다.

결론

• 결론적으로, HBM 기술은 인공지능 반도체 시장의 급격한 성장과 맞물려 필수적인 기술로 자리 잡고 있으며, 삼성전자와 SK하이닉스 간의 경쟁은 이 중요한 시장에서 혁신과 기술 발전을 촉진하는 중대한 요소로 작용하고 있습니다. AI 시장의 요구에 부응하기 위해 HBM의 공급과 생산 능력은 지속적으로 확대될 것이며, 이는 결국 HBM의 가격 안정화 및 기술 발전으로 이어질 것입니다.

• 앞으로 HBM 시장은 AI 데이터 처리의 중심에서 계속해서 중요한 역할을 할 것으로 예상되며, 관련 기업들은 이를 기반으로 새로운 차원의 기술 혁신과 시장 점유율 확대를 추구할 것입니다. 덧붙여 첨단 기술 개발과 함께 고객 맞춤형 솔루션의 제공이 이루어질 경우, HBM의 시장 경쟁력은 더욱 강화될 것으로 전망됩니다. 이러한 변화를 통해 HBM이 차세대 메모리 시장에서 차지할 위치는 더욱 확고해질 것이며, 관련 기업들은 지속적인 기술 개발과 투자로 이러한 기회를 포착해야 할 것입니다.

용어집

• 고대역폭메모리 (HBM) [메모리 기술]: 고대역폭메모리(High Bandwidth Memory, HBM)는 높은 데이터 전송 속도와 낮은 전력 소모를 통해 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 메모리입니다.

• D램 [메모리 기술]: D램(Dynamic Random Access Memory)은 데이터 저장 및 처리를 위한 휘발성 메모리로, 주로 컴퓨터와 모바일 기기에서 사용됩니다.

• 낸드플래시 [메모리 기술]: 낸드플래시(NAND Flash)는 비휘발성 저장 장치로, 데이터 저장 및 읽기에 사용할 수 있으며 스마트폰 및 SSD에서 일반적으로 사용됩니다.

• AI 가속기 [하드웨어]: AI 가속기는 인공지능 연산을 빠르게 처리하는 데 특화된 하드웨어로, 주로 GPU(그래픽 처리 장치) 형태로 제공됩니다.

• 하이브리드 본딩 [제조 기술]: 하이브리드 본딩은 여러 개의 반도체 다이를 결합하는 혁신적인 제조 기술로, 메모리 칩의 성능과 효율성을 향상시키기 위해 사용됩니다.

• 생성형 AI [인공지능]: 생성형 AI는 기존 데이터에서 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 AI 모델로, 최근 챗GPT와 같은 시스템이 대표적입니다.

• GPU [하드웨어]: GPU(그래픽 처리 장치)는 그래픽 처리뿐만 아니라 인공지능과 머신러닝 작업을 위한 병렬 처리 성능이 뛰어난 프로세서입니다.

출처 문서

• 한계 없는 HBM 진화…AI 반도체 훈풍 이어간다https://www.asiatime.co.kr/article/20240924500274
• 한미반도체는 HBM 선두주자…"적정 시총 9조"https://www.topdaily.kr/articles/95193
• 메모리 반도체 업황과 HBM 시장 전망(삼성전자 VS 하이닉스)https://9078kusoos.tistory.com/entry/%EB%A9%94%EB%AA%A8%EB%A6%AC-%EB%B0%98%EB%8F%84%EC%B2%B4-%EC%97%85%ED%99%A9%EA%B3%BC-HBM-%EC%8B%9C%EC%9E%A5-%EC%A0%84%EB%A7%9D%EC%82%BC%EC%84%B1%EC%A0%84%EC%9E%90-VS-%ED%95%98%EC%9D%B4%EB%8B%89%EC%8A%A4