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HBM3부터 HBM4까지: AI 메모리 세대별 비교와 시장 경쟁 전망

일반 리포트 2025년 05월 20일
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목차

  1. 요약
  2. HBM 메모리 개념 및 기술 배경
  3. HBM3 및 HBM3E 세대별 특징 비교
  4. HBM4 표준과 개발 현황
  5. 주요 기업별 시장 경쟁 구도
  6. 향후 전망 및 과제
  7. 결론

1. 요약

  • 고대역폭 메모리(HBM)는 AI 워크로드의 폭증에 발맞추어 HBM3 시리즈에서 HBM4로의 발전이 급속히 이루어지고 있습니다. HBM3는 최대 1.2Tbps의 대역폭을 제공하며, 후속인 HBM3E는 스택 수를 12단으로 확대함으로써 최대 4.8TB/s 이상의 전송 속도를 이룩하였습니다. 이러한 기술적 진보는 GPU와 AI 인프라의 성능 향상에 필수적입니다.

  • JEDEC에서 공식적으로 발표한 HBM4 표준은 핀당 8.0Gbps의 전송 속도와 16단 스택을 지원하며, 이는 HBM3 사양보다 약 2.5배 개선된 성능을 약속합니다. 현재 SK하이닉스와 삼성전자는 HBM3E 양산과 HBM4 개발에 박차를 가하고 있으며, 마이크론과 같은 후발 주자도 시장 경쟁에 합류하여 기술 혁신이 가속화되고 있습니다.

  • HBM의 역할은 단순한 데이터 저장을 넘어 AI 시스템의 필수 구성 요소로 자리 잡고 있으며, 이는 데이터 센터와 클라우드에서 고속 처리와 낮은 지연 시간을 요구하는 시대적 흐름을 반영합니다. 특히, AI 모델의 복잡성이 증가함에 따라 HBM 기술의 중요성이 더욱 증대될 것입니다.

  • 앞으로의 과제는 공급망의 안정화와 대량 생산 전환, 그리고 기술 생태계 확장을 위한 글로벌 표준화 협력이 될 것입니다. 이러한 요소들은 HBM 메모리의 시장 경쟁력을 강화하고, AI 인프라의 지속 가능한 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.

2. HBM 메모리 개념 및 기술 배경

  • 2-1. HBM 구조와 3D 스택 기술

  • 고대역폭 메모리(HBM)는 인공지능(AI)와 같은 최신 기술에 필수적인 메모리 솔루션으로 급부상하고 있다. HBM의 핵심 구조는 D램 칩을 수직으로 쌓아올리는 3D 스택 방식이다. 이 구조는 데이터 통로를 넓혀 데이터 전송 속도를 극대화할 수 있는 역량을 제공한다.

  • 기술적으로 HBM은 여러 층의 D램을 쌓아 올리면서 통신 거리를 줄이고, 각 층이 TSV(Through-Silicon Via)를 통해 연결된다. 이로 인해 대량의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 저지연 능력을 가지게 되어 AI 학습 및 추론에서 중요한 역할을 한다. 실제로 HBM의 대역폭은 초당 2TB 이상으로, 이는 기존 DRAM 기술과 비교할 때 월등한 성능을 자랑한다.

  • 2-2. 기존 DRAM 대비 대역폭 및 전력 효율

  • 기존 DRAM 기술은 단일 칩에서 처리할 수 있는 데이터의 용량이 제한적이다. 반면 HBM은 높은 스택 수를 통해 한꺼번에 더 많은 데이터를 전송할 수 있으며, 결과적으로 대역폭이 현저히 증가한다. 예를 들어, HBM3는 최대 1.2Tbps급의 대역폭을 제공하며, HBM3E는 4.8TB/s를 넘는 성능을 실현했다.

  • 또한, HBM의 전력 효율성도 기존 DRAM에 비해 크게 향상되었다. D램 칩이 쌓여 있어 전력 소모가 낮고, 더 많은 데이터를 동시에 처리하면서도 저전력으로 작동할 수 있는 장점이 있다. 이는 AI 서버와 같은 대규모 데이터 처리 환경에서 매우 중요한 요소로 작용하며, 경쟁력이 한층 강화된다.

  • 2-3. AI 인프라에서 HBM의 역할

  • HBM은 AI 인프라의 핵심 구성 요소로 자리 잡았다. AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 신속하게 처리해야 하며, HBM은 이러한 요구를 충족시키기 위해 최적화된 메모리 솔루션으로 등장했다. 엔비디아와 같은 주요 기업은 자사의 고성능 GPU에 HBM을 필수적으로 탑재하고 있으며, 이는 HBM의 수요를 더욱 증가시키고 있다.

  • 특히, AI 모델의 대형화와 복잡성이 증가함에 따라 HBM의 역할은 계속 커질 것으로 예상된다. 데이터 센터와 클라우드 컴퓨팅 환경에서 높은 대역폭과 낮은 지연 시간은 AI 연산의 성능을 결정짓는 중요한 요소이며, HBM은 이러한 환경에서 필수적이다. 이러한 배경 속에서 HBM은 단순한 메모리를 넘어 AI 생태계의 전략적 자산으로 간주되고 있다.

3. HBM3 및 HBM3E 세대별 특징 비교

  • 3-1. HBM3 주요 사양과 적용 사례

  • HBM3(High Bandwidth Memory 3)는 차세대 메모리 기술로, 인공지능(AI) 및 고성능 컴퓨팅 환경에서 요구되는 높은 대역폭과 낮은 전력 소비를 동시에 충족하기 위해 설계되었습니다. HBM3의 최적화된 구조는 데이터 전송 속도를 향상시키고, 여러 개의 메모리 다이를 수직으로 쌓아 공간 효율성을 극대화합니다. HBM3는 1.2Tbps에 달하는 대역폭을 제공하여 복잡한 연산과 대량의 데이터를 처리하는 데 최적화되어 있습니다.

  • HBM3는 특히 AI 소프트웨어를 구동하는 GPU 및 고성능 컴퓨팅 시스템에서 광범위하게 사용되고 있습니다. 엔비디아의 H100 GPU는 HBM3를 탑재하여 초당 3TB의 데이터 전송 속도를 기록하며, 이러한 성능이 AI 모델의 높은 처리 속도를 뒷받침하고 있습니다. 이와 같은 높은 성능으로 인해 HBM3는 AI 데이터 센터뿐만 아니라 개인용 컴퓨터와 모바일 기기에서도 점차 그 용도가 확대되고 있습니다.

  • 3-2. HBM3E 스택 수 확장 및 대역폭 개선

  • HBM3E는 HBM3의 후속 버전으로, 스택 수를 8단에서 12단으로 확대하여 데이터 처리 성능을 크게 향상시켰습니다. 이러한 개선을 통해 HBM3E는 최대 4.8TB/s의 대역폭을 실현하여 AI 연산에 필요한 대량의 데이터를 신속하게 처리할 수 있습니다. HBM3E의 도입은 머신러닝 및 딥러닝과 같은 AI 작업에서 필수적이며, 클라우드 데이터 센터에서의 처리 능력을 크게 향상시켰습니다.

  • 특히, HBM3E는 엔비디아의 차세대 GPU에 사용되는데, 엔비디아의 H200 GPU는 HBM3E를 장착하여 더욱 향상된 데이터 전송 성능을 제공하며, 이는 AI 모델 훈련 및 추론의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. HBM3E의 출시는 AI 기술의 발전에 깊은 영향을 미치고 있으며, 이는 기업들이 AI 중심의 서비스와 제품을 선보일 수 있도록 지원하고 있습니다.

  • 3-3. 엔비디아 GPU 탑재 현황과 성능 차이

  • HBM3와 HBM3E는 엔비디아의 다양한 그래픽 카드에 활용되고 있으며, 두 메모리 간의 성능 차이는 AI 모델의 처리 능력에 직접적인 영향을 미칩니다. HBM3는 H100 GPU에 적용되어 AI 작업 처리 시 안정적인 성능을 제공하는 반면, HBM3E는 H200과 같은 최신 GPU에 탑재되어 더욱 향상된 데이터 처리 능력을 자랑합니다.

  • HBM3E의 12단 스택 구조는 대량의 데이터를 더욱 신속하게 전송할 수 있도록 도와주어 AI 및 데이터 분석 작업에서 필수적으로 요구되는 높은 대역폭을 제공합니다. 이로 인해 HBM3E를 사용하는 GPU는 더 복잡한 AI 알고리즘을 처리할 수 있으며, 이는 차세대 AI 모델의 필요를 충족하기 위한 중대한 기술적 발전으로 자리 잡고 있습니다.

4. HBM4 표준과 개발 현황

  • 4-1. JEDEC 확정 HBM4 공식 사양

  • HBM4는 최근 JEDEC(Joint Electron Device Engineering Council)에서 공식적으로 확정된 새로운 고대역폭 메모리 표준입니다. HBM4 표준은 핀당 전송 속도 8.0Gbps와 2048비트 인터페이스 폭을 채택하여 최대 2테라바이트(TB/s)의 대역폭을 지원합니다. 이러한 성능은 기존 HBM3 사양(핀당 6.4Gbps, 1024비트 인터페이스) 대비 약 2.5배의 향상을 의미합니다. HBM4는 12단 또는 16단 스택 구조를 통해 메모리 용량 및 전송 효율을 크게 개선하였으며, 발전된 전압 설계를 통해 전력 효율성 또한 높였습니다. 이번 표준의 확정은 메모리 반도체 업계가 고객의 요구에 맞춰 제품을 신속히 설계하고 출시할 수 있는 기반을 마련하게 되었습니다.

  • 4-2. 삼성전자의 HBM4 개발 로드맵

  • 삼성전자는 HBM4 개발에 박차를 가하고 있으며, '1c D램' 공정을 적용하여 HBM4를 차질 없이 개발 중에 있습니다. 6월까지 수율을 40% 달성하고 연말까지 60%로 끌어올려 양산에 돌입할 계획입니다. 삼성전자와 TSMC 간의 협력을 통해 '베이스 다이' 제작의 효율성을 높이고 있으며, HBM4의 성공 여부는 AI 반도체 수요에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. HBM4의 가격은 HBM3E 대비 약 30% 상승할 것으로 보이며, AI 시장의 변화에 따른 불확실성을 고려할 때, 삼성전자의 HBM4 성공이 기업의 미래에 매우 중요한 요소로 작용할 것입니다.

  • 4-3. HBM4 성능 지표 및 기대 효과

  • HBM4는 메모리 용량과 대역폭의 획기적 개선을 통해 AI 트레이닝 작업에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. HBM4는 최대 16단 스택을 지원해 64GB의 용량을 제공하며, 데이터 전송 속도는 8Gbps로 향상되었습니다. 이러한 성능은 고성능 AI 클러스터에서 요구되는 대규모 데이터 처리에 최적화되어 있습니다. HBM4의 효율적인 전력 관리와 호환성 증대는 데이터 센터 및 AI 연산 환경에서의 유연한 활용을 가능하게 하여, 향후 AI 메모리 시장의 경쟁 구도를 재편할 중요한 요소로 작용할 것으로 전망합니다.

5. 주요 기업별 시장 경쟁 구도

  • 5-1. SK하이닉스의 HBM3E 매출 실적

  • SK하이닉스는 2025년 1분기 동안 엔비디아에 대한 매출이 약 5조원에 도달한 것으로 보고했습니다. 이는 지난해 동일 기간의 매출의 절반에 해당하는 수치로, 이들 HBM3E(5세대) 12단 제품의 공급이 본격화됨에 따라 나타났습니다. 특히 SK하이닉스의 HBM 제품은 고성능 인공지능(AI) 칩에 필수적으로 사용되며, 고객사의 수요가 급증하고 있습니다. 1분기 단일 고객인 엔비디아로부터 확보한 매출은 SK하이닉스의 전체 매출의 약 27%를 차지하며, 이는 HBM3E 제품의 가격이 기존 HBM3E 8단보다 60% 이상 비쌌음에도 불구하고 이뤄진 성과입니다. SK하이닉스는 생산능력을 대폭 증설할 계획에 있으며, HBM4 양산도 층수에 따른 성능 개선을 목표로 하고 있습니다.

  • 5-2. 삼성전자의 HBM4 양산 준비

  • 삼성전자는 차세대 HBM 단일 제품에서의 경쟁력을 극대화하기 위해 2025년 HBM4 양산을 목표로 활발한 준비 작업을 진행하고 있습니다. HBM4는 16단 스택을 지원하며, 이는 HBM3E보다 높은 대역폭과 용량을 제공합니다. 삼성전자는 이미 HBM3E 12단 제품의 양산을 시작했으며, 이를 통해 AI 서비스 수요 증가에 부응하기 위한 생산 확대를 꾀하고 있습니다. 특히 새로운 생산 방식인 하이브리드 본딩 기술을 활용, 10나노급 6세대 D램 개선을 통한 품질관리에 초점을 맞추고 있습니다. 삼성은 이러한 차세대 기술을 통해 시장 점유율을 높이는 데 박차를 가하고 있습니다.

  • 5-3. 마이크론 등 후발 주자의 대응

  • 마이크론은 HBM 시장 진출에 대한 공격적인 태도를 보이며, 대규모 설비 투자와 HBM 전담 부서 신설을 통해 시장 점유율 확대를 시도하고 있는 상황입니다. 시장조사기관의 최근 발표에 따르면, 2025년 HBM 시장 점유율은 SK하이닉스가 52.5%, 삼성전자가 42.4%, 마이크론이 5.1%로 보고되고 있으며, 향후 기술적 발전이 이루어지면 이들 간의 점유율 변경 가능성도 존재합니다. 마이크론의 시장 진입은 경쟁 구도를 더욱 치열하게 만들며, 전체적인 HBM 가격 안정 및 기술 혁신의 촉매제가 될 것으로 기대됩니다.

6. 향후 전망 및 과제

  • 6-1. 공급난 해소를 위한 생산 확대 전략

  • 최근 AI 시장의 폭발적인 성장으로 인해 HBM 메모리에 대한 수요가 급증하고 있다. 특히, SK하이닉스와 삼성전자가 HBM3E 양산을 통해 초기 시장 점유율을 확보했으나, 이에 대한 수요 충족이 매우 어렵다. 현재는 HBM의 공급 부족 문제가 갈수록 심화되고 있으며, 이를 해결하기 위한 생산 확대 전략이 필요하다.

  • SK하이닉스는 HBM4의 개발 및 양산 준비를 가속화하고 있으며, 12단 스택 샘플을 출시하여 고객과의 인증 절차를 시작했다. 이는 차세대 AI 메모리 시장의 주도권 확보를 위한 중요한 발판이 될 것이다. 또한, 삼성전자는 HBM3E 개선 제품의 양산을 예상하고 있어, 향후 대량 생산에 대한 준비가 차별화된 경쟁력을 제공할 것으로 보인다. 이를 통해 두 회사는 생산 능력 강화와 공급망 안정화를 꾸준히 추진해야 한다.

  • 6-2. AI 시장 수요 변화와 기술 난제

  • AI 시장의 수요는 지속적으로 변동하고 있으며, 이는 HBM 메모리의 기술 발전에 직접적인 영향을 미친다. 특히, 생성형 인공지능의 발전으로 인해 데이터 처리 용량과 속도에 대한 요구가 더욱 커지고 있다. 현재 HBM3E와 HBM4의 성능 향상은 이러한 요구를 충족하기 위한 필수 요소가 될 것이다.

  • HBM4의 경우, JEDEC이 확정한 새로운 아키텍처와 높은 대역폭 덕분에 기업들이 AI 훈련에 사용할 수 있는 이상적인 솔루션으로 자리 잡을 가능성이 높다. 하지만, 이러한 높은 성능을 구현하기 위해서는 복잡한 제조 공정과 높은 비용이 뒤따르므로, 제조사가 이러한 기술적 난제를 어떻게 해결할지가 관건이다.

  • 6-3. 생태계 확장 및 표준화 과제

  • HBM 시장의 성공적인 확장을 위해서는 생태계의 확장과 표준화 작업이 필수적이다. HBM 메모리가 다양한 플랫폼에서 효과적으로 적용될 수 있도록 하기 위해서는 차세대 기술의 상호 호환성을 보장하는 것이 중요하다. 이는 고객들이 선택할 수 있는 제품의 폭을 넓혀 주고, 경쟁력을 강화하는 데 기여할 것이다.

  • 현재 HBM4 표준이 확정되면서, 기존 세대와의 호환성을 유지하는 것이 기업들은 물론, 소비자에게도 큰 도움이 될 것이다. HBM 메모리가 다양한 시스템에 적시에 통합될 수 있도록 각 기업은 자체 기술 개발과 더불어, JEDEC의 표준화 과정에 능동적으로 참여하여야 한다.

결론

  • HBM 메모리는 현재 AI 인프라에서 핵심적인 역할을 하고 있으며, HBM3에서 HBM3E를 거쳐 HBM4로 이어지는 기술적 발전이 가속화되고 있습니다. 특히 HBM3E의 12단 스택 구조는 4.8TB/s라는 뛰어난 대역폭을 실현하여 현재의 AI 워크로드를 효과적으로 지원하고 있습니다. HBM4의 경우, 더욱 향상된 성능을 통해 차세대 AI 데이터 처리 요구를 충족할 예정입니다.

  • SK하이닉스와 삼성전자는 각각의 기술적 강점을 통해 시장 주도권을 확보하기 위해 실적 확대와 혁신적인 기술 개발에注力하고 있으며, 후발 주자들도 AI 시장 진출에 따른 경쟁이 점차 치열해질 것으로 보입니다. 이러한 시장 변동은 향후 AI 인프라 발전에 있어 큰 촉매제가 될 것입니다.

  • 결국, HBM 시장의 내일은 대량 생산 전환과 공급 안정화, 그리고 글로벌 표준화 협력을 통해 더욱 탄탄해질 전망입니다. 이러한 과제들이 해결된다면, AI 컴퓨팅 생태계는 더 한층 견고해질 것이며, 지속적으로 새로운 기술 혁신의 기회를 창출할 것으로 예상됩니다.

용어집

  • HBM (고대역폭 메모리): 고대역폭 메모리(HBM)는 인공지능(AI) 및 고성능 컴퓨팅 환경에서 활용되는 고속 데이터 전송을 지원하는 메모리 솔루션으로, D램 칩을 수직으로 쌓아 3D 스택 구조를 형성하여 데이터 전송 속도를 극대화합니다.
  • HBM3E: HBM3E는 HBM3의 후속 버전으로, 스택 수를 12단으로 확대하여 최대 4.8TB/s의 대역폭을 제공하는 고대역폭 메모리입니다. AI 연산에 필요한 대량의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 성능을 자랑합니다.
  • JEDEC: JEDEC(Joint Electron Device Engineering Council)는 메모리와 관련된 표준을 제정하는 국제 기관으로, HBM4와 같은 고대역폭 메모리의 공식 사양을 확정하는 역할을 합니다.
  • GPU (그래픽 처리 장치): GPU는 그래픽 처리에 특화된 프로세서로, AI 모델 훈련 및 추론을 위한 대량의 데이터 처리를 동시에 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. HBM 메모리는 이러한 GPU의 성능을 높이는 데 필수적입니다.
  • AI 인프라: AI 인프라는 인공지능 시스템을 지원하는 하드웨어 및 소프트웨어 환경을 의미하며, HBM은 이러한 인프라에서 데이터 처리 속도와 효율성을 높이는 핵심 구성 요소로 작용합니다.
  • 차세대 메모리: 차세대 메모리는 기존 메모리 기술의 성능을 개선하거나 새로운 기능을 추가한 혁신적인 메모리 솔루션을 말하며, HBM 시리즈가 그 예입니다.
  • 공급난: 공급난은 특정 기술이나 제품의 수요가 공급을 초과하여 발생하는 현상으로, 현재 HBM 메모리에 대한 급증하는 수요가 공급 부족 문제로 이어지고 있습니다.
  • 대역폭: 대역폭은 데이터 전송 속도를 측정하는 단위로, HBM 메모리의 성능을 나타내는 중요한 지표입니다. 예를 들어, HBM3는 최대 1.2Tbps, HBM3E는 4.8TB/s의 대역폭을 제공합니다.
  • 삼성전자: 삼성전자는 HBM 메모리 및 반도체 분야에서 세계적인 기업으로, HBM4 개발 및 양산을 통해 AI 반도체 수요에 대응하고 있습니다.
  • SK하이닉스: SK하이닉스는 HBM 메모리 시장에서 강력한 경쟁력을 가진 기업으로, HBM3E 양산 및 HBM4 개발에 박차를 가하고 있으며, 엔비디아와 협력하여 매출 성장을 이루고 있습니다.
  • 마이크론: 마이크론은 HBM 시장에 진출하려는 후발 주자로, 대규모 설비 투자와 HBM 전담 부서 신설을 통해 경쟁력을 강화하고 시장 점유율 확대를 시도하고 있습니다.

출처 문서