[초점] SK하이닉스, HBM4 양산 앞두고 ‘풀스택 AI 메모리’ 전략 가속

TSMC 로직 결합으로 ‘커스텀 메모리’ 경쟁 가속
MR-MUF 고도화·하이브리드 본딩 준비
CXL·PIM 확장…AI 메모리 생태계 주도권 노린다

[포인트경제] SK하이닉스가 6세대 HBM인 HBM4 양산을 앞두고 패키징·인터페이스·지능형 메모리를 아우르는 ‘풀스택 AI 메모리’ 전략을 본격화하며, 차세대 AI 반도체 시장 경쟁력 강화에 나섰다.

△ HBM4 양산 돌입…TSMC 결합형 '커스텀 메모리' 시대

SK하이닉스 HBM4 [사진=SK하이닉스] (포인트경제)

SK하이닉스는 6세대 HBM인 HBM4(16단)의 양산 준비를 마무리하고 공급을 앞두고 있다. HBM4의 핵심인 기술은 지난 2024년 TSMC와 체결한 기술 협력을 바탕으로 개발 중인 '로직 공정 결합 베이스 다이(Base Die)' 구조다.

기존 메모리 공정으로 만들던 하단부를 TSMC의 최첨단 로직 파운드리 공정으로 전환함으로써, 데이터 처리 속도와 전력 효율을 개선했다. 이는 엔비디아(NVIDIA)의 차세대 AI 가속기 ‘루빈(Rubin)’ 시리즈를 포함한 차기 플랫폼을 겨냥해 협력과 최적화 작업이 진행되고 있으며, 고객 요구에 맞춰 기능을 메모리에 직접 구현하는 ‘커스텀 HBM’ 경쟁이 본격화되는 흐름 속에서 하나의 기술적 방향성을 제시하고 있다는 평가를 받는다.

△ MR-MUF의 진화와 '하이브리드 본딩' 도입

SK하이닉스의 수율 우위를 견인해 온 MR-MUF(Mass Reflow-Molded UnderFill) 공정은 16단급 HBM4까지 적용 범위를 넓히는 방향으로 활용되고 있으며, 칩 간 간격을 줄이면서도 방열 특성을 유지하는 ‘어드밴스드 MR-MUF’ 기술은 패키징 수율과 생산 효율 측면에서 경쟁력을 뒷받침하는 요소다.

동시에 SK하이닉스는 20단 이상의 초고적층 제품(HBM4E 등)을 겨냥해 '하이브리드 본딩(Hybrid Bonding)' 공정을 차세대 패키징 로드맵에 반영하고 도입을 준비하고 있다. 범프 없이 칩을 직접 연결해 패키지 두께를 줄이는 이 기술을 통해, 2026년 하반기 예고된 7세대 제품군에서도 기술적 한계를 돌파하겠다는 전략이다.

△ CXL·PIM으로 넓히는 AI 메모리 전략

그동안 실험적 단계에 머물러 있던 차세대 인터페이스와 지능형 메모리 기술은 2026년 현재 SK하이닉스의 중장기 성장 축으로 자리 잡고 있다. 대용량 AI 연산 환경을 겨냥한 이들 기술은 본격적인 상용화 이전 단계이지만, 주요 고객사와의 검증과 적용 논의가 확대되며 존재감을 키우는 모습이다.

이 가운데 주목받는 변화는 CXL(Compute Express Link) 기반 메모리 솔루션의 확산 가능성이다. CPU와 GPU, 메모리 간 자원 공유를 가능하게 하는 CXL 기술은 메모리 풀링(Memory Pooling)을 통해 데이터센터의 메모리 활용 효율을 높일 수 있는 대안으로 평가받고 있다. 특히 AI 서버 환경에서 급증하는 메모리 수요에 대응하기 위한 수단으로 관심이 커지고 있으며, 데이터센터 운영사들도 CXL을 활용한 유연한 메모리 확장 방안을 검토하는 단계에 들어섰다.

메모리 내부에서 연산을 수행하는 PIM(Processing-In-Memory) 기술 역시 전력 효율 개선을 위한 차세대 접근법으로 주목받고 있다. 메모리와 프로세서 간 데이터 이동을 줄이는 구조를 통해 에너지 소모를 낮출 수 있다는 점에서, SK하이닉스는 PIM 기반 지능형 메모리 솔루션을 중심으로 온디바이스 AI와 AI 추론 서버 등 다양한 활용 가능성을 탐색하고 있다.

곽노정 SK하이닉스 사장 [사진=SK하이닉스] (포인트경제)

곽노정 SK하이닉스 사장은 2026년 신년사를 통해 "2025년 역대 최고 성과를 달성한 것에 안주하지 않고, 진정한 '풀스택 AI 메모리 크리에이터'로서 초일류 기업으로 도약하겠다"고 선언했다.

SK하이닉스는 HBM뿐 아니라 초저전력 LPDDR5X, AI 연산 환경에 최적화된 낸드 솔루션까지 포트폴리오를 확장하며, 성능 경쟁을 넘어 전력 효율과 시스템 수준의 최적화를 강화하는 방향으로 전략을 전개하고 있다.