AI 시대 대응 전략 공개···삼성은 '통합', SK는 '협업'(종합)

송재혁 삼성전자 최고기술책임자(CTO) 사장. 사진=정단비 기자 [e-mail]

인공지능(AI) 확산으로 반도체 산업이 기술 변곡점을 맞은 가운데 삼성전자는 디바이스·패키지·설계를 아우르는 '통합' 역량을, SK하이닉스는 AI 기반 '협업' 생태계를 핵심 전략으로 내세웠다.

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Quick Point!

AI 확산으로 반도체 산업 기술 변곡점 도래

삼성전자와 SK하이닉스, 각기 다른 전략 제시

글로벌 반도체 기업들 '세미콘 코리아 2026'에서 협력 기회 모색

삼성전자의 통합 전략

디바이스, 패키지, 설계 아우르는 통합 역량 강조

AI 시대 대응 위해 고객 가치 극대화 목표

차세대 고대역폭메모리 cHBM, zHBM 등 혁신 기술 개발 중

SK하이닉스의 협업 생태계

AI 기반 협업 생태계 구축이 핵심 전략

기존 인력 중심 R&D에서 AI 기반 R&D로 전환

데이터 관리와 AI 모델, 생태계 전체의 공동 과제로 인식

숫자 읽기

D램 10nm급 초미세 공정, 낸드 초고적층 경쟁으로 기술 난이도 급상승

삼성 커스텀 HBM, 동일 전력 소모로 2.8배 성능 목표

I/O 개수 줄이고 전력 소모 절반으로 감소 실험 결과 확보

향후 전망

메모리 병목 해결 위한 혁신 기술 경쟁 가속화

협력 중심의 AI 생태계 확산 가능성 높아짐

차세대 반도체 기술 개발과 글로벌 협력 중요성 부각

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11일 서울 강남구 코엑스에서 글로벌 반도체 기업들이 한자리에 모여 기술 방향과 협력 기회를 모색하는 '세미콘 코리아 2026' 행사가 개최됐다.

행사에는 엔비디아, 삼성전자, SK하이닉스, 인텔, 마이크론 등 글로벌 반도체 기업과 ASML, 어플라이드 머티어리얼즈 등 주요 장비·소재 업체들이 참여했다.

이날 행사에는 송재혁 삼성전자 최고기술책임자(CTO) 사장과 이성훈 SK하이닉스 연구개발(R&D) 공정 담당 부사장이 기조연설자로 등장했다.

송 사장은 '제타플롭스 시대를 넘어, 다음 단계는?'를 주제로 진행한 기조연설을 통해 "AI 시대에 대응하기 위해 디바이스·패키지·설계를 아우르는 통합 역량을 바탕으로 고객 가치를 높이겠다"고 강조했다.

송 사장은 "에이전트 AI를 넘어 피지컬 AI까지 발전할수록 데이터센터 워크로드와 메모리 요구량은 폭발적으로 늘어날 것으로 예상된다"며 "AI 성능 요구가 빠르게 높아지면서 메모리 대역폭이 이를 따라가지 못하는 '메모리 병목'이라는 제약이 있지만 삼성은 이를 해소시킬 기술을 준비 중"이라고 밝혔다.

그러면서 "삼성 반도체가 보여줄 수 있는 강력한 시너지 기반의 코옵티마이제이션을 선보일 계획"이라고 말했다.

송 사장은 준비 중인 차세대 고대역폭메모리(HBM)인 cHBM과 zHBM에 대해서도 언급했다.

그는 우선 cHBM과 관련해 "다이투다이 인터페이스 IP를 선도적으로 도입해 더 많은 대역폭을 확보할 수 있는 커스텀HBM을 준비하고 있다"며 "I/O 개수는 줄이면서도 전력소모는 반으로 줄일 수 있는 실험 결과들을 확보하고 있다"고 말했다.

이어 "여기서 한 단계 더 나아가 삼성 커스텀 HBM도 생각 중"이라며 "이는 GPU가 담당하는 일정 포션을 베이스 다이가 담당하게 하는 것으로, 커스텀 HBM 대비 동일한 전력 소모로 2.8배의 퍼포먼스를 낼 수 있도록 개발 중"이라고 설명했다.

송 사장은 zHBM에 대해서는 "AI 기술이 폭발적으로 증대하려면 다이 투 다이, 웨이퍼 투 웨이퍼 본딩을 멀티풀하게 하는 다양한 기술이 필요하다"며 "피지컬 AI 시대 필요한 양의 대역폭이나 전력 효율 등에서 큰 혁신을 다시 한번 이룰 기술"이라고 강조했다.

이성훈 SK하이닉스 연구개발(R&D)공정 담당 부사장. 사진=정단비 기자 [e-mail]

반면 SK하이닉스는 R&D 방식의 전환을 통해 기술 난도 상승에 대응하겠다는 전략을 내놨다. 이 부사장은 AI 기반 협업 생태계를 핵심 해법으로 제시했다.

이 부사장은 '변곡점의 도래: 메모리 기술의 미래를 향한 혁신 주도'를 주제로 발표했다.

그는 "현재 메모리 업계에서 D램은 10nm급 초미세 공정 진입과 낸드의 초고적층 경쟁으로 인해 기술 난이도(LoD)가 급격히 상승하고 있다"고 말했다.

이어 "AI 모델을 활용하면 기존 방식보다 훨씬 광범위한 물질을 단기간에 검토할 수 있으며, 최소한의 실험만으로도 최적의 공정 조건을 확보할 수 있다"며 "이는 곧 인력 중심의 'Man-Month 기반 R&D'에서 'AI 기반 R&D'로의 패러다임 전환을 의미한다"고 설명했다.

이 부사장은 "AI 기반 R&D의 핵심 요소인 데이터 관리와 AI 모델은 한 기업만의 과제가 아니라 반도체 생태계 전체가 함께 해결해야 할 공동 과제"라며 "협력사와 공유 가능한 AI 생태계를 구축해 기술적 한계를 극복해 나갈 것"이라고 밝혔다.