AI 반도체 시장이 급팽창하면서 고대역폭메모리(HBM)의 역할도 빠르게 커지고 있다. 특히 HBM4는 AI 반도체 성능을 좌우하는 핵심 부품으로 자리 잡았으며 이후에는 메모리 내부 연산(PIM)이나 새로운 메모리 계층(HBF) 등 차세대 구조 변화 가능성이 제기되고 있다. 본지는 HBM4를 둘러싼 기술적 의미와 산업 구조 변화 그리고 삼성전자와 SK하이닉스의 전략을 3회에 걸쳐 분석했다. 마지막 3편에서는 AI 반도체 경쟁 속에서 삼성전자와 SK하이닉스의 메모리 전략과 향후 경쟁 구도를 짚어본다. <편집자주>
| 서울=한스경제 고예인 기자 | AI 반도체 시장이 급팽창하면서 메모리 기업의 역할도 빠르게 바뀌고 있다. 과거에는 더 많은 용량을 더 낮은 가격에 생산하는 능력이 경쟁력이었다면 이제는 시스템 설계 단계부터 참여하는 역량이 핵심 변수로 떠오르고 있다.
메모리 반도체는 AI 반도체의 단순 부품 공급을 넘어 AI 연산의 병목을 해소하는 핵심 자원으로 재정의되며 설계·시스템 파트너로의 전환이 가속화되고 있다.
고대역폭메모리(HBM)가 AI 반도체의 핵심 부품으로 자리 잡으면서 메모리는 단순한 저장 장치를 넘어 시스템 성능을 좌우하는 핵심 요소가 됐다. HBM4 이후에는 메모리 내부 연산(PIM)이나 새로운 메모리 계층(HBF) 등 구조 변화 가능성이 거론되면서 산업 경쟁의 성격도 바뀌고 있다.
◆ 삼성전자, 메모리·파운드리 통합 전략
삼성의 전략은 메모리 제조부터 파운드리, 어드밴스드 패키징까지 아우르는 이른바 '턴키(Turn-key)' 역량이 강점이다. 즉 메모리와 파운드리를 동시에 보유한 구조를 기반으로 차세대 AI 반도체 경쟁에 대응하고 있다. HBM의 핵심 구성 요소 가운데 하나인 베이스 다이는 파운드리 공정을 통해 생산된다. 이 때문에 메모리와 파운드리 협력이 중요해지고 있다.
업계 관계자는 “HBM의 베이스 다이는 파운드리 공정을 통해 생산되기 때문에 메모리와 파운드리 협력은 필수적인 요소이며 중요한 경쟁력 가운데 하나”라고 말했다.
업계에서는 이 구조가 향후 AI 반도체 설계 경쟁에서 삼성전자의 강점이 될 수 있다는 분석도 나온다. 메모리와 시스템 반도체를 동시에 설계할 수 있는 기업은 글로벌 시장에서도 많지 않기 때문이다. 실제로 AI 반도체 산업은 단일 칩 경쟁을 넘어 GPU, 메모리, 패키징이 결합된 시스템 경쟁으로 이동하고 있다.
◆ SK하이닉스, HBM 초격차 전략
SK하이닉스는 메모리를 AI 시스템의 핵심 설계 요소로 재정의하며 ASIC·시스템 업체와 초기 단계부터 공동 기획·통합 설계를 추진하는 방향을 제시하고 HBM 시장에서 확보한 기술력과 고객 기반을 바탕으로 경쟁 우위를 유지한다는 전략이다.
현재 글로벌 HBM 시장에서는 SK하이닉스가 선도적인 위치를 확보하고 있다. 엔비디아 등 주요 AI 반도체 기업과의 협력 관계도 강점으로 꼽힌다.
SK하이닉스는 적층 구조 중심의 기술 진화를 이어가면서도 차세대 기술 연구를 확대하고 있다. SK하이닉스 관계자는 “용량 확대를 위해 적층 구조는 여전히 필수적”이라며 “적층 한계를 극복하기 위해 신소재 도입이나 셀 구조 개선 등 다양한 기술이 함께 검토되고 있다”고 설명했다.
또 HBM과 SSD 사이에 위치하는 새로운 메모리 계층 기술에도 주목하고 있다. SK하이닉스 관계자는 “HBM과 대용량 저장장치인 SSD 사이에 위치하는 새로운 메모리 계층인 HBF도 최근 업계에서 주목받고 있다”고 말했다.
◆ 메모리, AI 반도체 경쟁의 '변수'
AI 반도체 경쟁이 심화될수록 메모리의 중요성은 더욱 커질 전망이다. 대규모 언어모델과 생성형 AI가 확산되면서 데이터 이동량이 급격히 늘어나고 있기 때문이다.
업계에서는 AI 연산에서 발생하는 에너지 소비 가운데 상당 부분이 데이터 이동에서 발생한다는 분석도 나온다. 이 때문에 차세대 메모리 경쟁의 핵심은 단순한 용량이나 속도가 아니라 데이터 이동 구조를 얼마나 효율적으로 설계하느냐에 달려 있다는 평가가 나온다.
반도체업계 관계자는 “HBM 경쟁은 시작에 불과하다”며 “앞으로는 메모리와 연산 구조를 어떻게 결합하느냐가 AI 반도체 경쟁력을 좌우하게 될 것”이라고 말했다.
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