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[AI 반도체 뜬다]② 'HBM' 드라이브 거는 삼성전자·SK하이닉스

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HBM, 고성능·고부가 'AI 최적화' 메모리로 주목
글로벌 빅테크 주문량 급증에 수익성 개선 기대

[서울=뉴스핌] 김정인 기자 = 반도체 업계에 인공지능(AI) 바람이 불면서 고대역폭메모리(HBM)가 '황금 알을 낳는 거위'로 떠올랐다. 챗GPT가 각광을 받기 시작하면서 많은 양의 데이터를 한 번에 처리할 수 있는 HBM의 장점이 주목받기 시작한 것이다.

또 올해 들어 HBM3(4세대) 제품의 평균판매단가(ASP)가 기존 주력제품인 D램 가격 대비 500% 수준까지 치솟아 수익성 개선에 핵심 역할을 할 것이라는 기대도 작용했다. SK하이닉스가 HBM 시장의 선두에 서 있는 가운데 삼성전자가 기술력과 사업부를 총출동시켜 격차 줄이기에 나선 만큼 올해 'HBM 왕좌 경쟁'은 한층 치열해질 전망이다.

22일 업계에 따르면 국내 반도체 업계는 스마트폰과 노트북 등 AI 탑재 기기가 올해부터 본격적인 수요 상승 곡선을 탈 것이라 예상, AI 프로세스에 적합한 HBM 양산 준비에 돌입하고 있다.

SK하이닉스 'HBM3E' [사진=SK하이닉스]

◆ HBM 프리미엄, 500%까지 치솟아…성장세 '맑음'

특히 엔비디아, AMD 등 AI 반도체 시장을 이끌고 있는 기업들의 HBM 주문량은 급격히 늘고 있다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 연결해 기존 D램보다 초당 데이터 처리 속도를 10배 이상 끌어올린 제품이다. 이는 기존 D램보다 크고 전력 소모는 적어 높은 성능과 효율이 필요한 AI용 메모리로 각광받고 있다. 

수요에 비해 공급량이 적기 때문에 몸값은 계속 뛰고 있다. 시장조사업체 욜그룹에 따르면 올해 들어 HBM 평균판매단가가 기존 DDR4 D램과 비교해 500% 수준의 프리미엄이 더해져 판매되고 있는 것으로 나타났다. 욜그룹은 HBM 공급량이 지난해부터 오는 2028년까지 연평균 45% 수준의 성장률을 기록할 것으로 전망했다. 수요에 비해 공급량을 급격히 늘리기 어려운 HBM의 특성상 가격 프리미엄이 한동안 지속될 것이라는 전망이다.

국내 반도체 업계는 지난해 조 단위 적자를 기록한 만큼 HBM이 수익성 개선에 핵심 역할을 해줄 것이라는 기대를 하고 있다. 업계 관계자는 "향후 고성능·고부가 제품인 HBM 공급 비중이 계속 높아져 경영실적 반등 흐름이 가속화될 것"이라고 말했다.

삼성전자 HBM3E D램. [사진=삼성전자]

◆ 후발주자 삼성전자, '업계 1위' SK하이닉스 맹추격 

HBM 시장은 사실상 SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론 등이 주도하고 있다. 이 중 SK하이닉스와 삼성전자의 점유율은 각각 50%, 40%로 추정돼 국내 반도체 기업이 사실상 HBM시장을 장악하고 있다.

가장 큰 장악력을 가진 SK하이닉스는 지난 2013년 세계 최초로 실리콘관통전극(TSV) 기술을 적용한 HBM 제품을 개발하는데 성공했다. 다음달부터는 5세대 고대역폭메모리(HBM) HBM3E 양산을 시작한다. 6세대인 HBM4는 2026년 양산을 목표로 제품을 개발하고 있다.

SK하이닉스는 HBM 개발 단계부터 AI 그래픽처리장치(GPU) 글로벌 시장 점유율 90% 이상을 차지하는 엔비디아와의 협력관계를 돈독히 이어온 것으로 알려졌다. SK하이닉스는 HBM3에 이어 HBM3E까지 엔비디아에 사실상 독점 공급하고 있어 압도적 우위를 점했다.

삼성전자는 AI 반도체 맹추격에 나서고 있다. 삼성전자는 먼저 지난해 9월 업계 최초로 초당 7.5기가비트(Gb)를 전송하는 저전력 D램 LPCAMM을 개발했다. 해당 제품은 이미 인텔 플랫폼에서 7.5Gbps LPCAMM 동작 검증을 마쳤고 주요 고객사와도 차세대 시스템에서 검증할 예정이다. 올해 상용화를 목표로 두고 있다.

HBM의 경우 지난해 3분기 HBM3 첫 양산을 시작했고 4분기 고객사 리스트에 주요 GPU 업체를 추가하며 판매를 확대했다. 게다가 메모리 반도체와 파운드리 사업을 모두 아우르고 있다는 점이 강점을 활용해 역량을 결집, 최고 성능의 HBM4를 개발한다는 계획을 세웠다. HBM4의 경우 2025년 샘플링, 2026년 양산을 목표로 개발 중이다.

HBM 시장 선점의 관건은 커스터마이징 능력이다. HBM은 특수목적 반도체로, 각 기업이 선주문을 하면 맞춤 제작된다. 일각에서는 삼성전자가 '세계 D램 1위 공급자' 지위에 안주, HBM 시장 선점 경쟁에서 SK하이닉스에 비해 한발 뒤쳐졌다는 지적이 나온다.

이규복 한국전자기술연구원 부원장은 "SK하이닉스는 HBM에 대한 가능성을 일찍이 알아보고 산학협력 연구 등을 통해 개발에 적극적인 모습을 보였다"며 "삼성전자의 경우 DDR5 등 일반적인 메모리로도 반도체 시장을 커버할 수 있을 것이라 판단한 것 같다"고 말했다.

그러면서 "결국 HBM에 대한 주도권은 SK하이닉스가 확실히 쥐고 있는 상황이 됐다"고 분석했다.

안기현 반도체산업협회 전무 역시 "SK하이닉스가 가능성을 알아보고 HBM 시장에 먼저 뛰어들었기 때문에 주도권을 갖고 있다"면서도 "다만 제조력을 가졌다는 점에서 삼성전자와 SK하이닉스의 존재감은 커질 것이고 SK하이닉스의 압도적인 주도권은 분산될 것"이라고 내다봤다.

kji01@newspim.com

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[단독] 삼성, AI토큰 원가 낮추는 서버 기술 개발 [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 삼성전자가 인공지능(AI) 서버의 그래픽처리장치(GPU)를 추가하지 않고도 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있도록 메모리 활용 효율을 높이는 기술을 개발했다. GPU와 중앙처리장치(CPU) 사이의 데이터 이동 비용을 계산해 불필요한 이동을 줄이고, 제한된 메모리 공간에서도 AI가 여러 이용자에게 빠르게 답변하도록 하는 기술이다. AI 서비스가 대중화하면서 데이터센터의 GPU 확보 비용뿐 아니라 기존 장비의 활용도를 높이는 기술도 중요해지고 있다. 삼성전자의 이번 기술은 GPU 메모리 부족으로 발생하는 처리 지연을 줄여 AI 서비스의 토큰당 운영비용을 낮추고 추가 설비 투자 부담을 덜 수 있는 기술로 주목된다. 다만 실제 상용 서비스에서 처리량과 응답속도가 얼마나 개선되는지는 아직 확인되지 않았다. 20일 미국 특허정보 사이트 저스티아에 따르면 삼성전자가 출원한 '대규모 언어모델(LLM)의 다중 사용자 요청 처리 방법 및 서버' 특허가 지난 15일 공개됐다. 해당 기술은 이용자별 데이터 이동 비용과 메모리 사용량 등을 계산해 처리 순서를 조정하는 방식이다. ◆GPU 메모리 부족해도 척척…AI 처리 효율 높인다 이번 기술은 여러 이용자가 동시에 AI에 질문할 때 발생하는 GPU 메모리 부족 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 챗GPT와 같은 생성형 AI는 질문에 답하기 위해 GPU를 사용한다. GPU는 AI 연산을 빠르게 처리하지만 데이터를 임시로 저장하는 메모리 용량에는 한계가 있다. 이용자가 몰려 메모리가 부족해지면 일부 데이터를 중앙처리장치(CPU) 쪽 메모리로 옮겼다가 다시 가져와야 한다. 이 과정에서 시간이 걸리고 AI의 답변도 늦어질 수 있다. 이 같은 문제는 AI 활용이 확대될수록 중요해지고 있다. AI가 긴 문서를 분석하고 복잡한 업무를 처리하면서 메모리에 저장해야 할 데이터도 늘어나고 있기 때문이다. GPU의 연산 성능이 충분하더라도 메모리가 부족하면 AI 서비스의 처리 능력이 떨어질 수 있다. 삼성전자는 이러한 데이터 이동을 효율적으로 관리하는 알고리즘을 고안했다. 이용자별 대기시간과 데이터 이동에 걸리는 시간, 앞으로 필요한 메모리 용량 등을 계산해 어떤 질문을 먼저 처리할지 결정하는 방식이다. 불필요한 데이터 이동도 최소화했다. 기존에 CPU 메모리로 옮겼던 데이터가 남아 있다면 다시 복사하지 않고, 필요한 부분만 이동시킨다. AI가 한 이용자의 답변을 작성하는 동안 다른 이용자의 데이터를 옮기는 작업도 동시에 수행할 수 있다. 남는 메모리를 최대한 활용하는 기능도 담았다. 예를 들어 새로운 질문을 처리하는 데 메모리 공간 5칸이 필요한데 3칸만 남았다면, 기다리지 않고 3칸으로 처리할 수 있는 부분부터 계산하는 방식이다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆AI 토큰당 원가 낮추고 데이터센터 투자 부담 줄인다 삼성전자에 따르면 이번 기술은 특정 제품에 탑재되는 기능이 아니라 AI 데이터센터와 클라우드 서버의 추론 효율을 높이는 인프라 기술이다. 삼성전자 관계자는 "특허 사이트에 올라간 내용은 데이터센터·클라우드 환경에서 다수 사용자에게 LLM 서비스를 제공하는 서버에 적용되는 추론 효율화 기술"이라며 "제품에 적용되는 기술은 아니고, AI 기술 개발 인프라에 적용되는 기술"이라고 설명했다. 여러 이용자의 요청이 동시에 몰리는 AI 서버에서 메모리 활용도를 높이는 것이 핵심이다. 특히 AI 이용자가 급증하는 시간대에 같은 장비로 더 많은 요청을 처리하면서 응답 지연을 줄이는 효과를 기대할 수 있다. 이 기술은 AI 서비스의 수익성을 높이고 데이터센터 투자 부담을 줄일 수 있을 것으로 주목된다. AI 서비스 기업들은 GPU 확보와 서버 운영에 막대한 비용을 투입하고 있다. 같은 GPU로 더 많은 질문과 답변을 처리할 수 있다면 추가 설비 투자 없이 서비스 처리량을 늘리고, AI가 답변을 생성하는 단위인 토큰당 원가도 낮출 수 있다. 대규모 GPU 인프라를 운영하는 클라우드 사업자에게도 의미가 있다. AI 서비스 수요가 늘어날 때마다 GPU를 추가로 구매하는 대신 기존 설비의 활용도를 높이면 투자 부담을 덜 수 있기 때문이다. 반도체업계 관계자는 "GPU 메모리 활용도를 높이면 AI 서버의 처리 효율을 개선하고 운영비를 절감하는 효과를 기대할 수 있다"면서도 "실제 어느 서비스에 적용될지 아직 확인되지 않은 만큼 기존 기술 대비 응답속도와 처리량이 얼마나 개선되는지 검증돼야 경제적 효과를 판단할 수 있을 것"이라고 말했다. syu@newspim.com 2026-10-20 06:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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