삼성전자, HBM4 세계 최초 양산… “AI 메모리 판도 바꿀 게임 체인저 출격”

삼성은 1c D램 선단 공정과 4나노 로직 공정 기반의 베이스 다이를 결합해 JEDEC 표준을 46% 상회하는 11.7Gbps의 HBM4를 양산함으로써, TCO(총소유비용) 절감이 시급한 AI 데이터센터 시장에 최적화된 하이엔드 솔루션을 선점했다.

국제 표준 뛰어넘는 11.7Gbps 속도 구현, 1c D램과 4나노 파운드리 공정 결합한 ‘턴키 솔루션’의 승리

삼성전자, HBM4 세계 최초 양산… “AI 메모리 판도 바꿀 게임 체인저 출격”
HBM4 (이미지. 삼성전자)

글로벌 AI 반도체 시장의 주도권을 되찾기 위한 삼성전자의 승부수가 통했다. 삼성전자는 2월 12일, 업계 최고 성능을 갖춘 6세대 고대역폭 메모리인 HBM4를 세계 최초로 양산하여 출하하기 시작했다고 발표했다. AI 반도체에 세계가 집중하고 있는 “세미콘코리아(SEMICON KOREA) 2026” 전시기간에 맞춰 HBM4 양산으로 이목을 집중시켰다. 이번 양산은 단순한 속도 경쟁을 넘어, 메모리 설계와 파운드리 공정을 하나로 묶은 삼성만의 통합 경쟁력을 입증했다는 점에서 큰 의미가 있다.

JEDEC 표준을 46% 상회… 데이터 병목 현상 해결사 자처

삼성전자의 HBM4는 개발 단계부터 국제반도체표준협의기구(JEDEC)가 규정한 기본 사양을 훨씬 뛰어넘는 것을 목표로 삼았다. 표준 속도인 8Gbps를 약 46% 웃도는 11.7Gbps의 동작 속도를 확보했으며, 최대 13Gbps까지 구현 가능한 것으로 알려졌다. 이는 전작인 HBM3E 대비 약 1.22배 향상된 성능이다.

가장 눈에 띄는 변화는 대역폭(Bandwidth)이다. 단일 스택 기준 최대 3.3TB/s를 기록하며 고객사의 요구치인 3.0TB/s를 가뿐히 넘어섰다. 이는 초고화질 영화 수백 편을 단 1초 만에 전송할 수 있는 속도로, 거대언어모델(LLM) 학습 시 발생하는 고질적인 데이터 정체 문제를 획기적으로 해결할 것으로 기대된다.

HBM4 (이미지. 삼성전자)

“삼성전자 HBM4는 기존에 검증된 공정을 적용하던 전례를 깨고 1c D램 및 Foundry 4나노와 같은 최선단 공정을 적용했다. 공정 경쟁력과 설계 개선을 통해 성능 확장을 위한 여력을 충분히 확보함으로써, 고객의 성능 상향 요구를 적기에 충족할 수 있었다”
– 삼성전자 메모리개발담당 황상준 부사장

1c D램과 4나노 공정의 만남… 전력 효율과 방열 특성 극대화

삼성전자는 이번 HBM4에 10나노급 6세대 D램인 1c D램을 업계 최초로 적용했다. 또한, HBM의 두뇌 역할을 하는 ‘베이스 다이(Base Die)’ 제조에 자사의 최첨단 4나노 파운드리 공정을 투입했다. 이러한 전략적 선택을 통해 에너지 효율은 전 세대 대비 약 40% 개선되었으며, 열 저항 특성도 10%가량 낮췄다.

데이터센터 운영 기업 입장에서 전력 소모와 발열 감소는 곧 막대한 냉각 비용 절감으로 이어진다. 삼성전자는 12단 적층(36GB) 제품을 시작으로, 향후 16단 적층 기술을 통해 최대 48GB까지 용량을 확장할 계획이다. 삼성전자 관계자는 “메모리, 파운드리, 패키징을 모두 갖춘 원스톱 솔루션을 통해 맞춤형(Custom) HBM 시장에서도 독보적인 리더십을 발휘하겠다”고 밝혔다.


[용어 해설]

  • HBM(High Bandwidth Memory): D램을 수직으로 높게 쌓아 데이터가 오가는 통로를 획기적으로 늘린 고성능 메모리다. AI 연산을 수행하는 GPU 옆에 꼭 붙어 데이터 비서 역할을 한다.
  • JEDEC(국제반도체표준협의기구): 전 세계 반도체 제품의 규격과 성능 표준을 정하는 공신력 있는 기구다.
  • 대역폭(Bandwidth): 한 번에 전송할 수 있는 데이터의 양이다. 차선이 넓을수록 차가 많이 지나갈 수 있듯, 대역폭이 넓을수록 데이터 전송 속도가 빠르다.
  • 베이스 다이(Base Die): HBM 적층 구조의 가장 밑바닥에 위치해 전력과 신호를 제어하는 컨트롤러 칩이다. 최근에는 이 부분의 성능이 전체 HBM의 효율을 결정한다.
  • 1c D램: 10나노급 6세대 공정으로 만들어진 D램으로, 공정이 미세해질수록 같은 크기에 더 많은 데이터를 담고 전력은 적게 쓴다.

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