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AI 반도체의 폭발적인 성장과 함께 HBM(고대역폭 메모리) 시장의 기술 경쟁이 뜨겁게 달아오르고 있습니다. 특히 2025년은 HBM3E(5세대)가 본격적으로 시장을 주도하는 동시에, 다음 세대인 HBM4(6세대)의 기술 로드맵이 구체화되는 중요한 시점인데요. HBM4는 단순한 성능 향상을 넘어, 반도체 산업 전반의 패러다임을 바꿀 혁신적인 기술이 될 것으로 기대를 모으고 있습니다. 오늘은 HBM4가 어떤 기술적 진보를 이끌어낼지, 그리고 이 기술이 미래 반도체 산업에 어떤 영향을 미칠지 깊이 있게 파헤쳐 보겠습니다.
HBM 시장의 다음 스텝, HBM4는 무엇이 달라질까?
HBM4는 기존 HBM 기술의 한계를 뛰어넘는 새로운 혁신 기술들을 대거 도입할 예정입니다. 가장 큰 변화는 바로 데이터 전송 속도입니다. HBM3E가 초당 1.2TB의 대역폭을 제공했다면, HBM4는 초당 2TB 이상의 데이터를 처리할 수 있도록 설계될 예정입니다. 이는 AI 모델 학습 및 추론 속도를 획기적으로 끌어올려 AI 기술의 발전에 더욱 가속도를 붙일 것입니다.
뿐만 아니라, HBM4는 기존 HBM이 가지고 있던 전력 효율 문제를 개선하는 데 초점을 맞추고 있습니다. AI 데이터센터의 전력 소모량이 급증하고 있는 상황에서, HBM4의 저전력 기술은 전력 효율을 극대화하여 AI 반도체의 운영 비용을 절감하는 데 크게 기여할 것입니다. HBM4는 단순한 메모리 칩을 넘어, AI 시대의 전력 효율을 책임질 핵심 부품으로 자리매김할 것입니다.
전력 효율과 성능의 한계를 넘어선 '차세대 기술'의 등장
HBM4 기술의 핵심은 '베이스 다이(Base Die)'의 변화입니다. 기존 HBM은 베이스 다이에 로직 공정을 사용해 I/O(입출력) 기능을 담당했습니다. 하지만 HBM4부터는 베이스 다이에 10nm급 이상의 첨단 로직 공정을 적용하여 메모리 컨트롤러와 전력 효율을 높이는 기술을 직접 통합할 예정입니다.
이러한 기술적 변화는 HBM의 성능을 극대화하는 동시에, HBM4가 단순히 데이터를 저장하고 전달하는 역할을 넘어, GPU와 더욱 긴밀하게 소통하며 AI 연산을 보조하는 '지능형 메모리'로 진화할 수 있는 길을 열어줄 것입니다. 특히 HBM4는 데이터 전송 경로인 '핀 수'를 기존 HBM3E의 1024개에서 2048개로 두 배 늘릴 예정입니다. 이는 데이터 처리량을 획기적으로 늘려, AI 반도체의 성능을 한 단계 끌어올리는 중요한 기술적 포인트가 될 것입니다.
HBM 기술 발전 로드맵 (출처: 업계 분석)
HBM1: 2013년 발표, 최대 128GB/s 대역폭
HBM2: 2016년 발표, 최대 256GB/s 대역폭
HBM2E: 2018년 발표, 최대 460GB/s 대역폭
HBM3: 2022년 발표, 최대 819GB/s 대역폭
HBM3E: 2024년 발표, 최대 1.2TB/s 대역폭
HBM4: 2026년 양산 목표, 최대 2TB/s 이상 대역폭 예상
HBM4 기술의 주요 혁신
- 초당 2TB 이상 대역폭: 기존 HBM3E 대비 2배 가까운 성능 향상.
- 첨단 로직 베이스 다이: 10nm급 로직 공정을 적용해 성능 및 효율 증대.
- 하이브리드 본딩 도입: 칩 연결 방식을 개선해 미세화 및 고속화 실현.
- 2048개의 핀 수: 데이터 전송 경로를 2배로 늘려 병목 현상 해소.
HBM4 패키징 기술의 혁신: 하이브리드 본딩과 칩렛 구조
HBM4는 단순한 D램 제조 기술을 넘어, 패키징 기술의 혁신을 요구합니다. 현재 HBM3E까지 사용되는 '마이크로 범프' 방식은 칩과 칩을 연결하는 데 미세한 돌기를 사용하는데, HBM4의 핀 수가 늘어나면서 이 방식의 한계가 드러나고 있습니다. 이에 HBM4부터는 '하이브리드 본딩(Hybrid Bonding)' 기술이 대안으로 떠오르고 있습니다.
하이브리드 본딩은 칩을 직접 접합하는 방식으로, 기존 마이크로 범프보다 훨씬 더 미세한 연결이 가능해집니다. 이를 통해 더 많은 데이터 전송 경로를 확보하고, 전력 효율을 높일 수 있습니다. 또한 HBM4는 GPU와 HBM을 하나의 기판 위에 올려 성능을 극대화하는 '칩렛(Chiplet)' 구조에도 최적화될 예정입니다. 이는 AI 반도체 제조사들이 원하는 맞춤형 솔루션을 제공하며 HBM 시장의 판도를 바꿀 중요한 기술적 요소가 될 것입니다.
HBM4 시장을 선점하기 위한 반도체 3사의 경쟁 구도
HBM 시장은 현재 SK하이닉스가 선두를 달리고 있지만, HBM4 시장에서는 삼성전자와 마이크론도 강력한 경쟁자로 부상할 전망입니다. SK하이닉스는 HBM4 로드맵을 선제적으로 발표하며 기술 리더십을 이어가겠다는 의지를 보이고 있습니다.
한편, 삼성전자는 HBM3E 12단 제품을 양산하며 기술 격차를 좁히고, HBM4 개발에 박차를 가하고 있습니다. 특히 삼성전자는 자사의 파운드리(반도체 위탁생산) 기술과 메모리 기술을 결합해 HBM4 패키징 솔루션을 통합적으로 제공하는 전략을 추진하고 있습니다. 마이크론 역시 2025년 HBM3E 양산에 성공한 후, HBM4 기술 개발에 본격적으로 뛰어들며 시장 점유율 확대를 노리고 있습니다. 누가 먼저 HBM4 양산에 성공하고 엔비디아와 같은 주요 고객사의 퀄 테스트를 통과하느냐에 따라 미래 시장의 주도권이 결정될 것입니다.
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HBM4가 가져올 미래: AI 반도체 생태계의 재편
HBM4는 단순히 메모리 성능을 높이는 것을 넘어, AI 반도체 생태계 전반에 큰 변화를 가져올 것입니다. GPU와 HBM이 더욱 긴밀하게 결합되면서, AI 반도체의 설계 방식과 제조 공정 자체가 혁신적으로 바뀔 수 있기 때문입니다.
HBM4는 AI 가속기뿐만 아니라, 자율주행, 고성능 컴퓨팅, 서버 등 다양한 분야로 적용이 확대될 것입니다. 특히 HBM4의 뛰어난 전력 효율은 AI 데이터센터의 운영 비용을 절감하는 데 결정적인 역할을 할 것입니다. 또한 HBM4 기술을 통해 한국의 메모리 반도체 기업들은 단순한 부품 공급자를 넘어, AI 반도체 설계 및 솔루션을 제공하는 핵심 파트너로 거듭날 수 있는 기회를 맞이할 것입니다. 2025년을 기점으로 본격화될 HBM4 기술 경쟁은 미래 반도체 산업의 방향을 결정하는 중요한 분수령이 될 것입니다.
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많이 궁금해하는 질문
Q1. HBM4는 언제쯤 상용화될까요?
현재 업계의 로드맵에 따르면 HBM4는 2025년 하반기에 기술 개발이 마무리되고, 2026년부터 본격적인 양산에 돌입할 것으로 예상됩니다. 초기에는 엔비디아의 차세대 AI GPU에 탑재될 가능성이 높으며, 이후 고성능 컴퓨팅 및 서버 시장으로 확산될 것으로 보입니다.
Q2. HBM4가 나오면 HBM3E는 쓸모없어지나요?
그렇지 않습니다. HBM3E 역시 뛰어난 성능을 바탕으로 2025년과 2026년까지 AI 반도체 시장의 주력 제품으로 자리 잡을 것입니다. HBM4는 HBM3E보다 높은 가격대를 형성할 것으로 예상되기 때문에, 상대적으로 저렴한 HBM3E에 대한 수요는 계속해서 이어질 것입니다. 마치 최신 스마트폰이 나와도 이전 세대 모델이 여전히 판매되는 것과 비슷하다고 보면 됩니다.
Q3. HBM4 기술 경쟁에서 한국 기업들이 계속 앞서나갈 수 있을까요?
현재 HBM 시장은 한국의 SK하이닉스와 삼성전자가 기술 리더십을 확보하고 있는 상황입니다. HBM4 시장에서도 이들은 기술 개발에 총력을 기울이고 있지만, 미국의 마이크론 역시 강력한 추격자로 부상하고 있습니다. 누가 먼저 혁신적인 기술을 상용화하느냐에 따라 HBM 시장의 판도는 언제든 뒤바뀔 수 있습니다.
HBM4 로드맵을 보면서 정말 기술의 발전 속도가 무섭다는 생각이 들었어요. 불과 몇 년 전만 해도 상상하기 힘들었던 기술들이 현실이 되고, 그 기술들이 또 다른 미래를 만들어가고 있으니까요. 이런 치열한 경쟁 속에서 우리나라 기업들이 계속해서 앞서나갈 수 있었으면 좋겠네요. ‘이건 좀 알아두면 좋겠다’ 싶은 분이 떠오르셨다면, 가볍게 전달해보셔도 괜찮겠죠?
이건 저도 기억해두려고 정리한 거라서요. 괜찮다 싶으면 저장 하나쯤 해두셔도 나쁘지 않습니다.
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