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삼성전자, 세계 최초 HBM4 양산 출하…AI 메모리 전쟁 선점

삼성전자가 HBM3E 대비 2.7배 빠른 대역폭의 HBM4를 세계 최초로 양산 출하했다. 전력효율 40% 개선으로 AI 데이터센터 경쟁력을 대폭 높였다.

삼성전자가 세계 최초로 양산 출하한 HBM4 고대역폭 메모리 반도체 칩, AI 컴퓨팅 성능을 극대화하는 차세대 메모리 기술

사진:  Igor Omilaev (새 창에서 열림) · Unsplash (새 창에서 열림)

삼성전자, HBM4 세계 최초 양산…속도 11.7Gbps·대역폭 3.3TB/s

HBM4(High Bandwidth Memory 4세대)는 AI 그래픽처리장치(GPU)와 가속기에 데이터를 초고속으로 공급하는 핵심 메모리 반도체다. 삼성전자는 2026년 5월 HBM4를 세계 최초로 양산 출하하며 AI 메모리 시장에서 기술 선두를 선언했다.

삼성전자의 HBM4는 JEDEC 업계 표준(8Gbps) 대비 46% 우수한 11.7Gbps로 안정적으로 동작하며, 최대 13Gbps까지 구현 가능하다. 메모리 대역폭은 HBM3E의 약 1.2TB/s에서 최대 3.3TB/s로 2.7배 향상됐다.

HBM3E 대비 전력효율 40%·발열 30% 개선

삼성전자의 HBM4는 성능 향상에 그치지 않고 에너지 효율에서도 큰 도약을 이뤘다. 전력효율이 전작 대비 40% 개선됐고, 발열 특성도 30% 향상됐다.

데이터센터 운영 비용에서 전력과 냉각이 차지하는 비중이 크게 높아진 상황에서 이러한 개선은 빅테크 기업들의 구매 결정에 직접적인 영향을 미친다. 삼성전자는 최선단 공정 기술을 적용해 두 가지 개선을 동시에 달성했다고 밝혔다.

12단 36GB 적층, 향후 16단 48GB까지 확장 계획

현재 양산 중인 HBM4는 12단 적층 구조로 36GB 용량을 제공한다. 삼성전자는 향후 16단 적층으로 최대 48GB까지 확장할 계획이다.

용량 확장은 대형 언어 모델(LLM)의 파라미터 수가 급격히 증가하는 추세에 대응하기 위한 전략이다. 엔비디아의 차세대 AI 가속기에 탑재될 HBM 사양이 점점 높아지면서 메모리 공급사들 간의 기술 경쟁도 더욱 치열해지고 있다.

한국 기업이 글로벌 HBM 공급 78% 장악

삼성전자와 SK하이닉스 두 한국 기업이 현재 전 세계 HBM 공급량의 78%를 담당한다. SK하이닉스가 HBM3E 시장에서 62% 점유율로 1위를 유지하는 가운데, 삼성전자는 HBM4 세계 최초 양산으로 역전을 노린다.

삼성전자는 반도체 뉴스룸을 통해 “HBM4에 이어 HBM4E도 2026년 하반기 샘플 출하를 목표로 개발 중”이라고 밝혔다. 2026년 HBM 매출은 전년 대비 3배 이상 증가할 것으로 회사 측은 전망하고 있다.

AI 수요 폭증으로 HBM 슈퍼사이클 진입

2026년 글로벌 반도체 시장은 AI 투자 급증에 힘입어 메모리 슈퍼사이클에 진입했다는 분석이 나온다. 카운터포인트리서치에 따르면 HBM 시장은 2025년부터 연평균 40% 이상 성장세를 유지하고 있다.

변수는 미국과 중국 간 기술 규제다. 첨단 반도체 수출 통제가 강화될 경우 HBM 공급망이 재편될 수 있으며, 한국 기업들의 시장 대응 전략이 주목받고 있다. 삼성전자는 엔비디아·AMD·구글·AWS 등 복수의 고객사를 확보해 리스크를 분산하는 방향으로 사업을 전개하고 있다.

자주 묻는 질문

HBM4란 무엇이며 기존 HBM3E와 어떻게 다른가요?
HBM4(High Bandwidth Memory 4세대)는 AI 연산에 필요한 데이터를 GPU에 고속으로 공급하는 메모리입니다. 기존 HBM3E 대비 메모리 대역폭이 2.7배 향상된 3.3TB/s를 달성했고, 동작 속도는 11.7Gbps로 업계 표준보다 46% 빠릅니다. 전력효율도 40% 개선돼 데이터센터 냉각 비용을 줄일 수 있습니다.
삼성전자의 HBM 시장 지위는 어떤가요?
삼성전자와 SK하이닉스 두 기업이 전 세계 HBM 공급량의 약 78%를 차지합니다. SK하이닉스가 점유율 1위를 유지하고 있지만, 삼성전자는 HBM4 세계 최초 양산 출하로 기술 선점을 노리고 있습니다. 삼성전자는 HBM4에 이어 2026년 하반기 HBM4E 샘플 출하도 계획 중입니다.
HBM4는 어디에 사용되나요?
주로 엔비디아, AMD, 구글, AWS 등 빅테크 기업의 AI 가속기와 데이터센터 서버에 탑재됩니다. AI 모델 학습과 추론 과정에서 대규모 데이터를 실시간으로 처리하는 데 필수적인 부품으로, 생성형 AI 확산으로 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.

출처

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