AI 연산의 심장, 삼성 차세대 HBM4 메모리 엔비디아로 향한다

삼성이 차세대 **HBM4(High Bandwidth Memory 4)**를 엔비디아에 공급하기 위한 협의를 진행 중인 것으로 알려졌습니다.

이는 반도체 업계의 핵심 축인 ‘AI 메모리 전쟁’에서 삼성전자가 주도권을 되찾으려는 행보로 해석됩니다. 특히 이번 논의는 AI 반도체 연산 효율의 핵심 부품으로 부상한 HBM4 공급망을 둘러싼 글로벌 경쟁이 본격화되고 있음을 보여줍니다.

생활 측면: AI 서비스의 반응 속도와 정확도가 개선되며, 사용자는 더 빠른 이미지·음성 생성 서비스를 경험하게 됩니다. 예컨대 AI 영상 편집이나 생성형 검색에서 대기 시간이 절반 이하로 줄어듭니다.
업무 측면: 데이터센터 운영자는 고성능 HBM4 기반 GPU로 AI 학습 속도를 높일 수 있어, 전력 효율과 비용 절감 효과가 기대됩니다. 이는 대규모 AI 모델 개발의 생산성을 크게 높이는 요인이 됩니다.

HBM4: ‘고대역폭 메모리’의 4세대 버전으로, 기존 HBM3E보다 약 2배 빠른 데이터 전송 속도(최대 1.2TB/s)를 제공합니다. AI 반도체에서 데이터 병목 현상을 줄이는 핵심 기술입니다.
AI GPU: 대규모 언어 모델(LLM) 학습과 추론을 담당하는 고성능 그래픽 처리 장치로, HBM 메모리와 결합해 고속 연산을 수행합니다.

삼성은 현재 엔비디아의 차세대 AI GPU인 ‘B100’ 시리즈에 공급될 HBM4 테스트를 진행 중인 것으로 알려졌습니다. 양사는 전력 효율과 발열 제어를 중심으로 샘플 검증 단계를 밟고 있으며, 상용화는 2025년 하반기로 예상됩니다.

이미 하이닉스는 HBM3E를 엔비디아 H200에 공급 중이며, HBM4 양산 준비도 완료 단계입니다. 삼성은 공정 안정성·수율 개선을 앞세워 ‘2세대 HBM4+’ 기술로 차별화를 꾀하고 있습니다.

HBM4는 AI 서버, 클라우드, 자율주행 등 핵심 산업 전반의 수급을 좌우합니다. 공급사 한 곳의 지연만으로도 글로벌 AI 모델 개발 일정에 차질이 생길 정도로 중요도가 높습니다.

삼성은 ‘하이브리드 본딩(3D 적층)’ 방식으로 발열을 낮추고, 신호 간섭을 최소화하는 차세대 패키징 기술을 공개했습니다. 이는 대형 AI 칩셋을 안정적으로 구동하기 위한 핵심 경쟁 요소입니다.

한국 정부는 반도체 경쟁력 강화를 위해 HBM 생산 인프라 확충과 소재 국산화를 지원하고 있습니다. 삼성의 엔비디아 공급이 성사될 경우, 국내 반도체 산업 전반에 파급력이 클 것으로 예상됩니다.

Q1. HBM4는 언제부터 실제 제품에 적용되나요?
2025년 하반기부터 엔비디아 B100, AMD MI400 등 AI GPU에 적용될 것으로 전망됩니다.

Q2. 하이닉스와의 성능 차이는?
하이닉스가 초기 양산 속도에서 앞서 있지만, 삼성은 공정 미세화(1b DRAM) 기술로 전력 효율과 수율에서 우위를 노립니다.

Q3. HBM4 수요는 얼마나 늘어날까요?
AI GPU와 LLM 수요 증가로 2026년에는 HBM 전체 생산량의 80% 이상이 AI용으로 소비될 것으로 예상됩니다.

Q4. 엔비디아는 왜 HBM4를 필요로 하나요?
AI 모델의 크기와 연산량이 급증하면서, GPU의 성능보다 메모리 전송 속도가 병목 요소로 부상했기 때문입니다.

“AI 반도체의 경쟁력은 이제 연산 능력이 아니라, 데이터를 얼마나 빠르고 효율적으로 이동시키느냐에 달려 있습니다.”

삼성과 엔비디아의 HBM4 협력 논의는 단순한 부품 공급 계약을 넘어, AI 반도체 생태계의 전략적 전환점이 될 수 있습니다. HBM 기술이 진화할수록 AI 산업의 속도와 범위가 확대되며, 그 중심에 삼성의 기술력이 자리하고 있습니다.

출처: AI타임스 — 삼성, 엔비디아에 차세대 HBM4 공급 논의 (확인일 2025-11-01)

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