AI 반도체 - 삼성·SK하이닉스·마이크론이 차세대 HBM에서 어떻게 경쟁하는가?

https://www.viksnewsletter.com/p/hot-chips-2026-tuning-into-memory

2026.8.24
[Hot Chips 2026: Tuning into Memory Vibes]

이 글은 2026년 Hot Chips 컨퍼런스에서 발표된 마이크론, 삼성, SK하이닉스 등 세계 3대 메모리 기업의 차세대 고대역폭 메모리(HBM) 기술 동향과 전략적 차이를 분석합니다. 저자인 비크람 세카르는 인공지능 인프라의 핵심인 HBM4 및 HBM5 로드맵을 조명하며, 특히 삼성이 자체 로직 공정을 활용해 선보인 커스텀 베이스 다이 기술의 에너지 효율과 설계 유연성 우위를 강조합니다. 또한, 기존 공정의 강점을 가진 SK하이닉스가 하이브리드 본딩 시대로 전환되며 마주할 기술적 변화와 각 사의 냉각 솔루션 대응 방식을 비교하고 있습니다. 결과적으로 이 텍스트는 메모리 반도체가 단순한 저장 장치를 넘어 로직 공정과의 융합을 통해 AI 성능 병목 현상을 해결하는 핵심 동력으로 진화하고 있음을 시사합니다.

 

주된 관심사	메모리 제조사 간 경쟁
중심 질문	“삼성·SK하이닉스·마이크론이 차세대 HBM에서 어떻게 경쟁하는가?”
핵심 기술	HBM4/HBM5, 베이스 다이, 로직 공정, 하이브리드 본딩, 냉각
분석 단위	기업/로드맵
삼성의 의미	경쟁사와 차별화되는 제조·설계 전략
SK하이닉스의 의미	기존 HBM 강점에서 하이브리드 본딩 시대로의 전환
HBF의 의미	거의 없음
독자가 얻는 것	“누가 HBM 경쟁에서 유리한가?”

2,048개 레인으로 6TB/s를 달성하려면 핀당 23.5Gbps의 속도가 필요합니다.현재 우리는 16Gbps의 최첨단 기술을 보유하고 있으며, 이는 고급 로직 노드를 통해 달성 가능할 것으로 예상되는 상당한 도약입니다.다이당 3GB씩 총 60GB 용량을 구현하려면 스택 높이는 20이 됩니다.

 

별도의 슬라이드에서 삼성은 HBM4E가 핀당 16Gbps로 작동하고 있음을 확인했습니다. 위에서 수행한 HBM5 계산 결과 또한 아래 차트에서 검증되었습니다.

 

삼성의 가장 큰 장점은 마이크론이나 SK하이닉스와 달리 자체적으로 로직 노드를 보유하고 있다는 점입니다. 이들은 로직 노드를 얻기 위해 외부 업체와 협력해야 합니다. 삼성은 맞춤형 베이스 다이가 앞으로 얼마나 중요한지 강조하며 이러한 강점을 부각했습니다. 삼성은 메모리에는 1c 노드를, 로직에는 4nm 노드를 사용하고 있습니다. 이를 통해 베이스 다이의 전력 소비를 크게 줄일 수 있습니다. 

삼성은 또한 크기가 크고 비트당 에너지 효율이 떨어지기 때문에 D2D 링크에 UCIe를 사용하지 않을 것이라고 언급했습니다. 그들은 자체 개발한 PHY 구현 방식이 성능 면에서 더 우수하다고 말했습니다.HBM5로 전환하면서 D2D PHY 영역을 냉각하기 위한 통합 열 경로 블록(HPB) 개념을 제시했습니다 .