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SK하이닉스, SOCAMM2로 '포스트 HBM' 겨냥…AI 메모리 성능서 전력 효율로 [경제일보] SK하이닉스가 저전력 D램 기반 차세대 모듈 'SOCAMM2'를 양산하며 AI(인공지능) 메모리 시장 경쟁 축을 확장하고 있다. 고대역폭메모리(HBM)에 집중됐던 AI 메모리 경쟁이 서버용 저전력 모듈까지 확대되는 흐름 속에서 새로운 성장 축을 선점하려는 전략으로 보인다. 그간 AI 반도체 시장의 핵심은 HBM이었다. GPU(그래픽처리장치) 성능을 극대화하기 위해서는 메모리 대역폭이 필수적이었고 이에 따라 HBM 수요가 폭발적으로 증가했다. 그러나 최근 AI 시장이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 요구 조건이 달라지고 있다. 대규모 데이터 학습 단계에서는 성능이 중요하지만 실제 서비스 단계에서는 전력 효율과 비용이 핵심 변수로 떠오르고 있기 때문이다. 특히 클라우드 서비스 기업(CSP) 입장에서는 AI 모델을 장시간 운영해야 하는 만큼 전력 소비를 줄이는 것이 곧 수익성과 직결된다. 이로 인해 기존 고성능 중심에서 저전력·고효율 메모리에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있다. SOCAMM2는 기존 서버용 메모리인 RDIMM과 달리 스마트폰 등에 사용되던 LPDDR(저전력 D램)을 서버 환경에 맞게 재구성한 모듈이다. 핵심은 전력 효율이다. LPDDR은 원래 모바일 기기의 배터리 효율을 극대화하기 위해 설계된 만큼 동일 용량 대비 전력 소모가 낮다. 이를 서버에 적용하면 대규모 데이터센터 운영 비용을 크게 줄일 수 있다. SK하이닉스에 따르면 이번 제품은 기존 RDIMM 대비 2배 이상의 대역폭과 75% 이상 개선된 에너지 효율을 구현했다. 이는 단순한 성능 개선을 넘어 서버 메모리 구조 자체의 변화를 의미한다. 즉 서버용 메모리가 '고성능 중심 RDIMM'에서 '저전력 기반 모듈'로 일부 이동하는 신호로 해석된다. 이번 SOCAMM2는 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 'Vera Rubin'에 최적화된 제품으로 설계됐다. 이는 단순 기술 개발을 넘어 AI 생태계 진입 측면에서 의미가 크다. 현재 AI 인프라는 엔비디아 GPU를 중심으로 형성돼 있으며 이에 최적화된 메모리 솔루션을 공급하는 것이 시장 진입의 핵심 조건으로 꼽힌다. 특히 초거대 AI 모델은 수천억 개의 파라미터를 처리하는 과정에서 메모리 병목 현상이 빈번하게 발생한다. GPU 연산 속도를 메모리 데이터 공급이 따라가지 못할 경우 전체 시스템 성능이 제한되는 구조다. SOCAMM2는 이러한 성능 제약을 완화하면서도 전력 효율을 높일 수 있는 대안으로 평가된다. AI 메모리 시장은 현재 HBM 중심으로 재편됐지만 중장기적으로는 다양한 메모리 솔루션 간 경쟁이 동시에 전개될 가능성이 크다. 삼성전자와 마이크론 역시 저전력 메모리 기반 서버 솔루션을 준비하고 있는 것으로 알려졌다. 특히 AI 데이터센터의 전력 소비가 급증하면서 메모리 업체 간 경쟁은 단순 성능을 넘어 '전력당 성능(Performance per Watt)' 중심으로 이동하고 있다. 이 과정에서 SOCAMM2와 같은 저전력 모듈은 HBM을 보완하는 역할을 하며 새로운 시장을 형성할 가능성이 크다. SK하이닉스가 강조한 부분은 '양산 체제 조기 안정화'다. AI 시장은 기술 개발 속도뿐 아니라 실제 공급 능력이 중요한 산업이다. 특히 클라우드 서비스 기업(CSP) 고객들은 대규모 인프라 구축 시 검증된 제품을 선호하는 만큼 양산 경험과 레퍼런스 확보가 수주 경쟁에서 핵심 요소로 작용한다. 이번 양산은 단순 기술 발표를 넘어 실질적인 공급 단계에 진입했다는 점에서 의미가 있다. 중장기적으로 AI 메모리 시장은 HBM, DDR, LPDDR 기반 모듈 등이 공존하는 다층 구조로 발전할 가능성이 크다. 학습 단계에서는 HBM과 같은 초고성능 메모리가, 추론 단계에서는 SOCAMM2와 같은 저전력 메모리가 각각 역할을 분담하는 방식이다. 이는 메모리 기업들에게 새로운 기회를 제공하는 동시에 경쟁을 더욱 복잡하게 만드는 요인으로 작용할 전망이다. SK하이닉스의 SOCAMM2 양산은 이러한 흐름 속에서 AI 메모리 포트폴리오를 확장하려는 전략적 움직임으로 평가된다. HBM으로 확보한 기술 리더십을 저전력 메모리 영역까지 확장할 수 있을지가 향후 경쟁의 핵심 관건이 될 것으로 보인다. 김주선 SK하이닉스 AI Infra 사장(Chief Marketing Officer)은 "SOCAMM2 192GB 제품 공급으로 AI 메모리 성능의 새로운 기준을 세웠다"며 "글로벌 AI 고객과 긴밀한 협력을 바탕으로 고객이 가장 신뢰하는 AI 메모리 설루션 기업으로 자리매김하겠다"고 말했다.2026-04-20 17:10:58
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엔비디아 젠슨 황 "삼성에 감사"…삼성전자 GTC서 7세대 HBM4E 최초 공개 [경제일보] 글로벌 인공지능(AI) 패권을 쥐고 있는 엔비디아의 연례 개발자 회의 'GTC 2026' 무대에서 삼성전자(대표 한종희)의 이름이 연신 울려 퍼졌다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 직접 삼성전자의 파운드리(반도체 위탁생산) 역량을 치켜세운 데 이어 삼성전자는 현장에서 차세대 7세대 고대역폭메모리(HBM4E) 실물을 세계 최초로 공개하며 메모리 시장의 주도권 탈환을 공식화했다. 16일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이 SAP센터에서 열린 GTC 2026 기조연설에서 황 CEO는 AI 추론 전용 칩 생태계를 설명하며 "삼성이 우리를 위해 그록(Groq)3 언어처리장치(LPU) 칩을 제조하고 있다"며 "지금 최대한 빠르게 생산을 늘리고 있으며 삼성에게 정말 감사드린다"고 극찬했다. 그록3 LPU는 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU)인 '루빈(Rubin)'과 역할을 분담해 AI 추론 성능과 전력 효율성을 극대화하는 핵심 칩이다. 황 CEO는 이 칩이 올해 하반기인 3분기께 출하가 시작된다고 밝혔다. 그동안 대만 TSMC에 절대적으로 의존해 온 엔비디아가 차세대 핵심 추론 칩 생산을 삼성전자 파운드리에 맡겼다는 사실이 황 CEO의 입을 통해 공식 확인된 셈이다. 이는 단순한 파운드리 수주를 넘어 다가오는 'AI 추론 시대'에 삼성전자가 엔비디아의 대체 불가능한 하드웨어 파트너로 격상되었음을 시사한다. 파운드리 낭보와 함께 삼성전자는 전시장 부스에서 압도적인 메모리 기술력을 과시했다. 지난달 세계 최초로 6세대 HBM4 양산 출하를 선언한 데 이어 이날 행사에서는 한 세대 더 앞선 7세대 'HBM4E' 실물 칩과 적층용 베이스 다이 웨이퍼를 대중에 처음 공개했다. 올해 하반기 샘플 출하를 목표로 하는 HBM4E는 핀당 16Gbps(초당 기가비트) 전송 속도와 4.0TB/s(초당 테라바이트)의 대역폭을 지원한다. 이는 최신작인 HBM4의 13Gbps 전송 속도와 3.3TB/s 대역폭을 훌쩍 뛰어넘는 괴물급 스펙이다. 삼성전자는 10나노급 6세대(1c) D램 공정 기술과 자사 파운드리의 4나노미터(㎚) 베이스 다이 설계 역량을 결합해 이 같은 초격차 성능을 구현했다고 설명했다. 업계에서는 삼성전자가 HBM4 양산 직후 곧바로 HBM4E를 공개한 것을 두고 HBM3와 HBM3E 시장을 선점했던 경쟁사 SK하이닉스의 기선을 제압하기 위한 포석으로 해석한다. 실제로 삼성전자는 전시장 내 'HBM4 히어로 월(Hero Wall)'을 통해 메모리 생산과 파운드리 로직 설계 및 첨단 패키징까지 모두 내부에서 소화하는 종합반도체기업(IDM)만의 '턴키(Turn-key·일괄 생산)' 강점을 전면에 내세웠다. SK하이닉스가 베이스 다이 제작을 위해 TSMC와 연합 전선을 구축한 것과 달리 삼성전자는 설계부터 최종 조립까지 자체적으로 해결해 데이터 병목을 줄이고 납기를 단축할 수 있다는 것이다. 여기에 열 저항을 기존 열압착접합(TCB) 대비 20% 개선하고 16단 이상 고적층을 안정적으로 지원하는 차세대 하이브리드구리접합(HCB) 패키징 기술도 영상을 통해 선보이며 발열 제어 기술에 대한 자신감을 드러냈다. 삼성전자의 공세는 HBM에만 국한되지 않는다. 엔비디아의 차세대 AI 가속기 플랫폼인 '베라 루빈(Vera Rubin)' 생태계 전체를 자사 제품으로 채우겠다는 야심도 드러냈다. 루빈 GPU에 들어가는 HBM4는 물론 중앙처리장치(CPU) '베라'에 탑재될 서버용 저전력 메모리 모듈 소캠(SOCAMM)2와 기업용 6세대 SSD 'PM1763' 스토리지를 함께 전시해 AI 데이터센터 구동에 필요한 모든 형태의 메모리를 공급할 수 있는 토털 솔루션 역량을 부각했다. 이러한 행보는 AI 산업의 무게 중심이 거대언어모델(LLM) '학습'에서 실생활에 적용되는 '추론'으로 이동함에 따라 전력 효율과 공간 최적화가 필수적인 맞춤형(커스텀) 메모리 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 배경과 맞닿아 있다. 송용호 삼성전자 AI센터장(부사장)은 17일 GTC 특별 초청 발표 무대에 올라 반도체 제조 과정에서 스스로 학습하고 판단하는 'AI 팩토리' 비전을 공유하고 엔비디아 인프라 혁신을 뒷받침할 삼성전자의 중장기 기술 청사진을 제시할 예정이다. HBM 시장에서 절치부심했던 삼성전자가 2026년을 기점으로 파운드리와 차세대 패키징 융합이라는 승부수를 띄우며 글로벌 AI 반도체 생태계의 판을 근본적으로 뒤흔들고 있다.2026-03-17 07:50:01
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