K-반도체, 메모리가 AI 지배하는 ‘HBM 시대’ 열다 [창간기획]

▲고대역폭메모리(HBM)를 중심으로 한 차세대 인공지능(AI) 반도체 경쟁이 본격화되면서 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 기업들이 글로벌 AI 인프라 공급망의 핵심 축으로 부상하고 있다. 메모리가 AI 시대 핵심 자원으로 떠오르면서 K-반도체의 전략적 위상도 한층 커지고 있다는 평가가 나온다. 사진 = 챗GPT.

인공지능(AI) 패권 경쟁의 중심축이 바뀌고 있다. 과거 반도체산업이 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU)의 연산 성능 경쟁 중심이었다면 생성형 AI시대에는 데이터를 얼마나 빠르게 처리하고, 공급하느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. AI 모델이 초거대화되면서 연산칩 자체보다 이를 뒷받침하는 메모리 기술의 중요성이 급격히 커지고 있는 것이다.

특히 AI 서버 시장이 폭발적으로 성장하면서 고대역폭메모리(HBM)가 글로벌 반도체 산업의 '게임 체인저'로 부상했다. AI시대의 핵심 병목이 연산 성능이 아닌 메모리 대역폭으로 이동하면서, 메모리 기술이 곧 AI 인프라 경쟁력으로 직결되는 구조가 형성되고 있다는 분석이다.

업계에서는 이미 “AI시대 반도체 패권은 GPU 단독경쟁이 아니라 GPU·HBM·첨단 패키징이 결합된 시스템 경쟁"이라는 평가가 나온다. 엔비디아를 중심으로 한 AI 생태계 확장 속에서 삼성전자와 SK하이닉스가 글로벌 AI 인프라 공급망의 핵심 축으로 부상하는 이유도 여기에 있다.

◇ AI 가속기와 '한 몸' 된 HBM…반도체 패러다임 바꾼다

생성형 AI 확산 이전까지 반도체산업의 중심은 미세공정 경쟁이었다. 얼마나 더 작은 공정으로 더 높은 연산 성능을 구현하느냐가 핵심이었다. 그러나, 챗GPT를 비롯한 초거대 AI모델 등장 이후 상황이 달라졌다.

AI모델은 방대한 데이터를 동시에 처리해야 한다. 이 과정에서 GPU가 아무리 높은 성능을 갖추더라도 데이터를 제때 공급받지 못하면 전체 시스템 효율이 떨어질 수밖에 없다. 결국 AI 서버 성능을 결정짓는 핵심 요소가 메모리 속도와 전력 효율로 이동하고 있는 셈이다.

HBM은 이러한 AI 시대 요구에 최적화된 메모리로 평가받는다. 여러 개의 D램을 수직으로 적층해 데이터 처리 속도를 획기적으로 끌어올린 것이 특징이다. 기존 D램 대비 압도적으로 높은 대역폭을 구현할 수 있어 AI 가속기와 사실상 '한 몸'처럼 작동한다.

특히 엔비디아의 최신 AI GPU에는 HBM이 필수적으로 탑재된다. GPU 성능이 높아질수록 더 많은 데이터를 빠르게 공급해야 하기 때문이다. 업계에서는 AI 반도체 경쟁력이 사실상 HBM 수급 능력에 달려 있다는 평가까지 나온다.

HBM의 의미는 단순한 고성능 메모리를 넘어선다. 과거 D램 산업이 가격 변동에 따라 실적이 크게 흔들리는 대표적인 '사이클 산업'이었다면, HBM은 구조적으로 다른 시장이라는 평가가 나온다.

HBM은 고객 맞춤형 성격이 강하다. GPU 설계 단계부터 메모리 업체와 긴밀한 협업이 필요하고, 발열·전력·적층 구조·신호 안정성 등을 종합적으로 고려해야 한다.

무엇보다 엔비디아 등 주요 고객사 인증 절차가 매우 까다롭고 공급망 진입 장벽도 높다. 한 번 공급망에 진입하면 장기간 거래가 이어질 가능성이 크다는 점에서 기존 범용 메모리 시장과 차이가 있다.

시장에선 AI 서버 확대와 함께 HBM 시장이 향후 수년간 고성장세를 이어갈 것으로 전망하고 있다. 미국 대형 금융사 뱅크오브아메리카(BOA)는 올해 글로벌 HBM 시장 규모가 546억달러(약 80조원)에 이를 것으로 추정했다. 이는 지난해 346억달러(약 51조원) 대비 57% 증가한 수치다.

AI 모델 고도화로 메모리 용량과 대역폭 요구 수준이 계속 높아지고 있기 때문이다. 현재 주력인 HBM3E(5세대)를 넘어 차세대 HBM4(6세대) 경쟁도 본격화되고 있다.

▲삼성전자가 지난 2월 업계 최초로 HBM4를 양산 출하했다.

◇ 삼성전자 HBM4 양산 공급에 SK하이닉스 커스텀메모리로 대응

AI시대 최대 수혜산업으로 메모리가 떠오르면서 삼성전자와 SK하이닉스 간 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 현재 시장 주도권은 엔비디아 공급망을 선점한 SK하이닉스가 쥐고 있지만, 차세대 HBM4를 기점으로 판도가 흔들릴 수 있다는 관측도 나온다.

HBM4부터는 최하단 '로직 다이(베이스 다이)'에 파운드리(반도체 위탁생산) 공정이 도입되는 등 메모리와 파운드리의 경계가 허물어지는 기술적 변곡점에 진입한다.

삼성전자는 메모리·파운드리·첨단 패키징 역량을 모두 보유한 종합반도체기업(IDM)으로서 '턴키(Turn-key)' 경쟁력을 내세워 반전을 노리고 있다. 실제 삼성은 지난 2월 업계 최초로 HBM4 양산 출하를 시작하며 차세대 HBM 시장에서 기술 리더십을 확보했다는 평가를 받고 있다. 특히 삼성은 경쟁사보다 한 단계 앞선 10나노급 6세대(1c) D램을 적용하고, 베이스 다이 특성을 고려해 성능과 전력 효율 측면에서 유리한 4나노 공정을 도입했다.

SK하이닉스는 TSMC와의 전략적 동맹을 공고히 하며 고객사별 최적화된 '커스텀 메모리' 솔루션으로 HBM 1위를 수성하겠다는 전략이다.

엔비디아와의 강한 파트너십도 강점이다. 앞서 최태원 SK그룹 회장은 지난 3월 열린 엔비디아 연례 개발자회의인 'GTC 2026'에 참가해 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 SK하이닉스 전시 부스를 찾아 AI 메모리 사업의 최신 성과를 살폈다.

▲최태원(가운데 오른쪽) SK그룹 회장이 지난 3월 열린 엔비디아 연례 개발자회의인 'GTC 2026'에 참가해 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 SK하이닉스 전시 부스를 찾아 AI 메모리 사업의 최신 성과를 살폈다.

◇ AI 인프라 움직이는 메모리…'K-반도체 전략 가치' 커진다

AI 확산은 한국 반도체산업의 전략적 가치 자체를 바꾸고 있다는 평가가 나온다. 과거 메모리가 스마트폰·PC·서버 산업의 핵심 부품이었다면, 이제는 AI 인프라를 움직이는 핵심 자원으로 위상이 높아지고 있기 때문이다.

이는 AI 시대 글로벌 공급망에서 한국 반도체산업이 차지하는 전략적 위상이 더욱 커지고 있음을 의미한다. 실제로 글로벌 빅테크 기업들의 AI 투자 확대가 이어지면서 한국 메모리 업체들의 생산능력 확보 경쟁도 치열해지고 있다.

삼성전자는 올해 역대 최대 수준인 110조원 규모 투자 계획을 밝히며 AI 반도체 경쟁력 강화에 속도를 내고 있다. SK하이닉스 역시 HBM 중심의 대규모 설비투자를 이어가고 있다.

AI발 메모리 수요 급증은 실적 개선으로도 이어지고 있다. 반도체 업계와 증권가에선 올해 삼성전자와 SK하이닉스의 합산 영업이익이 500조원을 넘어설 거라는 전망을 내놓고 있다. 앞서 삼성과 SK하이닉스는 올 1분기 각각 57조2000억원, 37조6103억원의 '역대 최대' 영업이익을 올린 바 있다. 일각에선 향후 3년 내 두 기업의 영업이익 합계가 1000조원에 육박할 거란 관측도 나온다.

업계에서는 현재의 HBM 경쟁이 시작에 불과하다는 분석도 나온다. AI 모델 규모가 계속 커지면서 미래 반도체 경쟁은 단순 용량 확대가 아니라 '메모리 아키텍처 경쟁'으로 진화할 가능성이 크다는 것이다.

결국 AI 시대 메모리 경쟁은 단순 저장장치 경쟁이 아니라 데이터를 얼마나 효율적으로 이동·연결·처리하느냐를 결정하는 '데이터 흐름 설계 경쟁'으로 이동하고 있다는 분석이다. 메모리가 단순 부품을 넘어 AI 시스템 효율과 전력 소비, 운영 비용까지 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있는 셈이다.

◇ 포스트 HBM은 '메모리 아키텍처 시대'…한국 반도체의 새로운 시험대

차세대 HBM4E(7세대)와 초고성능 AI 메모리 경쟁은 물론, 데이터 처리 효율을 높이는 컴퓨트익스프레스링크(CXL), 연산 기능을 메모리에 결합한 프로세싱인메모리(PIM), 저전력 메모리 모듈 소캠2(SOCAMM2) 등 새로운 기술 경쟁도 본격화될 전망이다.

CXL은 서버 내 메모리를 공유자원처럼 활용할 수 있도록 해 용량을 유연하게 확장하는 인터페이스 기술이다. PIM은 메모리와 프로세서 간 데이터 이동을 최소화해 '메모리 병목' 문제를 구조적으로 해결할 수 있다는 점에서 차세대 AI 메모리 기술로 주목받는다. 소캠2는 전력 효율을 높이고 발열 관리가 가능한 차세대 메모리 모듈로 평가된다.

업계에서는 국내 기업들이 HBM에 이어 차세대 메모리 기술에서도 주도권을 확보할 경우, AI시대 반도체 경쟁력 역시 한층 강화될 것으로 보고 있다.

다만 과제도 적지 않다. 미국·대만·일본 등이 대규모 보조금을 앞세워 반도체산업 육성 경쟁에 나서고 있고, 첨단 공정과 패키징 분야 인재 확보 경쟁도 갈수록 치열해지고 있다.

국내에서는 전력·용수·인허가 문제와 반도체 인재 부족 등이 장기적인 경쟁력 약화 요인으로 꼽힌다. AI시대 핵심산업으로 부상한 만큼 국가 차원의 전략적 지원이 필요하다는 목소리도 커지고 있다.

그럼에도 업계에서는 AI시대가 한국 반도체산업에 새로운 기회가 될 수 있다는 기대가 크다. 메모리가 AI 인프라 핵심 부품으로 부상하면서 한국이 강점을 가진 메모리 기술력이 글로벌 기술 질서 재편 과정에서 더욱 중요해지고 있기 때문이다.

과거 한국 반도체산업이 '메모리 강국'으로 성장했다면, AI시대에는 글로벌 디지털 인프라를 움직이는 핵심 '설계자'로 도약하고 있다. AI시대의 승부는 단순 연산 성능이 아니라 데이터를 얼마나 효율적으로 움직이느냐에 달려 있다. 그리고 그 데이터 흐름의 중심에 K-반도체가 서 있다.

김윤호 기자 kyh81@ekn.kr