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[IT뉴스]SK하이닉스, 차세대 '맞춤형 HBM' 개발 방향 수립…“BTS로 세분화”
온카뱅크관리자
조회:
15
2026-01-01 15:07:28
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="xBgwx5sAOT"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fbe43a7bdceabca51e5b27aa8e189856adc9389f3d8ac2bbeefba92862dfed89" dmcf-pid="ywFByn9UOv" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="지난 10월 28일 아시아태평양 정상회담(APEC) CEO 서밋 부대행사로 열리는 'K-테크 쇼케이스' SK그룹 전시관에서 관계자가 SK하이닉스의 HBM4 반도체 실물을 선보이고 있다. 이동근기자 foto@etnews.com" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/01/etimesi/20260101150205539evuf.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="67hHk25TsY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/01/etimesi/20260101150205539evuf.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 지난 10월 28일 아시아태평양 정상회담(APEC) CEO 서밋 부대행사로 열리는 'K-테크 쇼케이스' SK그룹 전시관에서 관계자가 SK하이닉스의 HBM4 반도체 실물을 선보이고 있다. 이동근기자 foto@etnews.com </figcaption> </figure> <p contents-hash="05ddaddcb07f41e77972c5c7b810cce0169ff51981ee23b09e3ba7b76a10bcb2" dmcf-pid="Wr3bWL2uwS" dmcf-ptype="general">SK하이닉스가 차세대 '맞춤형 고대역폭메모리(HBM)' 개발 전략을 세웠다. 대역폭(B)·열관리(T)·공간(S) 등 제품 세분화가 핵심이다. 고객 요구를 반영한 제품 카테고리화로 시장 대응 속도를 높이려는 시도로 풀이된다.</p> <p contents-hash="93f8813950dcf0493e67c59e81a865cec6a6f76265f56a78e359bb10ac7d3b0a" dmcf-pid="Ym0KYoV7sl" dmcf-ptype="general">1일 업계에 따르면, SK하이닉스는 차기 맞춤형 HBM의 3대 개발 방향을 수립한 것으로 파악됐다. 맞춤형 HBM은 고객이 원하는 성능과 특성을 지닌 HBM으로, 통상 6세대 HBM인 'HBM4'을 맞춤형 HBM의 시작으로 본다.</p> <p contents-hash="b424bf15400756a6e96cb6b609ebd58d83665286fedac6aa25a9ac05e29d0d0f" dmcf-pid="Gsp9GgfzEh" dmcf-ptype="general">SK하이닉스가 결정한 세 가지 개발 방향은 △대역폭(B, Bandwidth) △열 관리(T, Thermal management) △공간(S, Space) 등이 골자다. 각 특성에 특화된 HBM을 만든다는 의미다.</p> <p contents-hash="86edb935a9afffbb8b0e5f6b7022759f486408d1b121dbe52eccc8b4a24bf463" dmcf-pid="HqoDQZmjIC" dmcf-ptype="general">'대역폭'은 맞춤형 HBM 성능과 직결된다. 인공지능(AI) 반도체 칩은 그래픽처리장치(GPU)나 신경망처리장치(NPU)가 HBM과 데이터를 주고받으면서 구동된다. 이때 HBM 대역폭이 높을수록 보다 많은 데이터를 빠르게 보낼 수 있다. 즉 AI 연산 속도를 끌어올릴 수 있다는 의미다.</p> <p contents-hash="f65089454c4821faed160dc9e7b826b5ee9d732a89e2a88f9e00725d851f0615" dmcf-pid="XBgwx5sAmI" dmcf-ptype="general">대역폭에 초점을 맞춘 맞춤형 HBM은 대규모 AI 연산이 필요한 고객을 겨냥한 것으로 분석된다. 최근 AI 모델이 무거워지면서 이를 빠르게 처리할 AI 반도체 칩 수요가 늘었다. HBM에도 극한의 대역폭을 요구하는 사례가 잇따른다. 최근 SK하이닉스뿐 아니라 삼성전자, 마이크론도 HBM4에서 12Gbps 대역폭 경쟁에 나선 것도 이 때문이다.</p> <p contents-hash="5b0533917f9d65e9424f20b83c10f9a55f141e3b70dcb6eccaa94aaa54b1d76e" dmcf-pid="ZbarM1OcIO" dmcf-ptype="general">업계 관계자는 “엔비디아가 대역폭 향상을 크게 요구하고 있다”며 “현시점에서는 대역폭에 최적화된 HBM 수요가 가장 클 것으로 전망된다”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="0c99c3a61f4b439e4578b18a2c2ce9f60eb359b7e4ad8c18377e6ea0e31d405a" dmcf-pid="5KNmRtIkss" dmcf-ptype="general">'열 관리'는 HBM 업계 난제 중 하나다. 성능이 높아질수록, 특히 HBM 단수가 높아질수록 발열이 심해져서다. 또 열은 막대한 전력을 소모한다는 방증이다. 이 때문에 열 관리를 위한 맞춤형 HBM은 전력 효율을 최우선으로 고려하는 고객 수요를 겨냥한다.</p> <p contents-hash="a48c2598bc94a18d7c1182a324780745a986a730d6264c06c7a5474a010a4981" dmcf-pid="19jseFCEIm" dmcf-ptype="general">마지막 '공간'은 같은 성능이더라도 반도체 칩이나 서버 등 최종 시스템 공간 효율을 높이려는 고객을 위한 것이다. SK하이닉스는 HBM 단수를 높여 메모리 모듈 크기를 줄이는 방법으로 이 수요에 대응할 계획이다.</p> <p contents-hash="af07a7f8273cc5c8da239de57208d9ae8317796f15e4d9a8c0edb0af7a51c89b" dmcf-pid="t2AOd3hDmr" dmcf-ptype="general">SK하이닉스가 맞춤형 HBM 카테고리를 세분화한 건 발 빠른 시장 대응을 위한 포석으로 풀이된다. 처음부터 고객 요구에 맞춰 개발할 경우 시간과 비용이 많이 든다. 반면 대역폭·열 관리·공간 등 특성을 확보한 상태서 개발을 진행하면 상용화 속도를 높일 수 있다. 시장에서 필요한 HBM을 신속히 개발 및 공급할 수 있다는 의미다.</p> <p contents-hash="206c7fcaa12d20ba1c20f1f84c48f08e072b4670fc91220053a64c1c0225706b" dmcf-pid="FVcIJ0lwEw" dmcf-ptype="general">지난해 11월 곽노정 SK하이닉스 대표가 SK AI 서밋 2025에서 회사 AI 메모리 비전을 소개할 때도 메모리 세분화 전략을 공개한 바 있다. 당시 곽 대표는 D램을 △데이터센터 최적화(O)△메모리 장벽 독파(B) △산업분야 확장(E)으로, 낸드를 △초고성능(P) △고대역폭(B) △초고용량 구현(D) 등 솔루션을 AI 메모리 전략으로 내세웠다.</p> <p contents-hash="9a5aef3bb707aad91d45448e5065dfc4bf5f1fa4129e638e0c5d7361e51e4321" dmcf-pid="3fkCipSrsD" dmcf-ptype="general">이번 맞춤형 HBM으로 AI 메모리 주도권을 쥐기 위한 세부 개발 전략을 완성한 것으로 분석된다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6738c4c11d9841c040ed1602b74d0ece5246dca19e26dc7424c5bb1d2364686f" dmcf-pid="04EhnUvmDE" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="SK하이닉스 AI 메모리 반도체 개발 세부 방향" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/01/etimesi/20260101150206831gjua.png" data-org-width="699" dmcf-mid="Qu4d7OnQDy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/01/etimesi/20260101150206831gjua.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> SK하이닉스 AI 메모리 반도체 개발 세부 방향 </figcaption> </figure> <p contents-hash="0d4e49c39cb29fc13f35b5c875e8b142d26f5f19b2011e0e80dd80cf6d9c1a1a" dmcf-pid="p8DlLuTsrk" dmcf-ptype="general">권동준 기자 djkwon@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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