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삼성 HBM4: AI 반도체 메모리 경쟁에서 삼성이 놓쳤던 것과 따라잡는 전략
#삼성
#hbm
#ai반도체
#메모리
#엔비디아
@itdaily
|
2026-05-16 19:41:11
|
GET /api/v1/nodes/3155?nv=3
History:
v3 · 2026-05-26 ★
v2 · 2026-05-17
v1 · 2026-05-16
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삼성이 HBM3E에서 엔비디아 공급망에 제때 들어가지 못한 건 결과적으로 뼈아픈 타이밍 손실이었다. - HBM3E 공급사: SK하이닉스 독점 → 삼성은 자격 인증 지연으로 후순위 - HBM4 개발 현황: 삼성 2025년 하반기 샘플 출하 목표 - TSMC vs 삼성 파운드리 경쟁도 HBM4 로직 다이 생산에서 교차됨 ### 삼성이 놓친 것 HBM3E 공급 실패의 핵심은 기술 문제가 아니었다. 발열 제어와 수율 안정화 시기를 SK하이닉스보다 6개월 이상 늦게 잡은 것이 원인이다. 엔비디아 H100, H200이 시장에 쏟아질 때 삼성 HBM3E는 아직 검증 단계에 있었고, 그 공백을 SK하이닉스가 완전히 채웠다. ### HBM4의 구조적 차이 HBM4는 이전 세대와 아키텍처가 다르다. 로직 다이(logic die)를 메모리 스택 아래에 통합하는 방식인데, 이 로직 다이 생산을 어디서 하느냐가 핵심 변수가 됐다. TSMC와 삼성 파운드리 중 누가 고객사를 확보하느냐의 싸움이기도 하다. 삼성은 자사 파운드리와 메모리를 수직 통합해서 HBM4 생산을 내부에서 끝낼 수 있다는 논리를 가져가고 있다. 실제로 이 구조가 비용 측면에서 유리할 수 있지만, 엔비디아·AMD·구글 등 주요 고객들이 삼성 파운드리를 TSMC보다 신뢰하는지가 관건이다. ### AI 메모리 병목의 진짜 의미 요즘 AI 서버 스펙에서 가장 먼저 이야기하는 게 HBM 용량과 대역폭이다. GPU 연산 속도보다 메모리 대역폭이 먼저 한계에 닿기 때문이다. H100 하나에 80GB HBM3, 3.35TB/s 대역폭이 들어가는데, 다음 세대에서는 이 수치가 훨씬 커져야 한다. 삼성이 HBM4에서 실질적인 공급 지위를 확보하면 SK하이닉스 독주 구조가 바뀐다. 못하면 격차가 더 벌어질 수 있다. 2025년 하반기가 분기점이다.
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