2025년, 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM)의 급격한 성장으로 인해 메모리 기술의 진화 속도도 비약적으로 빨라지고 있습니다. 그 중심에는 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)이 있으며, 최근 등장한 HBM4는 차세대 AI 반도체 성능의 핵심 동력으로 주목받고 있습니다.
본 글에서는 HBM4의 기술적 특징, 기존 HBM 시리즈와의 차이점, 주요 기업 동향, 그리고 AI 반도체와의 연관성을 집중 분석해보겠습니다.
1. HBM 메모리란 무엇인가?
HBM(High Bandwidth Memory)은 JEDEC 표준에 따라 개발된 고대역폭 DRAM 기술로, 여러 개의 DRAM 다이를 TSV(Through Silicon Via) 기술로 수직 적층하여 만든 고속 메모리입니다. 기존 DDR이나 GDDR 메모리보다 대역폭은 크고, 소비 전력은 낮으며, 공간 효율성도 높다는 특징이 있습니다.
AI 반도체, GPU, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터센터용 프로세서 등에서 필수 부품으로 자리잡고 있으며, 엔비디아, AMD, 인텔, 구글, 삼성전자, SK하이닉스 등 주요 기업이 적극적으로 도입하고 있습니다.
2. HBM4의 기술적 특징
2024년 하반기부터 본격 양산에 들어간 HBM4는 기존 HBM3 및 HBM3E 대비 성능과 용량에서 큰 폭의 개선을 이뤘습니다. 주요 사양은 다음과 같습니다.
- 대역폭: 최대 1.2TB/s 이상 (HBM3는 819GB/s)
- I/O 핀 수: 2048bit → 4096bit로 두 배 증가
- 용량: 최대 36GB 단일 스택 지원
- 전력 효율: 와트당 GB/s 성능 향상
HBM4는 특히 고속 처리가 요구되는 생성형 AI와 대형 모델 학습에 적합하며, 기존보다 더 많은 데이터 병렬 처리가 가능합니다. 동시에, 발열과 신호 간섭 문제를 최소화하기 위해 고급 패키징 기술과의 결합이 중요해졌습니다.
3. HBM4 vs HBM3 vs HBM2 비교
| 구분 | HBM2 | HBM3 | HBM4 |
|---|---|---|---|
| 출시 연도 | 2016 | 2022 | 2024 |
| 대역폭(스택 기준) | 256GB/s | 819GB/s | 1.2TB/s 이상 |
| I/O 수 | 1024bit | 2048bit | 4096bit |
| 최대 용량 | 16GB | 24GB | 36GB |
| 주요 적용 분야 | GPU, HPC | AI, LLM, 데이터센터 | AI 가속기, 고성능 LLM 학습 |
표에서 볼 수 있듯이 HBM4는 HBM3, HBM2에 비해 대역폭, 용량, I/O 폭 등에서 큰 폭으로 향상되었습니다. 특히 대역폭은 HBM2의 약 5배, HBM3보다도 약 50% 이상 개선되어, 고성능 AI 연산에서 데이터 병목을 크게 줄일 수 있습니다.
또한 I/O 폭이 4096bit로 두 배 증가함에 따라, 메모리 병렬 처리 능력이 강화되었고, 최대 용량도 36GB로 늘어나 초대형 AI 모델 처리에 적합한 구조를 갖추게 되었습니다. 이러한 기술 향상은 AI 반도체의 연산 효율성과 응답 속도를 동시에 끌어올리는 핵심 요소로 작용하고 있습니다.
4. 주요 기업 동향
① SK하이닉스
HBM3, HBM3E 시장에서 점유율 1위를 차지한 SK하이닉스는 HBM4도 세계 최초로 양산에 성공하며 선두 자리를 유지하고 있습니다. 특히 엔비디아의 AI GPU 'B100', 'GB200' 등 차세대 제품에 HBM4를 공급할 것으로 알려졌습니다.
② 삼성전자
삼성전자도 HBM4 양산을 본격화하며, 차별화된 패키징 기술(예: FOWLP, H-Cube 등)로 시장 점유율 확대를 노리고 있습니다. 최근에는 자체 AI 반도체용 HBM4 최적화 솔루션 개발에 집중하고 있으며, AMD 및 인텔과의 협력도 확대 중입니다.
③ 마이크론
마이크론은 후발주자로서 HBM3E와 HBM4 동시 개발 전략을 채택했습니다. 특히 북미 AI 서버 업체들과의 전략적 협업을 통해 점유율 확보에 나서고 있습니다.
5. AI 반도체와의 연계성
HBM4는 차세대 AI 반도체의 성능을 좌우하는 핵심 부품으로, AI 학습 및 추론에서의 메모리 병목 현상을 해소하는 데 결정적인 역할을 합니다. 특히 GPT-5, Llama 3, Claude 3 등 1000억 개 이상의 파라미터를 처리하는 LLM 모델에서는 HBM4의 높은 대역폭과 용량이 필수적입니다.
엔비디아의 최신 AI GPU(예: Blackwell, Grace Blackwell)는 HBM4를 기본 탑재하며, 기존 대비 2배 이상의 처리 성능과 전력 효율을 제공하고 있습니다. 이는 AI 데이터센터의 운영비 절감, 공간 효율화, 성능 향상이라는 세 가지 효과를 동시에 제공합니다.
6. HBM4와 패키징 기술의 결합
HBM4는 발열 문제와 신호 간섭을 최소화하기 위해 고도화된 패키징 기술과 함께 사용됩니다. CoWoS, FOWLP, 2.5D/3D 패키징 기술이 대표적이며, 특히 TSMC와 삼성전자의 후공정 경쟁도 치열해지고 있습니다.
이러한 통합 패키징 기술은 단순한 메모리 성능뿐 아니라 전체 시스템의 성능과 신뢰성을 높이는 데 결정적입니다. 향후에는 HBM4와 AI 칩을 하나의 패키지로 묶는 'AI 모듈형 패키지' 개발이 본격화될 전망입니다.
맺음말
HBM4는 단순한 메모리 기술을 넘어, 차세대 AI 반도체 시장을 주도할 핵심 기술로 부상하고 있습니다. 고성능·고효율·고용량이라는 세 가지 요구를 모두 만족시키며, AI 가속기, 데이터센터, 자율주행, 로봇 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다.
2025년 이후 AI 인프라의 발전 속도를 결정짓는 중요한 변수는 바로 'HBM4의 품질과 공급 안정성'이 될 것입니다. 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 글로벌 메모리 기업들이 어떤 전략을 펼칠지, 그 행보에 귀추가 주목됩니다.