칩을 딱 4층 더 쌓았을 뿐인데, 요즘 반도체 업계가 은근히 술렁이고 있습니다.
HBM4가 12단에서 16단으로 올라가면 용량이 36GB에서 48GB로, 33% 늘어납니다. 숫자만 보면 별거 아닌 것 같은데, 이 4단 차이가 실제로는 “누가 먼저 물건을 대량으로 안정적으로 만들어내느냐”를 가르는 기준이 되고 있습니다.
그럼 지금 이 16단 HBM4, 어디까지 와 있을까요.
진 (Jin) — 개인 투자자로서 공시, 실적 자료, 산업 리포트를 직접 확인하며 분석 글을 작성합니다. 단순 뉴스 요약이 아니라, 숫자 이면에 있는 의미와 시장 반응의 이유를 정리하는 데 집중합니다. 특정 종목 추천이나 매수·매도 권유는 하지 않으며, 투자 판단에 필요한 사실 관계를 명확히 전달하는 것을 목표로 합니다.
업계에서 거론되는 수율 추정치에 따르면, 중국 CXMT가 HBM3를 100개 만들 때 최종적으로 사용 가능한 제품은 약 25개 수준입니다. 그런데 이 수율 문제를 D램 자체의 미세공정 기술만으로 설명하기는 어렵습니다. 여러 장의 D램을 쌓고 연결하는 HBM 후공정과 적층 과정도 중요한 변수이기 때문입니다.
진 (Jin) — 개인 투자자로서 공시, 실적 자료, 산업 리포트를 직접 확인하며 분석 글을 작성합니다. 단순 뉴스 요약이 아니라, 숫자 이면에 있는 의미와 시장 반응의 이유를 정리하는 데 집중합니다. 특정 종목 추천이나 매수·매도 권유는 하지 않으며, 투자 판단에 필요한 사실 관계를 명확히 전달하는 것을 목표로 합니다.
삼성전자가 HBM4E 다음 세대 메모리 로드맵을 공개했습니다. 개발 중인 HBM5는 HBM4E 대비 성능을 2배로 높이는 것을 목표로 하고, 차세대 3D 메모리 zHBM은 목표치가 8배까지 올라갑니다.
쉽게 말하면, 메모리를 GPU 옆에 나란히 두던 방식에서 GPU 위에 바로 쌓아 올리는 방식으로 바뀌는 겁니다.
진 (Jin) — 개인 투자자로서 공시, 실적 자료, 산업 리포트를 직접 확인하며 분석 글을 작성합니다. 단순 뉴스 요약이 아니라, 숫자 이면에 있는 의미와 시장 반응의 이유를 정리하는 데 집중합니다. 특정 종목 추천이나 매수·매도 권유는 하지 않으며, 투자 판단에 필요한 사실 관계를 명확히 전달하는 것을 목표로 합니다.
지난 글에서 SK하이닉스와 샌디스크가 HBF 표준을 공개했다는 소식을 살펴봤습니다.
그런데 여기서 이런 생각이 들 수 있습니다.
“그래서 HBF가 정확히 뭔데?”
이름부터 HBM과 비슷한데, HBM과 같은 걸까요?
아니면 SSD처럼 저장장치일까요?
오늘은 HBF가 왜 등장했고, 기존 HBM·SSD와 무엇이 다른지 아주 쉽게 알아보겠습니다.
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SK하이닉스와 샌디스크가 지난 8월 4일, HBF(고대역폭 플래시)라는 새로운 메모리 계층을 겨냥한 표준 규격을 공개했습니다.
그런데 이 발표에 구글과 텐스토렌트는 이름을 올렸지만, 삼성전자·마이크론·엔비디아 같은 주요 업체는 아직 참여하지 않았습니다.
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AI 반도체 이야기에서 가장 먼저 떠오르는 메모리는 단연 HBM입니다. 그런데 엔비디아의 차세대 플랫폼 베라 루빈(Vera Rubin)을 뜯어보면, 조금 이상한 숫자가 하나 등장합니다.
HBM4보다 원가 비중이 더 큰 메모리가 있습니다. 바로 SOCAMM2(소캠2)입니다.
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“GPU 옆이 아니라 GPU 위에 메모리를 올린다.” 삼성전자가 이런 발상의 차세대 AI 메모리 구조 zHBM을 처음 공개했습니다. GPU와 메모리 사이의 거리가 짧아질수록 AI 연산 속도와 전력 효율을 동시에 높일 수 있기 때문에, 이번 발표는 단순 신제품 공개를 넘어 AI 반도체의 메모리 배치 방식 자체를 바꾸려는 시도로 읽힙니다.
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같은 재료로 빵을 굽는다고 모두 같은 빵이 나오는 건 아닙니다.
오븐 온도를 몇 도로 맞췄는지, 몇 분을 구웠는지 확인하지 않으면 겉은 타고 속은 안 익은 빵이 그대로 팔려나갈 수 있습니다. 반도체도 마찬가지입니다. 잘 만드는 것과, 잘 만들어졌는지 확인하는 것은 전혀 다른 기술입니다.
HBM4와 AI 반도체 시대로 들어서면서, 시장의 시선이 ‘더 잘 만드는 기업’에서 ‘더 정확하게 걸러내는 기업’으로 조금씩 옮겨가고 있습니다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 올린 적층 구조라, 일반 메모리보다 검증해야 할 지점이 훨씬 많아졌기 때문입니다.
이 흐름 속에서 왜 테스트 소켓, 프로브, 검사 장비 기업들이 새롭게 주목받고 있는지 정리해보겠습니다.
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AI 버블 논쟁은 여전히 계속되고 있습니다.
그런데 바로 이 시점, SK하이닉스는 미국 나스닥 상장에서 265억 달러, 약 40조원을 조달했습니다.
상장 첫날 ADR은 공모가보다 14% 높게 거래를 시작했습니다.
AI 버블이라면, 이 돈은 왜 몰렸을까요.
진 (Jin) — 개인 투자자로서 공시, 실적 자료, 산업 리포트를 직접 확인하며 분석 글을 작성합니다. 단순 뉴스 요약이 아니라, 숫자 이면에 있는 의미와 시장 반응의 이유를 정리하는 데 집중합니다. 특정 종목 추천이나 매수·매도 권유는 하지 않으며, 투자 판단에 필요한 사실 관계를 명확히 전달하는 것을 목표로 합니다.