AI 반도체 급성장에 HBM 메모리 반도체도 급성장한다

올초부터 시작된 생성형 AI 열풍으로 AI 반도체 산업이 급성장중입니다.

 

미국의 엔비디아가 그 주인공이며, 이 외에도 AMD, 구글, 아마존 등이 AI 반도체 칩 개발을 선언하며 엔비디아를 추격중입니다. 이러한 상황에서 AI 반도체 칩 개발에 핵심 부품인 고대역폭 메모리(HBM) 반도체의 수요가 늘어나며 이 시장 역시 급성장이 예상됩니다.

 

# 생성형 AI

> 인간의 행동, 사고 과정 및 독창성을 모방하는 알고리즘을 사용하여 창의적인 결과물을 생성하는 인공지능. 기계가 음악, 그림, 콘텐츠 등을 생성할 수 있도록 한다. 대규모 데이터 세트를 통한 훈련으로 패턴을 학습한다.

 

 

지난달 31일에는 삼성전자가 엔비디아에 HBM3를 공급하는 계약을 맺기도 했었지요. HBM3는 HBM의 4세대 모델인데, 이 덕에 얼마전까지 삼성전자의 주가는 ‘7만전자’를 회복하기도 했었습니다. 하지만 지금은 또 6만원~7만원 사이에서 줄타기를 하고 있네요. 🙄

 

 

2021년 10월 20일 공개했었던 SK하이닉스의 HBM3

 

 

SK하이닉스는 2021년 세계 최초로 HBM3를 개발했습니다. 작년에는 HBM3의 양산에 성공하는 등 HBM 개발에 적극적입니다. 10년 전부터 HBM을 적극 개발하면서 반도체 시장의 라이징스타로 주목받았습니다.

 

 

삼성전자와는 달리 SK하이닉스는 HBM 수요 증가 덕을 톡톡히 봤습니다. 올해 2분기 글로벌 D램 시장에서 SK하이닉스의 점유율이 30%를 돌파했습니다. 삼성전자와의 시장 점유율 격차를 최근 10년 중 최저 수준으로 좁혔습니다. 🤗

 

 

# D램

> D램은 컴퓨터나 스마트폰에서 데이터를 저장하는 메모리 장치의 일종. 컴퓨터가 꺼지면 저장했던 메모리가 지워지는 휘발성 메모리인데, 중앙처리장치(CPU)의 데이터를 임시 저장하는 주기억장치에 사용된다.

 

# HBM

> D램 여러 개를 쌓아서 만든 게 바로 HBM. 데이터가 오가는 통로인 대역폭을 늘려 훨씬 더 빠르고 효율적으로 정보를 주고받을 수 있다. 쉽게 비유하자면 1차선 도로를 12차선으로 늘리는 것과 같다. 대규모 데이터를 처리해야 하는 AI 생태계 구축에 필수적이다.

 

 

 

챗GPT를 비롯한 생성형 AI 구축에는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)가 수만 개가 필요합니다.

 

 

그리고 엔비디아의 AI용 GPU엔 최신형 HBM3가 들어갑니다. 생성형 AI 열풍 덕에 HBM 수요가 느는 이유가 바로 여기에 있습니다.

 

 

삼성전자는 4분기부터 엔비디아에 HBM3를 공급할 예정입니다. 엔비디아의 AI 반도체 시장 점유율이 90%를 넘는 만큼 기존 공급처인 SK하이닉스의 독점 구조가 흔들릴 수 있습니다. 반면 SK는 기술적 우위를 이어나가겠다는 입장입니다. 지난달 21일, SK하이닉스는 초당 1.15TB(테라바이트)를 처리할 수 있는 5세대 HBM, HBM3E를 공개했습니다. 4세대 제품인 HBM3 대비 성능이 40%가량 향상됐는데요. 엔비디아에 HBM3E의 샘플을 공급하고 있다고 발표했습니다.

 

 

SK하이닉스의 올해 2분기 D램 매출은 1분기보다 49% 증가했습니다. 삼성전자보다 성장세가 훨씬 가파른데, 현재 SK하이닉스의 시장점유율은 31.9%입니다. 최근 10년간 삼성전자 점유율은 40%대 초반, SK하이닉스는 20%대 후반이었으나 HBM 수요 증대에 힘입어 격차가 줄어든 모양새입니다.

 

 

지난 1일, 삼성전자는 업계 최초로 12나노급 32기가비트(Gb) D램을 개발했다고 밝혔습니다. 기존의 실리콘관통전극(TSV) 공정 없이도 고용량 메모리 반도체의 제작이 가능해진 것입니다. TSV 공정을 HBM 생산에 집중시킬 수 있어 HBM 생산 속도가 빨라질 전망입니다.

 

 

# 12나노급

> 12나노미터는 회로의 선폭을 뜻한다. 숫자가 작을수록 반도체의 성능과 소비전력도 좋아진다. 업계 최초 개발자인 삼성전자에 따르면 이전 세대인 14나노미터 D램보다 소비전력은 23% 개선됐고, 생산성은 20% 향상됐다.

 

 

HBM 시장은 올해와 내년 100% 가까운 성장률이 예상됩니다. 불과 올해 1월 말, 재고 누적과 수요 감소 등으로 최악의 침체를 겪었던 반도체 시장의 전망이 AI 열풍을 타고 빠르게 개선되는 모습입니다.