삼성, HBM4 조기 출하로 차세대 메모리 경쟁에서 결정적 우위 확보

AI 하드웨어 경쟁 구도를 재편할 수 있는 결정적 조치로, 삼성전자(Samsung Electronics)는 공식적으로 4세대 High Bandwidth Memory(HBM4)의 최종 인증 테스트를 통과했습니다. 2026년 1월 26일 보도에 따르면, 이 한국 기술 대기업은 2월부터 Nvidia와 AMD를 포함한 주요 파트너들에게 공식 출하를 시작할 예정입니다. 이 이정표는 삼성의 중요한 반전으로, 차세대 AI 가속기(AI 가속기, AI accelerators) 공급망 최전선에 회사를 위치시킵니다.

이 출하 시점은 업계에서 가장 기대되는 하드웨어 출시와 전략적으로 동기화되어 있습니다. 삼성의 초기 HBM4 물량은 즉시 Nvidia의 "Rubin" AI 가속기(Rubin AI accelerators)에 통합될 예정이며, 이는 2026년 3월 GPU Technology Conference(GTC)에서 데뷔할 것으로 예상됩니다. 이번 조기 승인으로 삼성은 수율 및 열 관리에 관한 이전 우려를 사실상 해소했고, 반도체 부문에서 기술적 우위로의 강력한 복귀를 알렸습니다.

이 발전은 메모리 대역폭이 점점 복잡해지는 대형 언어 모델(LLM) 학습의 주요 병목이 된 AI 인프라(AI 인프라(AI infrastructure)) 시장에 특히 중요합니다. 업계가 Blackwell 아키텍처에서 Rubin으로 전환함에 따라, 더 높은 밀도와 더 빠른 처리량에 대한 수요는 메모리 설계의 근본적인 변화를 요구해왔으며—이 과제를 삼성은 공격적인 기술 사양으로 충족한 것으로 보입니다.

속도 장벽 돌파: 삼성 HBM4의 기술 사양

삼성의 HBM4 최종 사양은 현행 업계 요구를 충족할 뿐만 아니라 이를 능가하는 제품임을 보여줍니다. 가장 주목할 성과는 데이터 전송 속도로, 11.7 Gb/s로 측정되었습니다. 이 수치는 Nvidia와 AMD 같은 주요 고객들이 처음 요청한 10 Gb/s 기준을 크게 상회합니다.

이 속도를 달성하기 위해 제조 공정의 근본적인 재설계가 필요했습니다. 삼성은 최첨단의 1c nm DRAM 공정(10nm 급의 여섯째 세대)을 활용하여, 아직 1b nm 노드를 다듬고 있는 경쟁사보다 한 세대 앞서 나갔습니다. 이 리소그래피 개선은 더 높은 트랜지스터 밀도와 향상된 전력 효율을 가능하게 했으며—데이터 센터의 엄격한 열 한계 내에서 운영되는 경우에 중요한 요소입니다.

또한 삼성은 로직 다이(logic die, HBM 스택의 기반 레이어)에 대해 4nm 파운드리 공정을 활용했습니다. 이전 세대에서는 베이스 다이가 주로 물리적 기반 역할을 했지만, HBM4 시대는 고급 제어 및 처리 기능을 수행할 수 있는 "스마트" 로직 다이를 요구합니다. 이 로직 다이를 내부에서 생산함으로써 삼성은 메모리 계층과 프로세서 간 신호 무결성을 최적화하는 긴밀하게 통합된 수직 스택을 구현했습니다.

기술 비교: HBM3E 대 삼성 HBM4

"턴키" 이점: 전략과 실행의 결합

이번 성취의 정의적 측면 중 하나는 삼성의 "턴키(turnkey)" 비즈니스 모델의 검증입니다. 반도체 산업에서 메모리 제조업체와 로직 파운드리는 전통적으로 별개의 주체였습니다. 그러나 메모리 다이를 로직 다이에 직접 본딩해야 하는 HBM4의 복잡성은 이 경계를 희미하게 만들었습니다.

경쟁사들은 일반적으로 TSMC와 같은 외부 파트너에 로직 다이 제조를 의존하여 물류 복잡성과 공급망 병목 가능성을 증가시킵니다. 반면 삼성은 고급 메모리 제조와 최상위 로직 파운드리를 한 지붕 아래에 보유함으로써 이 프로세스를 간소화했습니다.

이 수직적 통합은 삼성에 뚜렷한 리드타임 우위를 제공했습니다. 보도에 따르면 삼성은 자체적으로 4nm 로직 다이를 조달함으로써 인증 단계에서 더 빠르게 반복 검증을 진행할 수 있었고, 제3자 파운드리가 장비를 조정하기를 기다리지 않고도 Nvidia가 요청한 성능 튜닝을 신속히 처리할 수 있었습니다. 이러한 "원스톱 쇼핑" 접근법은 AI 칩 세대 간의 타임라인이 압축되는 상황에서 강력한 자산으로 입증되고 있습니다.

Nvidia Rubin 아키텍처에 동력 제공

삼성 생산 확장의 즉각적인 수혜자는 Nvidia의 Rubin 아키텍처(Rubin architecture)입니다. Blackwell 시리즈를 잇는 것으로 기대되는 Rubin은 AI 컴퓨팅의 다음 진화 단계입니다. Blackwell이 GPU와 CPU 메모리 공간의 통합에 초점을 맞춘 반면, Rubin은 조(兆) 파라미터 모델을 위한 처리량 극대화를 목표로 설계되었습니다.

Rubin R100 가속기에서는 대역폭이 곧 통화입니다. HBM4의 통합은 GPU가 전례 없는 속도로 데이터에 접근할 수 있게 해, 고성능 로직 코어가 데이터를 기다리느라 유휴 상태에 머무르는 '메모리 벽'을 줄입니다. 삼성의 11.7 Gb/s 처리량 제공 능력은 이론적으로 R100이 학습과 추론 작업 모두에서 더 높은 활용률을 달성할 수 있음을 의미합니다.

2월 출하는 GTC 2026을 위한 최종 검증 샘플과 성능 데모를 지원하도록 시기적으로 배치되어 있습니다. 이는 Jensen Huang이 3월 무대에 섰을 때 시연되는 성능 지표가 삼성의 실리콘에 의해 직접 구동될 것임을 시사합니다. 또한 대량 생산이 빠르면 2026년 6월부터 시작되어 기업 고객을 위한 Nvidia의 공격적 배포 일정과 맞물릴 수 있음을 뜻합니다.

업계 영향과 향후 전망

삼성의 HBM4 성공은 더 넓은 AI 인프라(AI 인프라) 시장에 파장을 일으킵니다. 데이터 센터 운영자와 하이퍼스케일러(예: Microsoft, Google, Amazon)에게 신뢰할 수 있는 HBM4 공급 가능성은 차세대 생성형 AI(generative AI) 애플리케이션으로 서버 플릿을 업그레이드할 수 있다는 신호탄입니다.

성공적인 인증은 HBM3 및 HBM3E 시장에서 지배적 위치를 차지해온 SK 하이닉스(SK Hynix)에 압력을 가합니다. SK 하이닉스는 자체 MR-MUF 패키징 기술로 여전히 핵심 플레이어로 남아 있지만, 삼성의 1c nm 공정과 내부 로직 파운드리 통합을 통한 공격적 전진은 2026년 시장 점유율을 놓고 치열한 경쟁을 예고합니다.

즉각적 출시를 넘어서 삼성은 이미 향후 버전을 위한 기반을 마련하고 있습니다. 삼성은 턴키 패키징(turnkey packaging) 역량을 활용해 HBM4E(확장 버전)와 특정 하이퍼스케일러 요구에 맞춘 맞춤형 HBM 솔루션을 개발할 계획입니다. AI 모델이 더욱 특화됨에 따라 로직 다이가 특정 알고리즘에 맞춰 커스터마이즈되는 '맞춤형' 메모리 구성에 대한 수요는 증가할 것으로 예상됩니다.

결론적으로, 삼성의 HBM4 출하는 단순한 제조상의 승리가 아니라 통합 디바이스 제조업체(IDM, Integrated Device Manufacturer) 모델을 입증한 전략적 승리입니다. 업계가 Rubin 시대로 전환함에 따라 삼성은 성공적으로 자리를 확보했으며, 차세대 인공지능은 삼성의 기반 위에서 구축될 가능성이 커졌습니다.