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| 서울=한스경제 김진영 기자 | 삼성전자와 SK하이닉스가 7세대 고대역폭메모리(HBM4E)에서 나란히 최대 16Gbps의 속도를 제시하며 차세대 AI 반도체 주도권 경쟁에 불을 붙였다. 경쟁 무대도 HBM의 성능을 넘어 메모리와 연산 장치의 물리적 거리를 줄이거나 기존 대비 용량을 대폭 늘리는 차세대 기술로 확대됐다. 한미반도체 역시 고사양 HBM 생산을 위한 차세대 본딩 장비를 공개하면서 AI 반도체 시장의 기술 경쟁이 제조 공정 전반으로 확산하는 모습이다. 16일 반도체 업계에 따르면 서울 강남구 코엑스에서 열린 '제28회 반도체대전(SEDEX 2026)'에서는 삼성전자와 SK하이닉스를 중심으로 AI 메모리의 기술 진화 방향을 확인할 수 있었다. 지난 14일 개막한 이번 행사에는 300개 기업이 888개 부스를 마련해 반도체 설계부터 소재·부품·장비, 첨단 패키징까지 다양한 기술을 선보였다. 전시장의 관심은 국내 메모리 양대 기업에 집중됐다. 양사는 HBM4의 후속 제품인 HBM4E를 나란히 내세우며 최대 16.0Gbps의 입출력 속도와 4.0TB/s의 대역폭을 제시했다. AI 가속기의 데이터 처리 성능을 좌우하는 핵심 지표에서 동일한 목표치를 공개한 셈이다. 다만 양사의 전시가 향하는 방향은 달랐다. 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 결합한 통합 솔루션에 무게를 실었고, SK하이닉스는 HBM을 중심으로 새로운 메모리 계층을 구축하는 기술 전략을 강조했다. ▲삼성, HBM4E 넘어 zHBM까지…메모리·연산 거리 좁힌다 삼성전자 전시관에서 관람객들의 시선을 끈 것은 손톱보다 작은 HBM4E였다. 작은 칩을 자세히 살펴보기 위해 고개를 숙이거나 사진을 촬영하는 방문객들의 모습이 이어졌다. 삼성전자는 HBM4E의 최대 용량을 48GB, 입출력 속도와 대역폭을 각각 16.0Gbps와 4.0TB/s로 제시했다. 지난 5월 글로벌 고객사에 12단 샘플을 공급한 데 이어 고객사 일정에 맞춰 양산을 추진한다는 계획이다. 미래 기술 전시에서는 3차원(3D) 메모리 아키텍처 기반의 'zHBM'이 눈길을 끌었다 릴게임,릴박스,릴짱,게임몰,릴게임사이트 . 연산 장치와 메모리 사이의 물리적 거리를 좁혀 데이터 이동 과정에서 발생하는 지연과 전력 소모를 줄이는 기술이다. 전시된 목업(모형) 기준 zHBM은 HBM4E 대비 GPU당 성능을 4~8배 높이고 와트당 성능도 최대 3배 개선하는 것을 목표로 한다. 열 저항 역시 10~25% 개선해 고성능 AI 시스템의 발열 부담을 낮추도록 설계됐다. 삼성전자는 엣지 AI용 3D 낸드 솔루션인 'zNAND-O'도 공개했다. 고집적 낸드에 3D 패키징 기술을 결합해 기존 낸드 대비 읽기 대역폭과 에너지 효율을 최대 7배 높이는 기술이다. 파운드리 분야에서는 4나노 공정을 적용한 HBM4E 베이스다이와 실리콘 브릿지 기반 패키징 기술 '2.3D 큐브-E', 3D 적층 기술 '3D 큐브-H' 등을 선보였다. 메모리 성능뿐 아니라 이를 연산 장치와 연결하는 제조 역량까지 경쟁력을 확보하겠다는 전략이다. 현장을 찾은 송재혁 삼성전자 DS부문 최고기술책임자(CTO) 사장은 중국 창신메모리(CXMT)가 도입을 추진하는 4F² 기술과 관련한 취재진 질문에 "현재 열심히 준비 중인 상황"이라고 밝혔다. 4F²는 기존 6F² 구조보다 D램 셀 면적을 줄여 동일한 공간에 더 많은 데이터를 저장하도록 하는 기술이다. 중국 업체들의 추격이 거세지는 상황에서 차세대 미세화 기술 확보에도 속도를 내고 있음을 시사한 발언이다. ▲SK, 엔비디아 동맹 과시…HBM 용량 10배 'HBF' 승부수 SK하이닉스 전시관에서는 글로벌 AI 반도체 기업 엔비디아와의 협력 관계가 전면에 드러났다. 부스 중앙에는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 친필 서명이 새겨진 HBM 웨이퍼가 자리했다. 이를 본 관람객들은 실제 서명인지 확인하며 사진을 촬영했다. 한쪽에는 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 '베라 루빈' 슈퍼칩과 여기에 탑재되는 HBM4, 소캠2(SOCAMM2)가 전시됐다. 오징어릴게임 제프 피셔 엔비디아 수석부사장의 서명과 양사 로고도 함께 배치됐다. SK하이닉스 역시 HBM4E를 전시하며 12단 적층 기준 48GB 용량과 핀당 최대 16.0Gbps의 속도를 제시했다. 기존 HBM4보다 에너지 효율을 20% 이상 개선했다는 .도 부각했다. 그러나 이번 전시에서 더 주목할 부분은 HBM 이후를 겨냥한 고대역폭플래시(HBF)였다. HBF는 낸드플래시에 HBM의 적층과 고속 데이터 전송 기술을 접목해 높은 대역폭과 대용량을 동시에 구현하는 차세대 메모리다. SK하이닉스는 동세대 HBM 대비 절반 수준의 대역폭과 약 10배의 용량을 구현하는 것을 개발 목표로 제시했다. 대규모 AI 추론 과정에서 필요한 데이터를 연산 장치 가까이에 저장해 기존 메모리와 SSD 간 데이터 이동에 따른 병목을 줄이겠다는 구상이다. 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장도 개막일 기조연설에서 HBF의 필요성을 강조했다. 안 사장은 "이 솔루션을 활용하면 용량은 기존보다 10배 또는 그 이상으로 증가할 것으로 본다"며 HBM 제조 과정에서 확보한 기술과 노하우를 바탕으로 개발을 진행하고 있다고 말했다. 이와 함께 GPU와 신경망처리장치(NPU) 등 로직 반도체 위에 D램을 적층하는 3D 스택드 D램'도 차세대 기술 방향으로 제시했다. 이번 전시에서는 실물이 공개되지 않았지만, 연산 장치와 데이터 사이의 물리적 거리를 줄이는 기술이라는 .에서 삼성전자의 zHBM과 지향。이 맞닿아 있다. 전시장을 함께 둘러본 송재혁 사장과 안현 사장은 양사 기술에 관심을 보이기도 했다. 송 사장은 SK하이닉스 전시관을 살펴보던 중 안 사장에게 "메모리 효율화를 너무 많이 하는 것 같다"며 농담을 건넸다. 안 사장은 이준석 개혁신당 의원에게 HBF 모형을 가리키며 메모리 적층 원리를 직접 설명했다. ▲한미, 2027년형 본딩 장비 공개…후 공정도 기술 격전지 AI 반도체 기술 경쟁은 메모리를 생산하는 장비 분야로도 이어졌다. 한미반도체는 이번 전시에서 HBM4 생산용 'TC 본더 4'와 2027년 출시를 목표로 개발 중인 '와이드 TC 본더'를 선보였다 바다이야기게임 . TC 본더는 HBM 생산 과정에서 여러 D램 칩을 열과 압력으로 정밀하게 적층하는 핵심 장비다. HBM의 적층 단수가 늘어나고 칩의 크기와 구조가 복잡해질수록 정밀한 본딩 기술의 중요성도 커진다. 와이드 TC 본더는 기존보다 다이 크기가 커지는 고사양 적층·본딩 공정에 대응하도록 개발되고 있다. 한미반도체는 글로벌 메모리 기업들의 HBM4 양산이 본격화하면서 TC 본더 4 공급도 늘고 있다고 전했다. AI 시스템반도체를 위한 2.5D 패키징 장비도 전면에 배치했다. 2.5D TC 본더 3종과 플립칩 본더 2종 등 총 5종을 공개하며 메모리 적층을 넘어 이종 반도체를 연결하는 후공정 시장으로 사업 영역을 확대하고 있음을 보여줬다. 2.5D 패키징은 GPU와 CPU, HBM 등 여러 칩을 인터포저를 활용해 하나의 패키지로 묶는 기술이다. TSMC의 코워스(CoWoS)와 인텔의 EMIB 등이 대표적인 첨단 패키징 기술로 꼽힌다. 이 밖에도 절단과 세정, 검사, 이송을 하나의 장비에서 처리하는 '마이크로 쏘 앤 비전 플레이스먼트(MSVP)'를 전시했다. 해당 장비는 D램과 낸드, HBM뿐 아니라 시스템반도체와 유리기판 공정에도 활용할 수 있다. 한미반도체 관계자는 "AI 반도체의 고성능화로 HBM 적층과 이종 칩 연결에 필요한 정밀 본딩 기술의 중요성이 더 커지고 있다"며 고객사의 AI 반도체 투자 확대가 패키징 장비 공급과 매출 성장으로 이어질 것으로 전망했다. 이번 전시에서 확인된 공통된 흐름은 AI 반도체 경쟁의 범위가 HBM 개별 제품의 성능을 넘어섰다는 。이다. AI 산업이 대규모 학습에서 추론으로 확장하면서 메모리에는 더 높은 대역폭과 용량뿐 아니라 짧은 지연시간과 전력 효율까지 동시에 요구되고 있다. 삼성전자의 zHBM과 SK하이닉스의 HBF, 한미반도체의 차세대 본딩 장비는 서로 다른 기술이지만 AI 반도체의 데이터 처리 병목을 줄인다는 。에서 연결된다. 향후 경쟁력 역시 단순한 메모리 생산량을 넘어 AI 시스템 전체의 성능과 운영비용을 얼마나 개선할 수 있느냐에 따라 갈릴 것이라는 분석이 나온다. 한 본딩 기술의 중