AI 반도체에서 HBM이 중요한 이유는?

 

AI 시대가 본격화되면서 HBM 반도체는 'AI의 심장'이라 불리고 있습니다. 

단순한 메모리가 아니라, AI 칩의 성능을 결정짓는 고대역폭·고속 데이터 전송 핵심 기술이기 때문이죠.
GPU, 데이터센터, AI 서버... 이 모든 곳에서 HBM 없이는 성능을 제대로 낼 수 없다는 것을 알고 나니

HBM이 왜 이렇게 급부상하는지 이해가 되었습니다.
오늘은 HBM이 무엇이고, 왜 AI 반도체 산업의 핵심이 되었는지 정리해 보았습니다.

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HBM이란? 기존 DRAM과의 차이점

지난번 글에서는 DRAM HBM SSD HDD 차이점을 살펴보았는데요,

DRAM HBM SSD HDD 차이점은? 메모리 종류 완벽 가이드

 

이중 HBM(High Bandwidth Memory)은 기존 DRAM을 수직으로 여러 층 쌓아 올린 고속 메모리입니다.

3D TSV(Through Silicon Via)라는 기술로 칩을 수직 적층하는데요, 이 구조 덕분에 데이터 전송 거리 단축 + 대역폭 확장 + 전력 효율 개선을 모두 잡을 수 있습니다.
차와 도로에 비유한다면 다음과 같습니다.
기존 DRAM의 대역폭: 2차선 도로
HBM의 대역폭: 16차선 고속도로

즉, 같은 시간에 훨씬 많은 데이터를 전송할 수 있다는 뜻입니다.

AI 학습처럼 대용량 데이터를 초고속으로 처리해야 하는 작업에서는 이 차이가 병목현상 해결의 열쇠가 됩니다.

HBM이 중요한 이유

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HBM의 기술적 특징

구분	기존 DRAM	HBM
구조	평면형	수직 적층형
대역폭	약 25.6GB/s	약 1TB/s 이상
전력 효율	기준	30~50% 향상
전송 거리	길다	짧다(빠른 속도)

 

HBM은 GPU 바로 옆에 붙어서 데이터를 실시간으로 공급하기 때문에, AI 연산 속도를 극대화할 수 있습니다.

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AI 반도체 속 HBM 활용 사례

NVIDIA의 최신 H100 GPU 구조를 살펴보면 이 점이 인상적이라 할 수 있는데요,

HBM이 GPU 주변을 빙 둘러싸고 있다는 점입니다.

이건 단순히 메모리를 많이 달았다는 게 아니라, 데이터 병목 없이 AI 연산을 돌리기 위한 설계라는 뜻입니다.

AI 학습·추론 과정에서의 HBM 역할

1️⃣ 데이터 불러오기
HBM이 GPU에 학습 데이터를 초고속으로 실시간 공급합니다.

이 단계에서 지연이 생기면 GPU가 아무리 빨라도 대기 시간이 길어지제 됩니다.

2️⃣ AI 연산
GPU에서 대규모 행렬 연산을 수행하며, 이때 HBM에서 계속 데이터를 읽고 씁니다.

챗GPT 같은 거대 언어 모델은 수천억 개의 파라미터를 처리하는데, HBM 없이는 불가능합니다.

3️⃣ 결과 저장
연산 결과를 SSD·HDD 같은 저장장치로 전송하거나, 다음 연산을 위해 HBM에 임시 저장합니다.

 

실제 대표 제품 사례

NVIDIA H100: HBM3 탑재, 초당 3TB 대역폭
NVIDIA B200: HBM3E 탑재, 초당 8TB 대역폭
AMD MI300: HBM3 기반 AI 가속기

 

SK하이닉스와 삼성전자가 차세대 HBM4 개발 경쟁에 뛰어든 이유도 바로 이 때문입니다. 

HBM 공급 없이는 GPU 제조사들이 제품을 만들 수 없기 때문이죠.

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국내 HBM 기업 경쟁구도는?

AI 시장에서 HBM 수요는 데이터센터 → GPU 제조사 → 반도체 공급망으로 이어지는데요,

국내 주요 HBM 관련기업들은 다음과 같습니다.

SK하이닉스
HBM 시장 점유율 60% 이상 (출처: TrendForce 2024 리포트)
NVIDIA H100, B200의 주요 공급사
HBM3E 양산 성공으로 선두 유지

삼성전자
공정 미세화와 발열 관리 기술로 추격 중
HBM3E 양산 진입, 품질 안정화 단계

두 회사 모두 HBM4 개발에 수조 원을 투자하고 있는데요, 

이건 단순히 메모리 시장 경쟁이 아니라 AI 산업 주도권 싸움이라고 봐야 합니다.

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HBM의 한계와 리스크

하지만 HBM이 만능은 아닌데요, 아래와 같이 몇 가지 리스크도 있습니다.

고비용 구조: 생산단가가 일반 DRAM 대비 3~5배 높음
패키징 공정 난이도: 수직 적층 기술은 불량률 관리가 어려움
공급 부족 위험: HBM 생산이 밀리면 GPU 제조 전체가 차질

HBM 관련 기업들에 투자하실 때는 공급망 리스크와 기술 경쟁 구도를 꼭 체크하셔야 하는데요,

HBM 시장은 성장성은 확실하지만, 소수 기업이 독과점하고 있고 기술 진입장벽도 높습니다.

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HBM은 단순한 메모리가 아니라 AI 경쟁력의 바로미터라고 할 수 있는데요, 다시 한번 요약하면

1️⃣ HBM 반도체는 AI 반도체의 성능 병목을 해결하는 핵심 기술
2️⃣ AI 시장 성장과 함께 HBM 수요는 폭발적으로 증가 중
3️⃣ 한국 기업들의 기술 경쟁이 글로벌 산업 판도를 바꿀 가능성

 

 SK하이닉스와 삼성전자가 어떤 기술 혁신을 보여줄지, 그리고 NVIDIA·AMD 같은 GPU 제조사들이 HBM을 어떻게 활용할지 계속 지켜봐야겠습니다.