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AI 메모리 병목 돌파: 삼성·SK, 3D 기술로 미래 주도
뉴스보이
2026.08.05. 09:16
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삼성·SK, AI 메모리 병목 해결 위한 차세대 3D 기술 공개
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삼성전자는 FMS 2026에서 AI 가속기 위에 HBM을 수직 적층하는 차세대 3D 메모리 zHBM을 공개했습니다.
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zHBM은 HBM5 대비 최대 8배 높은 성능과 3배 향상된 전력 효율을 제공하며, 데이터 이동 거리를 최소화합니다.
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SK하이닉스는 AI 데이터 처리 효율을 위한 계층형 메모리 구조와 낸드 기반 고대역폭 플래시(HBF) 표준 규격을 제시했습니다.
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양사는 D램과 낸드플래시의 한계를 극복하기 위해 수직 적층 기술을 채택했으나, 시장 접근 전략은 상이합니다.
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삼성은 원스톱 솔루션과 온디바이스 AI를, SK하이닉스는 개방형 동맹 및 표준화를 통한 생태계 구축을 목표로 합니다.
AI 시대, 왜 메모리 병목 현상이 핵심 문제로 떠올랐을까요?
'메모리 장벽(Memory Wall)'이란?
3D 메모리 아키텍처가 주목받는 이유는?
온디바이스 AI와 계층형 메모리 전략의 차이점은?
FMS 2026의 위상 변화는?
'메모리 장벽(Memory Wall)'이란?
•
인공지능(AI) 모델이 단순 답변을 넘어 계획 수립 및 실행하는 에이전트 단계로 진화하면서, 연산 장치인 AI 가속기(GPU)보다 데이터를 보관하고 전달하는 메모리의 중요성이 커졌습니다. 아무리 뛰어난 두뇌라도 필요한 데이터를 제때 공급받지 못하면 성능을 제대로 발휘할 수 없기 때문입니다.
•
기존 고대역폭 메모리(HBM)는 AI 가속기 옆에 배치되어 데이터 이동 거리가 길고 전력 소모가 많아, 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 초고속 데이터 처리 요구를 충족하는 데 한계에 부딪혔습니다. 이를 '메모리 장벽'이라고 부릅니다.
3D 메모리 아키텍처가 주목받는 이유는?
•
메모리 장벽을 돌파하기 위해 평면상의 X, Y축을 넘어 수직 방향의 Z축을 활용하는 3D 메모리 아키텍처가 핵심 해법으로 부상했습니다. 이는 프로세서와 메모리 사이의 물리적 거리를 극단적으로 줄여 데이터 이동 시간을 단축하고 전력 효율을 높이는 방식입니다.
•
삼성전자의 zHBM은 AI 가속기 위에 HBM을 직접 쌓아 데이터 이동 거리를 사실상 0에 가깝게 만들었으며, SK하이닉스 또한 3D 적층 D램인 G0.5와 낸드 기반 HBF를 통해 유사한 수직 적층 해법을 제시하고 있습니다.
온디바이스 AI와 계층형 메모리 전략의 차이점은?
•
삼성전자는 메모리, 파운드리, 첨단 패키징을 아우르는 원스톱 솔루션을 바탕으로 수직 통합 전략을 추구하며, 특히 기기 내장형(온디바이스) AI 시장을 정조준하고 있습니다. 이는 개인 기기에서 고가의 클라우드 서버 없이 AI 에이전트를 구동하려는 비전입니다.
•
반면 SK하이닉스는 개방형 동맹과 표준화를 통해 생태계를 확장하는 전략을 택했습니다. 샌디스크와 함께 HBF 표준 규격을 OCP(Open Compute Project)를 통해 공개하며, 다양한 AI 칩에 유연하게 연결될 수 있는 공통 규격을 제시하고 있습니다.
FMS 2026의 위상 변화는?
•
FMS(Flash Memory Summit)는 원래 낸드플래시와 SSD 중심의 저장 장치 전문 행사였습니다. 그러나 AI 산업의 폭발적인 성장으로 인해 2024년부터 D램, HBM, CXL 메모리 등 메모리 전반을 다루는 행사로 확대되었습니다.
•
메모리 반도체 시장이 AI 산업의 핵심 축으로 떠오르면서, FMS는 이제 반도체 업계를 넘어 차세대 AI 산업의 방향을 보여주는 중요한 바로미터로 주목받고 있습니다. 이는 엔비디아 GTC가 AI 붐 이후 성장한 것과 유사한 변화입니다.
'메모리 장벽(Memory Wall)'이란?
•
인공지능(AI) 모델이 단순 답변을 넘어 계획 수립 및 실행하는 에이전트 단계로 진화하면서, 연산 장치인 AI 가속기(GPU)보다 데이터를 보관하고 전달하는 메모리의 중요성이 커졌습니다. 아무리 뛰어난 두뇌라도 필요한 데이터를 제때 공급받지 못하면 성능을 제대로 발휘할 수 없기 때문입니다.
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기존 고대역폭 메모리(HBM)는 AI 가속기 옆에 배치되어 데이터 이동 거리가 길고 전력 소모가 많아, 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 초고속 데이터 처리 요구를 충족하는 데 한계에 부딪혔습니다. 이를 '메모리 장벽'이라고 부릅니다.
3D 메모리 아키텍처가 주목받는 이유는?
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메모리 장벽을 돌파하기 위해 평면상의 X, Y축을 넘어 수직 방향의 Z축을 활용하는 3D 메모리 아키텍처가 핵심 해법으로 부상했습니다. 이는 프로세서와 메모리 사이의 물리적 거리를 극단적으로 줄여 데이터 이동 시간을 단축하고 전력 효율을 높이는 방식입니다.
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삼성전자의 zHBM은 AI 가속기 위에 HBM을 직접 쌓아 데이터 이동 거리를 사실상 0에 가깝게 만들었으며, SK하이닉스 또한 3D 적층 D램인 G0.5와 낸드 기반 HBF를 통해 유사한 수직 적층 해법을 제시하고 있습니다.
온디바이스 AI와 계층형 메모리 전략의 차이점은?
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삼성전자는 메모리, 파운드리, 첨단 패키징을 아우르는 원스톱 솔루션을 바탕으로 수직 통합 전략을 추구하며, 특히 기기 내장형(온디바이스) AI 시장을 정조준하고 있습니다. 이는 개인 기기에서 고가의 클라우드 서버 없이 AI 에이전트를 구동하려는 비전입니다.
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반면 SK하이닉스는 개방형 동맹과 표준화를 통해 생태계를 확장하는 전략을 택했습니다. 샌디스크와 함께 HBF 표준 규격을 OCP(Open Compute Project)를 통해 공개하며, 다양한 AI 칩에 유연하게 연결될 수 있는 공통 규격을 제시하고 있습니다.
FMS 2026의 위상 변화는?
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FMS(Flash Memory Summit)는 원래 낸드플래시와 SSD 중심의 저장 장치 전문 행사였습니다. 그러나 AI 산업의 폭발적인 성장으로 인해 2024년부터 D램, HBM, CXL 메모리 등 메모리 전반을 다루는 행사로 확대되었습니다.
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메모리 반도체 시장이 AI 산업의 핵심 축으로 떠오르면서, FMS는 이제 반도체 업계를 넘어 차세대 AI 산업의 방향을 보여주는 중요한 바로미터로 주목받고 있습니다. 이는 엔비디아 GTC가 AI 붐 이후 성장한 것과 유사한 변화입니다.
#삼성전자
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