경제
AI 시대 메모리 패권 경쟁… ‘고객 맞춤형’ 삼성 vs ‘표준 선점’ SK하이닉스
뉴스보이
2026.08.07. 10:33
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2026.08.07. 10:33
간단 요약
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AI 에이전트 급증으로 메모리 반도체 가격 산정 기준이 용량에서 성능 중심으로 바뀝니다.
HBM을 넘어 계층형 메모리 구조가 부상하며 기업별로 차별화된 전략을 펼치고 있습니다.
이 기사는 7개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 7개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
AI 산업이 학습에서 추론 중심으로 이동하면서 메모리 반도체의 역할이 근본적으로 변하고 있습니다. 최근 미국에서 열린 ‘FMS 2026’에서 비크람 메일소디 엔비디아 수석연구원은 “AI 에이전트 수가 전 세계 인구를 넘어설 것”이라며 메모리 성능의 중요성을 강조했습니다. 이에 따라 업계는 기존의 용량(GB) 중심 가격 체계에서 입출력(I/O) 성능과 전력 효율을 중시하는 방향으로 전환하고 있습니다.
D램만으로는 폭증하는 AI 데이터 수요를 감당하기 어려워지면서, HBM과 고대역폭플래시(HBF)를 결합한 ‘계층형 메모리’가 차세대 핵심 기술로 떠올랐습니다. 톰 코글린 FMS 의장은 현재 AI 인프라가 D램만으로는 한계에 직면했다며, 새로운 메모리 계층으로 HBF가 부상하고 있다고 설명했습니다.
삼성전자와 SK하이닉스는 각기 다른 전략으로 시장을 공략 중입니다. 삼성전자는 종합반도체기업(IDM) 역량을 앞세워 고객 맞춤형 솔루션인 ‘zHBM’에 집중하고 있습니다. 2028년 양산이 예상되는 이 제품은 HBM5 대비 성능은 최대 8배, 전성비는 3배 향상될 전망입니다.
반면 SK하이닉스는 범용성을 극대화한 표준 규격 선점에 무게를 둡니다. 샌디스크와 협력해 HBF 표준을 공개한 SK하이닉스는 개방형 데이터센터 기술 협력체 OCP를 통해 UCle 인터페이스를 채택, 다양한 프로세서와의 연결성을 확보했습니다. 다만 임의철 SK하이닉스 부사장은 “실제 시스템 적용을 위해서는 AI 칩 설계와 소프트웨어 등 분야별 전문가들의 협업이 필수적”이라고 덧붙였습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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