삼성·하이닉스 차세대 메모리 경쟁, HBM 다음 승부는 어디서 갈릴까?

AI 메모리 경쟁이 고대역폭메모리(HBM)의 성능 개선을 넘어, 연산 반도체 가까이에 메모리를 쌓고 저장 용량을 늘리는 기술로 번지고 있습니다.

2026년 10월 24일 보도에 따르면 삼성전자와 SK하이닉스는 서로 다른 적층·저장 방식을 내세워 ‘포스트 HBM’을 준비하고 있습니다.

삼성전자의 ‘zHBM’은 AI 가속기 위에 HBM을 바로 얹어 데이터 이동 거리를 줄이는 구조입니다.

삼성은 HBM5와 비교해 GPU당 성능을 최대 8배, 전력 대비 성능을 최대 3배 높일 수 있다고 설명합니다.

삼성의 또 다른 기술인 ‘z낸드-O’는 V낸드의 수직 적층에 실리콘관통전극(TSV)을 결합한 고성능 낸드 솔루션입니다.

온디바이스 AI에서 D램의 용량 부족과 낸드의 낮은 대역폭을 함께 해결하겠다는 구상입니다.

SK하이닉스는 GPU나 신경망처리장치(NPU) 위에 D램을 쌓는 3D 적층 D램으로 연산기와 데이터 사이의 거리를 좁히려 합니다.

용량 수요에는 고대역폭 낸드플래시 ‘HBF’를 대응 카드로 개발 중입니다.

HBF는 HBM의 속도와 낸드의 저장 능력을 결합해 HBM과 D램 사이에 새로운 메모리 계층을 만든다는 개념입니다.

회사가 내건 목표는 같은 세대 HBM 대역폭의 절반 수준을 확보하면서 용량은 약 10배로 키우는 것입니다.

경쟁은 적층 메모리에만 머물지 않습니다.

두 회사는 2026년 상반기 저전력 D램 기반 서버용 모듈 SOCAMM2 양산에 들어갔고, 삼성은 16GB LPDDR6을 퀄컴의 차세대 모바일 플랫폼에서 업계 최초로 검증했다고 밝혔습니다.

AI 서버 메모리 용량을 늘리는 CXL·CMM도 양사의 경쟁 분야입니다.

업계가 주목하는 변수는 기술의 상용화 시점과 실제 비용 절감 효과입니다.