삼성전자와 SK하이닉스, 차세대 메모리 경쟁…HBM 다음엔 무엇을 쌓나

AI 메모리 경쟁이 고대역폭메모리(HBM)의 성능 개선을 넘어, 연산 반도체와 메모리를 어떻게 쌓고 연결할지 겨루는 단계로 옮겨가고 있습니다.

2026년 10월 24일 보도에 따르면 삼성전자와 SK하이닉스는 데이터 이동 거리를 줄이는 3차원 적층과 저장 용량 확대를 각각 내세워 ‘포스트 HBM’을 준비하고 있습니다.

AI 모델이 커지고 추론·AI 에이전트 서비스가 확산하면서 처리 속도뿐 아니라 전력 효율과 메모리 용량도 중요해진 배경입니다.

삼성전자의 ‘zHBM’은 AI 가속기 위에 HBM을 직접 쌓는 구조입니다.

데이터가 오가는 거리를 줄여 병목과 전력 소모를 낮춘다는 구상으로, 삼성전자는 8세대 제품인 HBM5와 비교해 GPU당 성능은 최대 8배, 전력 대비 성능은 최대 3배 높일 수 있다고 설명합니다.

온디바이스 AI를 겨냥한 ‘z낸드-O’는 기존 V낸드의 수직 적층에 실리콘관통전극(TSV)을 결합합니다.

D램의 용량 부족과 낸드의 낮은 대역폭을 함께 보완하려는 설계입니다.

SK하이닉스도 GPU나 신경망처리장치(NPU) 위에 D램을 쌓는 3D 적층을 제시했습니다.

연산기 가까이에서 추론 데이터를 공급해 속도를 높이고 전력 소비를 줄이려는 방식입니다.

용량을 키울 별도 카드로 개발 중인 고대역폭 낸드플래시 ‘HBF’는 HBM의 빠른 처리와 낸드의 대용량을 결합해 HBM과 D램 사이에 새로운 메모리 계층을 만드는 개념입니다.

회사 목표는 같은 세대 HBM 대역폭의 절반 수준을 확보하면서 용량은 약 10배로 늘리는 것입니다.

두 회사는 올해 상반기 저전력 D램 기반 서버용 모듈 SOCAMM2 양산에도 들어갔습니다.

삼성전자는 지난달 16GB LPDDR6을 퀄컴의 ‘스냅드래곤 8 엘리트 익스트림 6세대’ 플랫폼에서 업계 최초로 검증했다고 밝혔습니다.

AI 서버 메모리 용량을 늘리는 CXL과 메모리 모듈(CMM)도 경쟁 분야입니다.

업계는 개별 제품 성능뿐 아니라 서버 전체의 구조와 운영 효율이 중요해졌다고 봅니다.

실제 상용화 시점과 비용 절감 효과가 차세대 기술의 경쟁력을 가를 변수로 꼽힙니다.