AI 반도체 시장이 급격히 성장하면서 고성능 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)이 핵심 기술로 떠오르고 있습니다. 특히 삼성전자와 엔비디아는 각각 메모리와 GPU 시장의 글로벌 리더로서 협력과 경쟁을 동시에 이어가고 있으며, 이들의 HBM 기술 전략은 AI 산업의 미래를 좌우할 중요한 변수입니다. 본 글에서는 AI 반도체의 성장 흐름과 HBM 기술의 역할, 삼성전자와 엔비디아의 협력 현황을 상세히 살펴보겠습니다.
1. AI 반도체의 급성장과 기술 트렌드
2024년부터 본격화된 생성형 AI 열풍은 2025년 들어 더욱 확대되고 있습니다. 챗GPT, 이미지 생성 모델, 자율주행 시스템 등 고성능 연산이 필요한 기술이 빠르게 확산되면서 AI 반도체의 수요는 폭발적으로 증가 중입니다. 기존 CPU 중심 구조에서 GPU, NPU(신경망처리장치), AI ASIC 등으로 중심이 이동하고 있으며, 이들을 뒷받침하는 메모리 기술 역시 중요한 요소로 부상했습니다. AI 반도체는 막대한 연산과 대규모 데이터를 빠르게 처리해야 하므로 고대역폭·저지연·고용량 메모리가 필수입니다. 이 조건을 만족시키는 기술이 바로 HBM입니다. 일반적인 DRAM 대비 10배 이상 빠른 대역폭을 제공하며, 칩을 수직으로 쌓는 TSV(Through-Silicon Via) 방식으로 공간도 절약할 수 있습니다. 엔비디아의 최신 AI 칩셋인 H200 및 B100 시리즈는 모두 HBM3 혹은 HBM3e 메모리를 기본 장착하고 있으며, 이와의 결합은 전체 시스템 성능을 결정짓는 중요한 포인트가 됩니다. 따라서 AI 반도체 시대에는 GPU의 성능 못지않게 메모리의 종류와 성능이 AI 성능 향상의 핵심이 되는 것입니다. 2025년 들어 AI 서버 수요가 폭증하면서 HBM 채택이 빠르게 확산되고 있으며, HBM은 이제 선택이 아닌 필수 사양으로 자리잡았습니다. 이에 따라 글로벌 반도체 업체들은 AI 메모리 시장을 둘러싼 경쟁에 박차를 가하고 있습니다.
2. 삼성전자의 HBM 기술 전략
삼성전자는 2025년 현재 HBM3e를 중심으로 한 차세대 메모리 양산 체제를 구축하고 있습니다. 삼성전자는 2023년 세계 최초로 12단 HBM3 D램을 개발했으며, 2025년 상반기부터는 12단 HBM3e 양산에 돌입했습니다. 이는 기존 8단 대비 용량을 50% 이상 늘리고, 발열 제어 기술과 신뢰성을 획기적으로 개선한 것이 특징입니다. 삼성은 패키징 기술에서도 강점을 가지고 있습니다. FOWLP(Fan-Out Wafer Level Packaging) 및 3D CUBE 기술을 통해 고집적 패키징을 구현하고 있으며, 이를 통해 HBM 제품의 냉각 효율성과 신호 무결성을 동시에 확보하고 있습니다. 이는 AI 서버 환경에서 장시간 고부하 운용 시에도 안정적인 성능을 제공하는 핵심 기술입니다. 또한, 삼성전자는 TSMC 및 엔비디아 등과의 협력을 강화하며, 메모리 공급 안정성 확보와 제품 맞춤화를 위해 전략적 파트너십을 확대 중입니다. 특히 엔비디아의 B100 시리즈용 HBM3e 공급을 위해 품질 검증 테스트를 마친 상태로, 양산 물량을 조정 중이라는 소식도 나오고 있습니다. HBM 시장은 SK하이닉스가 우위를 점하고 있었지만, 삼성전자가 2025년부터 본격 양산에 나서면서 양강 구도가 형성되고 있습니다. 삼성은 AI와 HBM을 연계한 자체 솔루션 사업도 병행하고 있으며, 향후 메모리 기반 AI 엣지 솔루션을 선보일 예정입니다.
3. 엔비디아의 HBM 수요와 협력 전략
엔비디아는 AI 반도체 시장의 절대 강자로, 2025년 기준 글로벌 GPU 점유율 85%를 기록하고 있습니다. 이처럼 강력한 시장 지배력은 고성능 GPU와 이를 지원하는 HBM 메모리의 조합 덕분에 가능했습니다. 특히 최신 제품군인 B100, H200, Grace Hopper 등은 HBM3e 기반으로 개발되었으며, 메모리 공급망 안정화가 핵심 과제로 떠오르고 있습니다. 기존 엔비디아는 SK하이닉스에 의존도가 높았지만, 최근 공급 병목과 가격 문제로 인해 삼성전자와의 협력을 확대하고 있습니다. 2025년 초, 삼성의 HBM3e가 엔비디아 품질 테스트를 통과하며 양산 협의가 시작되었고, 이에 따라 삼성은 B100 일부 모델에 HBM 공급을 담당하게 되었습니다. 엔비디아는 멀티벤더 전략을 추구하고 있어, HBM 공급선을 다변화하고 리스크를 분산하려는 시도를 계속하고 있습니다. 특히 AI 반도체의 핵심 시장인 미국, 유럽, 아시아에 고르게 공급망을 갖추기 위한 전략의 일환으로, 삼성과의 협업을 더욱 공고히 하고 있습니다. 또한, 엔비디아는 자체 메모리 아키텍처 최적화를 위해 삼성의 HBM 기술팀과 공동 개발 프로젝트도 진행 중이라는 보도도 나오고 있습니다. 이를 통해 GPU-메모리 통합 설계 최적화와 성능 극대화를 도모하는 중입니다. 향후 삼성의 HBM4, HBM-PIM(PU 메모리 통합형) 기술이 상용화될 경우, 엔비디아는 삼성과의 협력을 더욱 확대할 가능성이 높습니다. HBM은 단순한 부품이 아닌, AI 반도체 성능을 좌우하는 동반 핵심요소로서 협력의 범위는 더 넓어질 것입니다.
AI 반도체 시장의 성장과 함께 HBM의 중요성은 나날이 커지고 있습니다. 삼성전자는 HBM3e 양산을 통해 시장 주도권 확보에 나섰고, 엔비디아는 이를 통해 공급망 안정과 성능 향상을 동시에 도모하고 있습니다. 두 기업의 협력은 단순한 부품 공급을 넘어 AI 반도체 생태계의 핵심 축으로 작용할 가능성이 큽니다. 앞으로 HBM과 AI 칩의 통합 전략이 어떤 변화를 가져올지 주목하며, 관련 투자와 기술 동향을 꾸준히 체크해 보시기 바랍니다.