삼성 커스텀 HBM4E 설계 가속화… AI 시대, HBM과 NAND가 동시에 슈퍼사이클에 진입하는 이유
2026년 중반 목표로 한 삼성 HBM4E 설계, 메모리 패권 경쟁 본격화
2026년을 기점으로 AI 반도체 시장의 핵심 인프라인 고대역폭 메모리(HBM) 경쟁이 한 단계 더 진화하고 있습니다.
특히 HBM4E(Custom HBM)를 둘러싼 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론의 기술 경쟁은 단순한 성능 우위를 넘어 AI 고객 맞춤형 설계 역량으로 초점이 이동하고 있습니다. 시장조사업체 TrendForce와 반도체 전문 매체 The Elec에 따르면,
삼성전자의 커스텀 HBM4E 설계 완료 시점은 2026년 5~6월, SK하이닉스와 마이크론 역시 유사한 일정을 목표로 개발을 진행 중인 것으로 전해졌습니다. 이는 단순한 일정 경쟁이 아니라,
👉 AI 가속기·GPU·TPU 시장의 주도권을 잡기 위한 ‘설계 주도권 경쟁’이라는 점에서 의미가 큽니다.
HBM4는 표준, HBM4E부터는 ‘커스텀’이 핵심
The Elec는 이번 보도에서 중요한 포인트를 짚었습니다.
HBM4는 표준화 성격이 강하지만,
HBM4E와 HBM5부터는 커스텀 HBM이 시장의 주류가 될 것
이는 AI 반도체 고객들의 요구가 더 이상 “메모리 용량”이나 “대역폭”에 머물지 않고,
연산 효율·전력 최적화·지연 시간·에러 제어까지 통합 설계를 요구하고 있기 때문입니다.
이에 따라 삼성전자는
- HBM4부터 표준 설계팀과 커스텀 설계팀을 분리 운영
- 구글, 메타, 엔비디아 등 초대형 AI 고객 대응을 위해 엔지니어 약 250명 추가 투입
이라는 공격적인 인력·조직 전략을 선택했습니다.
업계에서는
- HBM4E : 2027년 양산
- HBM5 : 2029년 전후 상용화
가능성을 유력하게 보고 있습니다.
삼성전자, 커스텀 HBM에 ‘전사적 베팅’
이미 베이스 다이 백엔드 설계 단계 진입
이번 보도의 핵심은
삼성전자가 HBM4E의 베이스 다이(Base Die) 백엔드 설계 단계에 진입했다는 점입니다.
HBM 설계는 보통 약 10개월이 소요되며,
이 중 **백엔드 설계가 전체 일정의 60~70%**를 차지합니다.
HBM 설계 단계 요약
- 프런트엔드
- RTL(레지스터 전송 수준) 로직 설계
- 기능 정의 및 시뮬레이션
- 백엔드
- 회로 배치(Placement)
- 배선 연결(Routing)
- 전력·타이밍·신호 무결성 최적화
- 테이프아웃(Tape-out)
- 최종 설계 데이터를 파운드리로 전달
- 실제 생산 단계 진입
즉,
👉 백엔드에 들어갔다는 것은 개발이 상당 부분 진척됐다는 의미입니다.
왜 ‘베이스 다이’가 커스텀 HBM의 핵심인가?
HBM 구조에서 **베이스 다이(Base Die)**는 단순한 하부 칩이 아닙니다.
베이스 다이의 역할
- 적층된 DRAM 전체의 데이터 읽기·쓰기 제어
- ECC(오류 정정) 관리
- 인터페이스 및 전력 관리
- 전체 시스템 성능·안정성의 결정적 요소
AI 고객들은 이제
👉 **베이스 다이에 자체 로직을 추가한 ‘맞춤형 HBM’**을 요구하고 있습니다.
공정 경쟁력도 중요
- 삼성전자
- HBM4 로직 다이에 4nm 공정 적용
- 커스텀 HBM에서는 2nm 공정 도입 검토
이는 단순한 미세화 경쟁이 아니라,
전력 효율·지연 시간·집적도에서 결정적인 차이를 만들 수 있는 선택입니다.
(출처: ZDNet)
SK하이닉스·마이크론, TSMC와의 협업 전략
SK하이닉스: 이원화 전략
The Elec와 Korea Financial Times 보도에 따르면,
SK하이닉스는 TSMC와의 협업을 적극 확대하고 있습니다.
- 주류 서버용 베이스 다이
→ TSMC 12nm 공정 - 엔비디아 GPU·구글 TPU용 프리미엄 설계
→ TSMC 3nm 공정
또한 SanDisk와 함께
👉 **고대역폭 플래시(HBF)**의 국제 표준화도 추진 중입니다.
마이크론: 구조적 약점과 추격 시도
마이크론은
- 기존 DRAM 공정을 유지해 비용 경쟁력을 중시해왔지만
- 이는 커스텀 HBM 경쟁에서 약점으로 지적돼 왔습니다.
Tom’s Hardware에 따르면
- 마이크론은 HBM4E 베이스 다이를 TSMC에서 생산
- 2027년 양산 목표
다만 B!z Watch는
👉 삼성·SK하이닉스 대비 기술 및 일정에서 뒤처져 있다는 평가가 여전히 우세하다고 분석했습니다.
AI 확산이 만드는 NAND 구조적 슈퍼사이클 (JPM 분석)
HBM과 DRAM이 AI 학습을 책임진다면, AI 인퍼런스 시대의 숨은 주인공은 NAND입니다. JP모건(JPM)은 이를
“단기 사이클이 아닌, 다년 구조적 업사이클”
이라고 정의했습니다.
1. NAND 수요 구조의 근본적 변화
- 향후 3년 NAND TAM CAGR 30% 이상
- 과거 25년 평균 한 자릿수 성장에서 구조적 가속
- NAND 비트 수요 CAGR 약 20%
- ASP도 낮은 두 자릿수 상승
수요 비중 변화
| 구분 | 비중 |
| SSD | 전체 NAND 비트 수요의 과반 |
| 스마트폰 | 약 30% 내외로 정체 |
| eSSD | AI 서버 중심 급증 |
👉 AI 서버 증설 속도가 NAND 수요의 핵심 변수로 전환
2. AI 인퍼런스와 NAND의 역할 확대
- 학습(Training) → DRAM/HBM 중심
- 인퍼런스(Inference) → NAND 활용 급증
주요 변화 포인트
- 초대형 모델 파라미터 증가
- 컨텍스트 길이 확장 → 수십 TB 스토리지 필요
- KV Cache 오프로딩이 GPU/HBM 병목 해소 수단으로 부상
엔비디아의 BlueField DPU 기반 ICMS 플랫폼은
외부 스토리지 접근 효율을 5배 이상 개선한 것으로 분석됩니다.
👉 AI 서버 1대당 스토리지 70TB 이상, 장기적으로 상향 가능성
3. eSSD, AI 시대의 핵심 성장 엔진
- eSSD 출하량
→ 2024년 YoY +80% 이상 - 25E~28E eSSD 비트 수요 CAGR
→ 약 50%
서버별 차이
- GP 서버 대비
AI 서버 스토리지 비트 수요 CAGR 2배 이상
제품 분화
- 컴퓨트 eSSD
→ 저지연·고IOPS - 스토리지 eSSD
→ 대용량·저비트코스트
이로 인해
👉 엔터프라이즈 SSD 평균 ASP는 상승 압력을 받고 있습니다.
4. HDD 대체 효과, NAND에 우호적
- AI 인퍼런스 확대 → 근접 저장 수요 증가
- HDD 공급 타이트
- QLC SSD가 니어라인 스토리지 대안으로 부상
👉 HDD 부족 → SSD 수요 추가 견인 구조 형성
5. 공급 구조와 CAPEX의 변화
- NAND CAPEX 집행 강도
→ DRAM 대비 현저히 낮음 - 25E~27E 자본집약도
- NAND: 약 16%
- DRAM: 25% 이상
추가 제약 요인
- 고적층 전환 → 웨이퍼 투입 감소
- 클린룸 우선순위 → DRAM/HBM 집중
👉 공급 반응 속도 둔화 = 수급 규율 강화
6. 가격과 수익성, 구조적 개선 국면
- NAND ASP
→ 장기 디플레이션 종료 - 2026E까지 분기별 순차적 상승 예상
- 서버용 엔터프라이즈 NAND
→ 가격 상단 여력 충분
웨이퍼당 매출:
- 25E: 5.5만 달러
- 27E: 10만 달러 이상
7. 투자 시사점 정리
- NAND는 다년 구조적 업사이클
- AI·서버 노출 높은 업체가 유리
- 키옥시아 (서버향 비중 높음)
- 삼성전자
- SK하이닉스
- 마이크론
- CAPEX 규율 유지 여부가 주가의 핵심 변수
- DRAM 대비 후행 주가 흐름 시 리레이팅 기회
결론: HBM과 NAND, AI 시대의 ‘쌍두마차’
AI 반도체 경쟁은 더 이상
“누가 먼저 만들었는가”의 싸움이 아닙니다.
- HBM은 커스텀 설계 역량
- NAND는 인퍼런스와 스토리지 구조 변화
이 두 축을 동시에 장악하는 기업만이
👉 AI 반도체 생태계의 장기 승자가 될 가능성이 높습니다.
📌 참고·출처
- TrendForce
- JP Morgan Semiconductor & Storage Outlook
