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SK하이닉스, 2029~2031 차세대 메모리 로드맵 공개
구라파통신원 쪽지 승인 : 2025-11-04 02:00:38
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SK하이닉스, 2029~2031 차세대 메모리 로드맵 공개

HBM5·DDR6·GDDR7-Next·400단 이상 4D 낸드 예고

 

SK하이닉스SK AI Summit 2025에서 2029~2031년을 겨냥한 차세대 메모리 로드맵을 공개했다. 로드맵에는 HBM5/HBM5E, GDDR7-Next, DDR6, 그리고 400층 이상 4D NAND가 포함돼 있으며, 차세대 AI 인프라와 고성능 컴퓨팅 수요에 대응하기 위한 구체적인 전략이 제시됐다.

 

SK hynix H25G9TC18C chips on a multicolored grid backdrop at SK AI Summit 2025.

 

2026~2028: HBM4·HBM4E와 맞춤형 HBM(Custom HBM)

 

SK hynix's Roadmap Positions HBM5/HBM5E, GDDR7-Next, DDR6 & 400+ Layer 4D NAND In 2029-2031 1

 

하이닉스는 2026~2028년 사이 HBM4 16-Hi, HBM4E 8/12/16-Hi 제품군을 순차적으로 선보일 계획이다. 여기에 GPU·ASIC용 맞춤형(Custom) HBM 솔루션도 병행 개발 중이다. 커스텀 HBM은 HBM 컨트롤러 및 프로토콜 IP를 베이스 다이(Base Die) 로 이전해, GPU와 AI 가속기의 연산 칩 면적을 확장하고 인터페이스 전력 소비를 줄이는 구조를 채택한다. SK하이닉스는 솔루션의 베이스 다이와 공정 최적화를 위해 TSMC와 협력 중이다.

 

SK hynix's Roadmap Positions HBM5/HBM5E, GDDR7-Next, DDR6 & 400+ Layer 4D NAND In 2029-2031 2

 

동 시기에는 또 다른 주요 DRAM 라인업으로 LPDDR6, LPDDR5X SOCAMM2, LPDDR5R, MRDIMM Gen2, CXL LPDDR6-PIM(2세대) 등 AI 중심의 DRAM 제품군이 포함된다. NAND 부문에서는 PCIe Gen5 eSSD(최대 245TB QLC), PCIe Gen6 eSSD/cSSD, UFS 5.0, 그리고 AI 연산에 특화된 AI-N NAND 솔루션이 개발된다.

 

2029~2031: HBM5·HBM5E와 DDR6, 그리고 GDDR7-Next

 

SK hynix presentation on AI-N SSDs with diagrams showing AI-N Performance, AI-N Bandwidth, and AI-N Density.

 

다음 단계인 2029~2031년 구간에는 HBM5와 HBM5E, 그리고 커스텀 HBM5 솔루션이 로드맵에 포함돼 있다. 그래픽 메모리에서는 GDDR7-Next가 새롭게 등장하며, 이는 현재의 GDDR7(최대 48Gbps)을 뛰어넘는 후속 규격이다. GDDR7의 최대 속도를 완전히 활용하는 데 2027~2028년까지 걸릴 것으로 예상되며, 하이닉스는 그 이후 차세대 표준으로 GDDR7-Next를 투입할 계획이다.

 

메인스트림 DRAM 시장에서는 DDR6이 같은 시기에 본격화된다. 이는 기존 DDR5 이후 데스크톱·노트북 PC에 적용될 차세대 규격으로, 업계 전반의 도입은 2030년 전후가 될 전망이다.

 

NAND: 400층 이상 4D NAND 및 High-Bandwidth Flash(HBF)

 

NAND 분야에서는 400단 이상 적층의 4D NAND와 함께 HBF(High-Bandwidth Flash) 기술이 주력으로 개발된다. HBF는 AI 추론(inference) 환경에서 높은 대역폭과 효율을 제공하도록 설계된 차세대 낸드 구조로, 향후 AI PC 및 고성능 SSD에서 핵심 역할을 담당할 것으로 기대된다.

 

SK하이닉스는 로드맵에서 Full Stack AI Memory 전략을 제시했다. 기존 범용 메모리 중심 구조에서 벗어나, AI 최적화 DRAM(AI-D)AI용 NAND(AI-N) 로 제품군을 세분화해 AI 연산 효율을 극대화한다는 계획이다.

 

  • AI-D O(Optimization): 저전력·고성능 메모리로 TCO(총소유비용) 절감 및 효율성 향상

  • AI-D B(Breakthrough): 초대용량·유연한 메모리 할당으로 메모리 병목(Memory Wall) 극복

  • AI-D E(Expansion): 로보틱스, 자율주행, 산업 자동화 등으로 메모리 활용 영역 확장

  •  

SK하이닉스는 “AI 시대에는 컴퓨팅보다 메모리 효율이 핵심 경쟁력으로 작용할 것”이라며, HBM·AI-DRAM·AI-NAND로 이어지는 통합 메모리 생태계 구축에 집중하겠다고 밝혔다. 이는 하이닉스가 단순 메모리 제조사를 넘어 AI 인프라 최적화 기업으로의 전환을 선언한 전략적 신호로 해석된다.

 

출처: WCCFtech

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