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[가전] 라이노스, 국산 AI반도체 기반 자율주행 청소로봇 개발… IFA 2026서 첫 공개
서비스로봇 전문기업 라이노스가 국산 AI반도체를 적용한 자율주행 청소로봇 개발을 완료하고, 독일 베를린에서 열리는 ‘IFA 2026’에서 해외에 처음 공개한다. 라이노스는 과학기술정보통신부의 ‘국산 AI반도체 기반 AX 디바이스 개발·실증’ 사업에 참여해 상업용 청소로봇을 개발했다. 오는 9월 4일부터 8일까지 독일 베를린에서 개최되는 IFA 2026에 제품을 출품하고, 해외 시장에서 기술과 제품 경쟁력을 선보일 예정이다. 이번에 개발한 청소로봇은 LiDAR와 Depth Camera, AI Camera, 레이저 및 충돌감지 센서 등을 활용해 주변 환경과 장애물을 인식하며 자율주행한다. 쓸기와 진공 흡입, 물걸레 청소 기능을 수행하고 청수·오수탱크와 먼지 수거함을 갖춰 상업시설의 반복적인 바닥 청소 업무에 적용할 수 있도록 개발됐다. 라이노스는 이번 제품에 국내 공공기관과 기업 현장에서 서비스로봇을 적용·운영하며 축적한 경험을 반영했다. 실제 현장에서는 통로 폭과 바닥 상태, 이동 장애물, 사람의 동선, 통신 환경 등 다양한 변수가 발생하는 만큼 제품의 기본 성능뿐 아니라 현장에서 안정적으로 반복 작업을 수행할 수 있는지가 중요하다는 판단이다. 이상락 라이노스 대표는 “서비스로봇은 도입하는 것보다 고객 현장에서 매일 정해진 업무를 안정적으로 수행하는 것이 더 중요하다”며 “여러 현장에서 로봇을 운영하면서 확인한 문제와 개선 사항을 이번 제품 개발에 반영했다”고 말했다. 이어 “IFA 2026은 국내 현장에서 축적한 운영 경험을 자체 제품으로 연결해 해외에 처음 선보이는 자리라는 점에서 의미가 있다”고 밝혔다. 라이노스는 자체 제품 개발과 함께 글로벌 서비스로봇 기업 키논로보틱스와의 협력도 확대하고 있다. 청소·안내·서빙·배송·운반 로봇을 국내 공공기관과 기업 현장에 적용하고 있으며, 키논로보틱스의 제품 기술에 라이노스의 현장 진단과 실증, 설치, 시설 연동, 사용자 교육, 유지관리 및 장애 대응을 결합하는 방식이다. 글로벌 제조사의 검증된 제품을 국내 현장에 적용하는 사업과 자체 기술·제품 개발을 병행하는 투트랙 전략이다. 해외 제품의 국내 운영 과정에서 확보한 경험을 자체 연구개발에 반영하고, 자체 개발 제품은 다시 실제 현장에서 검증하는 구조다. 제품 공급에 앞서 고객사의 공간 구조와 업무 환경을 분석하는 ‘로봇어드바이저팀’도 운영하고 있다. 작업구역과 운행시간, 통신 환경, 사람과 로봇의 이동동선을 점검한 뒤 현장 실증을 통해 적용 제품과 수량, 운행방식을 결정한다. 실증 과정에서는 작업 완료율과 가동시간, 장애 발생 여부, 작업자 개입 정도 등을 확인한다. 현장에 투입된 로봇은 자체 통합관제시스템 ‘wheelieRCMS’를 통해 관리한다. 로봇의 위치와 작업 상태, 운행 이력, 배터리 상태, 장애 발생 여부 등을 확인할 수 있으며, 여러 종류의 서비스로봇을 하나의 체계에서 관리하는 방향으로 적용 범위를 확대하고 있다. 외부 인터넷 사용이 제한되는 공공기관과 제조·연구시설에는 고객사의 내부망을 활용한 온프레미스 방식도 적용한다. 라이노스는 올해 공공기관과 제조·물류·의료·교육·숙박시설 등을 중심으로 서비스로봇 200대 이상을 현장에 적용·운영하는 것을 목표로 하고 있다. 단순 출고량이 아니라 현장 진단과 실증, 설치, 관제 또는 유지관리에 라이노스가 직접 참여하는 로봇을 기준으로 한다. 회사는 200대 운영 과정에서 확보되는 가동률과 작업 완료율, 장애 원인, 작업자 개입, 공간별 운영 특성 등을 후속 현장의 운영 설계와 wheelieRCMS 개선, 자체 제품 개발에 활용할 계획이다. 현장에서 확인한 문제를 다시 관제와 제품 개발에 반영해 운영 안정성을 높이는 것이 핵심이다.
2026.09.02
8
7
[취미/교양] [궁금해] 하이닉스 HBF 와 삼성전자 zNAND-O 란?
하이닉스와 삼성이 AI에 대한 각자의 해법을 제시한 FMS2026의 발표자료 정리 비교 항목 SK하이닉스 HBF (High Bandwidth Flash) 삼성전자 zNAND-O (지낸드-오) 주요 개념 및 포지션 HBM과 eSSD 사이의 공백을 메우는 '계층형 메모리(Tiered Memory)' 솔루션 스마트폰, PC 등 기기 내부에서 실시간 대규모 데이터를 처리하는 '온디바이스 AI' 최적화 솔루션 핵심 작동 원리 - 개방형 칩렛 인터페이스인 'UCIe' 규격을 사용해 GPU/CPU 프로세서와 다이(Die) 간 초고속 연결 - 수십 개의 낸드 다이를 극단적인 병렬 구조로 연결하여 대역폭 한계 극복 - 기존 V-NAND의 수직 적층 기술에 HBM에서 쓰이는 'TSV(관통실리콘비아)' 기술을 결합 - 4단 또는 8단의 고성능 낸드 플래시 칩을 3D 패키징하여 물리적 이동 거리 최소화 기반 반도체 소자 - 샌디스크 협력 기반의 차세대 BiCS10 3D 낸드 소자 활용 - 초고용량 구현을 위해 고밀도 TLC 및 QLC 플래시 소자 기반 설계 - 삼성전자의 최신 수직 적층 낸드 소자 기술 기반 - 400단 이상의 초고적층 'V10 BV-NAND' 아키텍처 기술이 융합 적용 (SLC) 최대 성능 및 스펙 - 용량: 최대 512GB (8단 또는 16단 적층) - 대역폭: 등급별 최소 0.4TB/s ~ 최대 3.0TB/s 초고속 대역폭 구현 - 온디바이스 환경에 맞춘 높은 공간 효율성 제공 - 기존 플래시 대비 극대화된 데이터 로딩 대역폭 및 초저지연 응답 속도 핵심 장점 (Pros) - 대용량 확보: HBM의 용량 한계를 극복하여 대규모 AI 추론 시 KV 캐시 및 가중치 저장에 유리 - 생태계 확장: OCP(개방형 데이터센터 협력체)를 통해 규격을 공개하여 구글, 텐스토렌트 등 글로벌 빅테크와의 호환성 확보 - 극대화된 전성비: 3D 패키징 및 TSV 적용으로 데이터 이동 거리를 대폭 줄여 전력 효율 및 속도 동시 확보 - 온디바이스 특화: 엣지 환경에 적합한 공간 효율성과 실시간 데이터 처리 능력 우수 핵심 단점 (Cons) - 지연 시간 한계: 대역폭은 혁신적으로 높였으나 D램 기반의 HBM이 가진 원천적인 초저지연 성능을 넘기 어려움 - 쓰기 내구성: 읽기 중심(추론) 작업에 최적화되어 있어, 빈번한 고속 쓰기(학습) 연산에는 수명 제약 존재 - 기술 복잡도: 낸드 소자에 고난도의 TSV 공정 및 3D 패키징을 도입해야 하므로 초기 제조(SLC) 단가 상승 우려 - 확장성 폐쇄성: SK하이닉스의 오픈 연합군 생태계 대비 삼성 중심의 자체 원스톱 솔루션(IDM)에 의존적 타깃 AI 워크로드 거대언어모델(LLM) 추론, AI 데이터센터용 읽기 중심 스토리지 풀 스마트폰·PC·온디바이스 AI 가속기 등의 내부의 실시간 AI 연산 보조 및 초고속 로딩
2026.08.07
11
8
[컴퓨터] 중국 DFSX, 메모리 대역폭으로 엔비디아 도전… 14나노 AI 칩으로 GB200 넘본다
중국 AI 반도체 기업 둥팡쑤안신(DFSX)이 연산 성능(FLOPS)보다 메모리 대역폭이 AI 성능을 결정하는 핵심 요소라는 새로운 접근법을 제시했다. 14나노 공정으로 제작한 차세대 AI 칩 'DF2000'을 통해 엔비디아 GB200 NVL72보다 약 두 배 높은 메모리 대역폭을 구현하겠다는 것. DFSX는 현재 14나노 공정 기반 AI 가속기 DF1000을 개발하고 있으며, 올해 4분기에는 후속 모델인 DF2000을 공개할 계획이다. DF1000은 일반적인 GPU와 다른 3D 니어 메모리 컴퓨트(3D Near-Memory Compute) 구조를 채택했다. 연산 다이 위에 메모리를 직접 적층하고, 웨이퍼 간 하이브리드 본딩(Wafer-to-Wafer Hybrid Bonding)을 적용해 두 층을 수직으로 연결하는 방식이다. 기존 HBM처럼 마이크로범프(Micro Bump)나 배선을 이용하는 대신 구리(Cu) 접합을 통해 수천만 개의 수직 인터커넥트를 형성한다. 메모리와 연산 유닛 사이의 데이터 이동 거리를 크게 줄여 대역폭과 전력 효율을 높이는 것이 핵심이다. 그리고 DF2000에서는 구조가 한 단계 더 발전한다. 단일 메모리 적층 구조를 넘어 여러 개의 연산-메모리 타워를 하나의 베이스 다이 위에 배열하는 '3.5D 인피니티 칩렛(3.5D Infinity Chiplet)' 구조다. DFSX는 이를 통해 기존 메모리 스택 대신 자체 설계한 3D DRAM 구조를 도입해 칩 내부에서 처리할 수 있는 데이터 용량과 메모리 대역폭을 대폭 확대했다고 설명했다. 메모리 성능 수치도 공개됐다. DF2000 한 개 칩은 최대 15TB/s의 메모리 대역폭을 제공하며, 이를 64개 연결한 TY64 슈퍼노드(SuperNode)에서는 총 960TB/s의 메모리 대역폭을 구현할 수 있다는 것이다. 이는 엔비디아 GB200 NVL72 시스템의 약 576TB/s보다 약 67% 높은 수준이다. 다만 연산 성능에서는 차이가 있다. DF2000 기반 TY64 슈퍼노드는 BF16 기준 약 64PFLOPS를 제공하는 반면, 엔비디아 GB200 NVL72는 약 360PFLOPS 수준으로 알려져 있다. 즉 메모리 대역폭은 앞서지만, 순수 연산 성능은 엔비디아가 크게 우위다. DFSX는 이러한 차이를 메모리 병목(Memory Wall) 해소로 극복할 수 있다고 주장한다. 최근 초거대 언어모델(LLM)은 GPU 연산 성능보다 메모리 용량과 대역폭, 인터커넥트 성능이 시스템 처리량을 결정하는 경우가 늘고 있다. GPU가 연산을 수행하는 시간보다 메모리에서 데이터를 기다리는 시간이 더 길어지는 현상이 빈번해지면서, FLOPS보다 메모리 처리 능력이 실제 AI 성능을 좌우한다는 것이다. 회사는 차세대 DF3000도 준비하고 있다. DF3000은 칩당 메모리 대역폭을 20TB/s까지 확대하며, TY64 슈퍼노드에서는 총 1,280TB/s를 목표로 하고 있다. 이는 엔비디아 차세대 베라 루빈(Vera Rubin) NVL72 시스템의 약 1,580TB/s와 비교해도 약 20% 수준의 차이에 불과하다. 업계에서는 DFSX가 미세공정 경쟁 대신 시스템 아키텍처와 메모리 중심 설계로 차별화를 시도하고 있다고 평가한다. 특히 중국이 첨단 EUV 공정 접근에 제약을 받는 상황에서, 성숙 공정과 3D 적층, 하이브리드 본딩을 결합해 AI 반도체 경쟁력을 확보하려는 대표적인 사례로 보고 있다. 다만 DF2000과 DF3000의 성능 수치는 DFSX가 제시한 목표치와 공개 자료에 불과하다. 실제 연산 효율과 전력 소비, 소프트웨어 생태계, 대규모 AI 학습 및 추론 성능은 양산 이후 검증이 필요하다. 출처 = https://weeklypost.kr/news/articleView.html?idxno=11738
2026.08.03
7
5
[컴퓨터] 엔비디아, SK하이닉스와 AI 팩토리용 메모리 고도화 위한 장기 기술 파트너십 발표
엔비디아와 SK하이닉스(SK hynix)는 전 세계 AI 팩토리 구축 확대를 위한 차세대 메모리를 발전시키고, 반도체 설계와 제조를 가속화하기 위한 장기 기술 파트너십을 발표했다. 이번 협력은 세계에서 가장 진보한 AI 컴퓨팅 플랫폼 중 일부를 뒷받침해 온 양사의 수년간의 긴밀한 공동 엔지니어링 협력을 기반으로 한다. 엔비디아(NVIDIA) 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 “AI 팩토리는 차세대 산업혁명의 엔진이며, 그 성능을 발휘하기 위해서는 첨단 메모리가 필수적이다. SK하이닉스는 엔비디아의 특별한 파트너로, 엔비디아 AI 컴퓨팅 플랫폼을 위한 첨단 메모리 기술을 제공하는 데 핵심적인 역할을 해왔다. 우리는 함께 AI 팩토리를 위한 차세대 메모리를 공동 개발하고, 최첨단 모델 훈련부터 에이전틱 AI, 피지컬 AI에 이르기까지 전 세계적으로 가속되고 있는 AI 인프라 확장을 지원할 것”이라고 말했다. 최태원 SK그룹 회장은 “SK하이닉스와 엔비디아는 수년간 이를 위한 기반을 다져왔으며, 이번 파트너십은 양사 협력의 깊이를 보여주는 결과다. 우리는 함께 AI 팩토리를 위한 차세대 메모리를 공동 개발하고 있으며, 반도체 설계와 제조 전반에 AI를 적용하고 있다. 이러한 노력은 미래 AI 인프라의 방향을 결정하는 중요한 기반이 될 것”이라고 말했다. 이번 장기 계약은 첨단 메모리의 장기 개발 주기에 대응하기 위한 공급을 지원한다. 전 세계적으로 AI 팩토리 구축이 확대됨에 따라, 이번 전략적 협력은 엔비디아의 인프라 로드맵과 전 세계 AI 인프라의 지속적인 구축 확대에 맞춰 메모리 공급이 이뤄질 수 있도록 지원할 예정이다. 이번 파트너십을 통해 SK하이닉스는 엔비디아가 지원하는 AI 인프라, 개인용 AI, 피지컬 AI를 새로운 시장으로 확장하고, 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin) AI 슈퍼컴퓨터, 엔비디아 베라 CPU, 엔비디아 RTX 스파크(RTX Spark) PC, 엔비디아 젯슨 토르(Jetson Thor) 로보틱스 컴퓨팅 플랫폼을 위한 메모리를 공동 개발할 예정이다. 기술 CAD와 반도체 시뮬레이션 가속화 SK하이닉스는 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리와 AI를 기반으로, TCAD(technology computer-aided design)와 컴퓨테이셔널 리소그래피 워크플로우를 포함한 반도체 시뮬레이션 속도를 향상시키고 있다. 또한 SK하이닉스는 쿠다-X와 엔비디아 피직스네모(PhysicsNeMo) 프레임워크를 활용해 사내 시뮬레이션 코드와 AI 기반 물리 워크플로우 전반의 핵심 워크로드를 가속화하고 있다. 이번 협력은 이러한 도구를 반도체 전자설계자동화(electronic design automation, EDA)와 시뮬레이션 생태계로 확장함으로써, 반도체 제조사, 엔비디아, EDA 소프트웨어 공급업체 간 3자 협력을 위한 기반을 마련한다. 자율 제조를 위한 팹 디지털 트윈 고도화 SK하이닉스는 자율 팹 운영의 기반이 될 팹 디지털 트윈을 개발하고 있다. 관련 팀은 복잡한 반도체 제조 환경을 시각화, 시뮬레이션, 최적화하기 위한 3D 팹 환경을 구축하기 위해 장면 최적화 기술과 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 라이브러리, 오픈USD(OpenUSD) 파이프라인을 활용할 수 있다. 이러한 디지털 트윈은 엔비디아 cuOpt 오픈소스 GPU 가속 의사결정 최적화 엔진과 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis) 플랫폼을 활용해, 자율이동로봇(autonomous mobile robots, AMR)과 기타 팹 자산의 이동을 포함한 운영 최적화를 지원할 수 있다. 또한 양사는 디지털 트윈을 기존 레거시 소프트웨어 및 에이전틱 AI 워크플로우와 연동하는 방안을 모색하고 있다. 이를 통해 AI 시스템이 팹 데이터를 기반으로 추론하고, 작업을 자동화하며, 제조 의사결정을 개선할 수 있도록 지원할 계획이다.
2026.06.09
15
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[이슈/논란] 젠슨황 한국 온답니다~!!
엔비디아 창업자 젠슨 황 최고경영자(CEO)가 다음 주 한국을 찾을 것으로 알려졌다. 지난해 10월 경주 아시아태평양경제협력체(APEC) CEO 서밋 참석 이후 약 7개월 만의 방한이다. 28일 반도체·IT 업계에 따르면 황 CEO는 다음 주 대만 타이베이에서 열리는 엔비디아 연례 AI 콘퍼런스 'GTC 타이베이 2026' 주요 일정을 마친 뒤 한국을 방문할 예정인 것으로 전해졌다. GTC 타이베이는 다음 달 1일부터 4일까지 열리며, 황 CEO는 첫날 기조연설에 나서 엔비디아의 차세대 AI 반도체와 AI 인프라 전략을 소개할 예정이다. 업계에서는 황 CEO의 다음주 방한을 계기로 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 반도체 기업과의 고대역폭 메모리(HBM), 차세대 AI 가속기, 파운드리 협력 논의가 이뤄질 가능성에 주목하고 있다. 엔비디아는 AI 가속기 시장을 주도하고 있지만, 차세대 제품 경쟁력 확보를 위해서는 HBM과 첨단 패키징, 파운드리 등 한국 반도체 기업과의 협력이 필수적이라는 평가를 받는다. 또한 젠슨 황은 이번 방한에서 반도체뿐 아니라 LG, 네이버 등 주요 IT 기업과 클라우드, 피지컬 AI 등 산업 전반의 AI 협력 방안도 논의될 것으로 보인다. 황 CEO가 대만에 이어 한국을 찾는 것은 엔비디아가 AI 반도체 공급망의 핵심 축인 한국·대만과의 협력 강화를 동시에 추진하는 흐름으로 풀이된다. 앞서 황 CEO는 작년 10월 말 경주에서 열린 APEC 정상회의를 계기로 방한해 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장과 이른바 '깐부회동'을 하며 국내외에서 큰 화제를 모은 바 있다. 출처 : 연합뉴스 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 젠슨황 형님 리얼 바쁘시네요 ㅎㅎ
2026.05.28
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[컴퓨터] 하이닉스, 인디애나주에 첫 미국 첨단 패키징 공장 착공한 것으로 알려져
삼성전자가 텍사스 테일러 공장에서 2나노 양산 확대를 가속화하는 가운데, SK하이닉스 역시 미국 내 첨단 패키징 역량 강화에 속도를 내고 있습니다. 헤럴드경제에 따르면, SK하이닉스는 2024년 투자 계획을 발표한 지 약 2년 만에 미국 내 첫 반도체 공장인 인디애나 팹 착공에 공식적으로 돌입하며 중요한 이정표를 세웠습니다. 특히 해당 시설은 2028년 하반기 본격 가동을 목표로 하며, HBM을 포함한 차세대 AI 메모리 제품의 대량 생산에 주력할 예정인 것으로 전해졌습니다. 로드맵에 따르면, HBM4E와 HBM5로 불리는 7세대 및 8세대 HBM이 해당 공장의 핵심 생산 제품이 될 것으로 예상됩니다. 보도에 인용된 업계 관계자에 따르면, SK하이닉스는 지난 17일 현지 커뮤니티에 기초 공사에 해당하는 파일 항타 작업을 시작했다고 알렸습니다. 이는 본격적인 건축 공사에 앞서 지반에 파일을 박는 작업을 의미합니다. 해당 작업은 수개월간 이어질 것으로 예상되며, 이르면 2026년 하반기부터 지상 구조물 공사가 진행될 것으로 업계는 보고 있습니다. 인디애나에서 약 38억 7천만 달러(약 5조 2천억 원)를 투자해 AI 메모리 중심의 첨단 패키징 거점을 구축하는 한편, SK하이닉스는 국내 생산 역량 확대에도 박차를 가하고 있습니다. 헤럴드경제에 따르면, 회사는 충청북도 청주에 약 19조 원을 투자해 차세대 첨단 패키징 공장(P&T7)을 건설 중입니다. 청주 공장은 급증하는 HBM 수요에 대응하기 위해 설계되었으며, 2027년 말 완공을 목표로 하고 있습니다.
2026.04.22
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[반도체] TSMC 1분기 실적 발표: 2nm 양산 준비 완료 및 3nm 공정 가동률 극대화
세계 최대 파운드리 업체인 TSMC는 2026년 4월 16일 열린 1분기 실적 발표 컨퍼런스 콜을 통해 기록적인 경영 성과와 함께 향후 기술 로드맵에 대한 중대한 정보를 공개했습니다. TSMC의 C.C. Wei 회장은 대만을 최첨단 공정 생산의 중심 기지로 유지할 것임을 재확인하며, 2026년부터 2nm(N2) 공정의 본격적인 대량 생산(Mass Production) 체제에 돌입한다고 발표했습니다. TSMC의 2026년 1분기 순이익은 5,724억 8,000만 대만달러(약 180억 6,000만 미국 달러)를 기록하며 역대 최고치를 경신했습니다. 이는 전년 동기 대비 가파른 성장세이며, 2분기 매출 가이드라인 역시 390억~420억 미국 달러로 제시되어 시장의 기대를 상회했습니다. 이러한 성장의 핵심 동력은 AI 가속기와 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요의 폭발적인 증가입니다. 기술적 측면에서 3nm(N3) 공정의 수율과 마진은 이미 전사 평균을 넘어섰으며, 애플과 엔비디아 등 주요 고객사들의 차세대 칩 생산을 위해 가동률을 최대치로 끌어올리고 있습니다. 특히 2nm 공정은 이전 세대 대비 동일 전력에서 10~15%의 성능 향상, 혹은 동일 성능에서 25~30%의 전력 소모 감소를 목표로 하고 있으며, 나노시트(Nanosheet) 트랜지스터 구조를 통해 물리적 한계를 극복했습니다. 또한 TSMC는 차세대 AI 반도체 시장을 겨냥하여 삼성의 독주를 견제하기 위한 새로운 LPU(Language Processing Unit) 수주 경쟁에도 박차를 가하고 있음을 시사했습니다. 2nm 공정의 제품은 이르면 2026년 하반기부터 실제 소비자용 하드웨어에 탑재될 예정입니다.
2026.04.17
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[반도체] 삼성전자, 세계 최초 업계 최고 성능의 HBM4 양산 출하
삼성전자가 세계 최초로 업계 최고 성능의 HBM4를 양산 출하하며, 본격적인 HBM4 시장 선점에 나섰다. 삼성전자는 HBM4 개발 착수 단계부터 JEDEC 기준을 상회하는 성능 목표를 설정하고 개발을 추진해왔으며, 이번 제품에는 최선단 공정 1c D램(10나노급 6세대)을 선제적으로 도입해 재설계 없이 양산 초기부터 안정적인 수율과 업계 최고 수준의 성능을 확보했다. * JEDEC(Joint Electron Device Engineering Council): 반도체 표준을 제정하는 국제 산업 표준 기구 삼성전자 메모리개발담당 황상준 부사장은 “삼성전자 HBM4는 기존에 검증된 공정을 적용하던 전례를 깨고 1c D램 및 Foundry 4나노와 같은 최선단 공정을 적용했다”며, “공정 경쟁력과 설계 개선을 통해 성능 확장을 위한 여력을 충분히 확보함으로써, 고객의 성능 상향 요구를 적기에 충족할 수 있었다”고 말했다. 11.7Gbps 데이터 처리 성능 안정적 확보…최대 13Gbps까지 구현 삼성전자는 HBM4 기술 경쟁력 강화를 위해 1c D램을 적용하는 한편, 베이스 다이의 특성을 고려해 성능과 전력 효율 측면에서 유리한 4나노 공정을 적용했다. * 베이스 다이: HBM 적층 구조의 가장 아래에 위치해 전력·신호를 제어하는 기반 칩 그 결과 삼성전자 HBM4는 JEDEC 업계 표준인 8Gbps를 약 46% 상회하는 11.7Gbps의 동작 속도를 안정적으로 확보하며, HBM4 성능의 새로운 기준을 제시했다. 이는 전작 HBM3E의 최대 핀 속도인 9.6Gbps 대비 약 1.22배 향상된 수치이며 최대 13Gbps까지 구현이 가능해 AI 모델 규모가 커질수록 심화되는 데이터 병목을 효과적으로 해소할 것으로 기대된다. 삼성전자의 HBM4는 단일 스택 기준 총 메모리 대역폭을 전작 HBM3E 대비 약 2.7배 향상된 최대 3.3TB/s 수준으로 끌어올려, 고객사 요구 수준인 3.0TB/s를 상회하는 성능을 확보했다. 삼성전자의 HBM4는 12단 적층 기술을 통해 24GB~36GB의 용량을 제공하며, 고객사의 제품 일정에 맞춰 16단 적층 기술을 적용해 최대 48GB까지 용량을 확장할 계획이다. * HBM4 단일 다이 용량 24Gb(기가비트) = 3GB(기가바이트) * HBM4 8단 용량: 24GB (3GB D램 x 8) * HBM4 12단 용량: 36GB (3GB D램 x 12) * HBM4 16단 용량: 48GB (3GB D램 x 16) 코어 다이 저전력 설계·전력 분배 최적화…전력효율·발열 개선 삼성전자는 데이터 전송 I/O(Input/Output) 핀 수가 1,024개에서 2,048개로 확대됨에 따라 발생하는 전력 소모와 열 집중 문제를 해결하기 위해, 코어 다이에 저전력 설계 기술을 적용했다. * 데이터 전송 I/O(Input/Output): 메모리와 GPU 사이에서 데이터를 주고받는 출입구 * 코어 다이: HBM을 구성하는 핵심인 D램을 수직으로 적층한 다이(Die). HBM은 D램으로 구성된 코어 다이와 컨트롤러 역할을 하는 베이스 다이로 구성됨 또한 TSV 데이터 송수신 저전압 설계 기술 적용과 전력 분배 네트워크(PDN) 최적화를 통해 전 세대 대비 에너지 효율을 약 40% 개선했으며, 열 저항 특성은 약 10%, 방열 특성은 약 30% 향상시켰다. * TSV(Through Silicon Via, 실리콘 관통 전극): 수천 개의 미세 구멍을 뚫은 D램 칩을 수직으로 쌓아 적층된 칩 사이를 전극으로 연결하는 첨단 패키징 기술 * TSV 데이터 송수신 저전압 설계: 데이터를 입·출력하는 구동회로의 전압을 1.1V에서 0.75V로 감소시키는 회로를 개발하여 TSV 구동 전력을 약 50% 절감 * 전력 분배 네트워크(PDN, Power Distribution Network): 반도체 칩 내부의 전력 공급망으로, 고속 동작 시에도 안정적인 전력 공급을 가능하게 하는 핵심 기술 삼성전자의 HBM4는 데이터센터 환경에 최적화된 최고 수준의 성능과 안정적인 신뢰성을 동시에 갖췄으며, 고객사는 삼성전자의 HBM4를 통해 GPU 연산 성능을 극대화하는 한편 서버·데이터센터 단위의 전력 소모와 냉각 비용을 절감하는 효과를 기대할 수 있다. 원스톱 솔루션·인프라 투자로 공급 안정성 확보…매출 3배 전망 삼성전자는 세계에서 유일하게 ▲로직 ▲메모리 ▲Foundry ▲패키징까지 아우르는 ‘원스톱 솔루션’을 제공할 수 있는 IDM(Integrated Device Manufacturer) 반도체 회사다. 향후 HBM이 고도화됨에 따라 베이스 다이의 역할이 더욱 중요해질 것으로 전망된다. 삼성전자는 자체적으로 보유한 Foundry 공정과 HBM 설계 간의 긴밀한 DTCO(Design Technology Co-Optimization) 협업을 통해, 품질과 수율을 동시에 확보한 최고 수준의 HBM을 지속적으로 개발해 나갈 계획이다. 또한 삼성전자는 선단 패키징 역량을 자체적으로 보유하고 있어, 공급망 리스크를 최소화하는 한편 생산 리드타임을 단축할 수 있는 경쟁력을 갖추고 있다. 이와 함께 삼성전자는 글로벌 주요 GPU 및 자체 칩을 설계·개발하는 차세대 ASIC 기반 하이퍼스케일러 고객사들로부터 HBM 공급 협력 요청을 지속적으로 받고 있으며, 이들과의 기술 협력을 더욱 확대해 나갈 방침이다. 삼성전자는 이러한 시장 흐름 속에서 2026년 당사의 HBM 매출이 2025년 대비 3배 이상 증가할 것으로 보고, HBM4 생산 능력을 선제적으로 확대하고 있다. 삼성전자는 업계 최대 수준의 DRAM 생산능력과 선제적인 인프라 투자를 통해 확보해 온 클린룸을 기반으로, HBM 수요가 확대될 경우에도 단기간 내 유연하게 대응할 수 있는 생산 역량을 갖추고 있다. 또한, 2028년부터 본격 가동될 평택사업장 2단지 5라인은 HBM 생산의 핵심 거점으로 활용될 예정이며, AI·데이터센터 중심의 중·장기 수요 확대 국면에서도 안정적인 공급 대응 역량을 지속적으로 확보해 나갈 예정이다. 2026년 HBM4E·2027년 Custom HBM 샘플 출하로 차세대 라인업 가동 삼성전자는 HBM4에 이어 HBM4E도 준비 중으로 2026년 하반기에 샘플 출하를 할 계획이다. * HBM4E: HBM4의 기본 구조를 기반으로, 동작 속도·대역폭·전력 효율을 한층 끌어올린 차세대 고대역폭 메모리 또한 Custom HBM도 2027년부터 고객사별 요구에 맞춰 순차 샘플링을 시작할 예정이다. * Custom HBM: Custom HBM은 고객의 AI 가속기·GPU 아키텍처에 맞춰 용량, 속도, 전력 특성, 인터페이스 등을 맞춤 설계한 고대역폭 메모리 제품. 표준화된 제품과 달리, 고객별 연산 구조와 사용 환경에 최적화해 성능 효율을 극대화할 수 있는 것이 특징 HBM4 양산 과정에서 확보한 1c 공정 기반의 품질과 공급 안정성은 향후 HBM4E 및 Custom HBM 등 고부가 제품으로의 전환 과정에서도 중요한 경쟁 요소가 될 것으로 기대된다.
2026.02.13
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[반도체] 삼성 고성능 HBM4, 내달 엔비디아 첫 공급
삼성전자, 다음 달 엔비디아·AMD에 HBM4 공급 샘플 넘어선 정식 제품 주문 확보… 11.7Gbps 초고속 성능으로 '기술 초격차' 시동 삼성전자가 다음 달부터 업계 최초로 6세대 고대역폭메모리(HBM4)를 엔비디아와 AMD 등 글로벌 인공지능(AI) 반도체 시장의 핵심 기업에 정식 공급한다. 이는 단순 샘플 제공 단계를 넘어선 양산 제품 공급으로, 삼성전자가 HBM 시장의 주도권을 되찾기 위한 강력한 신호탄을 쏘아 올렸다는 평가다. 엔비디아·AMD 품질 테스트 '합격점'… 기술력 정상화 입증 반도체 업계에 따르면, 삼성전자는 최근 엔비디아와 AMD가 진행한 HBM4 최종 품질 테스트에서 합격점을 받았다. 이에 따라 양사는 다음 달부터 삼성전자의 HBM4 양산 제품을 공급받기로 결정했다. 삼성전자는 지난해 4분기 5세대 제품인 HBM3E(12단)의 엔비디아 테스트 통과와 구글용 납품 확대에 이어, 차세대 규격인 HBM4에서도 가장 먼저 출하 실적을 올리게 됐다. 업계 관계자는 "이번 공급 확정은 삼성의 메모리 기술력이 완전한 정상 궤도에 올랐음을 입증하는 결정적 계기"라고 분석했다. 요구 스펙 뛰어넘는 '괴물 성능'… 초당 11.7Gb 구현 이번에 공급되는 삼성전자의 HBM4는 고객사의 눈높이를 상회하는 압도적인 성능을 갖춘 것으로 알려졌다. 당초 엔비디아와 AMD는 초당 10Gb(기가비트)의 동작 속도를 요구했으나, 삼성전자는 이를 웃도는 11.7Gb를 구현해냈다. 이는 현존하는 업계 최고 수준의 성능으로, 엔비디아 내부 테스트 과정에서도 호평이 쏟아진 것으로 전해졌다. 이 제품은 올 하반기 출시 예정인 엔비디아의 차세대 AI 가속기 '루빈(Rubin)'과 AMD의 'MI450' 등 최신형 칩셋에 탑재될 것이 유력하다. SK하이닉스 독주 체제 흔들까… 시장 판도 변화 예고 삼성전자가 차세대 HBM 시장 선점에 성공하면서 글로벌 시장 구도에도 지각변동이 예고된다. 그동안 HBM 시장은 SK하이닉스가 주도권을 쥐고 있었으나, 삼성전자가 기술력과 양산 속도 면에서 치고 나오며 강력한 경쟁자로 부상했기 때문이다. 시장 전문가들은 "삼성전자가 HBM4를 선제적으로 공급함에 따라 AI 가속기 시장 내 점유율 확대는 물론, 차세대 메모리 주도권 경쟁에서 유리한 고지를 점하게 될 것"이라고 전망했다.
2026.01.26
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[반도체] TSMC, 4분기 순이익 23.5조
세계 최대 반도체 파운드리(위탁생산) 업체 TSMC가 인공지능(AI) 반도체 수요 확대에 힘입어 지난해 4분기 시장 기대치를 크게 웃도는 깜짝 실적을 기록했다. TSMC는 4분기 순이익이 5057억대만달러(약 23조5403억원)로 집계됐다고 15일 밝혔다. 전년 동기보다 35% 증가한 수치로, 분기 기준 사상 최대다. 증권가 평균 전망치였던 4670억대만달러도 약 8% 상회하는 어닝서프라이즈다. 이는 최근 논란이 되고 있는 이른바 AI 거품론을 재차 무색하게 하는 수치다. https://news.mtn.co.kr/news-detail/2026011515190751984
2026.01.15
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[전자부품] YMTC, 중국 내 DRAM 생산 돌입… 지역 HBM 공급난 타개 노린다
중국의 대표적인 낸드(NAND) 플래시 메모리 업체 YMTC가 이제 DRAM 사업에 뛰어들고, ‘자국산 HBM’ 개발에 집중해 국내 공급난을 해결하려는 움직임을 보이고 있다. 현재 YMTC는 DRAM 생산 라인을 구축하고 있으며, HBM(고대역폭 메모리) 적층 기술 개발에도 착수한 상태다. 잘 알려진 대로 중국은 AI 칩 수요 급증으로 인해 HBM 부족 사태를 겪고 있으며, 이전 보도에 따르면 베이징은 수출 규제 이전에 확보한 HBM 재고에 의존해 왔지만 현재 거의 고갈된 상황이다. 단순한 칩 생산 부족보다 자국 내 HBM 공급 부재가 산업계에 더 큰 위협으로 다가오고 있으며, 이에 대응하기 위해 현지 기업들이 발 빠르게 움직이고 있다는 분석이다. 로이터에 따르면 YMTC 역시 DRAM 사업에 진출해 HBM 솔루션 자체 생산을 노리고 있다. 이번 움직임은 미국이 지난해 12월 고대역폭 메모리(HBM)를 포함한 첨단 반도체에 대한 대중국 수출 통제를 강화한 이후, 중국이 자국 내 첨단 칩 제조 역량을 키우려는 긴박한 상황을 잘 보여준다. HBM은 AI 칩셋 제작에 필수적인 특수 DRAM으로, 중국은 해외 의존도가 매우 높은 상태다. 또한 보도에 따르면 YMTC는 TSV(Through-Silicon Via)라고 불리는 첨단 패키징 기술에도 주력하고 있다. TSV는 여러 VRAM 다이를 적층해 연결하는 HBM 구현의 핵심 기술 중 하나다. YMTC는 NAND 사업에 이어 DRAM 전용 생산 라인을 세우려 하고 있으며, 이를 통해 HBM 생산을 직접 추진해 수요·공급 병목 현상을 완화하는 것을 목표로 하고 있다. 이는 현재 중국 내 빅테크 기업들의 AI 칩 도입을 가로막는 가장 큰 걸림돌 중 하나로 꼽힌다. 앞서 보도된 내용에 따르면, YMTC는 중국 DRAM 제조업체인 CXMT와 협력해 공동 HBM 생산에 나설 계획이다. 이 과정에서 CXMT는 3D 적층 기술 분야의 전문성을 제공할 것으로 전해졌다. YMTC는 우한 지역의 한 시설을 DRAM 생산 전용으로 배정할 예정이지만, 구체적인 생산 규모는 아직 불확실하다. DRAM 사업 진출은 비교적 새로운 시도이기 때문에 최종적인 성과가 나오기까지는 다소 시간이 걸릴 전망이다. HBM 공급 병목 현상은 중국 기업들이 반드시 해결해야 할 핵심 과제로 꼽히고 있다. 특히 최근 화웨이가 차세대 AI 칩에 자체 개발한 HBM 공정을 통합했다고 발표하면서, 중국 내 HBM 기술 확보 경쟁은 더욱 가속화되는 분위기다. https://wccftech.com/china-ymtc-is-now-tapping-into-the-dram-business/
2025.09.26
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