삼성전자와 SK하이닉스는 AI 시스템의 메모리 병목을 줄인다는 같은 목표를 두고 서로 다른 접근을 제시했다. 삼성전자는 메모리와 연산 장치를 더 가깝게 쌓고 고객별 기능을 넣는 맞춤형 구조를 강조한다. SK하이닉스는 샌디스크와 고대역폭플래시(HBF) 규격을 제안하며 여러 프로세서와 사업자가 참여할 수 있는 생태계를 넓히려 한다. 전자는 특정 고객의 성능과 전력 요구를 깊게 맞추는 방식이고, 후자는 공통 규격을 바탕으로 도입 문턱을 낮추는 방식에 가깝다.
삼성전자가 공개한 zHBM 개념은 AI 가속기 위에 메모리를 수직으로 배치해 데이터 이동 거리를 줄이는 데 초점을 둔다. 회사는 HBM5와 비교한 성능·효율 목표와 향후 양산 구상을 제시했지만 이는 개발 단계의 목표치다. 실제 제품에서는 발열, 수율, 패키징 공정, 고객 가속기와의 설계 호환성을 함께 검증해야 한다. 인터레이어에 고객별 기능을 넣는 구조는 특정 워크로드에 유리할 수 있으나 설계 비용과 검증 기간이 늘고 고객마다 다른 제품을 안정적으로 양산해야 하는 부담도 생긴다.
SK하이닉스가 추진하는 HBF는 고속이지만 용량이 제한적인 HBM과 대용량 저장장치 사이에 새로운 계층을 두려는 시도다. 낸드플래시를 적층하고 공개된 인터페이스를 통해 다양한 가속기와 연결하면 대규모 추론에서 자주 쓰는 데이터를 더 가까이 둘 수 있다. 다만 규격 공개만으로 표준이 확정되는 것은 아니다. 컨트롤러, 소프트웨어, 패키징, 시험 장비 업체가 함께 구현하고 실제 워크로드에서 지연 시간과 내구성, 전력 이점을 입증해야 한다. 참여 기업이 늘수록 상호운용성 시험과 버전 관리도 중요해진다.
| 비교 항목 | 삼성전자 접근 | SK하이닉스 접근 |
|---|---|---|
| 핵심 구조 | 가속기 인접 적층과 고객 맞춤 기능 | HBF 계층과 공개 규격 생태계 |
| 우선 목표 | 성능·전력 효율과 워크로드 최적화 | 호환성 확대와 도입 문턱 완화 |
| 검증 조건 | 발열, 수율, 패키징, 고객 설계 | 지연 시간, 내구성, 상호운용성, 소프트웨어 |
| 주요 부담 | 개발 기간과 고객별 양산 복잡성 | 참여사 조율과 규격 버전 관리 |
두 전략을 평가할 때 발표된 최고 성능 수치만 보면 방향을 놓치기 쉽다. 삼성형 맞춤 설계는 고객 워크로드의 이득, 개발 기간, 수율, 장기 공급 계약을 함께 봐야 한다. SK하이닉스형 생태계 전략은 참여 업체 수보다 서로 다른 장치가 실제로 연결되는지와 소프트웨어 지원이 이어지는지가 핵심이다. AI 메모리 시장은 한 구조로 통일되기보다 고성능 학습, 대규모 추론, 온디바이스 처리처럼 용도별 계층이 나뉠 가능성이 크다. 두 회사의 성패도 개념 발표가 아니라 시제품 검증과 고객 채택, 안정적인 양산에서 결정된다.
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