삼성전자가 8월 5일 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열린 FMS 2026에서 차세대 인공지능 메모리 로드맵을 공개했다. 핵심은 zHBM과 zNAND-O 개념 모델, 400단이 넘는 V10 BV-NAND다. 삼성전자는 D램부터 낸드플래시, 기업용 스토리지까지 약 30종의 메모리·저장 기술을 전시하며 인공지능 인프라의 데이터 이동과 전력 병목을 줄이겠다는 방향을 제시했다.
zHBM은 HBM(고대역폭 메모리)을 인공지능 가속기 옆에 두는 기존 방식에서 벗어나 가속기 바로 위에 수직으로 쌓는 구조다. 데이터 이동 거리를 줄여 대역폭과 전력 효율을 높이는 것이 목표다. 삼성전자는 차세대 인터페이스를 적용한 zHBM이 HBM5보다 약 8배 높은 성능과 10배 이상 높은 메모리 밀도를 구현하고, 에너지 효율은 3배 높이면서 열저항은 절반 넘게 낮출 수 있다고 설명했다. 메모리와 가속기 사이 층에 고객 맞춤형 설계를 넣어 용량과 가속기 성능을 조정하는 구조도 지원한다.
| 기술 | 공식 공개 내용 | 목표와 상태 |
|---|---|---|
| zHBM | 가속기 위에 HBM을 수직 적층하는 개념 모델 | 대역폭·밀도·전력 효율 개선을 목표로 한다 |
| zNAND-O | V-NAND 기반 4단·8단 구조를 개발 중이다 | 엣지 인공지능의 입출력 성능과 지연시간 개선을 겨냥한다 |
| V10 BV-NAND | 400단 초과, 웨이퍼 본딩 구조, V9 대비 메모리 밀도 약 58% 향상 | 읽기·쓰기·입출력 성능과 전력 효율 개선을 제시했다 |
zNAND-O는 V-NAND를 기반으로 한 고성능 낸드 아키텍처로, 4단과 8단 구조가 개발되고 있다. 공간 효율과 입출력 성능을 높이고 지연시간을 줄여 실시간 데이터 처리가 필요한 엣지 인공지능 환경을 겨냥한다. V10 BV-NAND는 웨이퍼 본딩으로 메모리 셀을 쌓아 V9보다 메모리 밀도를 약 58% 높였다. 삼성전자는 400단이 넘는 이 구조가 이전 세대보다 읽기·쓰기·입출력 성능과 전력 효율을 개선한다고 밝혔다.
전시 제품군에는 HBM4E와 HBM5, LPDDR5X-PIM, 기업용 저장장치 PM1763과 BM1773도 포함됐다. 이는 인공지능 학습·추론용 가속기뿐 아니라 데이터센터 저장장치와 엣지 기기까지 메모리 병목을 함께 줄이려는 전략이다. 다만 zHBM과 zNAND-O는 개념 모델이며 V10 BV-NAND를 포함한 세 기술의 구체적인 양산 시점과 고객 적용 일정은 이번 발표에서 제시되지 않았다. 공개된 성능 수치도 삼성전자가 제시한 목표와 설명인 만큼 실제 제품의 성능과 전력 효율은 상용화 이후 확인할 필요가 있다.
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