삼성전자는 미국 캘리포니아주 샌타클래라에서 열린 FMS 2026에서 zHBM과 zNAND-O의 산업계 첫 개념 모델을 공개하고, 400단 이상 V10 BV-NAND와 함께 차세대 AI 메모리 로드맵을 제시했다. 이번 공개는 AI 가속기와 메모리, 저장장치를 하나의 흐름으로 묶는 삼성의 3D 메모리 전략을 보여준다.
zHBM은 HBM을 AI 가속기 위에 수직으로 쌓는 구조다. 삼성은 이 방식이 HBM5 대비 약 8배 성능, 10배 이상 메모리 밀도, 3배 전력 효율, 절반 이하의 열저항 개선을 낸다고 설명했다. 데이터 이동 거리를 줄여 대역폭과 전력 효율을 동시에 노리는 점이 핵심이다.
| 기술 | 구조 | 공식 성능·특징 | 공개 단계·용도 |
|---|---|---|---|
| zHBM | AI 가속기 위에 HBM을 수직 적층 | HBM5 대비 약 8배 성능, 10배 이상 밀도, 3배 전력 효율, 열저항 절반 이상 감소 | 산업계 첫 개념 모델, 대규모 AI 학습·추론 |
| zNAND-O | V-NAND 기반 4층·8층 구조 | 공간 효율, I/O 성능, 저지연을 결합 | 개념 모델·개발 단계, 에지 AI 실시간 처리 |
| V10 BV-NAND | 웨이퍼 본딩 기반 400단 이상 | V9 대비 약 58% 밀도 향상, 읽기·쓰기·I/O 성능 개선 | 산업계 최초 공개, 고성능·고용량 NAND |
이 전략의 직접 수혜자는 고성능컴퓨팅과 AI 인프라 고객이다. 메모리와 가속기의 거리를 줄이면 시스템 대역폭과 전력 효율이 함께 개선되기 때문에, 모델 학습 속도와 추론 응답성을 높이려는 서버·플랫폼 업체에 의미가 크다. 삼성전자가 메모리, 파운드리, 첨단 패키징을 함께 제시한 것도 설계와 양산 사이의 시간을 줄이려는 의도로 읽힌다.
다만 이번 공개는 개념 모델과 로드맵 단계라는 점을 함께 봐야 한다. 실제 제품으로 이어지려면 열관리와 적층 수율, 고객 맞춤 설계 검증이 필요하고, zHBM과 zNAND-O의 상용화 시점은 아직 공개되지 않았다. 그럼에도 삼성전자는 이번 발표로 HBM과 낸드 양축에서 3D 적층 중심의 경쟁 전략을 분명하게 드러냈다.
저작권자 © STORIUM 무단전재 및 재배포 금지
