고성능 반도체 설계 학회인 핫칩스 2026이 8월 23일부터 25일까지 미국 스탠퍼드대 메모리얼 오디토리엄에서 열렸다. 행사 공식 프로그램은 삼성전자와 SK하이닉스의 메모리 튜토리얼을 시작으로 자동차 AI 칩렛, 저전력 PIM, CXL 연산 메모리, 체화형 에이전트용 프로세서까지 한국 기업과 연구진이 참여한 발표를 확인할 수 있게 한다.
이번 프로그램에서 중요한 변화는 메모리와 연산을 따로 보지 않는다는 점이다. HBM의 베이스 다이와 첨단 패키징, LPDDR5X 기반 PIM, CXL 연산 메모리가 같은 행사에서 다뤄졌다. AI 반도체 경쟁이 단일 GPU의 최고 연산량뿐 아니라 데이터 이동, 전력, 패키징, 시스템 확장성을 함께 설계하는 방향으로 이동했다는 의미다.
공식 프로그램에서 확인된 한국 연계 발표
| 구분 | 발표 주제 | 발표자·기관 |
|---|---|---|
| 8월 23일 튜토리얼 | 고급 로직 공정을 활용한 HBM 베이스 다이의 진화 | Sangwook Han, Samsung |
| 8월 23일 튜토리얼 | HBM용 첨단 패키징 | Jaesik Lee, SK Hynix |
| 8월 24일 자동차 세션 | Eagle-N: 확장형 자동차 AI용 칩렛 기반 SoC | KM Lim, BOS Semiconductors |
| 8월 25일 메모리 세션 | AI 추론용 LPDDR5X-PIM | Karam Hwang, Samsung |
| 8월 25일 메모리 세션 | XCENA MX1 CXL 연산 메모리 장치 | Harry Kim, XCENA·Jinin So, Samsung Electronics |
| 포스터 | 3D 공간 추론을 갖춘 저전력 실시간 비전-언어 내비게이션 프로세서 | KAIST 연구진 |
삼성전자와 SK하이닉스의 튜토리얼은 HBM을 더 높게 쌓는 것만으로는 해결되지 않는 문제를 짚는다. 베이스 다이에 고급 로직 공정을 적용하고, 패키징으로 신호·전력·열을 함께 관리해야 실제 AI 시스템에서 메모리 대역폭을 활용할 수 있기 때문이다. 발표 제목만으로 제품 양산 시점이나 성능 우위를 단정할 수는 없지만, 두 회사가 HBM 경쟁의 무게중심을 공정과 패키징까지 넓히고 있다는 점은 확인된다.
정규 세션에서는 적용 범위가 더 넓어졌다. 보스반도체는 자동차 AI용 칩렛 기반 SoC를, 삼성전자는 LPDDR 기반 PIM을, 엑시나와 삼성전자는 CXL 연산 메모리를 발표했다. 이는 데이터센터 HBM 외에도 자동차와 온디바이스 추론, 서버 메모리 확장처럼 서로 다른 전력·비용 조건을 겨냥한 선택지가 함께 개발되고 있음을 보여 준다.
KAIST 포스터는 3D 공간 추론이 필요한 체화형 에이전트를 위해 저전력 실시간 비전-언어 내비게이션 프로세서를 제시했다. 공식 프로그램만으로 상용화 일정이나 고객사를 판단할 수는 없다. 따라서 이 글은 발표 참가 자체를 사업 성과로 확대 해석하지 않고, 슬라이드와 논문이 공개될 때 전력·지연·정확도와 비교 기준을 추가 검증할 필요가 있다는 선에서 의미를 짚는다.
핫칩스 2026에서 확인되는 한국 반도체의 공통 과제는 시스템 단위 검증이다. HBM·PIM·CXL·칩렛이 실제 서버나 차량에서 얼마나 안정적으로 연결되는지, 공개된 비교 조건과 반복 가능한 측정 결과가 뒤따라야 기술 발표가 제품 경쟁력으로 이어진다. 발표 영상과 슬라이드는 행사 등록자에게 제공되므로, 후속 분석에서는 각 수치의 기준 시스템과 소프트웨어 스택을 먼저 확인해야 한다.
자료: Hot Chips 2026 공식 프로그램. 사진 출처와 라이선스는 각 캡션과 대표 이미지 메타데이터에 표시한다.
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