삼성, HBM5보다 8배 빠른 zHBM 공개…AI 반도체 판도 뒤집나

삼성, HBM5보다 8배 빠른 zHBM 공개…AI 반도체 판도 뒤집나

 

삼성전자가 인공지능 반도체의 고질적인 문제로 꼽히는 ‘메모리 장벽’을 해결하기 위한 차세대 3D 메모리 기술을 공개했습니다.

주인공은 zHBM입니다. 삼성전자는 미국에서 열린 반도체 행사 FMS 2026에서 AI 가속기 위에 메모리를 수직으로 쌓는 새로운 구조를 선보이며, 향후 HBM5 기반 시스템보다 최대 8배 높은 성능을 구현할 수 있다는 청사진을 제시했습니다.

다만 이번 발표를 두고 ‘HBM5보다 8배 빠른 메모리가 이미 개발됐다’고 받아들이는 것은 다소 성급합니다. 현재 공개된 것은 상용화된 완성품보다 차세대 AI 시스템을 위한 구조와 성능 목표에 가깝습니다.

그럼에도 이번 발표가 중요한 이유는 분명합니다. 삼성전자가 단순히 HBM의 적층 단수와 속도를 높이는 데서 벗어나, AI 가속기와 메모리를 하나의 3D 반도체 시스템으로 통합하는 전략을 본격적으로 제시했기 때문입니다.

 

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 📕삼성전자가 공개한 zHBM이란

현재 사용되는 HBM은 여러 장의 D램을 수직으로 쌓은 뒤 GPU나 AI 가속기 옆에 배치하는 구조입니다. GPU와 HBM은 실리콘 인터포저나 브리지 등을 통해 연결됩니다.

반면 zHBM은 메모리를 AI 가속기 옆이 아니라 가속기 바로 위에 수직으로 적층하는 구조입니다.

메모리와 연산장치 사이의 물리적인 거리가 짧아지기 때문에 데이터 이동속도를 높이고 전력 소모를 줄일 수 있습니다. 대규모 AI 모델을 학습하거나 추론할 때 발생하는 데이터 병목을 완화하는 것이 핵심 목표입니다.

구분	기존 HBM 구조	zHBM 구조
메모리 위치	AI 가속기 옆에 배치	AI 가속기 위에 적층
패키징 방식	2.5D 패키징 중심	본격적인 3D 패키징
데이터 이동거리	상대적으로 김	매우 짧음
핵심 기술	TSV·인터포저·TC 본딩	하이브리드 본딩·인터레이어
주요 목표	HBM 자체 대역폭 확대	AI 시스템 전체 성능 향상

zHBM에는 메모리와 AI 가속기 사이에 별도의 인터레이어가 들어갑니다. 고객사는 이 공간에 자체 설계한 IP나 연산 기능을 배치해 AI 칩을 목적에 맞게 최적화할 수 있습니다.

HBM보다 이동거리가 짧은 zHBM

향후 구글, 아마존, 마이크로소프트, 메타와 같은 빅테크 기업이 자체 AI 가속기를 확대할수록 맞춤형 메모리와 패키징 수요도 함께 증가할 가능성이 있습니다.

📕 ‘HBM5 대비 8배 성능’의 정확한 의미

이번 발표에서 가장 주목받은 부분은 HBM5 기반 시스템 대비 최대 8배 성능이라는 표현입니다.

하지만 이 수치는 zHBM 메모리 칩 하나의 전송속도가 HBM5보다 8배 빠르다는 의미는 아닙니다. 삼성전자가 제시한 것은 zHBM을 AI 가속기 위에 직접 적층했을 때 기대할 수 있는 GPU당 시스템 처리성능의 목표치입니다.

삼성전자가 제시한 주요 목표는 다음과 같습니다.

• HBM5 기반 시스템 대비 최대 8배 성능
• 전력 대비 성능 최대 3배 향상
• 열 저항 절반 이상 감소
• AI 가속기와 메모리 사이 데이터 병목 완화

따라서 ‘HBM5보다 8배 빠른 신제품이 양산됐다’기보다, 차세대 3D 구조를 적용하면 AI 시스템 전체 성능을 최대 8배까지 높일 수 있다는 기술 청사진으로 이해하는 편이 정확합니다.

실제 성능은 고객사의 AI 가속기 설계, 메모리 용량, 패키징 수율, 냉각 방식 등에 따라 달라질 수 있습니다.

📕 AI칩의 메모리 장벽을 어떻게 넘나

AI 반도체는 연산속도가 아무리 빨라도 필요한 데이터를 제때 공급받지 못하면 성능을 충분히 활용할 수 없습니다.

GPU가 계산을 끝내고 다음 데이터를 기다리는 시간이 늘어나는 현상을 흔히 ‘메모리 장벽’이라고 부릅니다.

현재 HBM은 일반 D램보다 훨씬 높은 대역폭을 제공하지만, 생성형 AI 모델의 규모가 빠르게 커지면서 데이터 전송속도와 소비전력 문제가 다시 부각되고 있습니다.

zHBM은 AI 가속기와 메모리를 수직으로 결합해 데이터 이동거리를 줄입니다. 이동거리가 짧아지면 신호 지연과 전력 손실을 줄일 수 있고, AI 가속기의 실제 가동률을 높이는 데 유리합니다.

AI 반도체 경쟁이 단순한 연산능력에서 메모리 대역폭과 전력효율, 패키징 기술로 이동하고 있다는 점을 보여주는 대표적인 사례입니다.

📕 삼성전자가 노리는 것은 HBM 공급 이상의 시장

zHBM은 삼성전자의 사업구조와도 밀접하게 연결됩니다.

삼성전자는 한 회사 안에서 다음과 같은 반도체 사업을 모두 보유하고 있습니다.

• D램과 HBM
• NAND와 기업용 SSD
• 시스템 반도체
• 2나노 이하 파운드리
• 로직·베이스다이
• 2.5D·3D 첨단 패키징

삼성전자가 zHBM을 상용화하면 단순히 HBM만 판매하는 데서 끝나지 않을 수 있습니다.

고객사의 AI 가속기를 파운드리에서 생산하고, 맞춤형 베이스다이와 HBM을 공급한 뒤, 이를 3D 패키징으로 결합하는 원스톱 사업모델이 가능해집니다.

AI 가속기 생산

• 맞춤형 로직다이
• HBM 공급
• 3D 패키징

이 구조가 현실화되면 삼성전자는 메모리 공급업체를 넘어 AI 반도체 시스템 전체를 제공하는 기업으로 사업영역을 확장할 수 있습니다.

대만 TSMC가 파운드리와 첨단 패키징을 기반으로 AI 반도체 생태계를 장악하고 있는 상황에서, 삼성전자는 메모리까지 포함한 통합 솔루션으로 차별화를 시도하는 것입니다.

📕 zHBM과 함께 공개된 차세대 NAND 기술

삼성전자는 이번 행사에서 zHBM뿐 아니라 zNAND-O와 10세대 V낸드 기술도 함께 공개했습니다.

🔹 zNAND-O

zNAND-O는 V낸드와 TSV 기술을 결합해 NAND를 여러 단으로 쌓는 고성능 저장장치입니다.
※ 3D 패키징 기술 / 고속 입출력 설계

D램보다 저렴하면서 일반 NAND보다 빠른 성능을 제공해 온디바이스 AI나 AI 서버의 메모리 용량 부족을 보완하는 것이 목표입니다.

AI 모델이 커질수록 모든 데이터를 고가의 D램에 저장하기 어려워지기 때문에, D램과 NAND 사이를 연결하는 고성능 저장장치의 중요성도 높아질 가능성이 있습니다.

제한된 공간 AI성능 향상 고성능･저전력 낸드 솔루션

 🔹V10 BV-NAND

삼성전자는 400단 이상으로 적층한 차세대 10세대 V낸드도 선보였습니다.
※ 400단+초고적층 / 본딩 V-NAND 구조 / 높은 신뢰성과 효율

웨이퍼 본딩과 다중 스택 기술을 적용해 집적도를 높이고 읽기·쓰기 성능을 개선하는 기술입니다. zHBM이 장기적인 AI 반도체 전략이라면, 차세대 V낸드는 상대적으로 실적 반영 시점이 빠를 수 있는 분야입니다.

Higher, More 저장 10세대 V-NAND

📕 상용화를 위해 넘어야 할 기술 장벽

zHBM의 방향성은 긍정적이지만 실제 양산까지는 해결해야 할 문제가 많습니다.

✅ 발열 문제

GPU와 AI 가속기는 많은 열을 발생시킵니다. 그 위에 HBM을 직접 쌓으면 연산장치와 메모리에서 발생하는 열을 동시에 제어해야 합니다.
냉각이 충분하지 않으면 성능 저하와 수명 단축이 발생할 수 있습니다.

✅ 수율 문제

고가의 AI 가속기와 HBM을 하나의 패키지로 결합한 뒤 일부 칩에서 불량이 발생하면 전체 제품의 수율이 낮아질 수 있습니다.
3D 적층이 복잡해질수록 본딩 전 검사와 불량 선별 기술이 중요해집니다.

✅  제조원가

하이브리드 본딩과 정밀 검사, 첨단 냉각 기술을 적용하면 제조원가가 상승할 수 있습니다.
성능 개선 효과가 비용 상승을 충분히 상쇄할 수 있어야 고객사의 채택으로 이어질 수 있습니다.

✅  고객사 확보

기술이 뛰어나도 실제 매출로 연결되려면 글로벌 AI 반도체 기업과 빅테크 고객의 선택을 받아야 합니다.
앞으로는 성능 목표보다 고객사 공동개발, 샘플 공급, 품질 인증과 양산 계약이 더욱 중요한 확인 지표가 될 것입니다.

📕 하이브리드 본딩 장비 시장도 주목

zHBM 구현에는 다이와 웨이퍼를 정밀하게 연결하는 하이브리드 본딩 기술이 필요합니다.

현재 HBM 적층에는 열과 압력을 이용하는 TC 본딩 방식이 주로 사용되고 있지만, 적층 단수가 증가하고 연결 간격이 좁아지면서 하이브리드 본딩의 중요성이 커지고 있습니다.

이에 따라 장기적으로는 다음 분야의 수요가 확대될 가능성이 있습니다.

• 하이브리드 본더
• 웨이퍼 본딩 장비
• 정밀 계측·검사 장비
• 열 관리 소재와 냉각 솔루션
• TSV·패키징 소재
• 불량 칩 선별 검사장비

다만 국내 장비기업이 실제 수혜를 받으려면 삼성전자의 장비 발주와 공급사 선정이 먼저 확인돼야 합니다.

기술 발표만으로 특정 종목을 직접 수혜주로 단정하는 것은 주의할 필요가 있습니다.

📊 삼성전자와 관련주의 투자 포인트

이번 발표의 가장 직접적인 수혜기업은 삼성전자입니다.

다만 zHBM은 당장 올해와 내년의 실적을 크게 변화시키는 제품이라기보다, 2029년 이후를 겨냥한 장기 기술 로드맵에 가깝습니다.

삼성전자 주가의 단기 방향은 여전히 다음 요소가 더 중요합니다.

• HBM4·HBM4E 고객사 공급 확대
• 엔비디아 등 주요 고객사 품질 인증
• D램과 NAND 가격
• 파운드리 수율 개선
• 외국인과 기관 수급
• 주주환원 정책

구분	핵심 기술	실적 반영 가능성
단기	HBM4·HBM4E	높음
중기	커스텀 HBM·HBM5	점진적 확대
장기	zHBM·3D 통합 패키징	기술 검증 필요

🚀 삼성전자

삼성전자는 zHBM을 직접 개발하는 기업이며 메모리, 파운드리, 패키징을 모두 보유하고 있어 가장 확실한 직접 수혜주입니다.

다만 이번 발표만으로 단기 실적 추정치를 크게 높이기는 어렵습니다. 주가가 급등한 구간에서는 추격매수보다 조정 시 분할 접근이 합리적입니다.

👉🏻 투자 판단: 보유 또는 조정 시 분할매수

🚀 하이브리드 본딩 장비주

하이브리드 본딩 장비기업은 장기적인 수혜 가능성이 있지만 실제 장비 발주와 공급계약 확인이 우선입니다.

👉🏻 투자 판단: 수주 확인 전 관찰

🚀 HBM 검사·계측 장비주

적층이 복잡해질수록 불량 검출과 수율 관리의 중요성이 커집니다. 검사·계측 분야는 비교적 구조적인 수혜가 예상되지만, 고객사와 매출 비중을 구체적으로 확인해야 합니다.

👉🏻 투자 판단: 실적과 고객사 확인 후 선별 접근

🚀 기존 TC 본더 관련주

HBM4와 HBM4E 생산 확대는 단기적으로 긍정적입니다. 그러나 장기적으로 하이브리드 본딩 전환이 빨라질 경우 기존 장비시장이 영향을 받을 수 있습니다.

👉🏻 투자 판단: 단기 성장과 장기 기술 전환을 함께 점검

 

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삼성전자가 공개한 zHBM은 단순히 HBM의 속도를 높인 차세대 메모리가 아닙니다.

AI 가속기와 메모리를 수직으로 결합해 데이터 이동거리와 소비전력을 줄이고, 메모리 장벽을 구조적으로 해결하려는 새로운 반도체 설계입니다.

‘HBM5 대비 최대 8배 성능’이라는 표현은 강력하지만, 아직은 상용 완제품의 확정 성능보다 삼성전자가 제시한 시스템 목표에 가깝습니다.

투자자 입장에서는 기술 발표 자체보다 앞으로 공개될 고객사 공동개발, 샘플 공급, 하이브리드 본딩 장비 발주, 양산 수율과 상용화 일정을 확인해야 합니다.

단기적으로 삼성전자 실적을 좌우하는 것은 HBM4와 메모리 가격입니다. 그러나 장기적으로 zHBM이 실제 상용화된다면 삼성전자는 HBM 공급사를 넘어 AI 가속기·메모리·파운드리·패키징을 통합 제공하는 AI 반도체 플랫폼 기업으로 재평가받을 수 있습니다.

이번 발표는 ‘8배 빠른 메모리가 나왔다’는 소식보다, 앞으로 AI 반도체 경쟁의 중심이 연산칩 단독 성능에서 메모리와 패키징을 포함한 시스템 통합 능력으로 이동하고 있다는 점에서 더 큰 의미가 있습니다.

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