"삼성전자 기습발표"... 속도 10배 끌어올린 'zHBM'... HBM5과 무엇이 다르고 상요화는 언제가 관건인가...

 

 

삼성전자가 공개한 zHBM은 HBM을 AI 가속기 위에 수직 적층하는 차세대 3D 메모리 구조다. 기존 HBM과의 차이, 성능 목표의 의미, 양산 전 반드시 확인할 조건을 정리한다.

 

AI 반도체 경쟁은 이제 연산칩의 속도만으로 설명하기 어렵다. AI 모델이 커질수록 가속기가 계산할 데이터를 얼마나 빠르게 받아오느냐가 전체 성능을 좌우하기 때문이다. 삼성전자가 2026년 8월 미국 FMS 2026에서 공개한 ‘zHBM’은 이 문제를 메모리의 배치 자체를 바꿔 해결하려는 기술 방향이다. [1]

 

핵심은 기존처럼 HBM을 AI 가속기 옆에 두는 대신, 가속기 상단에 수직으로 적층 한다는 점이다. 다만 이번 공개는 양산 제품이 아닌 목업과 기술 비전 발표다. zHBM의 의미는 분명하지만, 실제 사업 성과는 고객사 협업과 공정 검증, 양산 일정이 확인된 뒤 판단해야 한다.

 

zHBM은 HBM을 더 높이 쌓는 기술이 아니다

HBM은 여러 개의 D램 칩을 수직으로 쌓아 넓은 데이터 통로를 확보한 고대역폭 메모리다. AI 가속기가 대규모 데이터를 빠르게 처리하려면 연산 성능만큼 메모리 대역폭도 중요하다.

기존 HBM 패키지는 일반적으로 AI 가속기와 HBM을 나란히 배치한다. 반면 zHBM은 HBM을 AI 가속기 위에 직접 올리는 3D 구조를 제시한다. 메모리와 가속기 사이의 거리가 짧아지면 데이터 신호가 오가는 경로도 줄어들 수 있다. 삼성전자는 이를 통해 대역폭 확대와 전력 효율 개선, 열 저항 감소를 목표로 제시했다. [1]

쉽게 말하면 zHBM은 메모리 용량만 늘리는 접근이 아니라, AI 가속기와 메모리의 연결 구조를 다시 설계하는 기술이다.

 

왜 AI 시대에 ‘데이터 이동 거리’가 중요할까

AI 모델은 학습과 추론 과정에서 대량의 파라미터와 중간 계산값을 지속해서 읽고 쓴다. 가속기가 아무리 빠르더라도 필요한 데이터가 제때 공급되지 않으면 연산 장치는 기다려야 한다. 이것이 AI 시스템에서 발생하는 메모리 병목이다.

특히 대규모 언어 모델과 에이전틱 AI 환경에서는 이전 대화 내용과 계산 결과를 저장하는 KV 캐시의 규모가 커질 수 있다. 이때 메모리 용량, 대역폭, 전력 사용량, 발열 관리가 함께 중요해진다. [2]

zHBM은 가속기와 메모리 사이의 연결을 짧게 만들어 이런 병목을 줄이려는 시도다. 삼성전자는 하이브리드 구리 본딩과 멀티 웨이퍼 본딩 기술을 활용하는 방향을 소개했다. [2]

 

‘HBM5 대비 최대 8배’는 확정 실적이 아니라 기술 목표다

삼성전자는 zHBM이 적용된 차세대 인터페이스 시스템이 HBM5 대비 최대 8배 높은 성능, 최대 3배의 전성비 개선, 열 저항 절반 이상 감소를 제공할 수 있다고 밝혔다. [1]

이 수치를 읽을 때는 세 가지를 구분해야 한다.

• 비교 대상은 현재의 모든 HBM 제품이 아니라 HBM5를 기준으로 한 차세대 인터페이스 시스템이다.
• ‘최대’ 성능은 특정 설계와 조건에서의 목표치일 수 있어 실제 제품 성능과 같다고 볼 수 없다.
• 실제 결과는 AI 가속기 구조, 적층 방식, 냉각 설계, 인터레이어 구성, 패키징 수율에 따라 달라질 수 있다.

따라서 zHBM의 수치는 기술 잠재력을 보여주는 지표로 볼 수 있지만, 곧바로 매출 규모나 공급 확대를 의미하지는 않는다.

 

zHBM이 현실화되려면 넘어야 할 과제

메모리를 가속기 위에 쌓는 구조는 데이터 이동 거리를 줄일 수 있는 반면, 제조 난도도 높아진다.

첫째, 발열 관리가 중요하다. AI 가속기와 메모리를 한층 더 가깝게 배치할수록 열이 한곳에 집중될 가능성이 있어 패키지 구조와 냉각 기술의 완성도가 필요하다.

둘째, 수율이 관건이다. 여러 칩과 웨이퍼를 정밀하게 접합하는 공정은 작은 결함도 전체 패키지의 생산성과 원가에 영향을 줄 수 있다.

셋째, 고객 맞춤형 설계 역량이 필요하다. 삼성전자는 메모리와 AI 가속기 사이의 인터레이어에 맞춤형 IP를 적용해 용량과 성능을 최적화하는 방향을 제시했다. [1] 이는 차별화 가능성이지만, 고객사와 공동 설계·검증이 필수라는 뜻이기도 하다.

 

투자자가 확인할 다음 단계

zHBM 발표를 해석할 때는 기술 공개 자체보다 이후 진행 상황을 보는 편이 더 중요하다.

1. 고객사 공동 개발 또는 샘플 공급 발표가 나오는지
2. 구체적인 양산 목표 시점과 적용 AI 가속기가 공개되는지
3. 열 관리와 수율, 패키징 검증 결과가 제시되는지
4. 삼성전자의 HBM4·HBM4 E·HBM5 출하 확대가 실적에서 확인되는지
5. 메모리·파운드리·첨단 패키징을 묶는 수주 또는 협업이 늘어나는지

zHBM은 아직 양산 성과가 확정된 제품이 아니라, AI 메모리 경쟁의 다음 방향을 보여준 기술 공개다. 그러나 AI 인프라가 커질수록 메모리와 가속기의 연결 구조가 성능과 전력 효율을 좌우할 가능성이 높다는 점에서, 삼성전자의 zHBM은 단순한 신제품 발표 이상의 의미를 가진다.

 

출처

[1] 삼성전자 — 「삼성전자, FMS 2026서 차세대 3D 메모리 비전 제시」 — 2026년 8월 — https://semiconductor.samsung.com/kr/news-events/news/samsung-unveils-next-gen-3d-memory-vision-at-fms-2026-charting-the-future-of-ai-infrastructure/

[2] 삼성전자 — 「AI 시대 메모리의 진화, 더 빠르게·더 촘촘하게… 삼성전자, FMS 2026에서 차세대 3D 메모리 비전 공개」 — 2026년 8월 5일 — https://semiconductor.samsung.com/kr/news-events/tech-blog/the-evolution-of-ai-era-memory-faster-denser-computing/

바로가기

 

특정 종목의 매수·매도를 권유하지 않습니다. 투자 판단과 책임은 투자자 본인에게 있습니다.