삼성, 2027년 HBM4 및 HBM4E 생산량 2배 확대
삼성의 HBM4 생산 급증
핵심 요약: 삼성전자는 2027년 HBM4 및 HBM4E 고대역폭 메모리 칩의 월간 생산량을 2배 이상 늘릴 예정이며, 웨이퍼 처리량을 월 약 25만 장으로 확대하고 유리 캐리어(glass-carrier) 소비량을 2.5배 증가시킬 계획입니다.
생산량 증가 수치
- 삼성은 2027년 월간 웨이퍼 처리량을 2026년 약 18만 장에서 25만 장으로 늘릴 것으로 예상하며, 이는 평균 월간 웨이퍼 투입량이 약 40% 증가하는 것입니다.
- HBM4E 양산이 본격화됨에 따라 삼성의 메모리 출하량 중 HBM4 제품군이 차지하는 비중은 올해 **약 40%**에서 내년 **약 80%**로 증가할 것으로 전망됩니다.
- HBM 웨이퍼를 얇게 갈고 드릴링하는 동안 사용되는 얇은 유리 지지대인 유리 캐리어는 2026년 월 2만 장에서 2027년 월 5만 장으로 외주 생산이 늘어날 예정이며, 이는 2.5배 증가한 수치입니다.
유리 캐리어가 중요한 이유
"유리 캐리어는 HBM DRAM 웨이퍼를 얇게 연마하고 드릴링할 때 휘어짐이나 균열을 방지하기 위해 웨이퍼 하단에 일시적으로 부착하는 지지대입니다. HBM은 제한된 두께 내에서 여러 개의 DRAM 다이를 쌓아야 하므로, 적층 수가 증가할수록 웨이퍼를 얇게 만드는 기술과 휨을 제어하는 공정이 더욱 중요해집니다." – 서울경제
캐리어 물량의 급증은 삼성이 AI 가속기에 필요한 12단 이상의 HBM 적층을 확대하고 있음을 시사합니다. 세척 후 캐리어 재사용을 고려하더라도, 캐리어 수요의 2.5배 증가는 최소 HBM4/HBM4E 생산량이 2배 증가할 것임을 강력하게 암시합니다.
일정 및 기술 세부 사항
- 2026년 2월: 삼성은 10nm급 6세대(1-c) DRAM 코어와 4nm 베이스 다이를 사용한 HBM4 양산 출하를 시작했습니다.
- 2026년 5월: 삼성은 Nvidia를 포함한 고객사에 12단 HBM4E 샘플을 공급하며 7세대 제품을 처음으로 공개했습니다.
- 2027년 전망: 삼성은 AI 기반 수요를 충족하기 위해 고단 적층(12단 이상)에 집중하며, HBM4를 고부가가치 프리미엄 메모리 제품으로 포지셔닝할 예정입니다.
업계 상황 및 분석가 견해
"삼성은 HBM 생산을 확대하면서 고부가가치 제품인 HBM4를 중심에 두고 있는 것으로 보입니다." – 기사에 인용된 업계 관계자
분석가들은 AI 가속기 시장이 이러한 생산 능력 확장의 주요 동력이라고 지적합니다. DDR5 대비 뛰어난 HBM의 대역폭은 대규모 모델 학습 및 대규모 추론에 필수적입니다.
Hacker News 커뮤니티 인사이트
- 공급망 병목 현상: 한 상위 댓글은 GPU 다이나 EUV 리소그래피가 아닌 HBM 생산이 현재 중국 AI 가속기 제조업체의 병목 현상이라고 지적합니다. 제재로 인해 핵심 장비 접근이 제한되면서 현지 기업들은 낮은 수율의 공정을 개발할 수밖에 없는 상황입니다.
- 소비자 영향: 여러 댓글 작성자들은 기존 DRAM 생산 능력을 HBM으로 전환하면 소비자용 DDR5 가격이 상승하고 가용성이 제한될 것을 우려하고 있습니다.
- 클라우드 GPU 가격 압박: 사용자들은 HBM 공급 증가가 AI 붐으로 인해 급등한 클라우드 GPU 가격을 진정시키기를 기대하고 있습니다.
- 기술적 호기심: 한 댓글은 다이 박막화(die-thinning) 단계가 거의 논의되지 않지만 대규모 생산에서만 경제성을 확보할 수 있는 중요한 공정임을 강조합니다.
AI 생태계에 미치는 의미
- HBM 공급 증가는 고대역폭 메모리의 현재 부족 현상을 완화하여 데이터 센터 운영자를 위한 GPU 가격을 안정화할 수 있습니다.
- 고단 적층(12단 이상)은 GPU당 더 큰 메모리 용량을 가능하게 하여 점점 더 커지는 AI 모델 트렌드를 뒷받침합니다.
- HBM의 공급망 제약은 특히 수출 제한 지역에 대해 지정학적 위험으로 남아 있습니다.
전망
삼성의 공격적인 HBM4 및 HBM4E 확장 전략은 차세대 AI 가속기를 위한 지배적인 공급업체로서의 입지를 굳히고 있습니다. 유리 캐리어 수요의 2.5배 증가와 80% HBM4E 믹스로의 전환은 HBM이 단기적으로 고성능 AI 워크로드를 위한 주요 메모리 기판이 될 것임을 나타내며, 소비자용 DRAM 시장은 공급 부족과 가격 상승을 경험할 수 있습니다.
Sources
관련
- Dispatch
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