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[Tech 스토리] '만년 2위' 설움 날려준 SK하이닉스의 'HBM'

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데이터 병목현상 해소, 더 빠르게 전송
어드밴스드 MR-MUF 기술 개발
적층·열 방출·생산성 끌어올려
6세대 HBM4 제품 개발 속도

기업들의 신기술 개발은 지속가능한 경영의 핵심입니다. 이 순간에도 수많은 기업들은 신기술 개발에 여념이 없습니다. 기술 진화는 결국 인간 삶을 바꿀 혁신적인 제품 탄생을 의미합니다. 기술을 알면 우리 일상의 미래를 점쳐볼 수 있습니다. 각종 미디어에 등장하지만 독자들에게 아직은 낯선 기술 용어들. 그래서 뉴스핌에서는 'Tech 스토리'라는 고정 꼭지를 만들었습니다. 산업부 기자들이 매주 일요일마다 기업들의 '힙(hip)' 한 기술 이야기를 술술~ 풀어 독자들에게 전달합니다.

[서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 한 때 '메모리 반도체 만년 2위'라는 꼬리표가 붙었던 SK하이닉스. 하지만 인공지능(AI) 시대가 열리면서 AI 메모리 시장에서는 독보적인 1위로 올라섰죠. 2022년 생성형 AI의 등장 이후 다양한 제품과 서비스가 AI 중심으로 재편됐고, AI 기술은 빠르게 발전했습니다. 이에 따라 대용량 데이터를 처리하고 빠른 학습과 추론을 지원하는 고성능 메모리의 필요성도 크게 증가했죠.

SK하이닉스는 이 같은 시장 변화에 발맞춰 고성능 메모리 솔루션을 제공하며 AI 산업 발전에 핵심적인 역할을 수행했습니다. 그 주인공은 아무래도 고대역폭으로 대용량 데이터를 빠르게 전달하는 'HBM(High Bandwidth Memory)'인데요. 오늘은 HBM에 대해서 좀 더 자세히 알아보겠습니다.

SK하이닉스 HBM 기술개발 연대표 [사진=SK하이닉스]

◆HBM의 작동 원리는
중앙처리장치는 메모리에서 데이터를 가져와 연산을 합니다. 이 둘 사이의 입출력(I/O) 통로, 즉 대역폭이 좁으면 다음에 처리할 데이터가 즉각 도달하지 못해 xPU가 대기하는 병목현상이 생기죠. HBM은 이 통로수를 늘려서 대용량 데이터를 빠르게 전송하는 방식으로 작동합니다. 1차선 도로를 64차선으로 넓힌 것과 비슷합니다. 칩 하나를 기준으로 일반 D램의 I/O가 64개라면 HBM3E는 1024개의 I/O를 갖고 있습니다. HBM은 GPU와 함께 서버에 장착돼 AI훈련과 추론 성능을 높입니다. 서버 안에서 수많은 모델과 방대한 데이터셋을 처리하려면 고대역폭 전송과 고집적 특징을 갖춰야 하죠. 발열 문제로 낮은 전력 소모도 중요한 부분입니다.

◆SK하이닉스의 HBM이 특별한 이유는
적층한 D램 칩은 범프로 연결하고 칩 사이에 보호재를 넣어 포장해야 한다. 이 때 범프를 한 번에 녹이는 매스 리플로우(MR)와 보호재를 한 번에 굳히는 몰디드 언필드(MUF)를 활용한 기술을 MR-MUF라고 하는데, 열 방출과 접합 품질을 높이는데 아주 효과적인 방식입니다. 여기서 SK하이닉스는 이전보다 얇아진 칩이 적층 시 휘지 않도록 제어하는 신규 기술과 열 방출을 획기적으로 개선하는 새로운 에폭시 밀봉재를 적용해 기존 MR-MUF 장점을 살리면서 생산성은 약 3배, 열 방출 성능은 약 2.5배 끌어올린 Advanced MR-MUF 기술을 HBM 공정에 적용했습니다.

D램 칩에 수천 개의 구멍을 뚫고 수직관통전극으로 연결해 대역폭을 넓히는 기술을 TSV라고 합니다. 특히 적층된 D램 칩은 전류가 통과하면서 저항에 부딪히고 이로 인해 전압이 감소하는 현상이 발생하는데요. SK하이닉스는 이러한 전압 강하로 메모리 성능과 안정성이 저하되지 않도록 PDN(Power-Distribution Network) 특성을 개선한 TSV 기술을 적용하고 있어요.

HBM3E에서는 코어 다이의 엣지부터 중심, 중간 제어 영역 등 가능한 모든 위치에 TSV를 배치해 전력 TSV 수를 HBM3 대비 475% 늘리고, 동적 전압 강화를 최대 75% 개선했습니다.

SK하이닉스는 2013년 세계 최초로 HBM을 선보인 뒤 최초이자 최고 성능의 제품을 꾸준히 선보이고 있습니다. 지난해 5세대 제품 AI용 초고성능의 HBM3E를 개발했고 올해 세계 최초 양산과 고객 납품을 시작했습니다. 특히 HBM3E는 전작인 HBM3 대비 속도는 1.3배 빨라졌고 용량은 1.5배 늘어났습니다. 동일한 속도에서 전력 특성을 10% 개선하기도 했죠.

HBM3E의 초당 처리 속도는 최고 9.2GB 이상 데이터 처리량은 초당 최대 1.18TB로 쉽게 말해 약 5GB의 Full-HD급 영화 230편 이상의 데이터를 단 1초 만에 처리할 수 있는 수준입니다.

SK하이닉스의 AI 메모리 라인업 [사진=SK하이닉스]

◆6세대 HBM까지 개발 속도
올해도 SK하이닉스는 AI 리더십을 공고히 하기 위한 전략적 행보를 이어가고 있습니다. 지난 4월 미국 인디애나주에서 어드밴스드 패키징 생산기지 건설을 위한 투자 협약을 체결했습니다. 차세대 HBM을 비롯한 AI 메모리가 이곳에서 집중 생산될 계획이죠. 같은 달 TSMC와의 기술 협약 또한 체결했습니다. 회사는 고객·파운드리·메모리 간 3자 협업 체계를 구축, 메모리 성능의 한계를 넘어서고 AI 시장에서 우위를 가져간다는 계획입니다.

41주년을 맞은 SK하이닉스는 기술적 한계를 끊임없이 극복해 나가고 있습니다. 다변화한 AI 서비스에 발맞춰 각 고객에 최적화된 맞춤형(Custom) AI 메모리를 개발하는 데 집중하고 있고, 혁신 소자 기반의 차세대 이머징 메모리도 개발 중입니다. 기술 개발에 끊임없이 투자 중인 SK하이닉스는 HBM3·HBM3E를 비롯해 6세대 제품인 HBM4까지 성공적으로 개발해 기술 리더십을 유지할 수 있을지 지켜보겠습니다. 

syu@newspim.com

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'AI직원 35명' 日 NEC…한달 인건비는 300만원? [서울=뉴스핌] 오영상 기자 = 일본 NEC가 인공지능(AI) 에이전트 35명으로만 구성된 '무인 부서'를 운영하고 있다. 부서장부터 중간관리자, 실무 직원까지 모두 AI로 채웠으며, 한 달간 투입된 비용은 약 35만엔(약 300만원)에 불과했다. AI 에이전트 한 명당 월평균 비용은 약 1만엔으로, 사람을 고용하는 방식과 비교해 인건비를 획기적으로 낮출 가능성을 보여주는 실험이다. 14일 닛케이(日經)비즈니스에 따르면 NEC는 지난 8월 1일 '코퍼레이트 AI·워크포스 부문'을 출범했다. 9월 3일 기준 35명의 AI 에이전트가 소속돼 있으며, 경영진 역할을 맡은 AI부터 재무·전략 담당자, 실무 직원까지 일반 조직과 유사한 구조로 운영된다. 이 부서는 법무·인사 등 기업의 관리 업무 가운데 특히 경영기획에 가까운 일을 맡는다. 사내외 정보를 수집·분석하고 경영진의 의사결정을 지원하는 정보 현황판을 작성·운영하는 것이 핵심 임무다. ◆ AI 35명이 월 300만원으로 경영기획까지 NEC가 공개한 실증 결과에서 가장 눈길을 끄는 대목은 비용이다. AI 부서의 실증 기간인 7월 한 달간 AI가 정보를 처리할 때 발생하는 토큰 비용은 약 300만원이었다. 같은 업무를 사람이 수행한다면 인건비가 훨씬 많이 들 것이라는 게 회사 측 설명이다. AI 에이전트 한 명당 단순 평균으로 환산하면 월 약 8만5000원이다. 다만 이 금액은 급여나 전체 운영비가 아니라 AI 모델이 작업을 수행하면서 사용하는 토큰 비용이다. 시스템 구축·유지보수, 전력, 보안 관리 등에 드는 비용까지 포함한 총비용과는 구분해야 한다. 실제 업무도 구체적이다. 재무 담당 AI는 매월 사내 결산 자료를 취합해 재무 보고서를 작성하고, 주가 분석 담당 AI는 매일 아침 자사와 경쟁사의 주가 동향을 정리한다. 또 다른 AI는 정부기관의 시스템 갱신 시기를 분석해 영업 대상으로 삼을 고객을 추려낸다. NEC 무인 부서 구성 [출처=닛케이비즈니스] ◆ AI가 AI를 평가하고 조직을 개선 이 부서의 특징은 AI가 단순히 주어진 작업만 수행하는 데 그치지 않는다는 점이다. AI 에이전트들은 서로 역할을 나눠 자료를 검토하고, 문제점을 지적하며, 업무 효율을 높이는 방안을 논의한다. 예컨대 품질관리 담당 AI는 다른 에이전트가 만든 자료를 점검해 누락된 내용을 지적한다. 비용 관리 담당 AI는 토큰 사용량을 줄이는 방법을 찾아 조직 전체에 공유한다. 재무 담당 경영진 AI는 AI 활용에 투입하는 비용과 성과를 비교해 투자 판단을 내린다. AI 경영진은 매주 '임원회의'를 열어 조직 개선 방안을 논의하고, AI 직원의 역할과 직책이 맞지 않으면 인사 면담을 거쳐 강등하는 사례도 나왔다. 사람의 조직에서 볼 수 있는 평가와 관리 절차를 AI 조직에도 적용한 것이다. 업무 중 오류가 발생하면 AI 에이전트가 스스로 수정하고 외부 환경 변화에도 대응한다. 실패를 점검하고 개선안을 적용하는 순환 구조를 통해 업무 수행 방식을 계속 다듬는다는 설명이다. 다만 최종 평가와 의사결정, 거버넌스 통제는 사람이 담당하며, 사람의 승인이 필요한 사안에도 직원이 개입한다. ◆ 사람은 AI가 만든 결과로 현실을 움직인다 NEC가 무인 부서를 만든 배경에는 AI 활용 방식을 바꾸려는 전략이 있다. 사람이 필요할 때마다 AI를 도구로 사용하는 수준을 넘어, AI 자체가 독립된 조직처럼 업무를 수행하도록 하겠다는 것이다. 고다마 히로시 AI전환최고책임자는 "사람이 AI를 매번 사용하는 기존 방식으로는 AI의 속도와 기능을 충분히 활용하기 어렵다"며 "이에 따라 인적 자본과 AI 자본을 분리하고, 각각의 강점을 살려 가치를 창출하는 조직 모델을 실험하고 있다"고 설명했다. AI가 제공하는 분석은 경영 판단에도 변화를 가져올 수 있다. NEC 측은 기존에는 사업 부문이 보고하는 수치가 보수적으로 제시되는 경향이 있었지만, AI는 예측에 기반한 객관적인 수치를 제공해 사업 부문과 더 깊이 있는 논의를 할 수 있게 됐다고 설명했다. AI 부서의 업무 범위는 향후 총무 등 기업 관리 업무 전반으로 확대될 전망이다. 다만 AI가 사람의 일자리를 곧바로 대체한다는 의미는 아니라는 게 NEC의 입장이다. [AI 일러스트=오영상 기자] goldendog@newspim.com 2026-10-14 08:25
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
이 내용에 포함된 데이터와 의견은 뉴스핌 AI가 분석한 결과입니다. 정보 제공 목적으로만 작성되었으며, 특정 종목 매매를 권유하지 않습니다. 투자 판단 및 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 주식 투자는 원금 손실 가능성이 있으므로, 투자 전 충분한 조사와 전문가 상담을 권장합니다.
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