AI가 폭발적으로 성장하면서, 가장 먼저 품귀 현상이 나타난 분야가 바로 HBM(고대역폭 메모리)입니다.
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GPT-5, Claude 4.2, Google Gemini 등 최신 AI 모델들이 쓰는 GPU 대부분이 HBM을 탑재하고 있고, 이에 따라 전 세계 메모리 시장의 중심이 완전히 바뀌고 있습니다.
이번 3편에서는 AI 인프라의 심장이라 불리는 HBM·DRAM·NAND의 흐름, 그리고 삼성전자·SK하이닉스가 왜 전 세계에서 가장 중요한 기업이 되었는지를 데이터 기반으로 차분하게 정리해드립니다.
📌 HBM이 왜 이렇게까지 뜨거울까?
AI 모델이 커질수록 GPU가 처리해야 하는 데이터 양이 폭증합니다. 예전에는 GPU 성능이 중요했다면, 이제는 GPU가 데이터를 얼마나 빠르게 받아올 수 있느냐(HBM 속도)가 AI 성능을 결정하는 시대가 되었죠.
- HBM은 일반 DRAM 대비 10배 이상 대역폭
- NVIDIA Blackwell·Rubin 등 차세대 GPU는 HBM4 기반
- HBM 공급 부족 → GPU 가격 상승 → AI 기업들의 CAPEX 부담 증가
최근 보도에 따르면 2026년 HBM 시장 규모는 연평균 60~70% 성장이 전망될 정도로 AI 시대의 필수 자원이 되었습니다.
📌 SK하이닉스 vs 삼성전자, 누가 더 앞서가고 있을까?
최근 시장에서 가장 많이 받는 질문이 바로 이것입니다. "HBM은 누가 더 잘 만드나요?"
2025년 기준 정리하면 아주 명확합니다.
🔹 SK하이닉스
- HBM3E 시장 사실상 독점
- NVIDIA 기반 AI GPU 대부분 SK하이닉스 메모리 사용
- HBM 매출이 전사 영업이익을 끌어올리는 핵심 축
🔹 삼성전자
- HBM4 개발 완료 → 2026년 점유율 30% 돌파 전망
- NAND 세계 1위, SSD 전 라인업 보유
- HBM 수율 개선 발표 이후 고객사 문의 증가
두 회사 모두 ‘AI 시대의 중심기업’이라는 평가를 받고 있습니다. 특히 한국은 HBM·DRAM·NAND 모두 세계 점유율 60% 이상을 차지하는 세계 최대 메모리 공급국이죠.
📌 AI 시대의 ‘NAND·SSD’는 어떻게 될까?
HBM만큼이나 중요한 게 바로 엔터프라이즈 SSD입니다. AI 훈련 데이터는 PB(페타바이트) 단위로 쌓이고, AI 추론 서버는 초당 수 TB의 데이터를 읽고 쓰기 때문입니다.
전문가들은 말합니다.
- 2024년 181EB → 2030년 1,078EB (연 35% 성장)
- AI 훈련 서버 SSD: 30TB → 100TB
- 추론 서버 SSD: 5TB → 35TB
한국 기업들은 SSD 기술에서도 세계 최상위권입니다. 삼성전자는 3D V-NAND의 창시자이고, SK하이닉스는 인텔 낸드 자회사 Solidigm과 함께 데이터센터 전용 SSD를 대량 공급하고 있습니다.
📌 투자 관점에서 보면?
AI 인프라의 가장 탄탄한 성장축은 반도체·메모리 분야입니다. 그중에서도 HBM은 ‘성장률이 가장 가파른 시장’으로 평가받죠.
💡 투자 포인트 요약
- HBM 수요는 2026~2027년 정점을 향해 간다
- AI 인프라 증설 → SSD·DRAM 동반 상승
- 한국 기업들이 글로벌 경쟁력에서 가장 앞선 분야
- HBM 라인 증설 → 장비·소재·테스트 기업들 동반 수혜
따라서 투자자 입장에서는 HBM → SSD → DRAM·NAND → 후공정·패키징 → 장비·소재 이렇게 가치사슬 전체를 함께 보는 것이 훨씬 유리합니다.
📌 마무리
HBM은 이제 AI 시대의 석유라고도 불립니다. AI가 커질수록 HBM은 더 많이 필요하고, 더 고도화되며, 더 고부가가치 산업이 됩니다.
그리고 그 중심에는 바로 한국 기업이 있습니다. 한국 투자자 입장에서 HBM·메모리 산업을 이해하는 것은 이번 AI 슈퍼 사이클을 제대로 활용하는 중요한 첫걸음이 될 것입니다.
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