삼성전자 HBM4E 세계 최초 샘플 출하 — 전작 대비 20% 빠른 속도, AI 메모리 경쟁

HBM4E에서 가장 주목할 지점은 세 가지다. 첫째, 속도가 핀당 16Gbps로 올라 이전 세대(14Gbps) 대비 20% 빨라졌다. 둘째, 용량이 48GB로 늘어 대형 언어 모델(LLM)의 키-밸류(KV) 캐시 메모리 요구량을 더 넉넉히 수용한다. 셋째, 에너지 효율 16% 개선은 AI 데이터센터의 전력 비용과 직결된다.

HBM(고대역폭 메모리, High Bandwidth Memory) 시장은 NVIDIA AI 가속기 수요와 직결된다. 현재 HBM3E를 공급하는 주요 기업은 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 세 곳이다. 이 중 SK하이닉스가 HBM3E 공급에서 NVIDIA의 주요 파트너로 자리를 잡았고, 삼성전자는 품질 검증 지연으로 뒤처지는 구간이 있었다.

삼성전자가 HBM4에서 HBM4E로 세계 최초 샘플 출하를 이뤄낸 것은 이 격차를 만회하려는 행보다. 2026년 2월 HBM4 양산에 성공하고, 3개월 만에 차세대 HBM4E 샘플을 내놓은 속도는 이례적이다. 이 샘플이 NVIDIA, 구글, AMD 등 주요 칩 설계사의 검증을 통과하면 HBM4E 시대의 주요 공급자로 선점하게 된다.

HBM은 여러 장의 D램 다이(die)를 수직으로 쌓은 3D 메모리 구조다. 12단이란 메모리 다이를 12층으로 쌓았다는 의미다. 층이 많을수록 같은 면적에서 더 많은 데이터를 저장하고, 층 사이를 관통하는 미세 구멍(TSV, Through-Silicon Via)으로 데이터를 병렬 전송해 대역폭을 높인다.

HBM4E 12단에서 용량이 48GB까지 올라간 이유는 각 다이의 저장 밀도도 함께 높아졌기 때문이다. 기존 12단 HBM3E가 36GB 수준이었는데, 같은 12단에서 48GB를 실현한 것이다. 이는 AI 추론 서버에서 모델 가중치와 KV 캐시를 더 넉넉히 올려놓을 수 있다는 의미다.

삼성전자는 저전력 설계와 패키징 구조 최적화로 에너지 효율 16%, 열 저항 특성 14% 이상 개선을 동시에 달성했다고 밝혔다. 고성능 메모리일수록 발열이 늘어나는 것이 일반적인데, 이 두 지표를 동시에 개선한 것이 기술적 차별점이다.

AI 데이터센터의 가장 큰 물리적 제약 중 하나는 전력이다. 메모리 성능이 높아질수록 전력 소비도 따라 올라가는 것이 일반적이다. 삼성전자 HBM4E는 전작 대비 속도가 20% 빠르면서도 에너지 효율이 16% 개선됐다.

이 수치가 데이터센터 관점에서 갖는 의미는 구체적이다. 동일한 AI 연산량에서 전력을 덜 쓴다는 것은 같은 발전 용량으로 더 많은 GPU 서버를 운용할 수 있다는 뜻이다. xAI 콜로서스처럼 수십만 개 GPU 클러스터를 운용하는 환경에서 메모리 에너지 효율 1%포인트 개선이 수억 원의 전기료 차이를 만든다.

열 저항 특성 14% 이상 개선은 냉각 부하 절감과 연결된다. 고밀도 AI 서버 랙에서 메모리 발열이 줄면 냉각 시스템 용량을 줄이거나 같은 냉각 시스템으로 더 많은 서버를 수용할 수 있다.

HBM 시장의 주요 공급자는 SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론이다. 2024~2025년 SK하이닉스가 HBM3E에서 NVIDIA의 H100·H200 시리즈에 납품을 주도했다. 삼성전자는 품질 검증 이슈로 NVIDIA의 주요 HBM 파트너 자리에서 뒤처진 시기가 있었다.

2026년 들어 삼성전자는 반격을 가속하고 있다. 2월 HBM4 양산 성공, 5월 HBM4E 세계 최초 샘플 출하로 기술 개발 속도에서 앞서는 모습을 보이고 있다. HBM4E 샘플이 주요 고객사 검증을 통과하면, 다음 세대 AI 가속기(NVIDIA 루빈, 구글 TPU 차기 세대 등)에서 점유율을 회복할 수 있는 기반이 마련된다.

HBM4E 출하가 AI 인프라를 다루는 개발자와 엔지니어에게 실질적으로 의미하는 것은 세 가지다.

① AI API 추론 속도·비용 개선: 메모리 대역폭이 늘어나면 대형 언어 모델의 추론 처리량이 늘고, 이는 결국 API 응답 속도와 단가에 반영된다. HBM4E가 탑재된 차세대 GPU가 상용화되면 현재 AI API 가격 하락 압력이 더 생긴다.

② 더 큰 모델을 단일 칩에서 실행 가능: HBM4E가 48GB로 용량을 늘리면, 동일한 GPU에서 더 큰 모델 가중치를 메모리에 올려놓고 실행할 수 있다. 모델 병렬화 비용이 줄고, 단일 서버에서 처리할 수 있는 컨텍스트 길이가 늘어난다.

③ 온프레미스 AI 서버 도입 타이밍: HBM4E를 탑재한 GPU 서버는 2027년 전후로 상용 출하가 본격화될 전망이다. 지금 온프레미스 AI 서버 도입을 검토 중이라면, HBM4E 세대 장비를 기다릴지 HBM3E 기반 현세대 장비로 먼저 시작할지 판단할 기준이 생겼다.

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• 삼성전자, 세계 최초 HBM4E 12단 샘플 출하 — 서울경제 (2026-05-29)
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