SK하이닉스, 세계 최초로 D램 12단 적층 'HBM3' 개발 [biz-플러스]

■세계 최초 '12단 적층 HBM3' 개발
기존 제품과 높이 같지만 용량은 50% 높여 24GB
데이터 처리 속도 78% 빨라져 첨단산업에 활용 늘듯



SK하이닉스가 D램 반도체 12개를 수직으로 쌓아서 만든 24GB(기가바이트) ‘HBM3’ 신제품을 세계에서 처음으로 개발했다. SK하이닉스는 메모리 업계에서 차세대 반도체로 손꼽히는 HBM 분야에서 경쟁사와의 기술 격차를 벌리고 있다. SK하이닉스는 HBM이 챗GPT 등으로 주목 받는 인공지능(AI) 등 첨단산업 분야에서 폭넓게 쓰일 것으로 예측했다.


HBM3 24GB 제품, 올 하반기부터 공급 가능

SK하이닉스는 HBM3 24GB 시제품을 다수의 글로벌 고객사에 제공해 성능 검증을 받고 있다고 20일 밝혔다.


기존 HBM3의 최대 용량은 D램 단품 칩 8개를 수직 적층한 16GB였다. 회사 측은 지난해 6월 세계 최초로 HBM3를 양산한 데 이어 이번에 용량을 50% 높여 역대 최대 용량인 24GB 제품 개발에 성공했다고 설명했다. SK하이닉스 관계자는 “최근 인공지능(AI) 챗봇 산업이 확대되면서 늘어나는 프리미엄 메모리 수요에 맞춰 하반기부터 시장에 신제품을 공급할 수 있을 것”이라고 말했다.


고대역폭메모리(HBM)는 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아올려 정보기술(IT) 기기의 ‘두뇌’ 격인 시스템 반도체 바로 옆에 배치하는 메모리다. 기존 D램 모듈 대비 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU)와의 거리가 짧아지고 정보를 교환하는 출입구(I/O) 수도 늘어나서 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올릴 수 있다. IT 업계는 첨단산업에서 고성능 반도체의 수요가 늘어나면서 HBM의 잠재력을 주목하고 있다. 특히 회사는 챗GPT의 등장으로 생성형 AI 시장이 HBM의 ‘킬러 애플리케이션’이 될 것으로 예측하고 있다.


시장조사 업체인 욜디벨롭먼트는 올해 7억500만 달러 규모인 HBM 시장은 2027년 13억 2400만 달러로 2배 가까이 성장할 것으로 내다봤다.


SK하이닉스의 HBM3는 1세대(HBM), 2세대(HBM2), 3세대(HBM2E)에 이어 지난해 선보인 4세대 제품이다. 4세대 제품은 3세대 제품보다 속도가 78% 빨라지는 등 용량과 성능이 동시에 개선됐다.



SK하이닉스의 HBM3 24GB 제품. 사진제공=SK하이닉스

액체 보호재·TSV로 혁신…경쟁사보다 기술 앞서간다

SK하이닉스 기술진은 이번 제품에 크게 두 가지 기술을 혁신했다. 우선 반도체 칩을 쌓아 올린 뒤 칩과 칩 사이 회로를 보호하기 위해 액체 형태의 보호재를 주입했다. 기존 필름형 소재를 깔아주는 방식보다 공정이 효율적이고 회로 보호에도 효과적이다.


SK하이닉스는 D램 칩에 수천 개의 미세한 구멍을 뚫어 칩 구멍을 수직으로 연결하는 TSV 기술도 개선했다. 기존 대비 40% 얇아진 D램 칩 12개를 TSV로 연결해 16GB 제품과 같은 높이로 제품을 구현했다.


이러한 기술로 세계 D램 2위 SK하이닉스는 HBM 분야 기술 리더십 경쟁에서 삼성전자·마이크론 등 라이벌들을 앞질러 가는 모습이다. 삼성전자는 2020년 HBM2E 제품인 ‘플래시볼트’ 출시 이후 신제품을 공식적으로 발표한 적 없다. 현재 HBM3 양산을 준비 중인 것으로 알려지고 있다. SK하이닉스는 엔비디아 등 내로라하는 시스템 반도체 강자들에 HBM3를 선제 공급하며 이 분야에서 50% 점유율을 확보했다. 더구나 HBM 가격은 일반적인 D램보다 가격이 2~3배 정도 비싸서 SK하이닉스 실적 개선에도 적지 않은 도움이 될 것으로 보인다. 시장조사 업체인 트렌드포스의 한 관계자는 “올해 하반기 주요 공급 업체 3곳 모두 HBM3 제품의 대량 생산을 계획하고 있다”며 “현재로서는 SK하이닉스가 HBM3 제품을 양산하는 유일한 공급자”라고 설명했다.


홍상후 SK하이닉스 부사장은 "세계 최고의 후공정 기술력을 바탕으로 초고속·고용량 HBM 제품을 연이어 개발해 낼 수 있었다"며 "상반기 내 이번 신제품 양산 준비를 완료해 AI 시대 최첨단 D램 시장의 주도권을 확고히 해나가겠다"고 말했다.





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