엔비디아, 베라 루빈 생산 시작…HBM4 수요에 메모리 칩 경쟁 가열

조립 라인 가속화에 메모리 공급 주목

엔비디아가 베라 루빈 인공지능 컴퓨팅 플랫폼의 본격 생산에 들어갔다. 젠슨 황 최고경영자는 서버 노드 조립 시간이 이제 5분 미만으로, 이전 세대인 그레이스 블랙웰의 2시간보다 크게 단축됐다고 밝혔다. 이 변화는 서버 생산을 앞당기는 동시에 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론이 공급하는 첨단 메모리 수요를 늘릴 전망이다.

황 CEO는 GTC 베를린 2026에서 베라 루빈 노드를 공개하며 케이블이나 전선이 없고 100% 액체 냉각을 적용한 설계라고 설명했다. 그레이스 블랙웰은 시스템의 80%에 액체 냉각을 적용했으며 조립 작업도 훨씬 더 많이 필요했다.

조립 시간 비교에 따르면 120분에서 5분 미만으로 95.8% 이상 줄었다. 대량의 AI 서버를 구축하는 기업은 이 단계의 간소화로 장비가 공장을 더 빠르게 통과하도록 할 수 있다. 칩 제조, 메모리 패키징, 완제품 시스템 설치에 걸리는 시간은 여전히 전체 생산 일정의 일부다.

삼성전자와 SK하이닉스는 6세대 고대역폭메모리인 HBM4 수요를 확보하기 위해 경쟁하고 있다. 마이크론도 베라 루빈 공급업체 자격을 획득해 3대 HBM 제조업체가 모두 경쟁에 나섰다.

한편 공급업체들은 HBM4의 다음 세대인 HBM4E도 이미 선보이고 있다. 이들의 발표는 서로 맞물린 두 가지 압박을 보여준다. 엔비디아는 조립이 쉬운 서버를 원하고, 메모리 제조업체는 까다로운 생산 공정에서 더 높은 속도와 용량을 제공해야 한다. 서버 조립이 빨라질수록 안정적인 칩 공급의 가치도 커진다.

베라 루빈 내부에서 달라지는 점은?

서버 노드는 더 큰 컴퓨팅 시스템을 구성하는 기본 단위다. 엔비디아는 여러 노드를 연결해 다수의 프로세서가 모델 학습이나 대규모 사용자 요청 응답과 같은 고난도 AI 작업을 함께 처리하도록 한다.

베라 루빈은 조립을 간소화한 설계로 부품 연결에 필요한 작업을 줄였다. 황 CEO는 그레이스 블랙웰과 비교하며 노드에서 케이블과 전선을 없애고 완전 액체 냉각으로 전환한 점을 강조했다.

액체 냉각은 순환하는 유체를 이용해 부품의 열을 식힌다. 고성능 AI 프로세서는 상당한 열을 발생시키며, 온도를 제어하면 지속적인 작업 부하에서도 안정적으로 작동하는 데 도움이 된다. 황 CEO가 설명한 베라 루빈은 이 방식을 시스템 전체로 확대 적용했다.

엔비디아의 생산 발표로 설계가 실제 제조 단계에 들어섰다. 완성된 시스템이 고객에게 전달되는 속도는 프로세서, 메모리, 패키징, 냉각 장비의 공급 상황에도 좌우된다.

AI 성능에서 HBM4가 중요한 이유

HBM은 여러 메모리 칩을 수직으로 쌓아 AI 프로세서 옆에 배치한다. 실리콘을 관통하는 미세 연결부를 통해 층간 데이터가 이동한다. 공통 연결면이 적층 메모리와 프로세서를 연결해 프로세서가 정보에 빠르게 접근하도록 한다.

AI 프로세서는 계산에 데이터가 끊임없이 필요하기 때문에 이런 접근성이 중요하다. 메모리가 정보를 충분히 빠르게 전달하지 못하면 고성능 프로세서도 기다리느라 시간을 허비할 수 있다. 대역폭은 초당 이동할 수 있는 데이터의 양을, 용량은 한 번에 저장할 수 있는 양을 뜻한다.

HBM4는 데이터 인터페이스 폭을 2,048비트로 넓혀 이전 세대보다 두 배로 늘렸다. 삼성전자는 12단 적층 제품의 대역폭이 초당 2.8테라바이트라고 밝혔고, 마이크론은 현재 HBM4 제품의 대역폭이 초당 2.8테라바이트를 넘는다고 발표했다.

속도와 저장 공간은 모두 중요하다. AI 모델 학습에는 방대한 데이터를 반복 계산하는 과정이 필요하다. 추론이라고 불리는 학습된 모델의 실행에도 모델과 처리 중인 요청 정보를 저장할 메모리가 필요하다.

삼성은 속도, SK하이닉스는 용량에 초점

삼성전자의 HBM4는 6세대 1c D램 제조 공정과 4나노 로직 공정으로 만든 베이스 다이를 결합했다. 베이스 다이는 메모리 적층 구조 아래에 있는 제어층이다. 삼성전자는 핀당 데이터 전송 속도가 초당 11.7기가비트이며, 최적화된 구성에서는 최대 13기가비트에 이른다고 밝혔다.

삼성전자 메모리개발 담당 황상준 부사장은 회사가 첫 상업용 제품 출하를 발표하며 제조 공정 선택을 다음과 같이 설명했다.

기존의 검증된 설계를 활용하는 통상적인 경로를 택하는 대신, 삼성전자는 과감하게 1c D램과 4나노 로직 공정 같은 최첨단 공정을 HBM4에 도입했습니다,

SK하이닉스는 공개한 HBM4 제품에 보다 확립된 1b D램 공정을 적용하고 16단으로 적층하는 다른 접근법을 택했다. 이 제품의 용량은 48기가바이트로, 삼성전자의 12단 적층 제품인 36기가바이트보다 크다.

따라서 SK하이닉스 제품은 용량이 12기가바이트 더 많아 3분의 1 증가했다. 늘어난 공간은 시스템이 프로세서 가까이에 더 많은 작업 정보를 보관하도록 돕는다. 삼성전자의 접근은 더 새로운 제조 공정을 활용한 빠른 데이터 전송에 초점을 맞춘다.

긴 대화와 복잡한 AI 작업에서는 용량이 특히 중요하다. 모델은 키-값 캐시라는 임시 저장 공간에 요청의 이전 내용을 보관한다. 더 많은 사용자가 더 긴 요청을 보내면 캐시가 메모리를 가득 채워 정보를 더 느린 저장장치로 옮겨야 할 수 있다.

안현 SK하이닉스 개발 담당 사장은 AI 인프라에 요구되는 성능 규모가 2030년에는 2026년보다 약 20배 커질 수 있다고 전망했다. 새로운 메모리 기술이 필요하다는 그의 주장은 추론 시스템이 즉시 접근할 수 있도록 보관해야 하는 정보량이 늘어난다는 점에 일부 근거를 두고 있다.

마이크론, 2027년 생산능력 이미 계약 완료

마이크론은 2026년 10월 중순 대만 타이중에 두 번째 첨단 HBM 조립·검사 시설을 열었다. AATT2로 불리는 이 공장은 개별 메모리 칩을 완성된 적층 제품으로 만드는 생산능력을 추가한다.

마이크론의 마니시 바티아 사장 겸 최고운영책임자는 개소식에서 수요 상황을 다음과 같이 설명했다.

2027년 계획된 생산능력이 모두 이미 판매됐습니다,

산자이 메흐로트라 마이크론 최고경영자는 6월 실적 발표 전화회의에서 상업 출하를 시작한 지 몇 달 만에 HBM4 누적 매출이 10억 달러를 돌파했다고 밝혔다. 또 12단 HBM4 생산량 증가 속도가 동급 HBM3E 생산 확대 속도의 두 배라고 말했다.

엔비디아의 황 CEO는 6월 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론이 모두 HBM4 공급업체 자격을 획득하고 베라 루빈용 양산에 들어갔다고 확인했다. 고객사 인증은 공급업체 제품이 고객 시스템에 사용되기 위해 필요한 검증을 통과했다는 뜻이다.

마이크론은 2026년 말까지 HBM 총생산능력을 월 약 10만 장으로 늘리는 것을 목표로 했다. 6월 기준 대만 누적 투자액은 1조6,000억 대만달러, 약 502억 달러를 넘어섰다.

먀오리현 퉁뤄 공장은 2027년 중반부터 제품을 본격 출하하는 것을 목표로 한다. 이곳에서 생산된 웨이퍼는 조립·검사를 위해 약 24킬로미터 떨어진 AATT2로 운송될 예정이다. 비교적 짧은 거리 안에서 생산의 두 단계를 연결하는 셈이다.

패키징과 인력이 공급을 제약할 수 있다

HBM 생산에는 정상 작동하는 메모리 칩을 만드는 것 이상의 공정이 필요하다. 제조업체는 실리콘을 얇게 깎고, 실리콘을 관통하는 정밀 연결부를 만든 뒤 여러 층을 접합해야 한다. 이 과정에서 결함이 발생하면 사용 가능한 완제품 적층 수가 줄어들 수 있다.

적층 수가 늘어날수록 성공해야 하는 연결과 접합 작업도 많아진다. 따라서 삼성전자가 12단 제품에 더 새로운 공정을 선택하고 SK하이닉스가 16단 제품에 보다 확립된 공정을 사용하는 데에는 제품 사양뿐 아니라 서로 다른 제조상의 난관도 따른다.

장비업체 한미반도체는 정밀하게 제어한 열과 압력으로 층을 접합하는 열압착 본더를 공급한다. SK하이닉스는 6월 청주 사업장에 업그레이드한 TC 본더 4.5 그리핀 장비를 도입하기 위해 442억 원, 약 3,300만 달러 규모의 계약을 체결했다. 한미반도체는 차기 와이드 TC 본더를 2027년 상용 출시할 예정이다.

마이크론은 대만에서 인력 관련 불확실성에도 직면해 있다. 타오위안 노조는 10월 7일 쟁의행위에 찬성한 조합원이 투표권이 있는 조합원 2,012명 중 1,994명이라고 발표했다. 투표권자의 약 99%다. 타이중 노조와 관련한 조정은 10월 22일로 예정됐다. 라이칭더 대만 총통은 AATT2 개소식에 참석해 성실한 협상을 촉구했다.

이런 상황은 공장 장비뿐 아니라 인력 운영에도 관심을 모은다. 쟁의행위 찬성은 노동 쟁의를 허용하는 단계였으며, 파업이나 그에 따른 공급 차질은 발표되지 않았다.

HBM4E도 이미 개발 단계

삼성전자와 SK하이닉스는 10월 14일부터 16일까지 서울 코엑스에서 열린 SEDEX 2026에서 차세대 HBM4E 기술을 선보였다. 두 회사 모두 엔비디아의 베라 루빈 슈퍼칩도 전시해 메모리 경쟁과 엔비디아 플랫폼의 밀접한 연관성을 보여줬다.

삼성전자의 HBM4E는 1c D램과 4나노 공정으로 만든 베이스 다이를 사용한다. 핀당 최대 초당 16기가비트의 속도와 초당 3.6테라바이트의 대역폭을 제시했다.

삼성전자가 밝힌 HBM4 대역폭인 초당 2.8테라바이트와 비교하면 약 29% 증가한 수치다. 12단 HBM4E 적층 제품은 48기가바이트로, 같은 적층 수의 HBM4 제품인 36기가바이트보다 3분의 1 더 크다. 삼성전자는 8단 32기가바이트와 16단 64기가바이트 제품도 계획하고 있다.

SK하이닉스도 핀당 최대 초당 16기가비트의 속도를 내는 HBM4E를 선보였으며, 에너지 효율이 HBM4보다 20% 이상 개선될 것이라고 밝혔다. 삼성전자는 5월, SK하이닉스는 6월 고객사에 성능 검증용 샘플을 공급했다. 삼성전자는 고객 일정에 맞춰 양산을 추진하고 있다.

GPU 옆 메모리를 넘어서는 제조업체들

삼성전자는 메모리를 컴퓨팅 칩 옆이 아니라 위쪽에 수직으로 배치하는 구조인 zHBM 모형을 전시했다. 두 부품 사이의 거리를 줄이면 데이터 이동에 드는 시간과 에너지를 줄일 수 있다.

SK하이닉스는 고대역폭 플래시, 즉 HBF를 선보였다. 이 기술은 기존 HBM보다 약 10배 큰 용량을 제공할 것으로 기대된다. 제안된 기술은 고속 메모리와 저장장치 사이에 또 다른 계층을 더해 AI 시스템이 더 많은 데이터를 처리하도록 돕는다.

삼성전자는 일부 연산을 메모리 내부에서 수행할 수 있는 제품도 공개했다. 이 방식은 데이터를 별도의 프로세서로 보내는 횟수를 줄이는 것이 목표다. 각 제안은 관련된 같은 문제를 다룬다. 컴퓨팅 칩 자체가 매우 빠르더라도 정보 이동에는 시간과 전력이 소모된다.

zHBM과 HBF는 아직 개념·개발 단계로, 상용화 시점과 고객 채택 여부는 정해지지 않았다. 베라 루빈의 현재 생산에서 당면 과제는 HBM4의 제조와 공급이다.

주목할 생산 일정

엔비디아의 본격 생산은 수개월간의 메모리 인증, 공장 확장, 미래 제품 시연에 이어 시작됐다. 주요 일정은 프로세서와 메모리의 생산 일정이 긴밀하게 맞물리고 있음을 보여준다.

• 2026년 초: 마이크론 HBM4 양산 시작.
• 2026년 5~6월: 삼성전자와 SK하이닉스, 고객사에 HBM4E 샘플 공급.
• 2026년 6월: 황 CEO, 3대 HBM 공급업체가 모두 베라 루빈 인증을 받고 생산 중이라고 확인.
• 2026년 10월 7일: 마이크론 타오위안 노조, 쟁의행위 승인.
• 2026년 10월 14~16일: 삼성전자와 SK하이닉스, 서울 SEDEX에서 메모리 기술 공개.
• 2026년 10월 중순: 마이크론, 타이중 AATT2 패키징·검사 시설 개소.
• 2026년 10월 22일: 마이크론 타이중 노조 관련 조정 예정.
• 2027년 중반: 마이크론, 확장된 퉁뤄 공장에서 제품 본격 출하 목표.

베라 루빈의 메모리 수요 증가로 삼성전자와 SK하이닉스가 수혜를 볼 전망이며, 마이크론의 생산능력 계약 현황은 공급 물량 확보 경쟁이 치열하다는 점을 보여준다. 고객에게는 완제품 시스템이 필요하므로 빠른 노드 조립에는 충분한 메모리, 안정적인 패키징, 신뢰할 수 있는 공장 운영이 뒷받침돼야 한다.

핵심 내용

• 엔비디아에 따르면 베라 루빈이 본격 생산에 들어갔으며, 노드 조립 시간은 2시간에서 5분 미만으로 줄었다.
• 이 플랫폼은 완전 액체 냉각을 적용하고, 인증을 마친 삼성전자·SK하이닉스·마이크론의 HBM4를 사용한다.
• 삼성전자의 12단 HBM4 적층 제품 용량은 36기가바이트이며, SK하이닉스가 공개한 16단 제품은 48기가바이트다.
• 마이크론은 타이중 신규 HBM 시설의 2027년 계획 생산능력이 모두 계약됐다고 밝혔다.
• 첨단 패키징, 장비 공급, 인력 협상이 실제 공급 일정에 영향을 주는 요인으로 남아 있다.
• 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM4E를 시험하는 동시에 AI 메모리의 배치와 구성 방식을 새롭게 개발하고 있다.