테일러 제2공장, AI 메모리 밑단 회로 겨냥
삼성전자가 텍사스주 테일러에 건설하는 두 번째 반도체 공장에서 인공지능(AI) 메모리용 첨단 부품을 생산할 계획이며, 양산은 2030년으로 예정돼 있다. 제안된 공장은 2나노미터 공정을 사용하고, 약 270만 제곱피트 규모로 조성돼 고대역폭 메모리(HBM) 적층 아래에 놓이는 베이스 다이를 공급할 예정이다.
목차
업계에서는 고객들이 공장의 계획 생산능력 전량을 예약했으며, 대부분은 AMD가 확보했다고 전한다. 엔비디아도 잠재 고객으로 거론된다. 삼성전자는 공장 관련 보도에 대해 논평을 거부했으며, 생산 예약은 독립적으로 확인되지 않았다. 고객별 상세 배정량과 계약 금액, 웨이퍼 기준 생산능력은 공개되지 않았다.
이 프로젝트는 삼성전자가 AI 메모리 내부의 로직 회로를 제조하는 성장 사업에 진출할 또 다른 길을 열어줄 수 있다. 메모리 사업부는 정보를 저장하는 칩을 만들고, 파운드리 사업부는 연산 및 제어 회로가 들어간 칩을 제조한다. 더 까다로운 HBM 설계가 두 사업의 결합을 촉진하고 있다.
엔비디아의 요구는 이 기회를 복잡하게 만들기도 한다. AI 프로세서 설계업체인 엔비디아는 맞춤형 NVHBM 메모리의 베이스 다이에 경쟁사 TSMC의 제조 공정을 사용하도록 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론에 요청한 것으로 알려졌다. 이에 따라 삼성전자는 두 가지 상업적 경로를 마주하고 있다. 엔비디아용으로 TSMC 부품을 적용한 메모리를 만들면서 AMD를 비롯해 자체 공정을 선택하는 고객에게는 자사 공장을 활용하는 방식이다.
텍사스 공장 계획은 이 두 경로를 더욱 선명하게 보여준다. 베이스 다이를 다른 회사가 제조하더라도 삼성전자는 주요 메모리 공급업체로 남을 수 있으며, 자사 공정을 선택하는 고객으로부터 제조 매출을 더 확보할 수도 있다.
텍사스 공장의 생산 품목
HBM은 여러 메모리 칩을 강력한 프로세서 옆에 수직으로 쌓아 구성한다. 이 구조는 많은 양의 정보가 짧은 거리로 이동하게 해 AI 프로세서가 연산에 필요한 데이터를 받아들이도록 돕는다. 대역폭은 메모리가 저장할 수 있는 정보의 양이 아니라, 일정 시간에 전송할 수 있는 데이터의 양을 뜻한다.
다이는 전자 회로가 들어 있는 개별 실리콘 조각이다. HBM 적층에서 메모리 코어 다이는 데이터를 저장한다. 그 아래의 베이스 다이는 연결 기능과 로직 기능을 제공해 적층된 메모리가 프로세서와 통신하도록 돕는다.
삼성전자는 테일러에서 제조한 베이스 다이를 한국에서 생산한 DRAM과 결합할 계획이다. DRAM은 컴퓨터 시스템이 작동하는 동안 정보를 임시로 보관하는 작업 메모리다. 따라서 제안된 생산망은 미국의 로직 반도체 제조와 한국의 메모리 생산을 연결하게 된다.
업계 관계자들에 따르면 양산 중인 삼성전자의 HBM4 제품과 HBM4E 샘플은 현재 4나노미터 공정으로 만든 베이스 다이를 사용한다. 테일러 팹 2는 2나노미터 공정으로 전환하고, 향후 제품이 요구할 경우 더 첨단 공정을 도입할 가능성도 있다. 이 공정 명칭은 점점 복잡해지는 회로를 작은 칩에 집적하는 데 쓰이는 제조 기술 세대를 가리킨다.
2030년까지 이어지는 건설 일정
테일러 팹 2는 약 25만 제곱미터 규모로 계획됐으며, 첫 번째 테일러 공장의 약 1.5배 크기다. 부지 정비와 지면 평탄화 작업이 진행 중인 것으로 알려졌으며, 본격적인 건설은 2026년 11월 초 시작될 예정이다.
일정상 건물 공사 착수와 제조 장비 설치, 판매 가능한 칩의 실제 생산은 각각 별도로 진행된다. 반도체 공장은 건물이 세워진 뒤에도 대규모 장비 설치와 공정 준비가 필요하다.
- 2026년 3월: 테일러 시의회가 제2공장 관련 인허가를 위한 엔지니어링 지원을 승인했다.
- 2026년 11월 초: 테일러 팹 2의 본격적인 건설이 시작될 예정이다.
- 2027년: 첫 번째 테일러 공장이 양산을 시작할 것으로 예상된다.
- 2029년 2월: 제2공장의 장비 설치가 시작될 것으로 예상된다.
- 2030년: 테일러 팹 2가 양산을 시작할 예정이다.
이 일정에 따르면 제2공장은 당장의 AI 메모리 확보 경쟁보다 몇 년 뒤에 가동된다. 베이스 다이에 더 복잡한 회로가 들어갈 것으로 예상되는 차세대 제품 시장에서 입지를 확보하는 것이 공장의 사업적 목표다.
제안된 증설에서 AMD가 중요한 이유
AMD는 테일러 팹 2의 보도된 생산 예약 물량 중 대부분을 차지한다. 업계에서는 AMD의 요구만으로도 공장의 계획 생산능력에 부담이 될 수 있다고 본다. 이에 따라 AMD는 삼성전자의 증설 계획에서 핵심 고객으로 꼽힌다.
삼성전자는 AMD와 다른 고객에게 공급할 맞춤형 HBM에 자체 통합 제조 모델을 계속 적용할 방침이다. 이 방식에서는 다른 파운드리에서 베이스 다이를 구매하는 대신 삼성전자의 각 사업부가 메모리 코어 다이와 베이스 다이를 모두 제조한다.
삼성전자는 이 방식을 통해 메모리 사업과 파운드리 사업 모두에서 매출을 올릴 수 있다. AMD는 AI 칩 사업을 확대하는 과정에서 생산능력을 예약해 생산 일정상의 자리를 확보할 수 있다. 테일러에서 보도된 주문이 어떤 구체적인 메모리 설계를 대상으로 하는지는 공개되지 않았다.
이 협력은 프로세서의 데이터 접근 성능을 개선하려는 더 광범위한 노력과 맞물려 있다. 삼성전자는 2026년 10월 AI 인프라 발표에서 맞춤형 HBM과 기타 메모리 기술과 함께 AMD 메모리 풀링 협력을 소개했다. 테일러 계획은 그 노력의 다른 부분, 즉 미래 HBM 적층 아래에 들어갈 실리콘을 제조하는 데 초점을 둔다.
엔비디아가 공급업체에 TSMC를 요구하는 이유
엔비디아가 제조 공정을 지정한 것으로 알려지면서 삼성전자가 전통적으로 자체 처리해 온 HBM 생산 단계에 TSMC가 참여하게 된다. 2026년 10월 18일 자 업계 보도에 따르면 엔비디아는 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론에 NVHBM 베이스 다이는 TSMC의 3나노미터 공정을, 메모리 코어 다이는 6세대 DRAM 제조 기술을 사용해 만들라고 요청했다.
엔비디아는 공급업체들의 메모리가 더 일관되게 작동하기를 원한다. 베이스 다이에 공통 제조 공정을 적용하면 제품 간 차이를 줄이고, 각 제조업체의 메모리를 엔비디아 프로세서에 사용할 수 있도록 승인하는 데 필요한 엔지니어링 작업도 줄일 수 있다.
삼성전자는 내부 검토를 거쳐 이 요구를 수용한 것으로 알려졌다. 이번 조치로 기존의 TSMC와의 협력은 메모리와 TSMC의 칩 패키징 기술 간 호환성을 확보하는 데서 필수 HBM 부품 제조로 확대된다.
10월에 보도된 엔비디아의 베이스 다이 요구는 삼성전자의 텍사스 사업 확대와 TSMC 활용이 동시에 가능하다는 점을 보여준다. 삼성전자는 TSMC 베이스 다이가 들어간 메모리를 엔비디아에 공급하는 동시에, 다른 고객의 자체 제조 주문을 추진할 수 있다.
NVHBM, 메모리 내부의 제어 회로 확대
NVHBM은 주 프로세서와 그 옆의 메모리 간 역할 분담을 바꾼다. 설계상 데이터 흐름을 제어하는 회로인 메모리 컨트롤러가 그래픽처리장치(GPU)에서 HBM 베이스 다이로 옮겨간다.
엔비디아는 주 프로세서에 더 많은 연산 회로를 넣을 공간을 확보한다. 베이스 다이의 역할은 커지고, 이에 따라 제조 기술이 전체 시스템에서 더 중요해진다. 제한된 공간에 추가 로직을 집적하는 것이 첨단 공정을 사용하는 이유 중 하나다.
수율도 비용과 공급에 영향을 미친다. 수율은 실리콘 웨이퍼에서 제조한 칩 가운데 요구 기준을 충족하는 비율이다. 업계 추정치에 따르면 TSMC의 3나노미터 수율은 90%를 넘는 반면, 삼성전자의 2나노미터 공정 수율은 약 60%다. 서로 다른 공정을 비교한 추정치지만, 사용 가능한 칩을 높은 비율로 생산할 수 있는 공정이 상업적으로 매력적인 이유를 설명해준다.
삼성전자는 자체 제조 기술로 NVHBM 베이스 다이를 생산하는 방안도 검토 중이며, TSMC의 생산능력을 웃도는 수요가 발생할 경우 대안을 공급할 가능성이 있다. 엔비디아가 TSMC를 선호하는 것으로 알려진 만큼, 테일러에서 엔비디아 관련 생산이 이뤄질지는 향후 조달 결정에 달려 있다. 엔비디아가 여러 세대의 프로세서를 계속 판매하는 동안 기존 HBM과 NVHBM이 함께 사용될 수도 있다.
메모리 수요, 공급보다 빠르게 증가
UBS는 2027년 HBM 수요가 약 615억 기가비트로, 전년보다 91% 늘어날 것으로 전망했다. 예상 출하량은 약 546억 기가비트로, 69억 기가비트 또는 예상 수요의 약 11%에 해당하는 공급 부족이 발생할 것으로 내다봤다.
이 수치는 완성된 HBM 적층의 개수가 아니라 메모리 용량을 측정한다. 이 비교는 반도체 기업들이 신규 공장이 생산을 시작하기 훨씬 전부터 생산능력을 확보하려는 이유를 보여준다.
엔비디아의 베라 루빈 생산 개시도 첨단 메모리에 대한 또 다른 즉각적인 수요 요인이다. 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론은 차세대 제품 개발과 함께 해당 플랫폼에 탑재될 HBM4 공급을 놓고 경쟁하고 있다.
테일러 팹 2의 2030년 가동 목표는 UBS 전망에서 제시된 공급 부족 시기보다 늦다. 이 공장은 AI 컴퓨팅의 추가 성장과 메모리 설계 변화가 빚어낼 후속 시장에 대응할 예정이다. 따라서 삼성전자의 계획은 생산능력 투자인 동시에 미래 메모리 시스템의 어느 부분을 제조할지에 대한 결정이다.
첫 번째 테일러 공장이 출발점
삼성전자의 첫 번째 테일러 공장은 제2공장보다 3년 앞선 2027년 생산을 시작할 것으로 예상된다. 테슬라는 AI5 및 AI6 칩을 대상으로 한 165억 달러 규모의 계약을 맺은 핵심 고객으로 알려졌다.
첫 번째 공장과 관련해 보도된 투자액은 170억 달러에서 370억 달러로 늘었으며, 프로젝트에는 미국 CHIPS법에 따른 47억5천만 달러의 지원이 포함된다. 테일러 부지 전체 면적은 1,268에이커로, 최대 10개 공장을 수용할 수 있다.
두 공장은 캠퍼스에서 서로 다른 역할을 맡게 된다. 첫 번째 공장은 AI 프로세서 제조와 연계된 반면, 두 번째 공장은 첨단 메모리용 로직 부품을 중심으로 자리매김하고 있다. 고객 입장에서는 삼성전자가 미국에서 제조할 수 있는 AI 관련 실리콘의 범위가 넓어지는 셈이다.
삼성전자가 DRAM을 한국에서 생산할 계획이므로 한국은 제안된 HBM 생산망의 한 축으로 남는다. 텍사스 증설을 통해 미국산 베이스 다이와 한국산 메모리를 결합하는 양국 간 생산 체계가 구축될 예정이다.
파운드리 사업 강화에 나선 삼성전자
삼성전자는 3분기 파운드리 매출이 HBM 로직 다이 판매와 대형 클라우드 사업자 및 기타 AI 고객의 첨단 2나노미터 주문에 힘입었다고 밝혔다. 그러나 파운드리 사업은 여전히 적자를 기록했다.
삼성전자는 2026년 2나노미터 주문이 130% 이상 증가할 것으로 전망했다. 키움증권은 파운드리 사업부가 4분기에 흑자로 돌아설 것으로 예상했다. 생산능력이 전량 예약된 테일러 제2공장은 생산 주문을 장기간 확보해 이 같은 실적 회복 노력에 힘을 보탤 수 있다.
다른 잠재 고객의 논의는 아직 초기 단계다. 업계에서는 브로드컴을 테일러 HBM 베이스 다이의 잠재 구매자로 꼽는다. 삼성전자는 맞춤형 칩 설계업체인 대만 패러데이를 통해 미국 클라우드 고객의 2나노미터 AI 칩 프로젝트도 추진하고 있다. 해당 프로젝트의 제조 주문은 아직 확인되지 않았다.
AMD의 수요가 보도된 텍사스 계획의 가장 분명한 고객 기반을 제공한다. 엔비디아는 현재 메모리 요구 사항이 베이스 다이 제조를 TSMC 쪽으로 향하게 한다는 점에서 더 복잡한 기회다. 삼성전자는 각 고객이 선택한 설계와 생산 요건을 충족하면서 자사 메모리 수요를 자사 공장의 추가 주문으로 연결해야 한다.
핵심 내용
- 삼성전자는 테일러 제2공장에서 2나노미터 공정으로 HBM 베이스 다이를 제조할 계획이며, 양산은 2030년으로 예정돼 있다.
- 업계에 따르면 계획된 생산능력 전량이 예약됐으며, 대부분은 AMD가 확보했다. 삼성전자는 이 보도를 확인하지 않았다.
- 본격적인 건설은 2026년 11월 초 시작될 예정이며, 장비 설치는 2029년 2월부터 진행된다.
- 삼성전자는 텍사스에서 만든 베이스 다이를 한국에서 생산한 DRAM과 결합할 계획이다.
- 엔비디아는 주요 HBM 공급업체 3곳에 NVHBM 베이스 다이 제조에 TSMC의 3나노미터 공정을 사용하도록 요청한 것으로 알려졌다.
- UBS는 2027년 HBM 수요를 615억 기가비트로 전망했으며, 예상 출하량은 546억 기가비트다.
- 이번 증설은 파운드리 사업부가 수익성 확보를 추진하는 가운데 삼성전자가 첨단 제조 사업을 더 많이 수주하려는 노력에 힘을 보탤 전망이다.






