국내 메모리 반도체를 둘러싼 업계간 경쟁이 고대역폭메모리(HBM) 성능 개선을 넘어 차세대 메모리 기술로 확대되고 있다. AI 모델이 대형화하고 추론과 AI 에이전트 서비스가 확산함에 따라 메모리의 데이터 처리 속도와 함께 전력 효율성과 데이터 저장·관리 능력까지 사업 성패에 중요 요소로 작용하고 있기 때문이다. 24일 관련업계에 따르면 양대 메모리 기업인 삼성전자와 SK하이닉스는 메모리와 연산장치의 결합 구조를 바꿔 AI 연산 능력을 높이고 저전력 메모리 모듈로 데이터 관리 효율성을 향상하는 기술 등으로 시장 공략을 강화하고 있다. SK하이닉스, 3D D램·HBF 개발…메모리 용량 10배 확대 추진 SK하이닉스는 차세대 메모리인 3D 적층 D램을 솔루션으로 제시했다. GPU·신경망처리장치(NPU) 등 연산 반도체 위에 D램을 쌓아 데이터의 물리적 이동 거리를 줄인 방식이다. 대규모 AI 모델 추론 과정에서 필요한 데이터를 연산기에 더욱 가까운 곳에서 빠르게 공급해 성능을 높이고 전력 소비를 줄인다. 급증하는 메모리 용량 수요에 대응할 차세대 스토리지 기술로는 HBM의 빠른 데이터 처리 속도와 낸드플래시의 대용량 저장 능력을 결합한 고대역폭 낸드플래시(HBF)를 개발한다 모바일 바다이야기 조작 . SK하이닉스는 HBM과 D램 사이에 구축하는 새 메모리 계층인 HBF의 대역폭을 같은 세대 HBM의 절반 수준으로 확보하면서도 용량은 약 10배로 높인다는 것이 목표다. 삼성전자, 차세대 3D 메모리 개발…GPU 성능 최대 8배 향상 목표 삼성전자는 AI 반도체 상단에 메모리를 수직으로 쌓아 성능과 전력 효율 한계를 넘기 위한 차세대 3차원(3D) 메모리 아키텍처에 주목하고 있다. 최근 국내외 반도체 기술 전시회에서 선보인 차세대 기술 구상 'zHBM'과 'z낸드-O'(zNAND-O)가 대표적이다. zHBM은 AI 가속기 위에 HBM을 직접 쌓아 데이터 이동 거리를 최소화한 구조다. 이를 통해 데이터 병목 현상을 해결하고 전력 효율을 극대화해 HBM의 차세대 제품인 HBM5(8세대)와 비교해 그래픽처리장치(GPU)당 성능은 최대 8배, 전력 대비 성능은 최대 3배 높일 수 있다는 것이 삼성전자의 설명이다. z낸드-O는 기기내장형(온디바이스) AI 환경에 특화한 고성능 낸드플래시 솔루션이다. 신천지게임하는곳 기존 V낸드의 수직 적층 기술에 실리콘관통전극(TSV)을 결합해 D램의 용량 부족과 낸드의 낮은 대역폭 문제를 동시에 해결하면서 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 저전력 D램·CXL 기술 경쟁…AI 서버 효율성 확보 총력 전력 효율을 높이는 저전력 메모리도 양사의 경쟁 분야다. 삼성전자와 SK하이닉스는 올해 상반기 연달아 LPDDR(저전력 D램)에 기반한 서버용 저전력 메모리 모듈 SOCAMM(소캠)2 양산을 시작했다. 삼성전자는 지난달 차세대 모바일 저전력 D램인 16GB LPDDR6을 업계 최초로 퀄컴의 '스냅드래곤 8 엘리트 익스트림 6세대' 플랫폼에서 검증하는 데 성공하기도 했다. 삼성전자와 SK하이닉스는 AI 가속기와 메모리를 빠르게 연결하는 '컴퓨트 익스프레스 링크'(CXL)와 이를 활용한 메모리 모듈인 CMM 기반 기술에서도 경쟁하고 있다. CXL은 AI 서버의 메모리 용량을 확장할 수 있어 메모리 부족 문제를 해결할 기술로 꼽힌다. 업계 관계자는 "AI 메모리 경쟁의 중심이 개별 제품의 성능을 높이는 단계에서 서버 등의 전체적인 구조와 운영 효율을 개선하는 단계로 이동하고 있다"며 "삼성전자와 SK하이닉스의 차세대 메모리 기술 상용화 시。과 실제 비용 절감 효과가 향후 시장에서 양사의 경쟁력을 가를 변수"라고 말했다. lank" rel=