HBM 다음은 무엇일까? 삼성전자가 준비하는 삼성전자 차세대 반도체 기술 7가지

요즘 반도체 이야기를 보다 보면 정말 빠지지 않고 등장하는 단어가 있습니다.

바로 HBM입니다.

저도 반도체 장비와 공정을 가까이에서 접하다 보니 예전보다 HBM이라는 말을 훨씬 자주 듣게 됩니다. 몇 년 전만 해도 DRAM, NAND, 미세공정 같은 단어가 익숙했다면 요즘은 AI와 HBM이 반도체 산업의 중심으로 굉장히 빠르게 들어왔다는 느낌을 받습니다.

그러다 문득 이런 생각이 들었습니다.

“그럼 HBM 다음에는 뭐가 나올까?”

반도체 산업을 계속 보다 보면 현재 가장 주목받는 기술이 한창 성장하고 있을 때 기업들은 이미 그다음 기술을 준비하고 있다는 걸 알 수 있습니다.

HBM도 마찬가지입니다.

지금의 HBM을 더 빠르고 더 많이 쌓는 방향으로 발전시키는 한편, 아예 메모리 구조를 바꾸거나 메모리에서 직접 일부 연산을 처리하고, Logic과 Memory를 지금보다 훨씬 가깝게 연결하려는 기술도 개발되고 있습니다.

삼성전자가 공개하고 있는 기술들을 살펴봐도 이런 흐름이 꽤 선명합니다.

HBM4E와 HBM5, zHBM, PIM, 차세대 V-NAND, 2nm GAA, 3D Packaging 등이 대표적입니다.

저는 이런 기술을 하나씩 따로 외우기보다는 “결국 반도체가 어느 방향으로 가고 있는 걸까?”라는 관점에서 연결해서 보는 편이 훨씬 재미있었습니다.

그래서 이번 글에서는 삼성전자 차세대 반도체 기술 7가지를 제가 이해한 방식대로 최대한 쉽게 풀어보겠습니다.

1. HBM4E와 HBM5, 지금의 HBM도 아직 끝이 아니다

먼저 HBM입니다.

처음에는 저도 HBM을 그냥 “DRAM을 여러 장 쌓아서 빠르게 만든 메모리” 정도로 이해했습니다.

큰 틀에서는 틀린 설명은 아닙니다.

여러 DRAM Die를 수직으로 적층하고 TSV 등을 이용해 연결하면서 일반적인 메모리보다 훨씬 넓은 데이터 통로를 확보하는 것이 HBM의 중요한 특징이니까요.

그런데 기술 내용을 조금 더 들여다보니 생각보다 훨씬 복잡했습니다. 삼성전자 차세대 반도체 기술 단순히 DRAM을 많이 쌓는다고 끝나는 문제가 아니었습니다.

적층 수가 늘어나면 두께도 관리해야 하고 전기적인 연결도 안정적이어야 합니다. 열도 문제가 되고 Warpage나 Bonding, 수율까지 함께 따라옵니다.

결국 HBM 하나에도 DRAM 공정부터 TSV, Packaging, 열관리, Test까지 굉장히 많은 기술이 연결되어 있는 셈입니다.

삼성전자는 삼성전자 차세대 반도체 기술로 HBM4 이후 HBM4E와 HBM5까지 다음 세대를 준비하고 있습니다.

HBM4E에서는 대역폭과 용량을 더욱 높이는 방향으로 발전하고 있고 HBM5로 갈수록 열관리 역시 더욱 중요한 문제가 될 것으로 보입니다.

삼성전자가 HBM5와 관련해 제시한 기술 가운데 제가 흥미롭게 본 것이 HPB(Heat Path Block)입니다.

이름에서도 어느 정도 짐작할 수 있듯이 열을 어떻게 효과적으로 빼낼 것인가에 초점을 둔 기술입니다.

장비를 다루다 보면 온도라는 변수가 얼마나 민감한지 체감할 때가 많습니다.

반도체는 아주 작은 조건 차이도 결과에 영향을 줄 수 있습니다.

그래서 저는 앞으로 HBM 경쟁에서도 단순히

“얼마나 빠르냐?”

만 보는 것보다

“얼마나 빠르면서도 발생하는 열을 안정적으로 제어할 수 있느냐?”

가 더욱 중요해질 거라고 생각합니다.

2. zHBM, 개인적으로 가장 흥미롭게 보는 기술

이번 글을 정리하면서 개인적으로 가장 흥미로웠던 삼성전자 차세대 반도체 기술은 zHBM입니다.

현재 HBM도 이미 DRAM을 수직으로 쌓습니다.

그런데 zHBM은 여기에서 한 단계 더 나아가 Memory와 Logic을 더욱 긴밀하게 3차원으로 통합하려는 방향입니다.

왜 굳이 이렇게까지 해야 할까요?

결국 데이터 이동 때문입니다.

AI에서는 엄청난 양의 데이터를 GPU와 메모리 사이에서 계속 주고받아야 합니다.

GPU 자체가 아무리 빨라져도 필요한 데이터가 제때 도착하지 않으면 기다릴 수밖에 없습니다.

자동차에 비유하면 엔진 성능은 계속 좋아지는데 도로가 막혀 자동차가 제대로 달리지 못하는 것과 비슷합니다.

HBM은 이 도로를 굉장히 넓혀놓은 기술이라고 볼 수 있습니다.

그런데 AI가 계속 발전하면 도로를 넓히는 것만으로도 부족해질 수 있습니다.

그렇다면 아예 이동거리를 줄여버리면 어떨까?

Logic과 Memory를 더욱 가깝게 3차원으로 연결하는 것입니다.

저는 이 부분이 앞으로 반도체에서 꽤 중요한 변화가 될 가능성이 있다고 봅니다.

예전에는 미세공정을 통해 트랜지스터를 얼마나 작게 만드느냐가 가장 눈에 띄는 경쟁이었다면, 앞으로는 반도체를 어떻게 쌓고 어떻게 연결하느냐가 그만큼 중요해질 수 있기 때문입니다.

3. 삼성전자 차세대 반도체 기술 PIM, 메모리가 계산까지 한다면?

PIM도 처음 개념을 접했을 때 꽤 재미있었습니다.

PIM은 Processing-In-Memory의 약자입니다.

쉽게 말하면 메모리에 연산 기능을 넣는 것입니다.

우리가 일반적으로 알고 있는 컴퓨터에서는 역할이 비교적 명확합니다.

CPU나 GPU가 계산하고 DRAM은 데이터를 저장합니다.

그런데 계산할 때마다 데이터가 계속 이동해야 합니다.

메모리 → 프로세서 → 메모리

이 과정이 끊임없이 반복됩니다.

과거에는 크게 문제가 되지 않았던 부분도 AI처럼 처리해야 하는 데이터가 엄청나게 많아지면 이야기가 달라집니다.

데이터를 이동시키는 것 자체가 시간과 전력을 소비하기 때문입니다.

그래서 저는 PIM을 볼 때 이런 질문으로 이해하면 쉽다고 생각합니다.

“굳이 모든 데이터를 GPU까지 가져가야 할까?”

일부 계산을 메모리 쪽에서 바로 처리할 수 있다면 데이터 이동량 자체를 줄일 수 있습니다.

이게 PIM의 핵심 아이디어입니다.

삼성전자 역시 PIM 관련 기술을 계속 개발하고 있습니다.

제가 PIM을 흥미롭게 보는 이유는 단순히 새로운 메모리 제품 하나가 추가되는 문제가 아니기 때문입니다.

기존의

Processor = 연산

Memory = 저장

이라는 역할 구분 자체가 조금씩 달라질 수 있다는 의미가 있습니다.

물론 PIM이 모든 연산을 대신한다는 뜻은 아닙니다.

하지만 AI처럼 특정 형태의 연산이 대량으로 반복되는 환경에서는 충분히 활용가치가 있을 것으로 보입니다.

4. 삼성전자 차세대 반도체 기술 V10 BV-NAND, NAND도 단순히 높게 쌓는 시대에서 바뀐다

NAND를 보면 반도체 기술의 변화가 꽤 직관적으로 느껴집니다.

예전에는 평면에 Cell을 배치했습니다.

그런데 더 많은 데이터를 저장해야 하다 보니 이제는 Cell을 위로 쌓습니다.

V-NAND가 대표적입니다.

그리고 적층 수는 계속 증가하고 있습니다.

장비 엔지니어 관점에서 보면 저는 이 부분이 특히 흥미롭습니다.

수백 단의 구조를 만들어놓고 아주 깊은 Hole을 일정하게 Etch한다는 것 자체가 말처럼 간단한 일이 아니기 때문입니다.

Aspect Ratio가 높아질수록 공정 난이도도 함께 올라갑니다.

그런데 이제는 단순히 Layer를 더 많이 쌓는 것뿐 아니라 Cell Array와 Peripheral Circuit을 어떻게 구성할 것인가까지 변화하고 있습니다.

삼성전자의 V10 BV-NAND에서 주목할 부분 중 하나가 Wafer Bonding입니다.

Cell Array와 Peripheral 영역을 각각 최적화해 제조한 뒤 이를 정밀하게 결합하는 방향입니다.

저는 이 기술을 보면서 앞으로 NAND 경쟁도 단순한 “몇 단 NAND인가?” 경쟁에서 조금씩 벗어날 수 있겠다는 생각이 들었습니다.

결국 적층 수뿐 아니라 구조와 공정 효율, 전력 그리고 수율까지 같이 봐야 하기 때문입니다.

5. 삼성전자 차세대 반도체 기술 2nm GAA, 숫자가 작아지는 것보다 중요한 것

반도체 뉴스를 보면 항상 등장하는 숫자가 있습니다.

3nm, 2nm, 그리고 그 이하입니다.

처음 반도체를 접하는 분들은 숫자가 작으면 무조건 더 좋은 반도체라고 생각하기 쉽습니다.

저도 처음에는 비슷하게 생각했습니다.

하지만 장비와 공정을 접하다 보니 숫자를 줄이는 것 자체보다 그 공정을 실제 생산환경에서 안정적으로 구현하는 것이 훨씬 어려운 문제라는 생각을 하게 됩니다.

미세화가 진행될수록 작은 변화 하나의 영향도 커질 수 있습니다.

Temperature, Pressure, Gas Flow, RF Power, Plasma 상태 같은 조건의 안정성이 더욱 중요해집니다.

삼성전자는 3nm에서 GAA를 양산에 도입했고 2nm GAA 공정으로 기술을 확장하고 있습니다.

GAA는 Gate가 Channel을 둘러싸면서 전류를 더욱 정밀하게 제어할 수 있도록 만든 구조입니다.

삼성전자는 Nanosheet 기반의 MBCFET 구조를 사용합니다.

제가 GAA에서 중요하게 보는 부분은 단순히

“삼성전자가 2nm를 만들었다.”

라는 사실만은 아닙니다.

실제 경쟁력은 결국

성능 + 소비전력 + 수율 + 생산성

을 어느 수준까지 동시에 확보하느냐에서 결정된다고 생각합니다.

연구개발 단계에서 좋은 결과를 만드는 것과 Fab에서 수많은 Wafer를 안정적으로 생산하는 것은 또 다른 문제이기 때문입니다.

6. 3D Packaging과 Chiplet, 앞으로 정말 중요해질 분야

삼성전자 차세대 반도체 기술 이제 앞으로의 반도체 산업에서 상당히 중요해질 것으로 보는 분야 중 하나가 Packaging이라고 생각합니다.

예전에는 Packaging이라고 하면 완성된 Chip을 보호하고 외부와 연결하는 후공정 정도로 생각하는 경우가 많았습니다.

하지만 지금은 이야기가 많이 달라졌습니다.

Packaging 자체가 반도체의 실제 성능을 좌우하는 중요한 기술로 들어오고 있습니다.

하나의 거대한 Chip 안에 모든 기능을 넣는 대신 기능별로 Chip을 나눈 뒤 하나의 Package 안에서 연결하는 Chiplet 방식도 중요해지고 있습니다.

예를 들어

CPU,

GPU,

I/O,

HBM,

AI Accelerator

등을 각각 적합한 공정으로 만든 뒤 하나의 Package 안에서 빠르게 연결할 수 있습니다.

삼성전자 역시 I-Cube와 X-Cube 등을 포함한 첨단 Packaging 기술을 개발하고 있습니다.

제가 이 분야를 중요하게 보는 이유는 미세공정만으로 성능을 계속 높이는 데 점점 많은 비용과 기술적 난이도가 필요하기 때문입니다.

앞으로는

미세공정으로 얻는 성능 향상

Packaging으로 얻는 성능 향상

을 함께 가져가는 방향이 더욱 중요해질 가능성이 높다고 봅니다.

HBM도 결국 Packaging과 떼어놓고 생각하기 어려운 제품입니다.

7. AI SSD, 의외로 놓치기 쉬운 기술

삼성전자 차세대 반도체 기술 마지막은 AI Storage입니다.

AI 이야기를 하면 대부분 GPU와 HBM부터 떠올립니다.

그런데 저는 Storage도 상당히 중요하다고 생각합니다.

AI가 학습하려면 엄청난 양의 데이터가 필요합니다.

그리고 그 데이터는 결국 어딘가에 저장되어 있어야 합니다.

바로 SSD 같은 Storage입니다.

아무리 GPU가 빠르고 HBM 대역폭이 높아도 필요한 데이터를 Storage에서 제대로 공급하지 못하면 전체 시스템 관점에서는 또 다른 병목이 생길 수 있습니다.

그래서 AI 데이터센터에서는 Enterprise SSD와 차세대 NAND의 중요성도 함께 커지고 있습니다.

삼성전자는 고성능 Enterprise SSD와 차세대 V-NAND를 계속 개발하고 있습니다.

결국

SSD → DRAM → HBM → GPU

로 이어지는 데이터 흐름 전체를 봐야 합니다.

저는 앞으로 AI 반도체 시장을 볼 때 HBM 시장만 보는 것보다 Storage부터 GPU까지 데이터가 어떻게 이동하는지를 같이 보는 게 훨씬 중요해질 거라고 생각합니다.

삼성전자 차세대 반도체 기술 7가지를 정리하면

기술	제가 보는 핵심
HBM4E·HBM5	대역폭 경쟁에서 열관리·전력까지 확대
zHBM	Logic과 Memory 사이의 물리적 거리 단축
PIM	데이터를 옮기지 않고 Memory에서 일부 연산
V10 BV-NAND	적층 경쟁에서 Bonding·구조 경쟁으로 확대
2nm GAA	미세화보다 성능·전력·수율의 균형이 중요
3D Packaging·Chiplet	Chip 자체보다 Chip 간 연결이 중요해지는 변화
AI SSD	GPU만이 아닌 AI 데이터 흐름 전체의 최적화

삼성전자 차세대 반도체 기술 7가지를 보면서 제가 느낀 공통점

이번에 삼성전자 차세대 반도체 기술을 하나씩 정리하면서 제일 눈에 들어온 공통점이 하나 있었습니다.

예전의 반도체 기술 발전을 떠올리면

“더 작게 만든다.”

라는 표현이 가장 먼저 생각났습니다.

그런데 지금은 조금 다르게 보입니다.

물론 미세공정은 여전히 중요합니다.

하지만 이제는 그것만으로 부족합니다.

더 높게 쌓고

더 가깝게 붙이고

더 빠르게 연결하고

데이터 이동을 줄이고

전력과 열을 효율적으로 관리하는 것

이 동시에 중요해지고 있습니다.

HBM도 쌓습니다.

3D NAND도 쌓습니다.

Chip도 3D Packaging으로 쌓습니다.

Logic과 Memory 사이의 거리도 가까워지고 있습니다.

심지어 PIM에서는 연산과 메모리의 역할까지 가까워집니다.

저는 이 흐름이 앞으로 반도체 산업을 이해하는 데 꽤 중요한 포인트라고 생각합니다.

장비를 다루는 입장에서는 마냥 반갑지만은 않은 변화

그리고 장비를 접하는 입장에서 보면 이런 기술 발전이 마냥 멋있게만 느껴지는 것도 아닙니다.

제품이 복잡해지는 만큼 공정과 장비도 어려워지기 때문입니다.

예를 들어 3D NAND가 계속 고단화되면 더욱 깊은 구조를 Etch해야 합니다.

GAA에서는 매우 정밀한 구조를 만들고 특정 물질만 선택적으로 제거하거나 형성해야 합니다.

HBM과 3D Packaging에서는 Bonding과 TSV, Wafer Thinning, Warpage와 열관리까지 중요해집니다.

결국 공정 Margin은 더욱 좁아질 가능성이 있습니다.

장비에서 작은 이상이 발생했을 때도 단순히

“장비가 정상적으로 돌아간다.”

는 것만 확인해서는 부족할 수 있습니다.

장비의 작은 변화가 실제 Wafer와 공정 결과에 어떤 영향을 주는지를 이해하는 능력이 더욱 중요해질 것이라고 생각합니다.

그래서 저는 장비 엔지니어에게도 앞으로 단순한 Maintenance 능력뿐 아니라 Process를 이해하는 능력이 점점 중요해질 것이라고 봅니다.

HBM 다음은 결국 하나의 반도체가 아닐지도 모른다

처음 이 글의 주제를 정할 때는 저도

“HBM 다음에는 어떤 반도체가 뜰까?”

라는 단순한 궁금증에서 시작했습니다.

그런데 여러 기술을 한 번에 정리해보니 생각이 조금 달라졌습니다.

HBM 다음에 HBM을 완전히 대체할 단 하나의 반도체가 등장한다고 생각할 필요는 없을 것 같습니다.

HBM 자체는 HBM4E와 HBM5로 발전합니다.

그 옆에서는 zHBM이 Logic과 Memory의 거리를 줄이려고 합니다.

PIM은 Memory가 일부 연산을 담당하게 합니다.

BV-NAND는 Storage 구조를 변화시키고 있습니다.

2nm GAA는 Logic의 성능과 전력효율을 높이고 있습니다.

그리고 3D Packaging은 이 모든 Chip을 더욱 가깝게 연결하려고 합니다.

결국 미래 반도체의 핵심은 특정 제품 하나가 아니라 이 기술들이 서로 어떻게 연결되느냐에 있을 가능성이 높다고 생각합니다.

마무리

반도체 장비와 공정을 계속 접하다 보면 기술이 정말 빠르게 변하고 있다는 걸 느끼게 됩니다.

지금 당장은 HBM이 가장 많은 관심을 받고 있지만 삼성전자를 비롯한 글로벌 반도체 기업들은 이미 그 이후의 기술을 준비하고 있습니다.

삼성전자 차세대 반도체 기술 저는 그중에서도 zHBM과 PIM, 3D Packaging을 특히 관심 있게 보고 있습니다.

이 세 기술이 결국 하나의 문제와 연결되어 있기 때문입니다.

바로 데이터 이동입니다.

AI 시대에는 연산능력만 높이는 것으로 부족합니다.

엄청난 양의 데이터를 얼마나 빠르게 이동시키느냐, 더 나아가 얼마나 적게 이동시키면서 계산할 수 있느냐가 시스템 성능과 전력효율에 큰 영향을 줄 수 있습니다.

그래서 앞으로 삼성전자 차세대 반도체 기술을 볼 때 단순히

“몇 nm인가?”

“HBM이 몇 단인가?”

“대역폭이 얼마인가?”