“SK하이닉스 비켜”…삼성전자 3D메모리로 ‘판뒤집기’

삼성전자, FMS에서 차세대 비전 제시
업계 최초 zHBM, zNAND-O 목업 공개
성능 늘리고 전성비 올리고 열 저항 줄여

8월4일(현지시간) 미국 실리콘밸리에서 열린 ‘FMS 2026’에서 김경륜 삼성전자 D램개발실 상무가 발표를 하는 모습. 삼성전자 제공

삼성전자 zHBM 목업. 삼성전자 제공

삼성전자가 메모리 반도체 리더십을 보다 강화하기 위해 차세대 3D 메모리 비전을 제시하며 SK하이닉스와의 경쟁에서 초격차를 내기 위한 시동을 걸었다. 글로벌 반도체 시장에서는 삼성전자와 SK하이닉스가 미국의 마이크론 테크놀로지와 함께 시장을 과점하고 있다.

삼성전자는 미국 현지시간으로 4일부터 6일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라 컨벤션센터에서 열리는 ‘FMS(Future of Memory and Storage) 2026’에 참가해 차세대 3D 메모리 아키텍처인 zHBM과 zNAND-O의 목업(Mock-up·모형)을 업계 최초로 공개했다고 5일 밝혔다.

삼성전자는 FMS 2026에서 약 20평의 규모의 최대 전시 공간을 마련하고 AI 클라우드 서버를 형상화한 전시 부스를 선보였다.

전시 공간은 Highlight, Cloud AI, Edge AI 존으로 구성했으며 D램부터 NAND, 스토리지에 이르는 폭넓은 메모리 포트폴리오를 중심으로 약 30개 제품을 전시해 AI 메모리 핵심 기술과 고객 맞춤형 설루션을 소개했다.

행사 첫날인 4일 오전 11시 40분(현지시간)에는 이진엽 Flash개발실 부사장과 김경륜 D램개발실 상무가 ‘Driving the wave of AI Revolution: 3D Innovations in Memory & Storage Architecture’을 주제로 기조연설을 진행했다.

두 연사는 zHBM, zNAND-O 등 차세대 3D 메모리를 기반으로 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 AI 인프라 수요 증가에 대응하고, AI 시스템의 성능과 전력효율을 극대화하기 위한 기술 비전을 제시했다.

특히 기조연설에서 400단 이상의 V10 BV-NAND를 업계 최초로 공개하며, 차세대 NAND 기술 경쟁력을 선보였다. BV란 Bonding Vertical의 약자로, 셀과 회로를 분리 제작한 후 수직으로 접합하는 기술이다.

삼성전자는 FMS 2026에서 업계 최초로 차세대 3D 메모리 아키텍처인 zHBM과 zNAND-O 목업을 공개하고, 미래 AI 시스템을 위한 새로운 메모리 기술 방향을 제시했다.

HPC 및 AI 인프라의 확산으로 고용량·고대역폭 메모리에 대한 요구 수준이 높아지면서, 기존 HBM만으로는 향후 요구되는 수준의 성능을 구현하는 데 한계가 있다.

이에 제시되는 대안이 바로 zHBM이다. zHBM은 기존에 AI 가속기(xPU) 옆에 HBM을 배치하는 방식에서 한 단계 더 나아가 AI 가속기 상단에 HBM을 수직으로 적층하는 차세대 아키텍처다.

AI 가속기와 메모리 간 데이터 이동 거리를 최소화함으로써 대역폭과 전력효율을 높이고, 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 초고속 데이터 처리를 지원한다. zHBM이 적용된 차세대 인터페이스 시스템은 HBM5 대비 최대 8배 높은 성능을 제공한다.

또한 짧아진 데이터 간 이동거리로 인하여 HBM5 대비 전성비를 최대 3배 향상하고 열 저항을 절반 이상 낮춤으로써 고용량·고대역폭 시스템의 안정성과 전력효율을 극대화한다.

특히 zHBM은 고객 맞춤형 설계가 가능한 3D 메모리 설루션으로, 메모리와 AI 가속기 사이에 위치한 인터레이어에 맞춤형 IP(Intellectual Property, 반도체 특정 기능을 회로로 구현한 설계 블록)를 추가해 메모리 용량 확장, 가속기 성능 강화 등 제품 특성을 최적화할 수 있다.

삼성전자는 D램뿐 아니라 NAND에서도 3D 메모리 아키텍처 비전을 제시했다. zNAND-O는 삼성전자가 개발 중인 차세대 고성능 NAND 플래시 설루션으로, 기존 V-NAND의 수직 적층 기술을 활용하고 TSV 기술을 결합해 4단 또는 8단 반도체 칩을 3D 패키징한 제품이다. 제품명 끝의 ‘-O’는 On-device AI 환경에 최적화된 제품임을 의미한다. 높은 공간 효율성과 데이터 로딩 대역폭, 빠른 응답 속도를 바탕으로 실시간 대규모 데이터 처리가 요구되는 환경에서 고성능을 지원한다.