요약:
NVIDIA가 차세대 Rubin AI 가속기의 HBM 구성을 12단 스택에서 8단 스택으로 줄일 계획이라는 것이 한때 시장에 보도되었지만, 최신 공급망 뉴스에 따르면 Rubin 시리즈 제품은 여전히 12단 HBM4 솔루션이 지배할 것으로 예상되며 고대역폭 메모리 시장은 새로운 상당한 가격 인상에 직면할 수 있습니다.
Counterpoint Research가 인용한 업계 체인 조사 결과에 따르면 대다수의 Rubin 아키텍처 제품은 원래 계획된 12층 스택 HBM4 디자인을 계속 유지할 것입니다. 이는 엔비디아가 8단 HBM4 구성으로 대규모 전환을 준비하고 있다는 이전 루머와는 다르다.
NVIDIA의 공식 기술 로드맵에 따르면 Rubin GPU에는 12겹의 스택형 HBM4 메모리가 탑재됩니다. 단일 GPU의 최대 메모리 용량은 288GB이며 최대 22TB/s의 메모리 대역폭을 달성할 수 있습니다. 현재 대규모 언어 모델 훈련 및 추론 작업의 경우 메모리 용량과 대역폭은 여전히 성능을 결정하는 주요 지표입니다. 따라서 업계에서는 Nvidia가 핵심 사양을 타협할 유인이 거의 없다고 생각합니다.
앞서 국내 언론은 엔비디아가 삼성전자와 SK하이닉스에 8단 HBM4 제품 공급을 늘려달라고 요청했다고 보도한 바 있다. 주요 이유에는 제조 수율, 열 방출 제어 및 공급망 압력이 포함됩니다. HBM4는 메모리 인터페이스 폭을 2048비트로 늘리고 12층의 DRAM 칩을 수직으로 쌓아야 하기 때문에 이전 세대 제품보다 제조 복잡성이 훨씬 높습니다.
그러나 최신 뉴스는 이 두 진술이 반드시 서로 모순되는 것은 아니라는 점을 지적합니다. 업계 관계자들은 Nvidia가 생산 능력 압박을 완화하기 위해 일부 제품에 8레이어 HBM4를 사용할 수 있다고 믿고 있지만, 고급 AI 시장을 위한 주요 Rubin 제품은 여전히 12레이어 HBM4 구성을 유지할 것입니다.
동시에 HBM 시장의 수급 상황으로 인해 더 큰 어려움이 다가오고 있습니다. 인공지능 인프라가 지속적으로 확장되면서 HBM은 전 세계 반도체 산업에서 가장 부족한 자원 중 하나가 되었습니다.
시장조사업체 트렌드포스는 2027년까지 고대역폭 메모리 제품의 평균 판매가격이 전년 대비 121% 증가할 것으로 전망했다. 가격 인상의 주요 원인은 전통적 의미의 공급 부족이 아니라 제품 구조 업그레이드다. 점점 더 비싼 HBM4가 HBM3E를 대체하고 후속 HBM4E 제품이 시장에 출시됨에 따라 전체 평균 판매 가격은 크게 상승할 것입니다.
또한 연구기관은 NVIDIA가 8단 HBM4의 사용을 확대하더라도 메모리 비용을 절감하지 못할 수도 있다고 지적했습니다. 각 HBM 스택에는 고가의 기본 로직 칩(Base Die) 구성이 필요하기 때문에 적층 레이어 수가 12개에서 8개로 줄어들면 동일한 기본 칩의 비용이 더 적은 스토리지 레이어에 분산되어야 하며 이로 인해 단위 용량 비용이 증가할 수 있습니다.
데이터에 따르면 2027년까지 8레이어 HBM 제품의 Gb 용량당 가격은 12레이어 HBM보다 10~20% 더 높을 수도 있습니다. 이는 적층 수를 줄임으로써 얻을 수 있는 주요 이점이 조달 비용을 직접적으로 줄이는 것보다 공급 능력과 생산 효율성을 향상시키는 것일 수 있음을 의미합니다.
애널리스트들은 생성 인공 지능, 대규모 모델 훈련, AI 데이터 센터 구축이 새로운 단계에 접어들면서 고대역폭 메모리에 대한 시장 수요가 여전히 빠르게 증가하고 있다고 믿고 있습니다. NVIDIA의 경우 12레이어 HBM4 구성을 유지한다는 것은 제조 난이도와 조달 비용이 높아지는 것을 의미하지만 Rubin 플랫폼이 업계 최고의 메모리 대역폭과 용량 이점을 계속해서 누릴 수 있다는 것을 보장할 수 있습니다.
2027년 루빈 플랫폼이 시장에 진입할 것으로 예상되면서 고성능 AI 칩과 HBM 공급망 간의 경쟁이 더욱 심화될 수 있으며, 고대역폭 메모리는 차세대 AI 인프라 비용에 영향을 미치는 핵심 요소 중 하나로 자리잡고 있습니다.
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