삼성전자는 스마트폰과 태블릿을 위해 특별히 고대역폭 메모리(HBM)를 개발하고 있으며 복잡한 패키징 기술을 사용해 이러한 모바일 단말기를 강력한 로컬 AI 컴퓨팅 플랫폼으로 전환할 계획입니다. 현재 HBM은 주로 서버와 데이터센터에 배치되고 있으며, 삼성은 이 고성능 DRAM 형태를 활용해 잠재 시장을 놓치지 않고 AI 물결 속에서 이익 마진을 더욱 확대할 수 있기를 바라고 있습니다.

보고서는 삼성의 이번 목표는 모바일 기기에 적합한 HBM 기술을 개발하는 것이라고 지적했다. 이 기술은 공간 점유와 전력 소비 부담을 크게 늘리지 않으면서 컴퓨팅 성능과 대역폭을 크게 늘려 보다 복잡한 엔드사이드 AI 추론 작업을 지원할 수 있다. 이에 비해 기존 모바일 DRAM은 여전히 ​​구리 와이어 본딩이 지배적이며 I/O 단자는 일반적으로 128~256 범위에 있습니다. 제한된 핀 크기는 대역폭을 향상시키고 신호 손실과 열을 줄이는 데 명백한 병목 현상을 가지고 있습니다.

삼성전자는 이 문제를 해결하기 위해 스마트폰과 태블릿에 팬아웃 웨이퍼 레벨 패키징(FOWLP)과 연계해 '초고종횡비 구리 기둥'을 선보일 계획이다. 이 패키징 솔루션은 기존 엑시노스 2600 등 시스템 레벨 칩에 적용해 발열을 강화하고 지속적인 부하 시 성능을 향상시킨 바 있다. 이를 바탕으로 삼성은 서버 수준 HBM을 보다 컴팩트한 형태로 모바일 단말기에 이식하여 로컬 AI 모델에 더 높은 메모리 대역폭과 데이터 처리량 기능을 제공할 수 있기를 희망합니다.

보고서는 소식통을 인용해 삼성전자가 VCS(Vertical Copper Post Stack) 분야의 발전을 통해 제한된 공간에서 다층 DRAM 다이를 '사다리' 구조로 쌓은 다음 구리 포스트를 사용하여 틈을 메워 부피가 제한된 모바일 기기에서 다층 HBM 패키징을 달성할 수 있다고 전했다. 기존 솔루션과 비교하여 삼성은 VCS 패키지의 구리 기둥의 종횡비를 원래의 3–5:1에서 15–20:1로 늘렸습니다. 이는 전체 대역폭 성능을 크게 향상시키는 변화입니다.

그러나 이러한 고종횡비 설계는 새로운 과제도 제시합니다. 즉, 종횡비가 증가함에 따라 구리 기둥의 직경을 줄여야 합니다. 직경이 10미크론 미만이 되면 구리 기둥이 구부러지거나 부러질 수 있어 구조적 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 위해 FOWLP는 구리 배선을 바깥쪽으로 확장하여 구조적으로 추가적인 기계적 지원을 제공하여 전체 패키지의 안정성을 향상시킵니다. 또한 사용 가능한 I/O 터미널 수를 확장하여 대역폭을 더욱 늘립니다. 보고서에서는 대역폭 증가가 약 30%에 달할 수 있다고 추정합니다.

삼성이 모바일 기기용으로 개발한 HBM이 언제 정식 상용화될지는 불투명하지만, 일정으로 볼 때 이 기술은 향후 엑시노스 2800이나 엑시노스 2900 플랫폼에 가장 먼저 탑재될 것으로 예상된다. Exynos 2800이 삼성이 자체 개발한 GPU를 사용할 것이며 스마트폰 제품 라인에만 국한되지 않는다는 이전 소문이 있었습니다. 이로 인해 고대역폭 및 높은 처리량의 스토리지 하위 시스템의 중요성이 더욱 높아졌습니다.

삼성 외에도 애플도 기기 측 AI 경험을 개선하기 위해 향후 아이폰에 HBM을 사용할 계획인 것으로 알려졌지만, 현재 삼성으로부터 관련 기술이나 부품을 구매할지는 불분명하다. 화웨이는 또한 HBM을 스마트폰에 도입할 가능성도 모색하고 있습니다. 하지만 업계에서는 공급망, 지정학 등을 고려하면 삼성이 중국 제조사의 공급 체제에 ​​뛰어들 가능성은 낮다고 보고 있다.

그러나 기술적인 측면을 넘어서는 비용 문제는 여전히 HBM이 모바일 단말기를 대규모로 구현할 수 있는지 여부를 결정하는 주요 기준점입니다. 보고서는 메모리 가격이 높은 현재 환경에서 스마트폰 제조업체들이 자사 장치에 HBM을 추가하는 것의 경제적 타당성을 더 신중하게 평가하고 계획을 세우기 전에 가격이 하락할 때까지 기다리기로 선택할 수 있다고 지적했습니다.

이러한 상황에서 향후 몇 년 동안 스마트폰과 태블릿의 로컬 AI 기능을 향상시키는 주요 수단은 고가의 HBM을 대규모로 채택하기보다는 여전히 칩 컴퓨팅 성능과 스토리지 시스템 최적화(예: 고성능 LPDDR 또는 더 빠른 스토리지 인터페이스)에 초점을 맞출 수 있습니다. 그러나 메모리 시장 수급이 균형을 이루고 가격이 안정되면 삼성이 대표하는 제조업체는 모바일 HBM을 사용하여 고대역폭 스토리지를 데이터 센터에서 개인 단말기로 확장하여 로컬 AI 경험의 상한선을 재정의할 것으로 예상됩니다.