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삼성전자·SK하이닉스, 엔비디아 GTC 동반 참가…AI 메모리 경쟁력 공개

중앙일보

2026.03.16 15:30

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이재용 삼성전자 회장이 지난해 12월 삼성전자 기흥캠퍼스 내 첨단 복합 반도체 연구개발(R&D) 센터인 NRD-K 클린룸 시설을 살펴보고 있다. 사진 삼성전자
삼성전자와 SK하이닉스가 16일(현지시간) 미국 캘리포니아 새너제이에서 열리는 ‘GTC(GPU Technology Conference) 2026’에 참가한다. GTC는 엔비디아가 매년 개최하는 행사로 AI·GPU 등 최신 기술을 공개하는 자리다.

삼성전자는 차세대 인공지능(AI) 메모리인 7세대 고대역폭메모리(HBM4E)를 처음 공개하며 엔비디아와의 협력 확대에 나섰다. 16일부터 19일까지 차세대 HBM4E 기술과 AI 메모리 ‘토털 솔루션’을 선보인다고 밝혔다.

이번 행사에서 삼성전자는 HBM4E 실물 칩과 코어 다이 웨이퍼를 처음 공개했다. 이 제품은 데이터가 이동하는 통로인 핀(pin) 하나당 최대 초당 16기가비트(Gbps)의 전송 속도를 구현한다. 동시에 처리할 수 있는 데이터 양은 초당 4테라바이트(TB)에 달해 대규모 AI 연산에 필요한 데이터를 빠르게 처리할 수 있다.

HBM은 AI 가속기 성능을 좌우하는 핵심 메모리로, 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)와 함께 AI 데이터센터 성능을 결정하는 주요 부품이다. 삼성전자는 메모리·로직 설계·파운드리·첨단 패키징 기술을 결합한 ‘토털 솔루션’을 통해 차세대 HBM 시장 경쟁력을 강화한다는 전략이다.

삼성전자는 이번 전시에서 차세대 패키징 기술인 HCB(Hybrid Copper Bonding)도 공개했다. 기존 TCB(Thermal Compression Bonding) 방식보다 열 저항을 20% 이상 줄이고 16단 이상 고적층 구현이 가능한 기술이다.

특히 삼성전자는 엔비디아 차세대 AI 플랫폼인 ‘베라 루빈(Vera Rubin)’을 구현하는 메모리 솔루션을 전면에 내세웠다. 루빈은 엔비디아가 차세대 AI 데이터센터용으로 개발 중인 그래픽처리장치(GPU) 플랫폼이다. 삼성전자는 루빈 GPU용 HBM4, 서버용 메모리 모듈 SOCAMM2, 데이터 저장장치인 SSD PM1763 등을 함께 전시해 AI 서버에 필요한 메모리와 스토리지를 모두 공급할 수 있는 역량을 강조했다.

SOCAMM2는 저전력 메모리인 LPDDR 기반 서버용 메모리 모듈로 최근 업계 최초로 양산을 시작했다. PCIe Gen6 기반 서버용 SSD PM1763은 루빈 플랫폼에서 데이터 저장 장치로 활용될 예정이다.

삼성전자는 전시 공간을 AI 데이터센터를 의미하는 ‘AI Factories’, 온디바이스 AI를 의미하는 ‘Local AI’, 로봇·자율 시스템을 의미하는 ‘Physical AI’ 등 세 개의 존으로 구성해 GDDR7, LPDDR6 등 차세대 메모리 기술도 함께 소개했다.

행사 둘째 날인 17일에는 엔비디아 초청으로 송용호 삼성전자 AI센터장이 발표자로 나서 AI 인프라 혁신을 위한 삼성 메모리 솔루션 전략을 설명할 예정이다.

삼성전자는 이번 전시를 통해 엔비디아와의 협력이 메모리 공급을 넘어 차세대 AI 인프라 전반으로 확대되고 있음을 보여줄 계획이다.

SK하이닉스도 이번 GTC에 참가해 AI 메모리 기술을 선보인다. 회사는 AI 메모리를 주제로 전시 공간을 구성해 관련 기술과 설루션을 소개한다. 회사는 “AI 학습과 추론 분야에서 데이터 병목을 최소화하고 성능을 극대화할 수 있는 메모리 제품을 엔비디아 AI 인프라에 탑재했다”며 “이번 행사를 통해 엔비디아와의 파트너십을 기반으로 AI 시대 핵심 인프라인 메모리 기술 경쟁력을 선보이겠다”고 말했다.

전시관은 엔비디아 협업 존, 제품 포트폴리오 존, 이벤트 존(Event Zone) 등으로 구성되며, 관람객이 AI 메모리 기술을 직관적으로 이해할 수 있도록 체험형 콘텐츠 중심으로 운영된다.

한편 SK하이닉스는 이번 GTC 기간 동안 글로벌 AI 산업 흐름에 맞는 협력 방향을 모색한다. 최태원 SK그룹 회장과 곽노정 SK하이닉스 CEO 등 주요 경영진은 글로벌 빅테크(대형 기술기업)들과 만나 AI 기술 발전과 인프라 구조 변화에 대해 의견을 나눌 예정이다. 기술 세션에서는 AI 기반 제조업의 발전 방향과 고성능 AI 구현을 위한 메모리 기술의 역할도 소개할 계획이다.





박영우.김경미([email protected])

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