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최근 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 이를 받쳐 줄 차세대 반도체 기술에도 관심이 집중되고 있습니다.
특히 HBM(High Bandwidth Memory)과 HBF(Hybrid Bonding-based Fabrication)은 앞으로 AI 반도체 시장의 방향을 결정할 중요한 기술로 자리 잡고 있습니다.
두 기술은 겉으로 비슷해 보이지만, 데이터를 처리하고 칩을 만드는 방식에서 뚜렷한 차이를 보입니다.
이번 글에서는 HBM과 HBF가 각각 어떤 기술인지, 차이점은 무엇인지, 그리고 AI 반도체 시장에서 어떤 역할을 맡게 될지 살펴보겠습니다.
HBM은 ‘High Bandwidth Memory’의 약자로, 기존 D램의 한계를 극복하기 위해 나온 기술입니다.
쉽게 말해 얇은 D램 칩을 여러 겹 쌓아 올려 속도와 용량을 크게 높인 방식인데요.
마치 빌딩을 층층이 세우듯 메모리 칩을 수직으로 쌓고, 범프(Bumps)라는 작은 금속 돌기로 서로 연결합니다.
이 덕분에 기존 메모리보다 훨씬 넓은 데이터 통로를 확보해 GPU(그래픽 처리 장치)나 CPU(중앙 처리 장치)로 방대한 정보를 빠르게 전달할 수 있습니다.
AI 모델이 복잡해질수록 처리해야 할 데이터는 기하급수적으로 늘어납니다.
따라서 데이터 병목을 해결하는 것이 핵심 과제가 되었고, HBM은 이 문제를 풀어낸 가장 효과적인 기술로 자리 잡았습니다.
특히 엔비디아의 AI 반도체에 적용되면서 ‘AI 시대의 필수 부품’이라는 평가를 받았고, 삼성전자와 SK하이닉스가 주도하는 시장 경쟁은 더욱 격화되고 있습니다.
HBM이 업계의 주류로 자리 잡은 가운데, 새로운 경쟁 기술로 HBF(Hybrid Bonding-based Fabrication)이 부상하고 있습니다.
HBF의 핵심은 칩 연결 방식의 변화에 있습니다.
HBM이 범프를 이용하는 전통적 방식을 따른다면, HBF는 하이브리드 본딩이라는 완전히 새로운 방식으로 접근합니다.
하이브리드 본딩은 웨이퍼(반도체 원판) 자체를 맞대어 붙이는 기술입니다.
범프를 쓰지 않기 때문에 칩 간 간격을 크게 줄일 수 있고, 데이터가 지나는 통로를 더욱 넓게 만들 수 있습니다.
이 방식은 속도와 전력 효율을 동시에 끌어올릴 수 있어 ‘차세대 HBM’으로 불리고 있습니다.
특히 미국의 마이크론 등 글로벌 기업이 개발에 속도를 내고 있어, 향후 반도체 산업의 흐름에 큰 변화를 일으킬 가능성이 큽니다.
두 기술의 가장 큰 차이는 칩을 연결하는 방식, 즉 제조 공정에 있습니다.
즉, HBM은 안정성과 검증된 성능이 강점이고, HBF는 더 높은 성능 확장을 노린 기술이라 할 수 있습니다.
현재 시장에서는 HBM이 확실한 주도권을 쥐고 있습니다.
이미 다양한 AI 칩 제조사가 HBM을 채택했고, 관련 생태계도 잘 갖춰졌기 때문입니다.
하지만 HBF는 HBM이 가진 물리적 한계를 넘어설 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.
AI 기술이 더 고도화될수록 빠른 속도와 효율적인 전력 관리가 필수인데, 이런 점에서 HBF의 입지는 점점 넓어질 수밖에 없습니다.
따라서 두 기술은 경쟁 관계에 있으면서도 보완적으로 발전할 수 있습니다.
HBM은 현재와 가까운 미래를 책임지고, HBF는 그다음 세대를 준비하는 기술로 자리매김할 것입니다.
앞으로 HBM과 HBF가 어떤 식으로 발전하며 활용될지는 반도체 시장의 중요한 화두가 될 것입니다.