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[AI 반도체 대전]① AI가 바꿀 세상...'HBM' 반도체 불황 돌파한다

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'HBM', AI 시장 덕에 급성장…반도체 매출 역할 기대
삼성·SK, HBM 생산 능력 향상 위한 증설 투자 나서
HBM 시장 경쟁 격화…'기술 개발·수율 확보' 필요

차세대 메모리 반도체인 고대역폭메모리(HBM) 시장을 놓고 반도체 기업들의 경쟁이 갈수록 치열해지고 있다. 최근 인공지능(AI)과 챗GPT 등 관련 산업이 급격하게 성장하면서 AI 서버 등에 탑재할 HBM에 대한 글로벌 수요가 커지고 있기 때문이다. 이제 HBM 시장은 "주도권을 뺏기면 미래 먹거리도 없다"는 말이 나올 정도로 반도체의 핵심 분야가 됐다. HBM을 중심으로 국내 기업들의 반도체 불황 탈출 여부와 시장 판도 변화, 주도권 확보 전략까지 살펴봤다.

[서울=뉴스핌] 이지용 기자 = 최근 인공지능(AI) 시장이 급격하게 확대되고 있다. 지난해 11월 미국의 오픈AI가 챗GPT를 내놓으면서 글로벌 산업 전반에 큰 변화를 몰고 왔다. 기업들은 앞다퉈 실무에 챗GPT를 비롯한 생성형 AI를 도입하기 시작했다. 

생성형 AI용 서버 시장이 급성장하자 AI 서버에 탑재되는 HBM 수요도 함께 늘고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스는 글로벌 HBM 시장 점유율 90% 이상을 차지하고 있는 만큼 올 들어 적자 폭이 커지고 있는 반도체 위기를 HBM을 통해 돌파해나갈 전략이다.

[AI 반도체 대전] 글싣는 순서

1. AI가 바꿀 세상...'HBM' 반도체 불황 돌파한다
2. SK하이닉스, HBM으로 삼성전자 추격…시장 판도는
3. "양보는 없다"…삼성-SK의 AI 기술 신경전

앞으로 생성형 AI뿐만 아니라 다양한 산업군에서 AI가 활용될 예정인 가운데 글로벌 HBM 시장에서의 주도권 확보 여부가 삼성전자와 SK하이닉스의 반도체 산업 성패를 좌우할 것이란 전망이다. 

◆ HBM, 전세계 출하량 급상승…반도체 매출 성장 역할

4일 관련 업계에 따르면 HBM이 전체 D램 시장에서 차지하고 있는 매출 비중은 아직 10% 미만 수준이다. HBM 새로 성장하고 있는 분야인 만큼 절대적인 매출은 아직 크지 않다. 그러나 AI 산업의 성장으로 HBM은 매출 비중을 급격히 높여갈 전망이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 올해 상반기에만 반도체 분야에서 수 조원의 적자를 냈지만, HBM으로 올해 하반기를 포함해 향후 전체 반도체 매출까지 끌어올리겠다는 전략이다.

업계에서는 현재 구글과 아마존 등 클라우드 서버 기업은 HBM3보다 낮은 단계인 HBM2E를 사용하고 있지만, 앞으로 증가할 AI 서비스 요구에 맞춰 용량이 크고 처리 속도가 빠른 차세대 HBM 수요가 늘어날 것이라는 평가가 나온다. HBM의 수요·출하량 등이 높아질수록 삼성전자와 SK하이닉스의 D램 등 반도체 전체 매출까지 높일 수 있는 셈이다. 현재 삼성전자는 최근 2분기 연속, SK하이닉스는 3분기 연속 반도체 적자를 기록하고 있어 HBM을 통한 매출 회복이 시급하다.

시장조사업체 트렌드포스는 그래픽처리장치(GPU) 및 로봇에 탑재되는 프로그래머블 반도체(FPGA), 클라우드 서버 등에 쓰이는 ASIC 등을 탑재한 AI 서버 출하량은 올해 38% 가까이 늘어 120만대에 육박할 것이라고 분석했다. 

트렌드포스는 또 클라우드 서비스뿐만 아니라 AI향 칩의 수요가 늘어 내년엔 차세대 HBM 제품인 HBM3와 HBM3E가 시장에서 주류로 자리잡을 것으로 평가했다.

김동원 KB증권 연구원은 "오는 2024년 삼성전자의 HBM 매출 비중은 올해 대비 3배 이상 확대해 20%에 근접할 것으로 추정된다"고 설명했다.

피터 리 씨티글로벌마켓증권 반도체본부장은 "올해 HBM이 전체 D램 매출에서 차지하는 비중은 11%에 달할 것"이라고 분석했다. 이어 "2025년에 HBM이 전체 D램 매출의 27%, 2027년에는 30%를 차지할 것"으로 전망했다.

이와 함께 AI 반도체 시장 규모 또한 올해 70조원에서 내년 110조원으로 급성장할 것이라는 분석도 나오면서 HBM에 대한 수요는 더 커질 것으로 보인다. 

특히 삼성전자와 SK하이닉스는 글로벌 경제 상황에 큰 영향을 받는 스마트폰 및 PC, 가전 등에 쓰이는 범용 D램과 낸드플래시의 매출에 의존해왔다. 하지만 GPU 등 특수 목적용 반도체의 매출 비중을 높일 경우 글로벌 경제에 따른 변동폭을 줄여 안정적인 반도체 시장 형성이 가능할 것이라는 기대도 나온다.

이종환 상명대 시스템반도체공학과 교수는 "HBM은 프리미엄 제품인데다 AI 시장이 커가고 있어 글로벌 시장 변화에 둔감해 안정적인 수익 확보가 가능할 것으로 본다"고 설명했다. 그러면서 "삼성과 SK하이닉스는 HBM을 통해 앞으로 반도체 매출을 어느정도 회복할 수 있을 것"이라고 말했다.

◆ 삼성·SK, HBM 집중 투자…생산 비중 확대 나서

삼성전자와 SK하이닉스는 이 같은 HBM을 통한 반전을 꾀하기 위해 HBM 생산 및 판매 비중 확대로 반도체 포트폴리오를 개편하고 있다.

우선 삼성전자는 올해 전년 대비 2배 수준인 10억Gb 중반을 넘는 고객 수요를 확보했다. 또 하반기 추가 수주에 대비해 생산성 확대를 위한 공급 역량을 키우고 있다. 삼성전자는 차세대 제품인 HBM3 16GB와 12단 24GB 제품의 양산 준비를 끝냈다. HBM3 16GB는 업계 최고 6.4bps 성능 및 초저전력을 기반으로 하고 있어 AI 서버의 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 고객사들을 끌어모을 것으로 보인다. 내년 HBM 생산 능력은 증설 투자를 통해 2배 이상 키울 예정이다.

SK하이닉스 또한 차세대 HBM 개발에 힘을 쏟고 있다. SK하이닉스는 내년 상반기 5세대 제품인 HBM3E 양산에 돌입한다. 또 2026년 6세대 제품인 HBM4를 양산하기 위한 계획을 세우고 있다. SK하이닉스는 내년 투자 우선 순위에 HBM을 두고 있으며 물량을 2배 이상 확대할 예정이다.

현재 SK하이닉스는 대형 고객사인 엔비디아에 챗GPT용 GPU 용 HBM을 공급하고 있는데, 최근 엔비디아로부터 HBM3E 제품 샘플을 요구받았다. 벌써 차세대 HBM에 대한 시장의 수요가 커지고 있는 것이다.

김우현 SK하이닉스 최고재무책임자(CFO) 부사장은 최근 열린 2분기 실적 컨퍼런스콜에서 "HBM의 매출 비중이 전체의 20%를 넘어설 것으로 본다"고 말했다. 이어 "2026년부터 차세대 제품인 HBM4로 넘어갈 것으로 보이는 만큼, 이에 맞춰 차근히 양산을 준비할 것"이라고 강조헀다.

같은 날 열린 삼성전자 컨퍼런스콜에서 김재준 삼성전자 메모리사업부 부사장도 "HBM 등의 수요 증가로 상반기 대비 하반기 메모리 실적을 점차 회복할 것으로 예상한다"며 "시황에 연계해 반도체 포트폴리오를 HBM 등 고부가가치, 고용량 제품 중심으로 재편·최적화할 것"이라고 말했다.

전문가들 또한 이들 기업이 HBM을 통해 반도체 불황을 일부 해결할 수 있을 것으로 보고 있다. 이와 함께 또 다른 경쟁사인 미국의 마이크론과의 격차를 벌리기 위한 투자 확대가 필요하다는 지적도 나온다.

김양팽 산업연구원 전문연구원은 "메모리 반도체 하락이 이어지는 가운데 HBM으로 매출 상승 등 분위기 반전을 꾀할 수 있을 것"이라며 "AI향 반도체 분야에서 HBM뿐만 아니라 다른 차세대 반도체도 함께 성장할 것으로 본다"고 설명했다.

그러면서도 "마이크론 등 경쟁사들의 HBM 추격 속도가 빨라지고 있는 상황이라 기술 개발 투자를 확대하고 더 많은 고객사를 확보해야 한다"며 "자칫 방심하는 순간 마이크론에 금방 따라잡힐 수 있다"고 지적했다.

이종환 교수는 "HBM이 초기 단계인 만큼 어느 기업도 투자를 늦추게 되면 경쟁에서 지게 될 것"이라며 "반도체는 초기 투자가 중요해 삼성과 SK는 지금 기술 개발에 전력을 다해야 할 것"이라고 말했다. 이어 "HBM에 대한 수율을 높이면서도 관련 신기술에 대한 안정화를 이뤄내야 원가 경쟁력이 생겨 시장 점유율을 높일 수 있다"고 강조했다.

leeiy5222@newspim.com

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    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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