HBM4 시대의 개막, HBM3E와의 기술 차이 완전 분석

목차

1. HBM 기술의 흐름, 어디까지 왔나?

2. HBM3E란? 스펙과 상용화 현황

3. HBM4의 탄생, 무엇이 바뀌었나?

4. TSV·패키징 구조의 변화

5. AI 서버 최적화 관점에서 본 기술 차이

6. 글로벌 기업들의 HBM4 대응 전략

7. 산업 전반에 미칠 영향과 수혜 업종

8. 투자자 입장에서 보는 HBM4 시대의 전략

 

1. HBM 기술의 흐름, 어디까지 왔나?

HBM(High Bandwidth Memory)은 그래픽, AI, 고성능 연산에 사용되는 고대역폭 메모리다.

기존의 DRAM과는 다르게, 여러 개의 메모리 다이를 수직으로 쌓고 TSV(Through Silicon Via) 기술로 연결하여 대역폭을 획기적으로 늘린 구조다.

2013년 HBM1이 처음 등장한 이후, HBM2, HBM2 E, HBM3, 그리고 2024년 하반기부터는 HBM3E가 등장했다.

 

HBM4 시대의 개막

 

이제 2025년 상반기, HBM4 시대의 서막이 본격적으로 열리고 있다.

이 글에서는 HBM4가 무엇이 다른지, 이전 세대인 HBM3E와 어떤 차이를 보이는지 자세히 알아본다.

2. HBM3E란? 스펙과 상용화 현황

HBM3E는 HBM3의 개량 버전으로, 대역폭과 소비 전력 효율을 개선한 제품이다.

대표적으로 SK하이닉스와 마이크론이 2024년에 제품을 공개했고, 엔비디아의 AI GPU인 H200과 GH200 Grace Hopper에 사용되며 본격적인 양산 단계에 들어섰다.

• 속도: 최대 9.2 Gbps
• 대역폭: 1.2TB/s 이상
• 스택 수: 최대 12단
• 소비전력 효율: 이전 대비 약 15~20% 개선

HBM3E는 기존 AI 서버 구조에서 열 발생과 처리 성능의 균형을 맞춰주며, AI 학습 처리량을 높이는 핵심 부품으로 자리 잡았다.

3. HBM4의 탄생, 무엇이 바뀌었나?

HBM4는 HBM3E의 한계를 뛰어넘는 성능을 목표로 개발되었다.
가장 큰 변화는 물리적 인터페이스와 아키텍처 구조의 대전환이다.

• 속도: 12 Gbps 이상
• 대역폭: 1.5~2TB/s
• 인터페이스: 기존 1024bit → 2048bit로 2배 확장
• 스택 수: 최대 16단 이상 가능
• 동작 전압: 저전력 특성 유지하면서 고속 처리 실현

특히 인터페이스 확장은 단순한 데이터 통로 증설이 아닌, 칩과 칩 간 통신 방식 전체를 재설계하는 작업이다.

HBM4는 AI 서버에서 처리해야 할 방대한 양의 데이터를 더욱 빠르게 소화할 수 있도록 설계됐다.

4. TSV·패키징 구조의 변화

HBM은 TSV 기술을 통해 여러 개의 다이를 수직으로 연결하는 방식이다.

HBM3E까지는 TSV 공정이 안정화되었지만, HBM4는 TSV 외에도 전력 공급(PDN, Power Delivery Network) 구조까지 혁신하고 있다.

• HBM3 E: Microbump와 기판 접합 방식 유지
• HBM4: TSV 개선 + New PDN 구조 + 2.5D/3D 패키징 호환 강화
• 패키징: 인텔의 EMIB, 삼성의 I-Cube, TSMC의 CoWoS 호환성 확대

이는 발열과 전력 효율 문제를 동시에 해결하는 구조로, AI 서버의 전력 소모 이슈를 크게 줄여준다.

5. AI 서버 최적화 관점에서 본 기술 차이

HBM3E는 현재의 AI 서버 환경에서는 매우 뛰어난 설루션이다.

하지만 AI 모델이 초거대화되면서 파라미터 수는 기하급수적으로 증가하고 있고, 처리량 역시 급증하고 있다.

HBM4는 이러한 변화에 대응하기 위해 개발된 것으로,

• 다층 연산,
• 실시간 데이터 처리,
• NPU·TPU 등 다양한 연산 유닛 대응에 있어 성능을 극대화할 수 있는 메모리이다.

즉, HBM4는 AI 학습과 추론에서의 레이지 로딩(Lazy Loading), 인메모리 컴퓨팅, 분산 연산 기술과의 궁합이 매우 높다.

6. 글로벌 기업들의 HBM4 대응 전략

HBM4 시대가 열리면서 글로벌 주요 반도체 기업들의 전략도 변화하고 있다.

• SK하이닉스: 2025년 하반기부터 HBM4 시제품 공급 예정, TSV 기반 특허 확대
• 삼성전자: HBM4 개발 가속화 + AMD, 구글 TPU 협력
• TSMC: CoWoS-L, SoIC-X 등 새로운 패키징으로 HBM4 대응
• 엔비디아: B100/B200 등 차세대 AI GPU 설계에 HBM4 반영 계획

이는 단순 기술 개발을 넘어 서버 아키텍처 전체를 좌우할 메모리 플랫폼 경쟁으로 번지고 있다.

7. 산업 전반에 미칠 영향과 수혜 업종

HBM4의 상용화는 단순히 AI 반도체의 성능 향상을 넘어, 반도체 생태계 전반에 영향을 준다.

• 장비 업종: TSV, 본딩, 디스펜싱 장비 수요 확대 (한미반도체, 원익 IPS)
• 소재 업종: 패키징 소재, 감광액, 기판소재 (솔브레인, 대덕전자, 코리아써키트)
• 후공정 업종: 패키징 테스트 전문 기업 (하나마이크론, SFA반도체)

따라서 HBM4 관련주는 삼성전자와 SK하이닉스에 국한되지 않으며, 간접 수혜를 입는 중소형 기업에도 분산된 기회가 존재한다.

8. 투자자 입장에서 보는 HBM4 시대의 전략

HBM4는 앞으로 최소 3~5년간 AI·서버·자동차 반도체의 핵심 구성 요소로 자리 잡을 가능성이 높다.

• 테마 매매보다 기술·특허·수주 기반 분석 필요
• 공급망 구조 상 소재·장비·패키징 기업까지 확대된 시야 필요
• TSMC, 삼성, SK와 협업 이력 있는 기업 확인
• 관련 IR 발표·국제 전시회 참여 이력도 투자 포인트

지금은 단기 급등 종목 추종이 아닌 구조적 변화를 읽는 시기다.

결론: HBM4는 단순 진화가 아닌 메모리 패러다임의 전환

HBM4는 단순히 더 빠른 메모리가 아니다. 이는 AI 산업의 연산 방식 자체를 바꿀 핵심 인프라다.

기존 HBM3E가 기존 시스템을 강화하는 역할이었다면, HBM4는 시스템 설계를 재정의하도록 요구한다.

이러한 변화는 메모리 제조사뿐 아니라 후공정, 소재, 장비, 설계 생태계까지 광범위한 기회를 창출한다.

따라서 투자자는 HBM4를 단순 업그레이드가 아닌 산업 구조의 진화로 받아들이고 대응 전략을 세워야 한다.

✅ 전체 요약 표: HBM3 E vs HBM4 비교 및 정리

항목, HBM3E, HBM4

 

최대 속도	9.2Gbps	12Gbps 이상
인터페이스 폭	1024bit	2048bit
대역폭	약 1.2TB/s	1.5~2TB/s
스택 수	최대 12단	최대 16단 이상 가능
주요 적용 분야	AI 서버, HPC	차세대 AI GPU, 인메모리 컴퓨팅
호환 플랫폼	H100, GH200 등	B100, AMD MI400 시리즈 등
수혜 산업군	메모리 제조사	장비, 소재, 후공정, 시스템 설계
도입 시점	2024년 하반기~2025년 상반기	2025년 하반기~2026년 예상