엔비디아 뚫은 ‘삼성 HBM4’…비결은 ‘불량 제로’ (2026년 4월 12일, 디지털타임스, 장우진 기자) 원문보기: https://www.dt.co.kr/article/12056848?ref=naver [핵심 요약] [1] 삼성전자 HBM4 양산으로 반전 성공 삼성전자가 6세대 고대역폭메모리(HBM4)를 세계 최초로 양산하며 뒤처졌던 HBM 시장에서 반등 계기 마련. [2] 엔비디아 공급 확보 핵심 요인 ‘품질’ AI 최대 수요처인 엔비디아 공급망 진입의 핵심 배경으로 ‘불량 제로’ 수준의 품질 확보가 결정적 역할. [3] 계측 기술 혁신으로 불량률 개선 제조 공정에서 오차와 결함을 줄이는 계측 기술을 고도화하며 수율과 성능을 동시에 개선하는 성과 확보. [4] 레드광 기반 모니터링 기술 개발 적외선에 가까운 레드광을 활용한 새로운 검사 기술을 도입해 기존에 확인 어려웠던 미세 불량까지 검출 가능. [5] 차세대 HBM 경쟁력 확대 기반 마련

'HBM4 탑재' 엔비디아 루빈, 출시 지연 전망 (2026년 4월 10일, 조선일보, 박지민 기자) 원문보기: https://www.chosun.com/economy/tech_it/2026/04/10/RHLLTGULRRFLNNFE3OFJHYAR2I/?utm_source=naver&utm_medium=referral&utm_campaign=naver-news [핵심 요약] [1] 엔비디아 ‘루빈’ 출시 지연 전망 엔비디아 차세대 AI 가속기 ‘루빈’의 출시가 당초 계획보다 늦어질 것이라는 전망이 확산. [2] HBM4 기술 검증 지연 영향 6세대 고대역폭 메모리(HBM4) 검증에 시간이 소요되고 전력 효율·네트워크 설계 등 기술 과제가 남아 있어 일정 지연 요인으로 작용. [3] 생산·출하 계획 하향 조정 시장조사업체는 루빈 출하 비중 전망을 낮추고, 기존 AI 가속기 비중은 상향 조정하며 생산 계획 변화 반영. [4] HBM3E 수요 지속 가능성

국산 클라우드, 토종 NPU 사용 대폭 늘려 (2026년 4월 9일, 매일경제, 정호준 기자) 원문보기: https://www.mk.co.kr/news/it/12012789 [핵심 요약] [1] 국산 NPU 기반 클라우드 확산 삼성SDS, 가비아, 메가존클라우드 등 국내 클라우드 기업들이 토종 AI 반도체(NPU) 기반 서비스 상용화를 본격 추진. [2] GPU 대체 수요 대응 전략 AI 추론 수요 증가와 GPU 공급 불안 및 비용 부담으로 인해 NPU 기반 인프라가 대안으로 부각. [3] NPUaaS 서비스 모델 등장 가비아는 리벨리온 NPU 기반 구독형 서비스(NPUaaS)를 출시하며 기업이 필요한 만큼 AI 반도체를 활용할 수 있는 구조 도입. [4] 주요 기업 협업 확대 삼성SDS는 퓨리오사AI ‘레니게이드’ 기반 서비스 출시를 준비하고, KT클라우드·메가존도 토종 NPU 도입 확대 추진. [5] AI 반도체 생태계 형성 본격화 클라우드 기

누운 HBM 세웠더니 대역폭 4배…'수직 다이' 개발 박차 (2026년 4월 8일, 전자신문, 이형두 기자) 원문보기: https://www.etnews.com/20260408000313 [핵심 요약] [1] 수직 다이 기반 차세대 HBM 기술 개발 삼성전자 미래기술육성사업으로 추진된 ‘수직 다이(Vertical Die)’ 기술이 성과를 내며 기존 HBM 구조 한계를 극복할 대안으로 부각. [2] 기존 HBM 구조 한계 극복 시도 현재 HBM은 TSV 기반 적층 구조로 I/O 확장과 발열 관리에 한계 존재. 수직 다이는 칩을 세워 배치해 구조적 제약을 해결하는 접근. [3] I/O 10배·대역폭 4배 향상 수직 다이 구조 적용 시 동일 면적 기준 I/O 수를 기존 대비 약 10배 확대하고 대역폭은 4배 향상되는 성능 개선 확인. [4] 실증 단계 기술 검증 진행 유리 기판 기반 배선 형성과 신호 무결성 검증을 완료했으며, 향후 실제 칩 접합 공정까

삼성전자, 엔비디아향 '소캠2' 기술 난제 해결… 저온납땜 승부수 (2026년 4월 6일, 전자신문, 이형두 기자) 원문보기: https://www.etnews.com/20260406000232 [핵심 요약] [1] 소캠2 양산 앞두고 핵심 난제 해결 삼성전자가 AI 서버용 메모리 ‘소캠2’ 양산 과정에서 최대 기술 과제로 꼽히던 워피지(휘어짐) 문제를 해결하며 양산 안정성 확보 [2] 저온 납땜(LTS) 기술 적용 기존 260℃ 이상 공정 대신 150℃ 이하 저온에서 납땜하는 LTS 기술을 도입해 열팽창 불균형을 줄이고 변형 문제를 근본적으로 개선 [3] 구조·소재 설계 동시 개선 다이 구조를 듀얼 타워에서 싱글 타워로 변경하고 EMC 소재 특성을 최적화해 기계적 안정성과 내구성 강화 [4] 소캠2 특징과 AI 시장 역할 소캠2는 LPDDR5X 기반 저전력 메모리 모듈로 HBM 대비 전력 효율과 비용 측면에서 장점이 있어 AI 데이터센터 운영 효

NPU 활용 나선 IT서비스업계…"AI인프라 효율화" (2026년 4월 5일, 디지털타임스, 팽동현 기자) 원문보기: https://www.dt.co.kr/article/12055784?ref=naver [핵심 요약] [1] GPU 중심에서 NPU까지 확장 국내 IT서비스 기업들이 기존 GPU 중심 AI 인프라에서 벗어나 NPU까지 활용 범위를 넓히며 AI 인프라 효율화 전략 추진 [2] 삼성SDS NPUaaS 서비스 출시 준비 삼성SDS가 클라우드 기반 NPU 서비스(NPUaaS)를 준비하며 국내 CSP 중 최초 상용화 추진 7월 출시 목표 [3] 전력 효율 중심 인프라 전환 NPU는 동일 전력 대비 더 많은 AI 추론 처리 가능해 비용 절감과 에너지 효율 개선 핵심 수단으로 부각 [4] IT서비스 기업 협력 확대 LG CNS 포스코DX 롯데이노베이트 등 주요 기업들이 AI 반도체 스타트업과 협력해 NPU 기반 서비스와 산업 적용 확대 [5] 추