[제20261014-TT-01호] 2026년 10월 14일 반도체 기술 관련 주요 뉴스 요약
中 CXMT 연내 적용 예고한 4F² D램…삼성전자도 “개발 중”
(2026년 10월 14일, 동아일보, 이민아 기자)
[핵심 요약]
[1] CXMT, 4F² 기반 차세대 서버 D램 출시 예고
중국 CXMT가 연내 4F² 구조를 적용한 차세대 서버용 D램 출시를 예고했으며, 삼성전자도 해당 기술을 개발 중이라고 밝힘.
[2] 4F² 구조로 D램 집적도 향상
4F²는 기존 6F² 구조보다 메모리 셀 면적을 줄여 같은 면적에 더 많은 데이터를 저장할 수 있는 기술로, 삼성전자는 이미 16Gb 시험용 칩의 제작과 작동을 확인함.
[3] AI 인프라 확대에 메모리 병목 해결 중요성 증가
SK하이닉스는 2030년 AI 인프라 성능 규모가 올해의 약 20배로 커질 것으로 전망하며, 메모리 용량뿐 아니라 데이터 저장·이동 과정의 성능과 전력 병목 해결이 중요하다고 강조함.
[4] 삼성·SK, 차세대 적층 메모리 기술 공개
삼성전자는 연산칩 위에 HBM을 쌓는 zHBM과 적층 낸드 기술인 zNAND-O를 선보였고, SK하이닉스는 샌디스크와 HBF 표준화를 추진하며 2027년 1월 정식 규격 공개를 목표로 하고 있음.
[5] HBM4E 샘플 공개, 차세대 제품 경쟁 지속
삼성전자와 SK하이닉스는 HBM4E 샘플을 공개했으며, 삼성전자는 12단 샘플을 고객사에 출하했고 SK하이닉스는 샘플 공급을 마치고 내년 본격 양산을 목표로 개발 중임.
"2030년 AI 인프라 성능 규모 20배"…K-반도체 슈퍼사이클 지속 자신
(2026년 10월 14일, 아주경제, 박진영 기자)
[핵심 요약]
[1] AI 인프라 성능 규모, 2030년까지 20배 확대 전망
안현 SK하이닉스 개발총괄 사장은 AI 추론의 복잡도와 처리 정보량, 요청량이 증가하면서 2030년 AI 인프라 성능 규모가 올해보다 약 20배 커질 것으로 전망함.
[2] KV 캐시 증가로 메모리 간 데이터 이동이 병목
AI가 처리한 정보를 저장·재활용하는 KV 캐시가 늘면서 HBM·D램·SSD 사이의 데이터 이동이 성능 병목으로 부상하고 있다고 설명함.
[3] SK하이닉스, 맞춤형 HBM·HBF·3D D램 개발
SK하이닉스는 고객별 요구에 맞춘 HBM을 확대하고, HBM 대비 10배 이상의 용량을 목표로 하는 HBF와 연산용 반도체 위에 D램을 직접 쌓는 3차원 적층 기술을 개발 중임.
[4] CXMT의 4F² D램에 삼성전자도 대응
중국 CXMT가 차세대 서버용 D램에 4F² 구조를 적용하겠다고 예고한 가운데 삼성전자도 해당 기술을 개발 중이라고 밝혔으며, 원가 문제 등으로 아직 양산에는 적용하지 않은 것으로 소개됨.
[5] 삼성·SK하이닉스, 서로 다른 AI 반도체 전략 공개
삼성전자는 HBM4E·베이스 다이·zHBM 등 메모리부터 파운드리와 첨단 패키징까지 아우르는 기술을 선보였고, SK하이닉스는 HBM·HBF·고성능 D램과 엔비디아와의 협력을 강조함.