HBM4에서 가장 눈에 띄는 변화 가운데 하나는 I/O 핀이 1,024개에서 2,048개로 두 배 늘었다는 점입니다.
쉽게 말하면 GPU와 HBM 사이에서 데이터를 주고받는 길이 두 배로 넓어진 것입니다.
삼성전자 HBM4는 공식자료 기준 2,048개 I/O 핀, 최대 13Gbps, 최대 3,300GB/s 대역폭을 지원합니다. SK하이닉스 HBM4 역시 2,048 I/O를 적용했고 전세대보다 대역폭을 크게 높였습니다.
그런데 더 중요한 점은 삼성전자와 SK하이닉스가 HBM4 경쟁에만 머물러 있지 않다는 것입니다.
삼성전자는 이미 HBM4E 12단 샘플을 5월 29일 글로벌 고객사에 공급했고, SK하이닉스도 6월 18일 HBM4E 12단 샘플 공급을 발표했습니다. 두 회사 모두 최대 16Gbps 수준까지 속도를 끌어올렸습니다.
즉 지금의 HBM 경쟁은
HBM3E → HBM4
에서 끝나는 것이 아니라
HBM4 → HBM4E → Custom HBM
으로 빠르게 넘어가고 있습니다.
■ HBM4에서 왜 2,048핀이 중요할까?
HBM은 GPU 옆에서 대량의 데이터를 매우 빠르게 전달하는 메모리입니다.
AI 가속기는 연산속도가 빠르더라도 필요한 데이터를 제때 공급받지 못하면 성능을 충분히 쓰기 어렵습니다.
이것을 흔히 메모리 병목이라고 합니다.
HBM3E 세대에서는 I/O가 1,024개 수준이었습니다.
HBM4에서는 이를
2,048개
로 늘렸습니다.
즉 데이터가 지나가는 통로 자체를 두 배로 확장한 것입니다.
삼성전자도 공식 제품 설명에서 HBM4의 I/O 핀이 1,024개에서 2,048개로 두 배 늘면서 더 많은 데이터를 동시에 전송할 수 있다고 설명합니다.
■ 핀 수가 두 배면 속도도 정확히 두 배일까?
꼭 그렇지는 않습니다.
핀 수가 늘어나면 동시에 전달할 수 있는 데이터량은 크게 늘어납니다.
하지만 전체 대역폭은
핀 수
뿐 아니라
핀당 전송속도
메모리 구조
전력
패키징
컨트롤러 설계
까지 함께 영향을 받습니다.
그래서 단순히
1,024핀 → 2,048핀
이 됐다고 해서 모든 실제 성능이 정확히 두 배가 된다고 말하면 안 됩니다.
다만 AI 연산에서 가장 중요한 데이터 이동능력이 크게 개선된 것은 분명합니다.
■ 삼성전자 HBM4는 어느 정도일까?
삼성전자 공식자료 기준 HBM4 12단 제품은
36GB
용량을 제공합니다.
핀당 속도는 최대
13Gbps
이며,
최대 대역폭은
3,300GB/s
입니다.
삼성전자는 HBM4에
1c D램
과
4나노 로직 베이스다이
를 적용했습니다.
1c는 10나노급 6세대 D램 공정입니다.
삼성전자는 2026년 2월 HBM4 양산 출하를 시작했다고 밝혔습니다.
즉 HBM4는 아직 연구실 제품이 아니라 실제 양산 단계입니다.
■ SK하이닉스 HBM4도 2,048 I/O입니다
SK하이닉스 역시 HBM4에서 기존보다 I/O 수를 두 배 늘렸습니다.
공식자료 기준 HBM4는
2,048 I/O
를 적용했고 전세대 대비 대역폭을 두 배 수준으로 확장했습니다.
전력효율도 기존 세대보다 40% 이상 개선됐다고 설명합니다.
SK하이닉스는 HBM4 12단 제품에서 11.7Gbps 수준의 속도를 공개했고, 16단 48GB HBM4도 선보였습니다.
그리고 2026년 2분기부터 HBM4 양산 공급을 시작했고 하반기 생산능력을 확대하고 있다고 밝혔습니다.
■ 그런데 벌써 HBM4E로 넘어갑니다
여기가 이번 글의 핵심입니다.
HBM4가 본격적으로 양산되기 시작한 지 얼마 되지 않았는데 이미 다음 세대인
HBM4E
가 등장했습니다.
HBM4E는 HBM4 기본구조를 기반으로
속도
대역폭
전력효율
을 더 높이는 확장형 제품입니다.
삼성전자와 SK하이닉스 모두 이미 12단 HBM4E 샘플을 주요 고객사에 전달했습니다.
■ 삼성전자 HBM4E는 최대 16Gbps
삼성전자가 5월 29일 발표한 HBM4E 12단 제품은 핀당 동작속도를
14Gbps~최대 16Gbps
까지 지원합니다.
삼성전자는 이를 HBM4 대비 20% 이상 향상된 속도라고 설명했습니다.
공식 발표 기준 단일 스택 대역폭은
초당 3.6TB
입니다.
용량은 12단에서
48GB
입니다.
삼성전자는 이후
32GB 8단
64GB 16단
제품까지 HBM4E 라인업을 확대할 계획입니다.
■ SK하이닉스 HBM4E도 최대 16Gbps입니다
SK하이닉스 역시 6월 18일 HBM4E 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다고 발표했습니다.
최대 핀 속도는
16Gbps
입니다.
용량은 삼성과 마찬가지로
48GB 12단
입니다.
또 전작보다 전력효율을 20% 이상 개선했고 Advanced MR-MUF 기술을 적용해 HBM4보다 열저항을 약 17% 낮췄다고 밝혔습니다.
AI 데이터센터에서는 속도뿐 아니라 발열과 전력효율이 중요한 이유입니다.
■ HBM4와 HBM4E 차이를 한눈에 보면?
핵심만 보면 다음과 같습니다.
| 구분 | HBM4 | HBM4E |
|---|---|---|
| I/O | 2,048개 | HBM4 기반 |
| 속도 | 약 11.7~13Gbps급 | 최대 16Gbps |
| 용량 | 12단 36GB 중심 | 12단 48GB |
| 핵심 | I/O 2배 확대 | 속도·전력·열 개선 |
| 단계 | 양산 | 샘플 공급 |
회사별 구현방식은 다르지만 방향은 같습니다.
더 많은 데이터
를
더 빠르게
전달하면서
전력과 열은 줄이는 것
입니다.
■ 왜 GPU가 빨라질수록 HBM도 더 빨라져야 할까?
AI GPU 성능이 빠르게 올라가면 GPU 내부 연산능력만 좋아지는 것이 아닙니다.
연산할 데이터도 훨씬 많아집니다.
대형 AI 모델에서는
모델 파라미터
학습 데이터
추론 데이터
캐시
등을 계속 GPU로 공급해야 합니다.
GPU가 아무리 빠르더라도 HBM에서 데이터가 늦게 들어오면 GPU가 기다리는 시간이 생길 수 있습니다.
그래서 AI 가속기에서는
GPU 성능
HBM 대역폭
패키징
이 함께 중요해지고 있습니다.
■ HBM4부터 베이스다이 경쟁도 커졌습니다
HBM4 세대에서 중요한 변화는 메모리 다이만 아닙니다.
HBM 아래쪽에 위치하는 베이스다이의 역할도 커지고 있습니다.
삼성전자는 HBM4에 자체 4나노 로직 베이스다이를 적용했습니다.
즉 HBM 경쟁이 단순한 DRAM 제조경쟁에서
D램 공정
로직 설계
파운드리
첨단 패키징
을 함께 보는 경쟁으로 넓어지고 있습니다.
이 때문에 HBM4 이후에는 메모리회사 혼자만 잘한다고 끝나는 구조가 아닙니다.
■ 삼성전자가 보는 강점은 ‘원스톱’입니다
삼성전자는 메모리뿐 아니라
메모리
시스템LSI
파운드리
첨단 패키징
을 모두 보유하고 있습니다.
그래서 HBM4와 HBM4E에서는 이 구조를 강점으로 강조하고 있습니다.
특히 HBM4E에도
1c D램
4나노 베이스다이
조합을 이어가고 있습니다.
HBM이 점점 GPU 고객별 맞춤형으로 변할수록 메모리와 로직을 함께 최적화하는 능력이 중요해질 수 있습니다.
■ SK하이닉스의 강점은 기존 HBM 양산 경험입니다
SK하이닉스는 HBM3·HBM3E 시장에서 쌓은 양산 경험을 HBM4와 HBM4E로 이어가고 있습니다.
2026년 2분기 실적 발표에서 회사는 HBM4를 2분기부터 양산 공급했고 하반기 생산을 확대한다고 밝혔습니다.
HBM4E는 상반기 샘플 공급을 완료했습니다.
또 SK하이닉스는 HBM4E 양산을 2027년 본격화하는 목표를 제시했습니다.
결국 앞으로의 경쟁은
샘플을 누가 먼저 만들었느냐
보다
고객 인증을 누가 통과하고
얼마나 높은 수율로
얼마나 많은 물량을
공급하느냐가 더 중요합니다.
■ 최대 16Gbps 숫자만 보면 안 되는 이유
삼성과 SK하이닉스 HBM4E 모두
최대 16Gbps
를 내세우고 있습니다.
그렇다고 두 제품이 완전히 같다는 뜻은 아닙니다.
실제 경쟁력은
전력효율
발열
수율
고객사 GPU와의 호환성
패키징
공급물량
가격
까지 함께 결정합니다.
특히 HBM은 초고가 메모리이기 때문에 생산수율이 낮으면 좋은 스펙을 가지고도 수익성이 나빠질 수 있습니다.
그래서 투자자는
최대 속도 숫자 하나
보다
양산수율과 공급량
까지 봐야 합니다.
■ HBM4E 다음은 Custom HBM입니다
HBM 경쟁은 HBM4E에서 끝나지 않습니다.
삼성전자는 2027년부터 고객별 요구에 맞춘
Custom HBM
샘플 공급을 시작할 계획입니다.
Custom HBM은 GPU·AI 가속기별로
용량
속도
전력
인터페이스
등을 고객에 맞춰 최적화하는 방식입니다.
SK하이닉스도 메타 등 글로벌 고객과 차세대 AI 가속기 로드맵을 맞추는 협업을 확대하고 있습니다.
즉 HBM은 점점
범용 메모리
에서
고객 맞춤형 AI 부품
으로 이동하고 있습니다.
■ 삼성전자와 SK하이닉스 주가에는 무엇이 더 중요할까?
기술 발표가 많다고 해서 주가가 반드시 오르는 것은 아닙니다.
투자자가 확인해야 할 것은 기술이 실제 매출로 이어지는지입니다.
앞으로 중요한 숫자는
HBM4 출하량
HBM4E 고객 인증
양산시점
수율
판매가격
입니다.
SK하이닉스는 이미 HBM4 양산 공급을 시작했고, 삼성전자도 2월 HBM4 상업 출하를 시작했습니다.
따라서 이제 시장은
“HBM4를 만들 수 있느냐”
보다
“누가 더 많이, 더 안정적으로, 더 높은 수익성으로 공급하느냐”
를 보기 시작할 가능성이 큽니다.
삼성전자 주가를 볼 때 단순 나스닥보다 HBM·DRAM·마이크론과 외국인 수급이 중요한 이유는 「삼성전자 주가, 나스닥보다 마이크론을 봐야 하는 이유」에서 정리했습니다.
■ HBM 경쟁은 코스피에도 영향을 줍니다
삼성전자와 SK하이닉스는 한국 증시에서 차지하는 비중이 매우 큽니다.
그래서 HBM 주문 확대가 두 회사의 실적과 주가에 반영되면 개별 종목뿐 아니라 코스피 전체에도 영향을 줄 수 있습니다.
특히 AI 데이터센터 투자가 늘면서
GPU
↓
HBM
↓
메모리 실적
↓
삼성전자·SK하이닉스
↓
코스피
로 연결되는 구조가 더 중요해지고 있습니다.
미국은 빅테크, 한국은 반도체 비중이 큰 이유는 미국·한국 주식시장 대표 산업｜빅테크 vs 반도체에서 실제 지수 구조와 함께 비교했습니다.
■ 앞으로 확인할 HBM4E 핵심 5가지
첫 번째는 고객 인증입니다.
샘플 공급 이후 실제 AI 가속기 플랫폼에서 인증을 통과해야 대규모 매출로 이어질 수 있습니다.
두 번째는 양산 시점입니다.
삼성과 SK하이닉스가 HBM4E를 언제 본격적으로 대량 공급하는지가 중요합니다.
세 번째는 수율입니다.
높은 스펙보다 실제 대량생산 과정에서 얼마나 안정적인 수율을 확보하는지가 수익성을 좌우합니다.
네 번째는 16단 제품 확대입니다.
삼성전자는 64GB 16단 HBM4E 라인업까지 확대할 계획입니다.
다섯 번째는 Custom HBM입니다.
HBM4E 이후부터는 고객별 GPU·AI ASIC과 메모리를 함께 설계하는 능력이 더 중요해질 수 있습니다.
■ HBM4 2,048핀 시대 핵심 정리
HBM4에서 가장 큰 구조적 변화 가운데 하나는
I/O 1,024개 → 2,048개
입니다.
삼성전자 HBM4는 최대
13Gbps
3,300GB/s
수준의 대역폭을 제공하고 있습니다.
SK하이닉스 역시 HBM4에
2,048 I/O
를 적용했고 전세대보다 대역폭과 전력효율을 크게 개선했습니다.
그런데 두 회사는 이미 다음 단계로 넘어갔습니다.
삼성전자는 5월 29일
SK하이닉스는 6월 18일
각각 HBM4E 12단 샘플 공급을 발표했습니다.
둘 다 최대 속도는
16Gbps
입니다.
삼성전자는 48GB 12단 HBM4E에서 초당 3.6TB 대역폭을 공개했고, SK하이닉스는 전력효율 20% 이상 개선과 열저항 17% 감소를 강조했습니다.
결국 HBM 경쟁은 이제
핀 수
만의 싸움이 아닙니다.
속도
전력효율
발열
수율
패키징
고객 인증
대량 공급능력
이 함께 결정합니다.
그래서 앞으로 삼성전자와 SK하이닉스를 볼 때는 단순히
“HBM4를 누가 먼저 만들었나”
보다
“HBM4E를 누가 더 빨리 양산하고 고객에게 더 많이 공급하느냐”
를 보는 것이 더 중요해질 수 있습니다.
■ 투자 관련 안내
본 글은 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM4·HBM4E 기술과 AI 메모리 시장 구조를 이해하기 위한 정보 제공 목적이며 특정 종목의 매수·매도를 권유하기 위한 투자 자문이 아닙니다.
HBM4E의 고객 인증과 양산시점, 공급량, 가격, 수율 등은 고객사 일정과 시장 상황에 따라 달라질 수 있습니다.
기술 우위가 반드시 주가 상승이나 실적 개선으로 직결되는 것은 아니므로 실제 투자 시 기업의 실적·수급·밸류에이션을 함께 확인해야 합니다.
앞으로도 구독자분들께 도움이 될 만한 글로 알차게 만들어서 찾아오겠습니다.
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