삼성 HBM4·2nm GAA 공정·AI 메가팩토리로 살펴보는 삼성 반도체의 AI 시대 전략

생성형 AI가 일상과 산업 전반에 깊이 스며들면서, 반도체 시장의 기준도 ‘일반 연산 성능’에서 ‘AI에 얼마나 최적화됐는가’로 빠르게 옮겨가고 있습니다. 이런 변화 속에서 삼성전자는 메모리, 파운드리, 공정 운영까지 전 영역을 재설계하며, AI 인프라를 제공하는 핵심 플레이어를 지향하고 있습니다. 그 중심에 서 있는 키워드가 바로 삼성 HBM4, 삼성 2nm GAA 공정, 그리고 대규모 GPU 클러스터로 구성되는 삼성 AI 메가팩토리입니다.

 

삼성 HBM4·2nm GAA 공정·AI 메가팩토리로 살펴보는 삼성 반도체의 AI 시대 전략

 

삼성 HBM4, AI 서버에 숨을 불어넣는 초고속 메모리

대형 AI 모델을 학습·추론하는 환경에서는 GPU의 연산 속도만큼이나, 그 옆에서 데이터를 밀어 넣어 주는 메모리 대역폭이 중요합니다. 삼성 HBM4의 기반이 되는 HBM(High Bandwidth Memory)은 여러 장의 DRAM을 수직으로 겹쳐 쌓고, 이를 초고속 인터페이스로 하나의 묶음처럼 연결해 기존 GDDR 메모리보다 훨씬 넓은 데이터 통로를 확보하는 구조입니다. 이 때문에 최신 AI 가속기와 슈퍼컴퓨터에서는 HBM이 사실상 필수 사양처럼 탑재되고 있습니다.

삼성이 준비 중인 HBM4는 이전 세대 대비 초당 전송할 수 있는 데이터 양을 크게 늘리면서도, 에너지 효율과 발열 특성까지 함께 개선하는 것을 목표로 합니다. 더 많은 층을 쌓고, 연결 방식을 고도화하며, 패키징 기술을 세밀하게 다듬어 한 패키지 안에서 용량·속도·안정성을 함께 끌어올리는 방향입니다. 여기에 특정 고객과 협력해 맞춤형 삼성 HBM4 구성을 제안하고, CXL 같은 인터페이스와 연동해 확장성까지 고려함으로써, 단순 부품을 넘어 AI 데이터센터 전체를 뒷받침하는 메모리 플랫폼을 지향하고 있습니다.

삼성 2nm GAA 공정, 새로운 세대의 반도체 설계 무대

공정 미세화 경쟁이 3nm를 지나 2nm로 향하면서, 더 이상 숫자만 줄이는 경쟁으로는 차별화하기 어려운 단계에 접어들었습니다. 삼성 2nm GAA 공정은 채널을 사방에서 감싸는 게이트올어라운드(GAA) 구조를 도입해, 기존 핀펫 방식보다 누설 전류를 줄이고, 전력 효율을 높이면서도 높은 성능을 유지할 수 있는 토대를 마련했습니다. 이 구조를 2nm 공정에 적용함으로써, 같은 면적 안에 더 많은 트랜지스터를 집어넣고, 전력·성능 균형을 섬세하게 조율하는 것이 가능해집니다.

삼성은 2nm 공정을 우선 스마트폰용 프로세서에 도입한 뒤, 점차 AI 서버용 칩과 고성능 컴퓨팅, 차량용 반도체까지 확대한다는 중장기 계획을 그리고 있습니다. 삼성 2nm GAA 기술은 채널 폭과 층 수를 조절해 제품 용도에 맞는 전력 프로파일을 설계 단계에서부터 조정할 수 있다는 점에서 경쟁력이 있습니다. 다만 초기에는 수율 안정과 설계 생태계 확장이 과제이기 때문에, 파운드리 공정과 후공정 패키징, 그리고 메모리 제품까지 묶어 ‘AI 특화 공정 패키지’ 형태로 고객사와 공동 최적화를 추진하는 전략이 병행되고 있습니다.

삼성 AI 메가팩토리, 데이터로 움직이는 반도체 공장

수만 개의 GPU를 투입해 구축되는 삼성 AI 메가팩토리는, 단순히 연산 자원을 늘리는 수준을 넘어 공장 전체를 데이터와 알고리즘으로 운영하는 ‘지능형 팹’에 가깝습니다. 설계 변경 이력, 공정 레시피, 설비 상태, 검사 결과, 물류 흐름 등 반도체 생산과 관련된 방대한 데이터를 한데 모아 디지털 트윈 형태로 구현하면, AI가 다양한 시나리오를 가상공간에서 실험해 보고 최적의 조합을 찾아낼 수 있습니다. 이를 통해 실제 라인에서는 시행착오를 줄이고, 수율 저하 징후를 더 이른 시점에 포착해 대응할 수 있게 됩니다.

이러한 체계가 자리 잡으면 삼성은 ‘AI 칩을 만드는 회사’에서 한 발 더 나아가 ‘AI로 공정을 설계하고 관리하는 반도체 기업’으로서 위상을 강화할 수 있습니다. 특히 삼성 2nm GAA 공정이나 삼성 HBM4처럼 공정과 설계 난도가 높은 제품일수록, 설계–공정–패키징–테스트 단계가 유기적으로 연결된 데이터 체계가 중요합니다. 장기적으로는 삼성 AI 메가팩토리에서 축적된 운영 노하우를 스마트폰, 네트워크 장비, 로봇 등 다른 제품 생산에도 확장해, 그룹 전체의 개발 속도와 에너지 효율, 품질 경쟁력을 동시에 끌어올리는 기반으로 활용할 수 있을 것입니다.