HBM 대체 기술 HB3DM/ZAM이 AI 데이터센터를 바꾸는 이유
소프트뱅크 자회사 SAIMEMORY와 인텔이 추진하는 HB3DM/ZAM은 단순히 “더 빠른 메모리”가 아닙니다. AI 시대의 병목인 메모리 대역폭, 전력 소비, 발열, 패키징 한계를 동시에 해결하려는 차세대 3D 메모리 아키텍처입니다. 이 글에서는 기술 구조와 함께 이 기술이 데이터센터, 엣지 AI, 로봇, 의료·산업 자동화에 어떻게 적용될 수 있는지 분석합니다.
핵심 요약: HB3DM/ZAM은 “전력 효율형 AI 메모리”에 가깝다
현재 AI 가속기 시장은 GPU 연산 성능만으로 경쟁하지 않습니다. 대규모 언어모델, 멀티모달 AI, 에이전트형 AI는 방대한 파라미터와 중간 계산값을 계속 메모리에서 읽고 씁니다. 이 과정에서 메모리 대역폭이 부족하면 비싼 GPU가 놀게 되고, 메모리 접근 전력이 커지면 데이터센터 전기료와 냉각 비용이 급증합니다.
HB3DM은 Hybrid Bonded 3D Memory의 약자로, 보도 기준으로는 3마이크로미터급 극박 실리콘을 9층 구조로 적층하고, 로직 1층과 DRAM 8층을 하이브리드 또는 퓨전 본딩 방식으로 연결하는 구조입니다. 목표는 기존 HBM의 마이크로 범프 기반 연결보다 더 짧고 조밀한 수직 연결을 구현해 대역폭 밀도를 높이고 전력 손실을 줄이는 것입니다.
HB3DM/ZAM은 HBM을 당장 밀어내는 제품이라기보다, AI 인프라의 전력·발열 문제를 줄이기 위한 차세대 메모리 후보입니다. 초기에는 초대형 학습용 GPU 전체를 대체하기보다 저전력 추론, 엣지 AI, 로봇, 통신 장비, 고성능 임베디드 시스템에서 먼저 의미 있는 적용처를 찾을 가능성이 큽니다.
왜 AI 시대에는 메모리가 병목이 되는가
AI 모델은 연산량도 크지만, 더 중요한 문제는 데이터를 움직이는 비용입니다. GPU 내부 연산 장치는 매우 빠르게 발전했지만, 모델 가중치와 KV 캐시, 중간 활성값을 메모리에서 가져오는 속도가 충분하지 않으면 전체 처리 속도는 메모리 대역폭에 묶입니다. 이것을 흔히 “메모리 월(memory wall)”이라고 부릅니다.
HBM은 D램을 수직으로 쌓고 TSV를 통해 연결하여 기존 GDDR이나 DDR 계열보다 훨씬 큰 대역폭을 제공합니다. 그래서 엔비디아, AMD, 구글, 아마존 같은 AI 가속기 생태계에서 HBM은 사실상 핵심 부품이 되었습니다. 하지만 HBM도 층을 더 높이고 대역폭을 키울수록 전력, 발열, 수율, 가격, 공급 제약이 커집니다.
데이터센터 전력 문제와 연결되는 이유
AI 데이터센터는 GPU, 메모리, 네트워크, 냉각 설비가 함께 전력을 소비합니다. 특히 대형 모델 추론이 일상 서비스로 확산되면, 한 번의 학습보다 수십억 번 반복되는 추론 비용이 더 중요한 문제가 됩니다. 메모리 접근 전력을 낮추는 기술은 서버 한 대의 전력 절감뿐 아니라 랙 밀도, 냉각 방식, 전력망 부담, 탄소 배출 전략까지 영향을 줍니다.
HB3DM/ZAM의 기술 구조: 3D 적층, 하이브리드 본딩, Via-in-One
1. 9층 적층 구조: 로직 1층 + DRAM 8층
공개 보도에 따르면 첫 번째 HB3DM 데모는 9층 구조를 사용합니다. 가장 아래에는 데이터 이동과 제어를 담당하는 로직 다이가 있고, 그 위에 8개의 DRAM 층을 쌓는 방식입니다. 이렇게 하면 메모리 셀과 제어 회로 사이의 물리적 거리가 줄어들고, 패키지 내부에서 더 넓은 데이터 통로를 만들 수 있습니다.
2. 3마이크로미터급 극박 실리콘
각 실리콘 층을 매우 얇게 만들면 수직 배선 길이가 줄어듭니다. 배선 길이가 짧아지면 신호 지연과 전력 손실이 줄어들고, 동일 면적에서 더 높은 대역폭 밀도를 구현할 수 있습니다. 다만 극박 웨이퍼 처리는 깨짐, 뒤틀림, 열응력, 접합 정렬 오차 같은 제조 난이도를 크게 높입니다.
3. 하이브리드 또는 퓨전 본딩
기존 HBM은 메모리 다이를 쌓고 마이크로 범프와 TSV를 통해 연결합니다. HB3DM은 더 직접적인 본딩 구조를 지향합니다. 하이브리드 본딩은 금속과 절연층을 동시에 접합해 더 미세한 피치와 높은 연결 밀도를 구현하는 패키징 기술입니다. 연결 지점이 조밀해지면 대역폭은 증가하고, 신호가 이동하는 전기적 경로는 짧아집니다.
4. Via-in-One 구조
Via-in-One은 여러 메모리 층의 금속 배선을 수직 연결선과 더 직접적으로 연결하려는 구조로 이해할 수 있습니다. 핵심은 메모리 큐브 내부 데이터 이동 경로를 단순화하고, 불필요한 우회 배선을 줄이는 것입니다. AI 워크로드처럼 대량 데이터를 반복적으로 읽는 환경에서는 이런 구조 개선이 전력 효율과 지연시간에 직접적인 영향을 줄 수 있습니다.
동일 면적에서 더 많은 데이터 통로를 만들어 AI 가속기의 메모리 병목을 줄이는 것이 목표입니다.
배선 거리와 접합 저항을 줄여 데이터 이동에 필요한 에너지를 낮추는 방향입니다.
메모리 발열을 줄이면 서버 냉각 비용, 랙 설계, 데이터센터 전력 밀도에 긍정적 영향을 줄 수 있습니다.
HBM과 HB3DM/ZAM 비교
HB3DM/ZAM을 이해할 때 중요한 점은 “HBM보다 모든 면에서 우월하다”가 아니라, “HBM이 강한 용량·생태계 영역과 HB3DM이 노리는 전력·대역폭 밀도 영역이 다르다”는 것입니다.
| 구분 | 기존 HBM 계열 | HB3DM/ZAM 방향성 | 사회 적용 관점 |
|---|---|---|---|
| 연결 방식 | TSV와 마이크로 범프 기반 적층 | 하이브리드/퓨전 본딩과 고밀도 수직 연결 | 데이터 이동 전력과 지연시간을 줄일 가능성 |
| 목표 가치 | 검증된 고대역폭, 고용량, 생태계 안정성 | 대역폭 밀도, 저전력, 열 효율 | AI 데이터센터 전력비와 냉각 부담 완화 |
| 적용 가능성 | 현재 AI GPU·가속기의 주류 메모리 | 상용화 전 연구·프로토타입 단계 | 초기에는 특정 워크로드 중심으로 도입 가능 |
| 리스크 | 가격, 공급 부족, 고난도 패키징 | 수율, 양산 비용, 용량, 표준화, 고객 검증 | 대규모 사회 인프라 적용 전 장기 검증 필요 |
현재 공개된 수치는 데모와 보도 기반 정보가 많습니다. 실제 제품 성능은 양산 공정, DRAM 셀 밀도, 패키지 구성, 인터페이스, 고객 시스템 검증 결과에 따라 달라질 수 있습니다.
상용화 리스크: 기술은 유망하지만 양산이 승부처다
반도체 기술에서 연구 데모와 양산 제품 사이에는 큰 간극이 있습니다. 특히 3D 적층 메모리는 각 층의 정렬, 접합 품질, 열응력, 수율, 테스트 비용이 모두 어렵습니다. 한 층이라도 불량이 생기면 전체 스택의 수율이 떨어질 수 있기 때문에, 대량 생산 경험과 공정 제어 능력이 매우 중요합니다.
| 리스크 | 설명 | 해결 조건 |
|---|---|---|
| 용량 한계 | 초기 데모는 대역폭 밀도는 높지만 HBM 대비 용량이 작다는 지적이 있습니다. | DRAM 셀 밀도 개선, 더 많은 층 적층, 패키지 확장 |
| 수율 | 극박 웨이퍼와 고밀도 본딩은 제조 결함에 민감합니다. | 웨이퍼 처리, 본딩 정렬, 검사·리페어 기술 고도화 |
| 열·기계적 신뢰성 | 층이 많아질수록 열팽창 차이와 응력이 문제가 됩니다. | 소재, 패키지 설계, 열 시뮬레이션, 장기 신뢰성 테스트 |
| 생태계 | AI 가속기, 인터포저, 컴파일러, 시스템 설계가 함께 맞아야 합니다. | 표준화, 고객사 검증, 파운드리·패키징 협력 |
| 비용 | 고성능이어도 HBM 대비 가격 경쟁력이 없으면 도입이 제한됩니다. | 양산 규모, 수율 개선, 패키징 비용 절감 |
HB3DM/ZAM은 “HBM 킬러”라기보다 “HBM 중심 AI 메모리 시장에 등장한 저전력 대안 후보”로 보는 것이 정확합니다. 실제 사회 적용은 2027년 이후 프로토타입 검증, 2029년 전후 상용화 가능성, 주요 AI 가속기 업체의 채택 여부에 달려 있습니다.
기술 로드맵: 2026년 공개, 2027년 프로토타입, 2029년 전후 상용화 목표
소프트뱅크가 차세대 메모리 상용화를 목표로 SAIMEMORY를 설립했습니다.
SAIMEMORY와 인텔은 Z-Angle Memory 상용화를 위한 협력을 발표했습니다.
HB3DM 관련 기술 논문과 데모가 VLSI 2026에서 공개될 것으로 보도되었습니다.
공개 자료에 따르면 FY2027 프로토타입을 목표로 연구개발이 진행됩니다.
SoftBank 자료는 FY2029 상용화를 언급하며, 인텔 커뮤니티 자료는 2030년까지의 상용화 목표를 제시합니다.
결론: AI 사회의 다음 병목은 ‘메모리 전력’이다
HB3DM/ZAM이 중요한 이유는 단순히 HBM보다 빠르다는 주장 때문이 아닙니다. AI가 사회 전반에 적용되려면 데이터센터 전력, 냉각, 비용, 지연시간, 개인정보 보호, 지역 인프라 문제를 함께 해결해야 합니다. 그 중심에 메모리 아키텍처가 있습니다.
만약 HB3DM/ZAM이 실제 양산에서 높은 대역폭 밀도와 낮은 전력 소비를 입증한다면, AI 데이터센터는 더 효율적으로 운영될 수 있고, 엣지 기기는 더 큰 모델을 로컬에서 실행할 수 있으며, 로봇·의료·통신·제조 현장의 AI 적용 속도도 빨라질 수 있습니다.
그러나 현재 단계에서 가장 합리적인 관점은 “기대와 검증의 균형”입니다. 기술 구조는 매력적이지만, 상용화의 핵심은 성능 수치가 아니라 수율, 비용, 공급망, 표준화, 고객 채택입니다. 따라서 HB3DM/ZAM은 HBM의 즉각적인 대체재라기보다, AI 인프라가 전력 효율 중심으로 재편되는 흐름을 보여주는 중요한 신호로 봐야 합니다.
AI 서버를 설계하거나 도입하는 기업은 GPU 성능표만 볼 것이 아니라, 메모리 대역폭, 메모리 용량, 와트당 처리량, 냉각 비용, 랙 전력 밀도, 장기 공급 가능성을 함께 평가해야 합니다. 앞으로 AI 인프라 경쟁력은 “얼마나 빠른 칩을 쓰는가”보다 “얼마나 효율적으로 데이터를 움직이는가”에서 갈릴 가능성이 큽니다.
FAQ
Q1. HB3DM은 HBM을 바로 대체할 수 있나요?
아직은 아닙니다. HBM은 이미 AI 가속기 생태계에서 검증된 주류 메모리입니다. HB3DM/ZAM은 전력 효율과 대역폭 밀도 측면에서 유망하지만, 실제 양산 수율과 용량, 가격 경쟁력, 고객 시스템 검증을 통과해야 합니다.
Q2. HB3DM/ZAM이 가장 먼저 쓰일 곳은 어디일까요?
초대형 학습용 GPU 전체를 대체하기보다는 전력 효율이 중요한 AI 추론 서버, 엣지 AI, 통신 장비, 로봇, 고성능 임베디드 시스템에서 먼저 검토될 가능성이 있습니다.
Q3. 왜 이 기술이 사회적으로 중요한가요?
AI 사용량이 증가할수록 데이터센터 전력과 냉각 부담이 커집니다. 메모리 전력 효율을 개선하면 AI 서비스 비용, 전력망 부담, 장치 소형화, 현장형 AI 처리에 영향을 줄 수 있습니다.
Q4. 한국 반도체 기업에는 위협인가요?
단기적으로는 직접 위협이라기보다 차세대 메모리 경쟁의 방향을 보여주는 신호에 가깝습니다. SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론이 HBM 시장을 주도하는 가운데, HB3DM/ZAM은 하이브리드 본딩과 저전력 3D 메모리 경쟁을 더 가속할 수 있습니다.
참고 자료
- SoftBank Corp. — SAIMEMORY and Intel Collaborate to Commercialize Next-generation Memory Technology
- Intel Community — Intel and SoftBank Subsidiary SAIMEMORY Collaborate to Advance Next-Generation Memory for AI
- RIKEN — RIKEN invests into SAIMEMORY Corp.
- 2026 IEEE/JSAP Symposium on VLSI Technology & Circuits
- TrendForce — Intel, SoftBank Reportedly to Unveil ZAM-Based HB3DM
- IEA — Energy demand from AI
- 전자신문 — 소프트뱅크-인텔, HBM 대체할 9층 HB3DM 기술 공개
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기술 중심 사회 적용 시나리오
1. AI 데이터센터: 전력·냉각 비용을 줄이는 메모리 인프라
가장 직접적인 적용처는 AI 데이터센터입니다. 대규모 AI 서비스는 GPU만 늘린다고 해결되지 않습니다. GPU가 처리할 데이터를 충분히 빠르게 공급해야 하고, 이때 메모리 대역폭과 전력 효율이 전체 서비스 비용을 좌우합니다.
HB3DM/ZAM이 실제로 낮은 전력으로 높은 대역폭을 제공한다면, 데이터센터는 같은 전력 예산 안에서 더 많은 추론 요청을 처리할 수 있습니다. 이는 챗봇, 번역, 코딩 도우미, 검색 요약, 이미지·영상 생성 같은 AI 서비스의 운영 비용을 낮추는 방향으로 작용할 수 있습니다.
사회적으로는 AI 서비스 비용 인하, 더 빠른 응답 속도, 지역 데이터센터 확장, 친환경 데이터센터 설계와 연결됩니다. 다만 효율이 좋아져도 사용량이 더 빠르게 증가하면 전체 전력 소비는 계속 늘 수 있기 때문에, 메모리 효율 개선은 재생에너지·전력망·냉각 기술과 함께 추진되어야 합니다.
2. 엣지 AI: 클라우드에 보내지 않고 현장에서 처리
공장, 병원, 차량, 드론, 매장, 통신 기지국에서는 모든 데이터를 클라우드로 보내기 어렵습니다. 지연시간, 네트워크 비용, 개인정보, 보안 문제가 있기 때문입니다. 저전력 고대역폭 메모리는 엣지 장치가 현장에서 더 큰 AI 모델을 실행할 수 있게 만드는 핵심 부품이 될 수 있습니다.
예를 들어 제조 현장의 불량 검사 카메라, 물류 로봇, 스마트 CCTV, 의료 영상 보조 판독 장치가 로컬에서 실시간 판단을 수행할 수 있습니다. 이 경우 HB3DM/ZAM의 가치는 단순한 속도가 아니라 “클라우드 의존도를 줄이는 AI 인프라”에 있습니다.
3. 로봇과 자율주행: 실시간 판단을 위한 메모리 대역폭
로봇과 자율주행 시스템은 카메라, 라이다, 레이더, 음성, 위치 데이터를 동시에 처리합니다. 센서 데이터가 많아질수록 병목은 연산 장치만이 아니라 메모리 이동 경로에서 발생합니다. 저전력 고대역폭 메모리는 배터리 기반 로봇의 동작 시간을 늘리고, 실시간 판단 지연을 줄이는 데 기여할 수 있습니다.
4. 의료·과학 연구: 고해상도 데이터 분석의 접근성 확대
의료 영상, 유전체 분석, 신약 후보 탐색, 기후 모델링, 재료 시뮬레이션은 모두 대규모 데이터를 빠르게 읽고 쓰는 작업입니다. 메모리 병목이 줄어들면 연구기관과 병원이 더 짧은 시간에 더 많은 분석을 수행할 수 있습니다. 장기적으로는 대형 병원뿐 아니라 지역 의료기관에서도 고성능 AI 분석 장비를 운용하는 기반이 될 수 있습니다.
5. 통신·국가 인프라: Post-5G와 AI 네트워크
5G 이후 통신망은 단순한 데이터 전달망이 아니라 AI 추론을 수행하는 분산 컴퓨팅 인프라로 진화하고 있습니다. 기지국, 엣지 서버, 네트워크 보안 장비가 실시간으로 트래픽을 분석하고 이상 징후를 탐지하려면 고대역폭 저전력 메모리가 필요합니다. HB3DM/ZAM 같은 차세대 메모리는 Post-5G, 산업용 IoT, 스마트시티의 AI 처리 계층에 적용될 수 있습니다.
더 저렴하고 빠른 AI 서비스, 온디바이스 AI 기능 확대, 개인정보 보호형 로컬 추론.
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전력망 부담 완화 가능성, 지역 데이터센터 확장, 의료·교육·공공 서비스의 AI 접근성 향상.