[녹색경제신문 = 정창현 기자] SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM)에 이어 차세대 AI 서버용 메모리 모듈 양산에 돌입하며 포트폴리오 확장에 속도를 내고 있다. 초고성능 학습용 메모리와 함께, 전력 효율이 핵심인 추론용 시장까지 동시에 공략하는 ‘투트랙 전략’을 본격화하는 모습이다.
SK하이닉스는 20일 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 LPDDR5X 기반 SOCAMM2 192GB 제품의 양산을 시작했다고 밝혔다.
이번 제품은 모바일 중심의 저전력 메모리를 서버 환경에 맞게 재설계한 모듈로, 기존 RDIMM 대비 데이터 처리 대역폭을 2배 이상 확대하고 에너지 효율을 75% 이상 개선한 것이 특징이다. RDIMM은 메모리 모듈 내에 메모리 컨트롤러와 D램 칩 간 주소, 명령 신호를 중계해주는 레지스터(Register) 또는 버퍼(Buffer) 칩을 추가한 서버/워크스테이션용 D램 모듈이다.
SOCAMM2는 기존 서버용 메모리 구조의 한계를 보완한 새로운 폼팩터로 평가된다. 압착식 커넥터를 적용해 신호 무결성을 높이는 동시에 서버 내부 공간 활용도를 극대화했다. 이에 따라 고밀도 서버 구축이 필요한 클라우드 서비스 기업(CSP) 수요에 부합하는 구조를 갖췄다는 평가가 나온다.
특히 이번 제품이 엔비디아의 차세대 데이터센터 플랫폼 ‘베라 루빈’에 최적화됐다는 점은 의미가 크다. 특정 플랫폼에 맞춘 초기 공급 경험을 확보하면, 이후 동일 아키텍처를 채택하는 서버 설계 전반에 자연스럽게 적용될 가능성이 높기 때문이다. AI 시장의 중심이 학습에서 추론으로 이동하는 흐름에서, 메모리 병목을 줄여 전체 시스템 처리 효율을 끌어올릴 수 있다는 점도 이러한 표준 선점 가능성을 뒷받침한다.
SK하이닉스의 SOCAMM2 [사진=SK하이닉스]
업계에서는 이번 양산을 두고 SK하이닉스가 HBM 중심의 기존 수익 구조를 SOCAMM2 등 차세대 모듈로 확장하려는 전략적 전환에 나선 것으로 보고 있다. HBM이 GPU와 직접 연결돼 초고속 연산을 담당한다면, SOCAMM2는 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 보조 메모리 계층으로 기능하며 AI 서버 구조를 다층화하는 역할을 맡게 된다. 향후 두 제품군을 결합한 하이브리드 서버 구성이 확산될 가능성도 제기된다.
아울러 1c 미세공정 기반 제품 양산은 원가 경쟁력과 기술 리더십을 동시에 확보하려는 포석으로도 풀이된다. 전력 소모와 발열 관리가 데이터센터 운영의 핵심 변수로 떠오른 상황에서, 저전력 기반 고성능 메모리는 인프라 구축 비용 절감과 직결되기 때문이다.
결과적으로 SK하이닉스는 HBM과 SOCAMM2를 양축으로 AI 메모리 시장 전반을 아우르는 구조를 구축하고 있다. 이는 단순 제품 출시를 넘어 차세대 서버 메모리 표준 경쟁에서 주도권을 확보하려는 전략으로 읽힌다.
김주선 SK하이닉스 AI Infra 사장은 “SOCAMM2 192GB 제품 공급으로 AI 메모리 성능의 새로운 기준을 세웠다”며 “글로벌 AI 고객과 긴밀한 협력을 바탕으로 고객이 가장 신뢰하는 AI 메모리 솔루션 기업으로 자리매김하겠다”고 강조했다.
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