삼성, HBM4E·패키징 결합…SK, 엔비디아 공급 강조지난해엔 선점 경쟁…올해 플랫폼 승부로 판도 변화◆…GTC2026에 전시된 삼성전자 HBM4E(왼쪽)와 SK하이닉스 HBM4(오른쪽). 사진=삼성전자, SK하이닉스 제공미국 새너제이에서 지난 16일(현지시간)부터 열리고 있는 '엔비디아 GTC 2026'에 참가한 삼성전자와 SK하이닉스가 나란히 차세대 고대역폭메모리(HBM4)를 공개하며 주도권 확보 경쟁에 돌입했다. 같은 제품을 전면에 내세웠지만 서로 다른 전략을 내세워 시장을 공략하려는 모습이다.삼성전자는 메모리와 로직, 패키징, 스토리지를 아우르는 '토털 솔루션' 전략을 강조했다. HBM4를 개별 제품이 아니라 AI 플랫폼 전반을 구성하는 핵심 요소로 제시하며, 메모리 중심에서 시스템 전반으로 확장되는 구조를 부각했다.SK하이닉스는 엔비디아 시스템에 실제 적용되는 AI 메모리 포트폴리오와 맞춤형 설계 역량을 전면에 내세웠다. 이미 AI 인프라에 공급되고 있는 메모리 기업이라는 점을 강조하며 실제 적용 사례 중심의 메시지를 전달했다.이번 GTC에서는 HBM 경쟁의 축이 달라지고 있다는 점이 뚜렷하게 드러났다. 지난해가 차세대 HBM을 누가 먼저 내놓느냐는 선점 경쟁이었다면, 올해는 엔비디아 차세대 AI 플랫폼 전반에서 누가 더 넓은 영향력을 확보하느냐는 플랫폼 경쟁으로 축이 이동하고 있다는 분석이다.■ 같은 HBM4, 다른 전략…통합이냐 최적화냐이번 GTC에서 삼성전자는 HBM4보다 한 단계 확장된 HBM4E를 핵심 카드로 내세웠다. 이 회사는 HBM4E 실물 칩과 코어 다이 웨이퍼를 처음 공개하고, 4나노 로직 베이스 다이와 차세대 패키징 기술 HCB(Hybrid Copper Bonding), 서버용 SSD 등을 결합한 AI 메모리 토털 솔루션 전략을 강조했다.이는 HBM 칩 경쟁을 넘어 AI 서버를 구성하는 주요 부품 전반을 공급할 수 있다는 점을 부각한 전략이다. HBM은 GPU에 밀착되는 초고속 메모리지만 실제 성능은 이를 연결하는 로직 칩과 발열을 제어하는 패키징 기술에 따라 크게 좌우된다. 삼성전자는 이러한 구조 전반을 자사 기술로 통합하겠다는 구상을 제시했다.반면 SK하이닉스는 HBM4와 HBM3E, SOCAMM2, eSSD 등 AI 메모리 제품군을 엔비디아 GPU와 AI 서버 플랫폼과 함께 전시하며 실제 적용 사례를 강조했다. 특히 GB300과 Vera Rubin 200 등 엔비디아 차세대 시스템에서 자사 메모리가 어떻게 활용되는지도 구체적으로 제시했다.이와 함께 고객 맞춤형 제품 개념인 Customized HBM과 데이터 흐름을 최적화하는 메모리 구조도 소개했다. 같은 HBM이라도 데이터 이동 구조와 설계 방식에 따라 AI 연산 속도와 전력 효율이 달라질 수 있다는 점을 강조한 것이다.■ 지난해는 '누가 먼저', 올해는 '누가 더 넓게'이 같은 차이는 지난해 GTC와 비교하면 더 분명해진다. GTC 2025에서 SK하이닉스는 12단 HBM4 샘플을 공개하고 주요 고객사 공급을 강조하며 차세대 HBM 시장 선점 경쟁에 초점을 맞췄다. 당시 경쟁의 핵심은 누가 먼저 HBM4를 구현했느냐였다.삼성전자는 같은 시기 HBM4 경쟁보다는 GDDR7과 엔비디아 협력 확대에 상대적으로 무게를 실었다. AI 메모리 생태계 내 협력 기반을 넓히는 전략에 가까웠다.그러나 1년 사이 경쟁 구도는 달라졌다. 삼성전자는 HBM4 상용 출하를 공식화한 데 이어 GTC 2026에서 HBM4E까지 공개하며 추격에 속도를 냈다. SK하이닉스는 개발 완료와 양산 준비, 16단 48GB 제품 공개 등을 통해 다음 단계에 진입했다는 메시지를 유지했다.이에 따라 경쟁의 축이 시장 선점에서 플랫폼으로 이동한 모양새로, 향후 누가 더 AI 서버 플랫폼 전반에 넓은 영향력을 확보하느냐가 핵심이 될 수 있다는 전망이 나온다.■ 숫자보다 구조…HBM4 승부처 달라졌다이 같은 변화는 기술 경쟁 방식에서도 드러난다. 삼성전자는 HBM4E에서 핀당 16Gbps, 최대 초당 4.0TB 대역폭을 제시하며 성능을 끌어올렸다. SK하이닉스는 전세대 대비 대역폭 확대와 전력 효율 개선, 16단 48GB 고용량 구조를 앞세웠다.다만 공개된 수치만 보면 양사 간 격차가 크게 벌어졌다고 보기는 어렵다. 표준 HBM4 기준에서는 속도와 대역폭 모두 유사한 수준에 근접해 있기 때문이다.이에 따라 경쟁의 초점은 단순 성능에서 구조와 확장성으로 옮겨가고 있다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓는 구조다. 적층 수가 늘어날수록 용량과 처리 속도는 커지지만 발열과 수율, 연결 안정성 문제가 뒤따른다. 결국 패키징과 본딩 기술이 성능을 좌우하는 핵심 변수로 떠오른다.삼성전자가 강조한 HCB(Hybrid Copper Bonding)는 칩을 구리 접합 방식으로 직접 연결해 열 저항을 낮추고 더 높은 적층 구조를 구현하는 기술이다. 칩을 더욱 촘촘하고 안정적으로 쌓아 성능을 높이는 방식이다.반면 SK하이닉스는 맞춤형 HBM을 통해 데이터 흐름 자체를 최적화하는 전략을 택했다. 같은 구조라도 데이터 이동 방식과 메모리 활용 구조를 조정하면 AI 연산 효율이 달라질 수 있다는 판단이다. 이를 고객 시스템에 맞춰 설계하겠다는 접근이다.삼성전자가 구조 자체의 고도화에 무게를 두고 있다면, SK하이닉스는 해당 구조를 실제 시스템에서 효율적으로 활용하는 데 초점을 맞춘 것으로 풀이된다.■ '통합형 삼성'과 '전문화 SK'…남은 변수는 시장 주도권이번 GTC에서 삼성전자는 메모리와 로직, 파운드리, 패키징, 스토리지까지 아우르는 수직 통합 구조를 기반으로 AI 플랫폼 전반을 겨냥하는 전략을 앞세웠다. HBM4 경쟁력을 넘어 AI 서버를 구성하는 전체 밸류체인을 확보하겠다는 구상이다.반면 SK하이닉스는 AI 메모리 전문성과 엔비디아와의 협업 경험을 기반으로 시장 지배력 강화에 집중했다. 실제 공급 경험과 고객 맞춤 대응 역량을 앞세워 경쟁 우위를 유지하려는 전략이다.다만 시장 우위는 아직 SK하이닉스 쪽에 무게가 실리는 분위기다. 로이터에 따르면 3월 기준 SK하이닉스는 엔비디아의 주요 HBM 공급사이자 글로벌 HBM 시장 점유율 1위(약 57%)로 평가된다. 반면 삼성전자의 HBM4 상용 출하는 격차를 좁히기 위한 '추격(catch-up)' 성격으로 해석된다.업계에서는 특히 엔비디아 차세대 플랫폼 '베라 루빈(Vera Rubin)'이 본격화되는 시점에 누가 시스템 수준의 영향력을 확보하느냐가 향후 판도를 가를 핵심 변수로 보고 있다. 이에 HBM 경쟁이 메모리 기술 경쟁을 넘어, AI 인프라 주도권을 둘러싼 전면전으로 확장되는 양상이다.
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