삼성, NVIDIA용 8단 HBM4E에서 17-18Gbps 목표, Bitcoin(BTC) 채굴업계에도 시사점

삼성의 8단 HBM4E 공세

삼성전자가 7세대 고대역폭 메모리(HBM)인 HBM4E의 8단(8-layer) 제품을 NVIDIA의 커스텀 사양에 맞춰 개발 중이며, 핀당 전송 속도 목표는 17-18Gbps다. 이 계획은 Citrini 소속 반도체 분석가 Jukan이 X 게시물을 통해 공개한 것으로, COINOTAG는 해당 게시물을 직접 확인했다. 이 목표는 삼성이 이미 고객사에 샘플을 공급한 초기 HBM4E 제품의 처리량보다 약 20% 높은 수준이다. 주목할 만한 지점은 설계 방향의 전환이다. 지금까지 AI 메모리 시장은 12단과 16단 스택을 중심으로 경쟁해 왔는데, 8단이라는 더 낮은 적층 구조가 특정 최대 고객사에 맞춘 별도 옵션으로 부상한 것이다. 이는 차세대 AI 메모리 경쟁이 단순한 적층 수 카운트에서 시스템 맞춤형 설계로 확장되고 있음을 보여준다.

HBM은 DRAM 다이를 수직으로 적층해 데이터 처리 대역폭을 배가시키는 기술이다. 스택이 높아질수록 용량은 커지지만, 발열 관리와 후공정 생산의 난이도도 함께 증가한다. 8단 구조는 이러한 적층 부담을 완화한다. 전력, 열, 수율, 공급 안정성이 동시에 걸리는 고사양 가속기 시장에서 낮은 스택 구성은 타협이 아니라 전략적 선택으로 기능할 수 있다. 삼성의 로드맵도 이미 이 방향을 가리키고 있다. 회사는 5월 29일 뉴스룸을 통해 12단 HBM4E 샘플(48GB, 안정적 14Gbps, 확장 모드에서 최대 16Gbps)의 글로벌 고객사 공급을 시작했다고 밝히며, HBM4E 라인업을 32GB 8단 제품과 64GB 16단 제품으로 확대할 계획이라고 설명했다. 하부에는 1c DRAM 공정과 4nm 파운드리 노드 기반 로직 베이스 다이를 결합해 적용하는데, 베이스 다이 설계의 비중이 커질수록 이 같은 DRAM-로직 통합 생산 구조의 가치도 커진다.

NVIDIA의 NVHBM 베이스 다이 전환

NVIDIA는 8월 26일 공식 블로그를 통해 커스터마이징 방향을 공식화하며 NVHBM이 NVLink Fusion에 합류한다고 발표했다. NVHBM은 메모리 컨트롤러를 XPU 연산 다이에서 분리해 HBM 베이스 다이 쪽으로 통합하는 아키텍처이다. 회사 발표 수치 기준으로 표준 HBM4E 대비 메모리 대역폭은 최대 30% 향상되고, HBM 전력 소모는 15% 절감되며, XPU 연산 다이 면적은 최대 25% 확보된다. 첫 적용은 차세대 Rubin Ultra 아키텍처에서 이뤄질 것으로 보인다. 전용 NVLink 인터커넥트는 프로세서 도메인을 72유닛에서 576유닛으로 8배 확장하는데, 이는 칩당 용량을 절충하되 수백 개의 고대역폭·고속 칩에 걸친 대규모 병렬화로 전환하는 설계다. NVIDIA는 또한 NVHBM을 여러 메모리 공급업체가 검증·공급할 수 있는 표준 구현으로 만들겠다는 의사를 밝혔고, 첫 파트너로 Amazon 자회사 Annapurna Labs를 지명했다. 앞서 인용한 분석 평가는 삼성의 DRAM-파운드리 통합 생산 역량이 HBM4와 HBM4E 세대에 걸쳐 원스톱 유연성을 제공하며, NVIDIA 전용 메모리 공급망에서 핵심 지분을 확보할 수 있다는 점을 덧붙인다. 다만 유보 조건이 있다. HBM4E가 8단 제품 위주로 최종 출하될지는 업계에서 아직 확정되지 않았고, Rubin Ultra의 최종 HBM 구성 역시 NVIDIA가 공식화하기 전까지 확정된 것으로 볼 수 없다. 시장을 실시간으로 추적하려는 독자는 Bitget에서 현물·선물 가격을 실시간으로 확인할 수 있다.

AI 메모리 경제와 Bitcoin 채굴의 교차

두 소식을 잇는 축은 AI 연산 수요다. Anthropic 등 프런티어 연구소를 중심으로 한 AI 컴퓨팅이 하드웨어 시장 전반의 수요 엔진으로 자리 잡았고, 그 파급은 디지털 자산 인프라까지 미친다. 사이트를 AI 호스팅으로 전환한 Bitcoin(BTC) 채굴 기업들은 삼성의 메모리 결정 아래에 있다. 가속기의 공급 가능성과 비용이 HBM 공급에서 직접 파생되기 때문이다. Bittensor의 TAO 네트워크 같은 탈중앙화 AI 네트워크와 Sahara AI 같은 AI 데이터 프로젝트도 동일한 컴퓨팅 측 제약을 그대로 상속받는다. NVIDIA 블로그가 공개한 것은 30%, 15%, 25%라는 아키텍처 목표 수치이지 공급 확약이 아니다. Rubin Ultra의 최종 메모리 구성, 물량, 일정은 여전히 공개되지 않았으며, 우리는 8단 문제를 공식 확인이 이뤄질 때까지 열린 쟁점으로 다룬다.