삼성전자가 메모리·로직(Logic)·패키징·설계 역량을 동시에 활용하는 '코옵티마이제이션(Co-Optimization)' 전략으로 차세대 AI(인공지능) 반도체 경쟁력 강화에 나선다. 단순 공정 미세화를 넘어 3D(3차원) 적층과 하이브리드 본딩, 커스텀 HBM(고대역폭메모리) 등 기술을 선제적으로 개발·적용해 '메모리 병목'을 극복한다는 구상이다.
송재혁 삼성전자 DS(디바이스솔루션)부문 CTO(최고기술책임자)는 11일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '세미콘코리아 2026' 기조연설에서 "디바이스(Device), 패키지, 디자인 세 가지 측면에서 삼성전자 내부에서 시너지를 내 고객의 가치를 최대한 높이는 것이 1차적인 목표"라며 이같이 밝혔다.
삼성전자가 추구하는 AI 시대 반도체 방향을 보여주는 대표 사례로는 HBM4를 소개했다. 송 CTO는 "메모리와 파운드리(반도체 위탁생산) 사업을 활용해 HBM4 베이스다이에 핀펫(FinFET) 기술을 선제적으로 도입해 I/O(입출력) 단자 수를 늘리고 전력 효율성에서도 고객으로부터 만족스러운 피드백을 받고 있다"고 말했다. 핀펫은 기존 평면 트랜지스터를 3D 구조로 바꿔 전류 흐름을 보다 정밀하게 제어하는 기술로 주로 시스템 반도체 공정에 활용돼왔다.
송 CTO는 이날 기조연설에 앞서 취재진과 만나 HBM4 경쟁력에 대한 자신감도 드러냈다. 그는 "삼성전자의 HBM4는 기술에 있어서는 최고"라며 "삼성전자는 메모리, 파운드리, 패키지 사업을 모두 갖춰 AI가 요구하는 제품을 만드는 데 가장 좋은 환경"이라고 강조했다.
삼성전자는 퀄 테스트 지연 문제로 HBM3E까지 경쟁사 대비 납품이 늦어졌으나 HBM4에서 선단 공정을 활용해 성능을 끌어올렸다. 특히 업계 최고 수준의 11.7Gbps(초당 기가비트)를 구현했다. 삼성전자는 업계 최초로 이달 중 HBM4를 엔비디아에 출하할 것으로 알려졌다.
삼성전자는 나아가 연산 기능을 메모리 내부에 일부 통합하는 '삼성 커스텀 HBM(삼성 cHBM)' 개발도 추진 중이다. 베이스다이에 연산 기능을 추가해 GPU(그래픽처리장치)의 부담을 낮추고 데이터 처리 속도와 전력 효율을 동시에 높이겠다는 전략이다. 송 CTO는 "삼성 커스텀 HBM을 구상하며 고객들과 소통 중"이라며 "동일한 전력을 사용하면서도 2.8배 뛰어난 성능을 구현할 수 있다"고 설명했다.
퍼셉션(Perception) AI에서 생성형 AI를 거쳐 피지컬 AI로 발전하면서 극단적으로 확대되는 데이터처리량을 지원하기 위해 하이브리드 본딩 등 패키징 혁신도 추진 중이라고도 언급했다. 송 CTO는 "데이터센터에 필요한 워크로드를 충족하기 위해서는 디바이스 혁신 이상으로 패키지에서도 혁신이 필요하다"며 "어느 시점에 HBM에 하이브리드 본딩이 적용될지 모르지만 관련 기술을 100% 확보하고 있다"고 강조했다.
설계 측면에서도 PIM(프로세싱 인 메모리), 웨이퍼-투-웨이퍼(W2W) 본딩 등 아키텍쳐 혁신을 추진 중이라고 덧붙였다.
차세대 소자 기술도 처음 공개됐다. 송 CTO는 "VCT(버티컬 채널 트랜지스터)를 적용해 외부 전압 반응 속도를 20% 이상 개선할 수 있고 로직 공정에서는 전력 사용을 약 20~30% 줄이는 내부 결과를 확보했다"고 밝혔다. 이어 "내부 시너지를 최대한 효율화하고 소부장(소재·부품·장비) 업체와 협업으로 AI 시장이 요구하는 수요를 확보하겠다"고 덧붙였다.