HBM4 베이스다이 로직화, 메모리 회사가 파운드리 고객이 된 이유

HBM4 베이스다이 로직화, 메모리 회사가 파운드리 고객이 된 이유

2026년 8월 기준, AI가 다시 짠 반도체 협력 지도

SK하이닉스는 자사 최신 메모리의 핵심 부품 생산을 대만 TSMC에 맡기고 있습니다. 메모리 회사가 메모리를 만드는데, 그 안의 중요한 조각 하나를 다른 회사 공장에서 찍어온다는 뜻입니다. 마이크론도 비슷한 길을 가고 있고, 삼성전자는 자사 파운드리(설계는 고객이 하고 생산만 대신 맡아주는 회사)로 같은 부품을 직접 만듭니다. 세 회사가 같은 문제를 두고 서로 다른 답을 고른 겁니다.

이 변화의 중심에는 HBM4가 있습니다. AI 가속기 옆에 붙어 데이터를 초고속으로 주고받는 고대역폭 메모리(HBM)가 4세대로 넘어가면서, 메모리 더미 맨 아래 받침 역할을 하는 베이스 다이의 제조 방식이 통째로 바뀌었습니다. 이전까지는 D램 공정 하나로 다 끝났는데, HBM4부터는 베이스 다이만 첨단 로직 공정(연산용 칩을 만드는 정밀 공정)으로 넘어갔습니다.

TL;DR
① HBM3E까지는 베이스 다이도 D램 공정으로 만들었지만, HBM4부터는 로직 공정으로 옮겼습니다.
② 로직 공정은 전력을 덜 쓰고 속도가 빠르며 고객사별 맞춤 설계가 가능합니다.
③ D램 공정만 있던 메모리 회사가 첨단 로직 공정을 빌려야 하는 상황이 생겼고, 그래서 메모리 회사가 파운드리의 고객이 됐습니다.
④ SK하이닉스·마이크론은 TSMC와 협력하고, 삼성전자는 자사 파운드리 4나노 공정을 씁니다.
⑤ 이 흐름은 서버를 넘어 스마트폰용 메모리 설계에도 번지고 있습니다.

이 글은 어느 회사가 앞섰는지를 가리는 글이 아닙니다. AI 때문에 메모리의 구조 자체가 바뀌면서 반도체 회사들의 역할 분담이 다시 짜이고 있다는 것, 그 변화가 왜 일어났고 어디로 향하는지를 정리하는 글입니다.

시장 동향·배경: AI 가속기 곁을 지키던 HBM, 이제는 '설계'가 승부처다

HBM은 이제 단순한 대용량 메모리가 아니라, AI 가속기 성능을 좌우하는 맞춤형 부품으로 진화하고 있습니다. D램을 여러 층 수직으로 쌓아 데이터가 오가는 통로를 넓힌 것이 HBM의 기본 구조입니다. GPU나 AI 가속기 바로 옆에 붙어서, CPU가 쓰는 일반 D램보다 훨씬 빠르게 데이터를 주고받는 역할을 합니다. ChatGPT 같은 대규모 언어모델을 학습·추론시키는 서버에는 이 HBM이 필수 부품으로 들어갑니다.

문제는 세대가 바뀔 때마다 HBM 안의 구조도 바뀐다는 점입니다. HBM3E까지는 위에 쌓아 올리는 코어 D램뿐 아니라, 맨 아래에서 이 스택을 받치고 GPU와 신호를 주고받는 베이스 다이도 모두 D램 공정으로 만들었습니다. 베이스 다이는 말 그대로 '받침 칩'인데, 이전 세대에는 이 받침 칩조차 D램 회사가 자기 D램 공정 라인에서 그대로 찍어냈습니다.

그런데 HBM4로 넘어오면서 코어 다이는 여전히 D램 공정을 쓰지만, 베이스 다이만 첨단 로직 공정으로 옮겨갔습니다. 이는 HBM3E에서 HBM4로 오면서 생긴 가장 뚜렷한 구조 변화로 꼽힙니다. 받침 칩 하나가 '메모리 공정'에서 '연산 칩 공정'으로 넘어간 것인데, 이 작은 변화가 메모리 산업 전체의 협력 구조를 흔들고 있습니다.

배경에는 AI 반도체 공급망 전체의 재편이 있습니다. 파운드리 시장 성장을 이끄는 것은 AI 서버용 GPU와 xPU(연산 가속 전용 칩) 수요입니다. 조사기관 집계 기준 2026년 1분기 TSMC의 파운드리 시장 점유율은 72.3%로, 전 분기 70.4%에서 더 올랐습니다. 삼성전자는 같은 기준 6.5%였습니다. 2026년 2분기 점유율은 8월 초 현재 아직 공개되지 않았기 때문에, 이 수치는 1분기 기준임을 전제로 봐야 합니다.

반대편에서는 스마트폰용 AP(모바일 프로세서) 수요가 꺾이고 있습니다. 2026년 스마트폰 출하량은 전년 대비 12.4% 감소해 사상 최대 감소폭이 예상됩니다. 제조사들이 수익성이 더 높은 AI용 D램과 기업용 SSD로 생산 능력을 옮기면서 메모리 가격이 오른 것이 배경으로 지목됩니다. 즉 AI 수요가 늘어난 자리를 메우기 위해, 반도체 회사들이 생산 라인 배분부터 협력 관계까지 다시 짜고 있는 셈입니다.

핵심 데이터: 베이스다이가 로직 공정으로 넘어가며 생긴 세 가지 변화

베이스 다이를 로직 공정으로 만들면 전력 소비가 줄고 속도가 빨라지며, 고객사마다 다른 기능을 넣을 수 있는 유연성이 생깁니다. 이 세 가지가 HBM4 구조 변화의 핵심 이유입니다.

로직 공정에서 널리 쓰이는 핀펫(FinFET, 트랜지스터의 전류 통로를 3차원 핀 모양으로 세운 구조) 공정을 적용하면, 베이스 다이는 단순한 받침 칩이 아니라 맞춤형 칩렛(여러 개의 작은 칩을 조합해 하나처럼 동작시키는 반도체 조각) 성격을 갖게 됩니다. D램 공정으로는 회로를 이렇게 세밀하게 새겨 넣기 어렵지만, 로직 공정은 처음부터 복잡한 연산 회로를 그리기 위해 만들어진 공정이기 때문에 훨씬 정교한 맞춤 설계가 가능합니다.

이 변화가 만든 결과는 다음과 같습니다.

전력 효율: 로직 공정은 같은 동작을 할 때 D램 공정보다 전력을 덜 씁니다. AI 서버는 전력 소비 자체가 운영비의 큰 축이기 때문에, 베이스 다이 하나에서 아끼는 전력도 데이터센터 전체로 보면 상당한 차이를 만듭니다.

전환 성능: 데이터를 처리하는 속도, 즉 신호를 얼마나 빨리 주고받는지가 개선됩니다. HBM은 GPU와 초고속으로 데이터를 주고받는 게 본업이기 때문에 이 부분의 개선이 직접적인 성능 향상으로 이어집니다.

맞춤 설계 자유도: 고객사(주로 GPU를 만드는 회사)가 원하는 제어 로직을 베이스 다이 안에 직접 넣을 수 있게 됐습니다. 예전에는 GPU 쪽에서 처리하던 일부 기능을 메모리 쪽 베이스 다이로 옮겨올 수 있는 길이 열린 겁니다.

실제 적용 사례를 보면 이 변화가 숫자로도 드러납니다. 삼성전자는 HBM4 베이스 다이에 자사 파운드리의 4나노 공정을 적용했고, 10나노급 6세대(1c) D램을 코어 다이에 사용해 동작 속도 11.7Gbps를 구현했습니다. 이는 JEDEC(반도체 표준을 정하는 국제기구)이 정한 HBM4 표준 속도 8Gbps보다 약 46% 높은 수준입니다. 삼성전자와 SK하이닉스는 모두 2026년 2월 HBM4 양산에 들어갔습니다. 삼성전자는 2월 12일 양산 출하를 발표하며 "세계 최초"라고 밝혔지만, 같은 달 SK하이닉스도 양산을 시작했기 때문에 어느 한 곳이 최초라고 단정하기는 어렵습니다. 다만 12단 샘플 공급은 SK하이닉스가 2025년 3월로 앞서 있었습니다.

*출처: EE Times, Tom's Hardware, 삼성전자 반도체 공식 발표*

주요 플레이어 분석: 같은 문제에 세 가지 답을 낸 회사들

HBM4 베이스 다이를 어디서 만들 것인가라는 질문에, 메모리 회사들은 저마다 다른 답을 골랐습니다. 우열을 가릴 문제가 아니라, 각자의 상황과 전략에 맞는 선택을 한 것으로 보는 게 정확합니다.

SK하이닉스는 HBM4 베이스 다이에 TSMC의 12나노급 로직 공정을 적용하고 있습니다. 다음 세대인 HBM4E에는 TSMC의 3나노 공정 적용을 검토하는 것으로 알려졌습니다. 자체 로직 공정을 갖추지 않은 메모리 회사가 파운드리와 손을 잡은 사례입니다.

마이크론도 표준형과 커스텀형 HBM4E 모두에 대해 TSMC와 협력해 베이스 로직 다이를 생산할 예정으로 알려졌습니다. SK하이닉스와 마찬가지로 파운드리 전문 회사의 로직 공정을 빌리는 길을 택했습니다.

삼성전자는 HBM4 베이스 다이에 자사 파운드리의 4나노 공정을 적용했습니다. 메모리도 만들고 파운드리도 운영하는 종합 반도체 회사이기 때문에, 외부에 맡기지 않고 내부 공정을 그대로 활용한 경우입니다.

세 회사의 선택을 나란히 놓으면 이렇게 정리됩니다.

*출처: Tom's Hardware, Digitimes, 삼성전자 반도체 공식 발표*

이 선택의 차이가 만들어내는 건 우열이 아니라 공급망의 다변화입니다. HBM 베이스 다이라는 하나의 부품을 두고 외주와 내부 생산이라는 두 가지 경로가 동시에 존재하게 되면서, 이 산업 전체가 한 회사의 사정에 좌우될 위험이 줄어듭니다. AI 서버 수요가 계속 늘어나는 상황에서, 이런 경로의 다양성은 공급 안정성 측면에서 의미가 있습니다.

변화 요인 ① — 기술: 메모리 회사가 로직 공정을 빌려야 하는 이유

D램 공정만 갖고 있던 메모리 회사가 첨단 로직 공정을 확보하지 못하면, HBM4 베이스 다이를 만들 수 없는 구조가 됐습니다. 이게 기술적 변화가 만든 가장 직접적인 결과입니다.

D램 공정과 로직 공정은 애초에 목적이 다른 기술입니다. D램 공정은 정보를 저장하는 셀을 최대한 촘촘하게 반복해서 새기는 데 최적화돼 있고, 로직 공정은 복잡한 연산 회로를 정교하게 새기는 데 최적화돼 있습니다. HBM4 이전까지는 베이스 다이가 단순한 신호 통로 역할만 했기 때문에 D램 공정으로도 충분했지만, 베이스 다이에 맞춤형 제어 기능을 넣기 시작하면서 D램 공정의 한계가 드러났습니다.

이 지점에서 없던 수요가 생겼습니다. 메모리 회사가 자기 제품을 완성하려면 첨단 로직 공정을 어디선가 빌려와야 하는 상황이 된 겁니다. D램만 잘 만들면 되던 시절에는 메모리 회사가 파운드리와 거래할 이유가 없었습니다. 이제는 메모리 회사도 파운드리의 고객 명단에 이름을 올리게 됐습니다.

업계에서는 이런 흐름을 두고 메모리 사업이 점차 맞춤형 실리콘 사업으로 바뀌고 있다고 평가합니다. 표준화된 대량 생산 제품을 찍어내던 메모리가, 고객사별로 설계가 달라지는 맞춤 제작 부품 사업의 성격을 띠기 시작한 것입니다. 이는 파운드리 업계가 오랫동안 해오던 사업 방식을 메모리 업계가 뒤늦게 따라가는 모습이기도 합니다.

변화 요인
② — 시장: AI 수요가 만든 새로운 고객 관계

AI 서버 수요가 폭발적으로 늘면서, 메모리 회사와 파운드리 회사 사이에 없던 거래 관계가 새로 만들어졌습니다. 이것이 이번 변화의 시장 쪽 동인입니다.

앞서 살펴본 파운드리 시장 점유율 데이터가 이를 뒷받침합니다. 2026년 1분기 기준 TSMC의 점유율이 72.3%까지 오른 배경에는 AI 서버용 GPU와 xPU 수요 증가가 있습니다. 메모리 회사들이 HBM4 베이스 다이 생산을 맡기면서 파운드리 쪽 주문량이 한 번 더 늘어난 셈이기도 합니다.

동시에 메모리 업계 내부에서도 자원 배분이 바뀌고 있습니다. 2026년 스마트폰 출하량이 전년 대비 12.4% 감소하는 사상 최대 감소폭을 보일 것으로 전망되는데, 그 배경에는 제조사들이 수익성이 높은 AI용 D램과 기업용 SSD로 생산 능력을 옮긴 것이 있습니다. 즉 스마트폰용 메모리 생산라인이 AI용 메모리 생산라인으로 전환되면서, 상대적으로 스마트폰 쪽 메모리 공급이 줄고 가격이 오르는 파급 효과가 생겼습니다.

이 두 가지 흐름을 합치면 그림이 명확해집니다.
① AI 서버 수요 급증 → 파운드리 최첨단 공정 주문 증가
② 메모리 회사도 HBM4 베이스 다이 때문에 파운드리 고객 목록에 합류
③ 생산 능력이 AI용 메모리로 이동하며 스마트폰용 메모리 공급 위축
④ 결과적으로 반도체 회사 간 협력 관계 전체가 AI 중심으로 재배치

이는 단순히 특정 제품의 수요가 늘어난 정도가 아니라, 산업 전체의 자원 배분 우선순위가 바뀌었다는 신호로 읽을 수 있습니다.

전문가 의견·인용: "메모리는 이제 맞춤형 실리콘 사업이다"

업계에서 반복적으로 나오는 평가는, HBM4 이후 메모리 사업의 본질이 대량 생산형 표준 제품에서 고객 맞춤형 실리콘 제품으로 옮겨가고 있다는 진단입니다.

이 평가가 나오는 근거는 명확합니다. 예전 D램은 어느 회사가 만들어도 사양이 거의 동일했고, 고객은 가격과 물량만 보고 골랐습니다. 하지만 HBM4의 베이스 다이는 고객사(주로 GPU 제조사)가 원하는 제어 기능을 넣어야 하는 부품이 됐습니다. 이는 파운드리 업계가 수십 년간 해온 '고객 설계를 받아 생산만 대신 해주는' 사업 방식과 본질적으로 같은 구조입니다.

세미콘덕터 엔지니어링 등 업계 매체들이 다루는 커스텀 HBM(C-HBM) 논의도 이런 흐름의 연장선입니다. TSMC는 커스텀 HBM4E(C-HBM4E)용 로직 다이를 현재의 12나노급에서 N3P(3나노급) 공정으로 전환하겠다고 밝혔습니다. 공정을 더 미세하게 만들수록 베이스 다이에 넣을 수 있는 맞춤 기능의 폭도 넓어집니다. 이는 메모리 회사가 파운드리에 요구하는 수준이 갈수록 높아지고 있다는 뜻이기도 합니다.

향후 6~12개월 예측: 커스텀 HBM이 표준이 될 준비 단계

앞으로 6~12개월 사이, HBM4E 세대를 준비하는 과정에서 커스텀 HBM 논의가 구체화될 가능성이 높습니다. 지금은 검토와 준비 단계이지만, 각 회사가 어떤 공정을 어떤 방식으로 붙잡는지가 이 기간 동안 더 뚜렷해질 것으로 보입니다.

SK하이닉스는 HBM4E에 TSMC 3나노 공정 적용을 검토하는 것으로 알려졌고, 마이크론도 표준형·커스텀형 HBM4E 양쪽 모두에서 TSMC와의 협력을 이어갈 예정입니다. TSMC 스스로도 커스텀 HBM4E용 로직 다이를 N3P(3나노급) 공정으로 전환하겠다고 밝힌 상태입니다. 즉 파운드리 쪽에서도 이 수요를 받아낼 준비를 진행 중입니다.

SK하이닉스는 2026년 7월 실적 발표에서 발열을 약 30% 낮춘 iHBM을 개발했다고 밝혔고, HBM4E는 2027년 양산을 목표로 한다고 밝혔습니다. 발열은 HBM이 층층이 쌓이는 구조라서 늘 따라붙는 숙제인데, 이 부분에서 개선이 이뤄지고 있다는 신호입니다.

같은 기간 스마트폰용 메모리 쪽에서도 변화가 예정돼 있습니다. SK하이닉스는 2026년 하반기 LPDDR6 양산과 샤오미 첫 공급을 준비하는 것으로 전해졌습니다. LPDDR6는 저전력 D램의 다음 세대로, AI 스마트폰과 AI PC의 핵심 메모리로 부상하고 있습니다. 서버용 HBM 진영의 변화와는 별개의 트랙이지만, 같은 시기에 온디바이스 AI를 겨냥한 메모리 규격이 동시에 준비되고 있다는 점에서 주목할 만합니다.

향후 3~5년 시나리오: 서버를 넘어 스마트폰으로 번지는 HBM의 설계 사상

이 흐름은 서버에서 끝나지 않습니다. HBM이 만든 '적층과 광폭 데이터 통로'라는 설계 방식이, 이제 스마트폰용 메모리로 옮겨가는 초기 단계에 들어섰습니다.

먼저 서버 쪽 다음 단계를 보면, 커스텀 HBM(C-HBM)은 기존에 GPU 쪽에 있던 메모리 제어 회로를 메모리 스택 바로 아래 베이스 다이로 내려오는 개념입니다. 지금까지는 베이스 다이가 GPU와 D램 사이의 통로 역할에 가까웠는데, 앞으로는 GPU가 하던 일부 제어 기능까지 베이스 다이가 흡수하는 방향으로 논의되고 있습니다. 이렇게 되면 메모리 사업은 더더욱 GPU 제조사별로 다른 설계를 대응해야 하는 맞춤 칩 사업을 닮아갈 것으로 보입니다.

동시에 이 설계 사상이 모바일로 옮겨가는 움직임도 확인됩니다. 삼성전자는 온디바이스 AI용 차세대 LPW(저전력 광폭 입출력) D램을 2028년 출시 목표로 준비 중이며, 업계에서는 이를 '모바일 HBM'이라고 부릅니다. HBM처럼 D램을 쌓고 데이터 통로를 넓히는 방식을 스마트폰 크기에 맞게 재설계하는 시도입니다.

화웨이와 샤오미는 2027년 하반기를 목표로 맞춤형 LLW(저지연 광폭) D램 도입을 검토하는 것으로 알려졌고, 기존 LPDDR 대비 성능 약 1.5배, 소비전력 약 50% 절감이 거론됩니다. 다만 이는 아직 나온 제품이 아니라 목표·검토 단계의 계획이라는 점을 짚어야 합니다.

스마트폰에 서버용 HBM을 그대로 넣지 못하는 이유는 공간과 발열입니다. 서버 랙은 냉각 장치를 따로 붙일 수 있지만, 손바닥만 한 스마트폰 안에서는 그럴 여지가 거의 없습니다. 이 문제를 풀기 위해 삼성전자는 초고종횡비 구리 기둥과 팬아웃 웨이퍼 레벨 패키징(FOWLP, 칩을 웨이퍼 단계에서 재배열해 패키지 크기를 줄이는 기술), 수직 구리 포스트 적층(VCS) 기술로 D램을 계단식으로 쌓는 방식을 개발하고 있는 것으로 알려졌습니다. 발열 쪽에서는 앞서 언급한 iHBM처럼 발열을 낮추는 설계 기술이 서버용에서 먼저 검증된 뒤 모바일 쪽 설계에도 참고될 가능성이 있습니다.

정리하면, 지금의 서버용 HBM이 형태 그대로 스마트폰에 들어가는 것은 아니지만, HBM의 구조를 모바일 조건에 맞게 다시 설계한 메모리가 2027~2028년을 목표로 준비되고 있습니다. PC나 로봇용으로 논의되는 '미니 HBM'은 이보다 더 뒤인 2028년 이후로 전망됩니다.

시사점·실행 가이드: AI 반도체 공급망을 지켜보는 법

AI 반도체 공급망이 특정 회사나 특정 공정에 몰릴수록, 가격과 물량이 흔들릴 위험이 커집니다. 반대로 지금처럼 메모리 회사마다 다른 파운드리 전략을 쓰는 상황은 공급망의 선택지를 늘리는 방향입니다.

이 변화를 지켜볼 때 확인할 만한 지점은 다음과 같습니다.
① HBM4E, C-HBM 관련 발표에서 어떤 공정(나노급)이 언급되는지
② 파운드리 시장 점유율이 특정 회사에 과도하게 몰리는지, 아니면 분산되는지
③ 모바일 쪽 LPDDR6·LPW·LLW 관련 양산 일정이 실제로 지켜지는지

이 세 가지를 따라가면, AI 반도체 공급망이 얼마나 안정적으로 작동하는지를 가늠할 수 있습니다.

자주 묻는 질문 FAQ

Q1. HBM4 베이스 다이가 로직 공정으로 바뀐 게 정확히 무슨 의미인가요?
A. 메모리 더미 맨 아래 받침 칩(베이스 다이)을 만드는 방식이 D램 공정에서 연산용 칩을 만드는 로직 공정으로 바뀌었다는 뜻입니다. 이 덕분에 전력을 덜 쓰고 속도가 빨라지며, 고객사별 맞춤 기능을 넣을 수 있게 됐습니다.

Q2. 왜 메모리 회사가 파운드리의 고객이 됐다고 하나요?
A. D램 공정만 가진 메모리 회사는 로직 공정이 없기 때문에, HBM4 베이스 다이를 만들려면 로직 공정을 빌려야 합니다. 이 과정에서 파운드리 입장에서는 메모리 회사가 새로운 주문을 넣는 고객이 된 것입니다.

Q3. TSMC가 선택되는 이유가 뭔가요?
A. TSMC는 메모리를 만들지 않는 파운드리 전문 회사입니다. 베이스 다이에는 고객사별 맞춤 설계가 들어가는데, 이 설계를 메모리 경쟁사에 맡기면 정보가 노출될 위험이 있습니다. 메모리를 만들지 않는다는 특성이 오히려 신뢰의 근거가 되는 구조입니다.

Q4. 서버용 HBM이 스마트폰에도 곧 들어가나요?
A. 지금 형태 그대로는 아닙니다. 서버용 HBM은 냉각 장치를 붙일 수 있는 환경에서 쓰이지만, 스마트폰은 공간과 발열 제약이 훨씬 큽니다. HBM의 설계 사상(적층, 광폭 데이터 통로)을 모바일에 맞게 재설계한 LPW·LLW D램이 2027~2028년을 목표로 준비되고 있는 단계입니다.

Q5. 커스텀 HBM(C-HBM)은 기존 HBM과 뭐가 다른가요?
A. 기존에 GPU 쪽에 있던 메모리 제어 회로를 메모리 스택 바로 아래 베이스 다이로 내려오는 개념입니다. TSMC는 커스텀 HBM4E용 로직 다이를 3나노급(N3P) 공정으로 전환할 계획을 밝혔습니다.

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AI 서비스를 직접 만들거나 운영하지 않는 사람이라도, 이 변화는 결국 우리가 매일 쓰는 서비스의 가격과 속도에 영향을 미칩니다. HBM4 베이스 다이가 로직 공정으로 넘어가고, 메모리 회사가 파운드리의 고객이 되고, 서버용 설계가 스마트폰으로 번지는 이 모든 흐름의 목적지는 결국 하나입니다. 더 많은 회사가 더 다양한 방식으로 AI용 메모리를 만들 수 있어야, AI 서비스를 쓰는 쪽의 비용과 안정성이 지켜진다는 것입니다. 공급망이 한 곳에 몰리지 않고 선택지가 늘어나는 지금의 재편은, 반도체 업계만의 이야기가 아니라 AI를 매일 쓰는 우리 모두에게 유리한 방향으로 흘러가고 있습니다.