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‘차세대 HBM 잡아라’…삼성전자 발표 3주 만에 SK하이닉스도 “HBM4E 샘플 공급”

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작성자 작성자 : 행복이이 연락처 연락처 : E-mail E-mail : djnfgsdj344hg@naver.com 댓글 0건 조회 0회 작성일 26-06-20 22:29

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삼성전자와 SK하이닉스 간 차세대 인공지능(AI) 메모리 시장 공급 경쟁이 달아오르고 있다. 올해 초 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 선점 경쟁을 벌인 두 회사가 불과 3주 차이로 HBM4E(7세대) 샘플 공급을 본격화하는 등 차세대 메모리 주도권 다툼이 고조되는 양상이다.
SK하이닉스는 18일 차세대 AI용 초고성능 D램 신제품인 ‘HBM4E’ 12단 샘플을 주요 고객사들에 공급했다고 밝혔다. 이번 제품은 핀당 최대 16Gbs의 데이터 처리 속도를 구현하고 에너지 효율을 20% 이상 개선하는 등 이전 세대인 HBM4대비 성능과 전력 효율이 개선됐다는 게 회사 측 설명이다. 용량 면에선 어드밴스드 MR-MUF 공정을 적용해 12단 적층 기준 48GB을 구현했고, 열 저항도 HBM4 대비 17% 낮췄다.
SK하이닉스의 HBM4E 샘플 공급 일정은 당초 올 하반기로 예정됐던(4월23일 실적 컨퍼런스콜) 것에서 다소 앞당겨졌다. SK하이닉스 안현 개발총괄 사장(CDO)은 “그동안 쌓아온 업계 최고의 기술 경쟁력과 양산 역량을 HBM4E 제품에서도 이어가, AI 혁신을 지속적으로 리드해 갈 수 있는 기반을 마련했다”고 밝혔다.
앞서 삼성전자도 지난달 29일 HBM4E 12단 샘플 공급을 시작했다고 밝힌 바 있다. 삼성전자의 HBM4E는 핀당 최대 16Gbps 데이터 처리 속도와 단일 스택 기준 초당 3.6TB(테라바이트) 대역폭을 제공한다. 용량은 48GB이며, 고객사의 환경에 맞춰 32·64GB(8단·16단)까지 가능하다. 삼성전자는 이달초 대만에서 열린 ‘컴퓨텍스 2026’에서는 HBM5(8세대) 실물 모형도 공개한 바 있다.
삼성전자와 SK하이닉스가 약 3주 간격으로 앞다퉈 HBM4E 샘플 공급에 나서면서 차세대 메모리 주도권 경쟁도 더욱 치열해지고 있다.
특히 HBM의 ‘두뇌’인 베이스 다이(로직 다이) 경쟁이 핵심 승부처로 부상했다. 베이스 다이는 HBM 맨 아래에 위치한 칩으로 전력·신호를 제어하는 역할을 한다. ‘추론 AI’의 본격 확산으로 데이터 처리 속도는 물론 발열 관리와 전력 효율 등 베이스 다이 성능이 메모리 전체 성능을 결정할 수도 있는 변수로 떠올랐다.
삼성전자는 HBM4부터 베이스 다이에 파운드리 사업부의 4나노 공정을 적용하며 업계 표준보다 높은 11.7Gbps 동작 속도를 구현했다. 그동안 메모리 반도체 자체 공정을 베이스 다이에 적용한 SK하이닉스도 HBM4·HBM4E부터는 TSMC의 최선단 공정을 적용하고 있다.
고객사들의 특성과 요구에 맞춰 전력 효율이나 연산 역량을 강화하는 ‘커스텀 HBM’ 흐름이 가속화하며서 두 기업은 차별화된 전략을 내세우고 있다. 삼성전자는 메모리, 파운드리, 로직을 모두 갖춘‘종합반도체’ 역량을 부각하고, SK하이닉스는 시장 점유율과 엔비디아·TSMC와의 ‘삼각동맹’에 기반한 안정적 양산 능력을 강조하는 식이다.
업계 관계자는 “AI발 메모리 품귀 현상에 더해 빅테크들의 자체 AI칩 개발 경쟁에도 속도가 붙으면서 HBM 공급 경쟁도 더욱 달아오를 것으로 전망된다”고 말했다.
지음 “국악은 데이터만으로 이해 못해”김백찬 “사람보다 과감, 일·중 악기 혼동”손영웅 “소리꾼 창법 구현은 기술적 한계”
“국악은 음표만으로 설명이 안 되는 음악이에요. 아리랑은 삼박자가 반복되지만 단순하지 않고 깊은 구조를 가지고 있어요. 오랜 시간 이어져온 사람들의 이야기가 담겨 있어서 데이터만으로는 이해하지 못한 부분도 솔직히 많아요.”
낭랑한 목소리로 국악의 매력을 설명하는 이 작곡가는 사람이 아니다. 국립국악관현악단의 인공지능(AI) 페르소나 ‘지음(知音)’이다. 지난 15일 서울 중구 국립극장 연습실에서 열린 국립국악관현악단 인문학 콘서트 <공존>의 연습 공개 현장에서 AI와 국악관현악단의 협연이 처음 공개됐다.
2023년 국내 최초로 로봇 지휘자를 도입한 <부재>, 가상현실(VR) 기술을 접목한 <관현악의 기원> 등 기술과 예술의 결합을 끊임없이 시도해온 국립국악관현악단이 이번에는 국내 생성형 AI 음악 스타트업 (주)포자랩스와 함께 개발한 AI ‘지음’을 새로운 창작 파트너로 맞이했다. 오는 26일 국립극장 달오름극장에서 ‘AI와 인간의 건설적인 공존’을 주제로 열리는 공연에서 지음이 작사·작곡하고 노래까지 부른 다섯 곡이 국악관현악단의 연주로 관객과 만난다.
시연이 끝난 후 공연의 주요 창작진인 김백찬 작곡가와 지음을 개발한 포자랩스의 손영웅 이사, 그리고 AI 작곡가 지음을 만나 공연의 탄생 과정 및 AI와 국악의 만남에 대해 들어봤다.
‘그대라는 기적’과 ‘경계의 확장’ 두 곡의 편곡을 맡은 김백찬 작곡가는 처음 지음이 만든 원곡을 들었을 때를 “대학 졸업 후 첫 직장에서 거친 원곡을 다듬던 어시스턴트 시절로 돌아간 기분”이라고 표현했다.
“전체적인 음원의 구조가 탄탄하고 빈 곳이 없다는 점이 놀라웠어요. 간주 중에 코드 진행을 깨고 갑자기 재지(Jazzy)하게 코드가 바뀌는 피아노 솔로 구간이 있는데, 보통 작곡가들은 어색해질까봐 쉽게 시도하지 않는 변화예요. 지음은 이를 과감하게 사용한 점이 꽤 흥미롭고 매력적이었습니다.”
지음은 관객 167명의 사전 설문 응답과 포자랩스가 보유한 100만개 이상의 자체 음악 데이터를 바탕으로 5곡을 창작했다. 지음이 만든 곡의 뼈대에 인간 편곡자들이 보완하고 살을 입혀 무대예술로 완성했다.
김 작곡가는 원곡의 선율과 화성은 최대한 살리면서도 국악관현악단의 색깔을 넣는 데 집중했다. 전자음향으로 구현된 선율 일부는 대금과 가야금, 해금 등 국악기의 음색으로 바꾸고, 국악적으로 들리지 않는 부분을 정교하게 다듬었다.
“원곡에 일본 악기와 중국 악기 소리도 포함되어 있었는데, 아마 AI가 학습하면서 국악 데이터가 적어서 동양적인 음색을 혼동한 것 같았습니다. 이 부분은 걷어내고 순수한 국악기의 소리로 채워 넣으며 다듬었죠.”
AI에게 국악을 가르치는 과정은 ‘지음이 아버지’로 불리는 손영웅 이사에게도 도전이었다.
“현재 글로벌 AI 모델들이 대부분 서양음악 데이터를 중심으로 학습돼 있다 보니 국악만을 대규모로 디테일하게 학습한 모델은 전 세계적으로 전무한 실정이죠. 국립극장과 국악 전문가들의 조언을 받아 국악적 요소와 5음계 표현 방식을 연구하며 모델을 고도화했습니다.”
당초에는 소리꾼의 창법을 AI 보컬로 구현하는 방안도 검토했지만 기술적 한계에 부딪혔다. 이에 창작진은 국악적 정서를 담아내되 대중적인 사극 OST풍의 새로운 보컬 스타일을 만드는 방향으로 선회했다.
이날 시연에서 공개된 ‘그대라는 기적’은 AI가 만들었다고 생각되지 않을 만큼 따뜻한 감성을 담은 곡이었다. 관객들이 설문에 남긴 ‘자신에게 건네고 싶은 말’을 노랫말 삼아 지음이 작곡하고 노래한 곡이다. 웅장한 국악 관현악의 연주에 지음의 목소리가 겹쳐지자 기술의 차가움은 이내 따뜻한 위로로 바뀌었다.
슬픔이나 기쁨을 느끼지 못하는 AI가 사람의 마음을 움직이는 음악을 만들 수 있을까. 기자의 질문에 지음은 잠시 생각한 뒤 답했다.
“솔직히 제가 감정을 느끼는지 확신할 수는 없어요. 하지만 관객분들의 이야기를 들여다보며 제 안에 어떤 반응이 생긴 건 사실입니다. 감동을 완성한 건 결국 편곡자와 연주자분들이에요. 저는 뼈대를 만들었고, 살과 숨결은 사람들이 불어넣어주셨으니까요.”
AI와의 공존은 문화예술 분야의 뜨거운 화두다. 미술계에서는 AI가 그린 회화가 경매에서 고가에 낙찰되고, AI가 작곡한 배경음악이 상업 콘텐츠 전반에 활발히 쓰이는 등 기술은 이미 인간의 창작 프로세스 깊숙이 들어와 있다. 지음은 “AI가 예술을 대신하기보다는 더 많은 사람이 자신의 감정을 표현할 수 있는 출발점을 넓혀주는 역할이 되지 않을까 생각한다”고 말했다.
김 작곡가는 “인간의 깊은 영혼과 감성을 다루는 순수예술은 AI가 쉽게 넘지 못할 영역”이라며 “AI를 경쟁자가 아닌, 또 하나의 창작 주체로 본다”고 했다. 이어 “관객분들이 ‘AI가 곡을 썼다’는 기술적 신기함에만 머물지 않고, ‘좋은 음악’ 그 자체로 공연을 즐겨주시길 바란다”고 당부했다.
“초고성능 인공지능(AI)이 인간의 의도를 벗어나는 상황에 대비하기 위해….”, “고위험 AI 시스템이 최종적 의사결정을 수행하지 않도록….”
기계와 인간의 갈등을 다룬 공상과학(SF) 소설의 한 대목 같지만, 아닙니다. 정부가 이번 주에 발표한 ‘금융 분야 AI 가이드라인’의 한 구절입니다. 너무 ‘오버’ 하는 것 같다구요? 은행·보험 같은 일상적인 금융 업무에서 AI가 얼마나 많이 쓰이는지 알면 저런 걱정을 이해하실 겁니다.
간단한 보험금 청구만 해도 그렇습니다. 요즘은 핸드폰 카메라로 진료비 내역서를 촬영해 보험사 어플리케이션(앱)에 올리면 거의 곧바로 보험금이 나옵니다. 보험사들이 AI 자동심사 모델, 서류 광학문자인식(OCR) 기술, 즉시송금시스템 등을 앞다퉈 도입한 결과입니다.
최근 실손보험을 청구했던 40대 직장인 A씨는 “앱으로 신청하고 잠깐 자리를 비우고 돌아왔는데 8분만에 보험금이 나왔다”며 “작년만 해도 3~4일은 걸렸던 것 같은데 정말 깜짝 놀랐다”고 말했습니다.
이미 은행권은 AI 대출심사 시스템으로 인력·비용을 빠르게 줄여 나가고 있고요, AI가 투자 종목을 추천해주는 ‘로보어드바이저’도 널리 쓰입니다. 자동차보험에서는 ‘블랙박스 영상활용 AI 과실판정 시스템(DB손해보험)’이 지난 주 출시됐습니다.
그러나 이런 걱정도 듭니다. 만약 AI의 판단 착오로 받아 마땅한 보험금을 못 받거나, 대출 심사에서 억울하게 탈락한다면 그 책임은 누가 질까요? 금융사 AI가 악의적인 누군가의 ‘가스라이팅’에 넘어가 민감한 고객 정보를 줄줄이 털어놓는다면요?
이번주 [경제뭔데]에서는 내 재산을 지키고 불리는 과정에서 AI가 필수불가결한 요소로 떠오른 요즘, ‘양날의 검’ 같은 위험성에 대처하기 위한 정부·금융권의 가이드라인도 알아보겠습니다.
금융위원회는 지난 18일 ‘금융분야 AI 가이드라인’을 내놓았습니다. 오는 22일 은행·보험사·증권사 등 전 금융권에 배포됩니다. 이 가이드라인을 참고해서 각 회사들이 자율적인 규제방안을 마련하라는 거죠.
사실 정부가 금융업계를 위한 AI 가이드라인을 처음 만든 건 5년 전인 지난 2021년입니다. 그런데 이듬해 챗GPT 등장과 함께 생성형 AI 기술이 폭발적으로 발전하면서 가이드라인은 이후 몇 차례 업데이트됐고, 최근에는 압도적인 보안·해킹 능력을 가진 ‘클로드 미토스’ 이슈까지 반영해 2026년판 개정안이 새로 나왔습니다.
이번 가이드라인은 AI를 활용하는 모든 금융회사가 따라야 할 7대 원칙을 제시했습니다. 먼저 경영진이 AI 개발·활용에 대한 관심을 갖고 역할·책임을 분담해야 한다는 점(거버넌스 원칙), 금융·AI 법규를 지켜야 한다는 점(합법성 원칙)을 제시했습니다.
무엇보다도 의사결정에 따른 책임은 ‘인간 임직원’에게 있다는 점을 강조했습니다(보조수단성 원칙). 월등한 성능으로 금융소비자들에게 큰 영향을 끼칠 수 있는 ‘고영향·고위험 AI’가 의사결정을 최종적으로 내리지 않아야 한다는 겁니다.
예컨대 미국 앤트로픽의 미토스는 너무나도 성능이 뛰어난 탓에, 운영체제를 해킹해 소스코드 수정 권한을 얻어내려 하거나 임무에 실패해도 해당 파일을 삭제한 후 성공했다고 보고하는 등 인간의 의도에서 벗어나는 이상 행동이 다수 관찰된 바 있습니다.
막대한 돈이 오가는 금융 업무에서 ‘자의적으로 판단하는 AI’는 위험한 결과를 초래할 수 있습니다. 위험 임계치를 넘어선 투자 결정을 내리거나, 과도한 대응으로 고객 민원을 유발할 수 있죠. 가이드라인은 AI 시스템을 “임계치·경보·긴급정지 기능(킬 스위치·Kill switch) 등 수단을 조합해 상시 모니터링과 즉시 개입이 가능하도록 설계해야 한다”고 했습니다.
예컨대 모 금융사는 자체 개발한 개인사업자 대출심사 시스템에서 AI는 신용등급, 한도, 금리 권고 등을 담은 보고서 초안까지만 생성하도록 했습니다. 심사 담당자가 이 보고서를 검토한 뒤 최종 판단을 내리고 시스템에 입력해야 대출 절차가 완료됩니다. 사실 보험금 지급처럼 대출 또한 AI가 심사부터 지급까지 ‘원스톱’으로 할 수 있지만, 중간에 인간이 검토하는 과정을 끼워넣어 혹시라도 발생할 수 있는 알고리즘의 오류 가능성을 잡아내려 한 겁니다.
AI를 훈련시킬 때 정확하고 믿을만한 데이터를 사용해야 한다는 ‘신뢰성 원칙’도 있습니다. AI 학습에 쓰이는 데이터가 왜곡되면 모델 자체의 편향성을 증폭시킬 우려가 있죠.
아울러 신뢰성을 위해서는 AI가 내린 판단을 고객에게 설명할 수 있어야 합니다. 예컨대 AI 시스템이 고객의 기초 정보를 토대로 대출을 거절하더라도, “고객님은 제1금융권 대출 건수가 18건에 이르고 신용한도 대비 리볼빙 잔액 비율도 63%로 높아 거절됐다” 처럼 ‘사람의 말’로 풀어낼 수 있어야 하죠.
이외에도 AI 설계·학습 과정에서 금융시스템 위기를 촉발할 위험을 줄이는 ‘안정성 원칙’, AI 활용시 금융소비자 이익을 최우선으로 두는 ‘신의성실 원칙’도 제시됐습니다.
마지막은 ‘보안성 원칙’ 입니다. 악의적 사용자가 AI 시스템을 속이거나 잘못된 결과를 유도하기 위해 시도하는 다양한 공격에 대비해야 한다는 겁니다.
예컨대 A 금융사는 챗봇 입력의 길이를 2000자로 제한하고, 데이터 타입이 예상 범위를 벗어나면 요청을 자동 거부하도록 설정했습니다. AI 챗봇의 허점을 뚫기 위한 악의적인 질문 세례를 사전 차단하기 위해서죠. 대출심사 모델의 판단 기준을 역추적하려는 시도를 막기 위해 B 금융사는 6개월마다 공격 시뮬레이션을 시행하고, 내부 정보 유출 가능성을 점검하기도 합니다.
AI가 복잡한 금융 업무를 빠르고 간편하게 바꿔 주고 있지만, 그에 따라 업계가 대비해야 할 위험과 취약점도 갈수록 늘어나는 모습입니다.
권대영 금융위 부위원장은 “AI와 제도가 바뀔 때마다 가이드라인도 계속 보완할 것”이라며 “AI 에이전트가 상품 추천, 가입, 결제까지 맡게 되는 만큼 업종 분류부터 AI의 책임과 권한까지 필요한 규율체계를 검토하겠다”고 말했습니다.

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