엔비디아 젠슨 황 CEO가 GTC 2026 현장에서 삼성전자 부스를 방문해 기념촬영을 하는 모습. (왼쪽부터) 황상준 메모리개발담당 부사장, 엔비디아 젠슨 황 CEO,  한진만 파운드리 사업부장 사장. (사진 왼쪽부터) 삼성전자 HBM4 코어다이 웨이퍼와 그록(Groq) LPU 파운드리 4나노 웨이퍼. 각 웨이퍼에는 'AMAZING HBM4'와 'Groq Super FAST'라는 젠슨 황 CEO의 친필 서명이 적혀있다.  [삼성전자]

삼성전자 HBM4 제품 사진.

글로벌 인공지능(AI) 반도체 경쟁의 핵심 무대로 떠오른 엔비디아 GTC 2026에서 삼성전자가 차세대 고대역폭 메모리(HBM)인 HBM4E를 처음 공개하며 엔비디아와의 협력 관계를 한층 강화했다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 기조연설에서 삼성전자를 직접 언급하며 감사를 표했고, 삼성 역시 행사장에서 엔비디아 차세대 AI 시스템과 연계된 메모리·스토리지 ‘토털 솔루션’을 전면에 내세우며 AI 반도체 생태계에서의 전략적 파트너십을 강조했다.

삼성전자는 16~19일(현지시간) 미국 캘리포니아 새너제이에서 열린 엔비디아 GTC 2026에서 차세대 HBM인 HBM4E 실물 칩과 코어 다이 웨이퍼를 처음 공개했다.

HBM4E는 AI 데이터센터용 반도체의 핵심 메모리로, GPU와 함께 대규모 AI 연산을 처리하는 핵심 부품이다.

삼성전자에 따르면 HBM4E는 ▲핀당 속도 16Gbps ▲대역폭 4.0TB/s를 지원하는 성능을 목표로 개발되고 있다. 이는 앞서 양산된 HBM4(핀당 13Gbps, 3.3TB/s)보다 성능이 크게 향상된 수준으로, AI 학습과 추론 과정에서 요구되는 데이터 처리 속도를 크게 높일 수 있다.

HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 GPU와 초고속으로 데이터를 주고받도록 설계된 메모리로, 최근 생성형 AI 확산과 함께 AI 반도체 경쟁의 핵심 부품으로 떠올랐다.

삼성전자 GTC 부스.

삼성전자 HBM4E 전시 모습.

엔비디아 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’과 협력

삼성전자는 이번 전시에서 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈(Vera Rubin)’에 들어가는 메모리와 스토리지 솔루션을 함께 전시하며 협력 관계를 강조했다.

삼성전자는 HBM4(루빈 GPU용), SOCAMM2(베라 CPU용 서버 메모리), PM1763 SSD(AI 서버 스토리지) 등을 묶어 AI 시스템용 메모리 토털 솔루션을 제공할 수 있다는 점을 강조했다. 특히 삼성전자는 Vera Rubin 플랫폼에 필요한 모든 메모리와 스토리지를 공급할 수 있는 역량을 가진 기업이라는 점을 강조하며 AI 인프라 시장에서의 존재감을 부각했다.

삼성전자는 이번 GTC에서 메모리, 로직 설계, 파운드리, 패키징 기술을 결합한 종합반도체기업(IDM) 전략을 강조했다.

HBM4E 역시 1c(10나노급) D램 공정, 파운드리 4나노 베이스 다이 설계, 첨단 패키징 기술

을 결합해 개발되고 있다. 또한 삼성은 기존 TCB 방식보다 열 저항을 20% 이상 낮추고 16단 이상 고적층을 지원하는 ‘하이브리드 구리 접합(HCB)’ 패키징 기술도 공개했다. HBM은 고열과 전력 문제 해결이 핵심 기술 과제로 꼽히는데, 이러한 패키징 기술은 AI 반도체의 성능과 안정성을 좌우하는 요소로 평가된다.

AI 반도체 경쟁, GPU에서 ‘AI 인프라’로 확장

이번 GTC에서 드러난 변화는 AI 반도체 경쟁이 GPU 중심에서 ‘AI 인프라 전체’로 확대되고 있다는 점이다. AI 시스템은 GPU, HBM 메모리, 서버용 CPU, 고속 스토리지, 첨단 패키징 등이 결합된 대규모 컴퓨팅 인프라로 구축된다.

특히 생성형 AI와 AI 데이터센터 확산으로 HBM 공급 능력과 기술력이 AI 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수로 떠오르고 있다.

HBM 시장에서는 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 글로벌 메모리 기업 간 경쟁이 치열하게 전개되고 있다. 삼성전자가 이번 GTC에서 HBM4 양산 이후 곧바로 HBM4E를 공개한 것은 차세대 AI 메모리 경쟁에서 기술 리더십을 확보하기 위한 전략으로 풀이된다.

AI 산업이 데이터센터 중심으로 빠르게 확대되는 가운데, HBM을 비롯한 고성능 메모리와 패키징 기술이 AI 반도체 산업의 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있다는 분석이다.

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