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마이크론, 경쟁사들이 AI 칩을 발전시키는 가운데 HBM4 지연에 직면

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.01 14:43
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Micron Technology는 차세대 HBM4 메모리 칩 개발에서 상당한 난관에 직면하고 있으며, 최근 보고서에 따르면 동사의 제품이 NVIDIA의 까다로운 성능 및 전력 소비 기준을 충족하지 못하고 있는 것으로 나타났습니다. 이러한 차질로 인해 Micron의 HBM4 아키텍처를 완전히 재설계해야 할 수 있으며, 이는 대량 생산을 최대 9개월 지연시켜 일정을 2026년까지 미룰 가능성이 있습니다.​

이러한 문제는 경쟁사인 SK하이닉스와 삼성이 자사의 HBM4 제품을 빠르게 발전시키고 있는 AI 메모리 시장의 중요한 시점에 발생했습니다. 업계 소식통들은 Micron이 계속해서 뒤처질 경우, 주요 NVIDIA 조달 기회를 놓칠 위험이 있으며 향후 AI 데이터 센터 주문에서 배제될 수 있다고 시사합니다.


경쟁사들이 중요한 AI 메모리 경쟁에서 앞서 나가다

Micron이 기술적 장애물과 씨름하는 동안, 한국의 경쟁사들은 상당한 진전을 이루고 있습니다. SK Hynix는 9월에 HBM4 칩에 대한 내부 인증 프로세스를 완료했으며 고객을 위한 생산 시스템을 구축했습니다. 현재 전 세계 HBM 시장의 60% 이상을 점유하고 있는 이 회사는 2025년 4분기에 HBM4 출하를 시작할 계획이라고 발표했습니다.​

의 DRAM 마케팅 책임자인 김규현은 "내년 DRAM, NAND, HBM 생산 능력이 모두 매진되었습니다"라고 말하며, 고객들이 이미 2026년까지 생산 슬롯을 예약했음을 확인했습니다. SK Hynix의 HBM4는 NVIDIA의 검증 프로세스를 성공적으로 통과했으며 칩 거대 기업의 핀당 10Gbps 성능 요구사항을 충족합니다.​

삼성 역시 HBM4 시장에서 공격적으로 자리매김하고 있습니다. 이 회사는 10월 서울에서 열린 반도체 전시회에서 HBM4 모듈을 처음으로 공개 전시하며 다가오는 경쟁에 대한 준비 태세를 보여주었습니다. 삼성은 NVIDIA에 HBM4 칩을 공급하기 위해 "긴밀한 논의" 중이라고 확인했으며, 2026년에 새로운 칩을 출시할 계획입니다. 한국의 거대 기업은 최근 실적 공시에 따르면 이미 2026년 HBM4 공급 계획을 매진시켰습니다.


시장 영향과 경쟁 압력

HBM4 개발 과제는 AI 메모리 부문에서의 치열한 경쟁을 부각시키고 있으며, 고대역폭 메모리는 고급 AI 가속기를 구동하는 데 필수적인 요소가 되었습니다. HBM4는 현재 HBM3 칩 대비 약 두 배의 대역폭을 제공하며, 메모리 스택당 2 TB/s를 목표로 하는 사양을 갖추고 있어 차세대 AI 워크로드에 필수적입니다.​

시장 조사 기관인 TrendForce는 SK하이닉스가 2025년 HBM 시장 점유율 59%로 선두 위치를 유지할 것으로 전망하고 있으며, 삼성과 마이크론은 각각 약 20%를 차지할 것으로 예상됩니다. 그러나 마이크론의 잠재적 지연은 이러한 균형에 영향을 미칠 수 있으며, 특히 NVIDIA가 공급업체들에게 다가오는 Rubin GPU 플랫폼용 HBM4 칩의 납품을 가속화할 것을 요구하면서 더욱 그렇습니다.​

어려움에도 불구하고 마이크론은 일부 기술적 돌파구를 달성했으며, 원시 주파수 증가보다는 설계 최적화를 통해 HBM4에서 핀당 11 Gbps 속도에 도달한 것으로 알려졌습니다. 또한 이 회사는 2026년까지 HBM 생산량을 완판했지만, 이는 차세대 HBM4 제품이 아닌 현세대 HBM3E 칩으로 달성한 것입니다. 애널리스트들은 마이크론이 2026년에 경쟁력 있는 HBM4 생산에 재진입할 수 있는 능력이 성공적인 재설계와 생산 수율 개선에 크게 좌우될 것이라고 지적합니다.

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한국은 2026년 1월 22일부터 국가 인공지능 기본법을 시행할 예정이며, 2026년 8월부터 대부분의 AI 규칙을 시행할 유럽연합보다 앞서 포괄적인 인공지능 규제를 시행하는 세계 최초의 국가가 됩니다. 이러한 움직임은 최근 조사에서 한국 AI 스타트업의 98%가 대대적인 변화에 여전히 준비되지 않은 것으로 나타나면서, 국내 급성장하는 기술 부문에서 중소기업의 생존에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다.​2025년 1월에 법률로 서명된 인공지능 육성 및 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법은 국가 AI 위원회 설립, 기본 3개 년 AI 계획 수립, 특정 AI 시스템에 대한 공개 의무를 포함한 안전성 및 투명성 요구사항 부과를 의무화하고 있습니다. 이 법은 위험 기반 접근 방식을 적용하며, 특히 의료, 교육, 공공 서비스와 같은 중요 부문에서 운영되는 고영향 AI 시스템에 대해서는 엄격한 규칙을 적용합니다.스타트업들, 준비 시간 부족에 경보 발령스타트업 얼라이언스가 2025년 12월 국내 AI 기업 101곳을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 신규 규제를 준수하기 위한 대응 시스템을 구축한 기업은 단 2%에 불과한 것으로 나타났다. 나머지 기업 중 48.5%는 법에 대해 익숙하지 않고 준비가 되어 있지 않다고 답했으며, 다른 48.5%는 인지하고 있으나 준비가 부족하다고 응답했다. 조사는 불명확한 기준, 특히 통지 범위, 생성형 AI의 정의, 고영향 AI 시스템 지정 기준 등을 주요 부담 요인으로 지적했다.​한국인터넷기업협회 관계자는 현지 언론에 "절차상 요건으로 인해 시행령이 법 시행 직전에야 확정될 것으로 예상되어 기업들이 새로운 규정에 대비할 충분한 시간을 갖지 못할 수 있다"고 말했다. "특히 스타트업에게는 매우 부담스러울 것이다."​업계 관계자들은 일부 기업들이 1월 22일 이후 서비스를 갑작스럽게 수정하거나 중단해야 할 수도 있다고 경고한다. 이러한 규제 압박은 엄격한 준수 요건보다 혁신 촉진에 초점을 맞춘 부드러운 자율 거버넌스 접근 방식을 채택한 일본으로의 이전을 고려하는 한국 AI 스타트업의 수를 증가시키는 것으로 여겨진다.워터마크 요구사항이 논란을 촉발하다AI 생성 콘텐츠에 라벨을 표시하도록 요구하는 의무적 워터마킹 조항은 새로운 프레임워크에서 특히 논란이 되는 측면으로 부상했습니다. 딥페이크와 허위정보를 억제하기 위한 목적이지만, 업계 관계자들은 요구사항이 너무 모호하며 소비자들이 AI 생성 제품을 기피하게 만들 수 있다고 주장합니다.​"AI 생성 콘텐츠라도 일반적으로 품질을 향상시키기 위해 수많은 개인들이 협력하지만, 'AI 생성'으로 표시되면 소비자들이 꺼릴 수 있습니다"라고 한 AI 콘텐츠 기업의 관계자가 밝혔습니다. 2025년 12월에 발표된 AI 생성 광고에 대한 모니터링 강화 계획은 소셜 미디어 플랫폼 전반에 걸쳐 확산되는 조작된 콘텐츠와 딥페이크에 대한 우려를 더욱 강조합니다.​우려에도 불구하고, 과학기술정보통신부는 행정 벌금을 부과하기 전에 최소 1년의 유예 기간을 발표하여 기업들에게 추가 준비 시간을 제공했습니다. 배경훈 장관은 시행령이 "대한민국이 글로벌 AI 강국 3위로 도약하기 위한 제도적 초석"이 될 것이라고 강조했습니다.
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2025.12.15 등록
인공지능(AI) 모델들의 성능 경쟁이 치열해지면서, 추론, 수리 등 종합적인 역량을 객관적으로 평가하는 다양한 벤치마크에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 사용자의 직접적인 평가를 반영하는 '엘엠아레나(LMArena)'는 익명으로 받은 두 개의 AI 답변 중 더 우수한 것을 고르거나 무승부를 선언하여 순위를 매기는 방식입니다.기존 벤치마크의 한계를 극복하기 위해 만들어진 '인류의 마지막 시험(HLE)'은 수학, 물리학 등 100개 이상 과목의 고난도 문제를 통해 AI의 정답률을 측정합니다. 또한, AI의 자율적인 경제활동 능력을 측정하는 '벤딩 벤치(Vending-Bench)'는 AI가 재고 관리와 가격 책정 등을 얼마나 잘 수행하는지 평가합니다.이 외에도 코딩 오류 해결 능력을 평가하는 'SWE벤치'와 수학 올림피아드 난이도의 '매스아레나 에이펙스' 등 다양한 전문 벤치마크들이 활용됩니다. 하지만 이러한 AI 벤치마크는 윤리나 안전보다는 높은 경제적 보상이 기대되는 과업에만 초점을 맞춘다는 비판도 제기됩니다.
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2025.12.14 등록
앨런 AI 연구소(Ai2)는 훈련 데이터와 가중치까지 완전히 공개하는 대표적인 대형언어모델(LLM)인 '올모(OLMo) 3'의 업데이트 버전 '올모 3.1'을 공개했습니다. 새로 출시된 '올모 3.1 싱크 32B'와 '올모 3.1 인스트럭트 32B'는 강화 학습(RL)을 추가 적용하여 추론, 수학, 지시 이행 능력 등 여러 벤치마크에서 성능이 크게 향상되었습니다.특히, '싱크 32B'는 고급 추론과 연구 목적에 최적화되었으며, '인스트럭트 32B'는 대화형 AI와 툴 기반 워크플로에 맞춰 현재까지 공개된 완전 오픈 소스 32B급 지시형 모델 중 가장 강력한 성능을 자랑합니다. Ai2는 이를 새로운 모델 출시가 아닌 '체크포인트 추가' 개념으로 소개하며, 개발자들이 모델의 학습 과정을 완벽하게 통제하고 자체 데이터를 추가해 재학습할 수 있도록 지원합니다.Ai2는 올모 시리즈가 개방성과 성능을 동시에 발전시킬 수 있음을 보여주며, 학습 데이터, 코드, 결정에 대한 엔드투엔드 투명성을 유지하면서 기능을 지속적으로 개선했다고 강조했습니다. 이 새로운 '체크포인트' 모델들은 Ai2 플레이그라운드와 허깅페이스를 통해 제공되어 개발자 및 연구기관의 활용을 넓힐 예정입니다.* 앨런 인공지능 연구소(Ai2)는 마이크로소프트 공동 창립자였던 고(故) 폴 앨런이 공익을 위해 고도(하이-임팩트) AI 연구 및 엔지니어링을 수행할 목적으로 2014년에 설립한 비영리 연구소입니다. 이 연구소는 텍스트를 읽고 추론하여 지식을 입증하는 AI 시스템 개발을 목표로 시작했으며, 현재도 개방성과 투명성을 중시하며 AI 분야의 발전을 주도하고 있습니다.
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2025.12.14 등록
오픈AI의 최신 AI 모델인 'GPT-5.2'는 초기 테스트에서 전문가와 기업용 업무 처리, 복잡한 문제 해결 능력 등 전문 작업 분야에서 역대 최고라는 평가를 받았습니다. 하이퍼라이트AI CEO 등 전문가들은 이 모델이 상당한 사고 시간을 요구하는 어려운 작업을 완벽하게 수행하며 '세계 최고의 모델'이라고 극찬했습니다.이 모델은 사고력과 문제 해결 능력이 눈에 띄게 향상되어 복잡한 코드 구조를 한 번에 생성하고, 몇 시간 동안 작업을 지속하는 등 개발자와 기업에 매우 중요한 의미를 갖습니다. 박스(Box) CEO 등은 GPT-5.2가 금융 및 생명 과학 분야의 실제 업무 지식을 테스트하는 확장 추론에서 기존 모델보다 훨씬 빠르게 작업을 수행했다고 밝혔습니다.반면, 일반 사용자들은 일상적인 글쓰기나 순수 채팅 기능에서 체감할 만한 개선점을 느끼기 어렵다는 엇갈린 평가가 나왔고, 일부는 딱딱한 어조나 속도 저하를 단점으로 지적했습니다. 코드명 '갈릭'으로 알려진 이 모델은 코딩과 B2B에 최적화된 도구로 보이며, 일반 사용자가 느낄 만한 성능 향상은 내년 1월 출시 모델을 기다려야 할 것으로 분석됩니다.
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2025.12.14 등록
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