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[경제뉴스 스크랩] ChatGPT 활용해서 HBM 반도체 공부하기

공부하는노아 2023. 12. 18. 23:23

안녕하세요 노아의 부자연구소입니다. 저는 몇 일 전 ChatGPT4.0을 월 $22의 가격에 결제하여 사용하기 시작했습니다. 

 

GPT3.0이 출시되었을 때부터 정말 사용해보고 싶었지만 자격증 시험 준비로 인해 이제서야 ChatGPT를 리서치, 보고서 요약 등의 작업에 활용하기 시작했는데 한 달에 치킨 한 마리의 가격 (사악한 교촌치킨 정도의 비용이지만)이 전혀 아깝지 않을 만큼 생산성이 놀랍도록 향상되는 것을 체감하고 있어요. 

 

 

그럼 오늘은 문과생인 제가 ChatGPT를 활용해서 HBM 반도체에 대해 공부한 내용을 정리해 보도록 할게요!!

 

먼저, HBM 반도체의 개념과 기존 메모리 반도체와의 차이점에 대해 알아볼까요?

 

HBM (High Bandwidth Memory) 반도체는 고성능 메모리 기술의 한 종류로, 기존 메모리 반도체와 여러 면에서 차이가 있습니다. HBM은 특히 고대역폭과 낮은 전력 소비가 필요한 응용 분야에서 사용됩니다. 이를 이해하기 위해 HBM의 특징과 기존 메모리 반도체와의 차이점을 구체적으로 살펴보겠습니다.

 

HBM 반도체의 특징

  1. 고대역폭: HBM은 매우 높은 데이터 전송 속도를 제공합니다. 이는 여러 개의 메모리 층을 수직으로 쌓고, 이들을 실리콘 인터포저(through-silicon via, TSV) 기술을 사용하여 연결함으로써 달성됩니다.
  2. 3D 스택 구조: HBM은 여러 메모리 다이(die)를 수직으로 쌓아 올린 3D 스택 구조를 가지고 있습니다. 이는 공간 효율성을 높이고, 메모리 셀 간의 거리를 줄여 데이터 전송 속도를 향상시킵니다.
  3. 낮은 전력 소비: HBM은 기존 메모리 대비 낮은 전력을 소비합니다. 이는 메모리 셀 간의 짧은 거리와 효율적인 데이터 전송 방식 덕분입니다.
  4. 와이드 인터페이스: HBM은 매우 넓은 인터페이스를 사용하여 데이터를 전송합니다. 이는 한 번에 더 많은 데이터를 처리할 수 있게 해줍니다.

 

기존 메모리 반도체와의 차이

  1. 구조적 차이: 기존 메모리 반도체(예: DDR SDRAM)는 평면적인 2D 구조를 가지고 있으며, 메모리 셀이 수평으로 배열됩니다. 반면, HBM은 3D 스택 구조를 채택하여 수직적으로 메모리 층을 쌓습니다.
  2. 대역폭과 속도: HBM은 기존 메모리보다 훨씬 높은 대역폭과 속도를 제공합니다. 이는 고성능 컴퓨팅과 그래픽 처리에 특히 유리합니다.
  3. 전력 효율성: HBM은 기존 메모리보다 더 낮은 전력을 사용하면서도 높은 성능을 제공합니다. 이는 에너지 효율적인 시스템 설계에 기여합니다.
  4. 물리적 크기: HBM의 3D 스택 구조는 기존 메모리보다 더 작은 물리적 공간을 차지합니다. 이는 공간 제약이 있는 고성능 장치에 적합합니다.

 

대역폭
띠 대, 구역 역, 폭 폭
: 일정한 공간 안에 데이터를 교환할 수 있는 통로(띠)가 얼마나 있고, 속도는 어느 정도인지를 나타내는 말.
고대역폭 -> 데이터 전송 속도가 일반적인 DRAM보다 훨씬 높다는 뜻


HBM 반도체는 그래픽 카드, 고성능 컴퓨터, 서버, 데이터 센터 등에서 주로 사용되며, 향후 AI, 빅 데이터, 자율주행 자동차 등의 분야에서도 중요한 역할을 할 것으로 예상된다고 합니다. 

 

특히 ChatGPT가 2022년 대중에 공개되며 생성형 AI에 대한 시장의 관심이 폭발적으로 증가하며 많은 기업들이 막대한 규모의 현금을 생성형 AI를 개발하기 위해 연구개발에 쏟아부으며 엔비디아와 AMD 등의 GPU에 대한 수요가 증가했습니다. 

 

생성형 AI를 개발, 유지하기 위해서는 CPU보단 GPU가 선호되며 최근에 개발되어 판매되기 시작한 AI용 GPU는 성능을 높이는 동시에 에너지 효율성을 개선하기 위해 기존의 메모리 반도체가 아닌 SK하이닉스 등이 개발한 HBM 반도체를 탑재하고 있다고 해요. 

 

다음으로, 2024년 HBM 반도체의 수요 전망에 대해서 알아보겠습니다.

 

 

 

 

 

2024년 HBM 수요는 YoY 171.6% 증가한 118억 달러로 예상되며, 전체 DRAM 수요의 16.7%까지 상승할 것으로 예상됩니다. 추가적으로, HBM의 수요 증가와 DRAM 가격 상승에 힘입어 2024년 DRAM 시장은 YoY 38.6% 증가한 700억 달러에 달할 것으로 기대됩니다. 

 

HBM은 기존 DRAM보다 2~3배 이상 비쌀 뿐더러 HBM1, 2, 3,...으로 세대가 올라갈수록 제조사들이 스펙 향상 등을 이유로 가격 인상을 시도할 여력이 훨씬 높다고 해요. 이로 인해 SK 하이닉스와 곧 HMB3E를 상용화할 것으로 전망되는 삼성전자의 목표 주가를 상향하는애널리스트의 숫자가 증가하고 있습니다. 

 

 

 

AI 반도체 시장의 규모가 2018년 이후 지속적으로 높은 성장세를 이어갈 것으로 예상되며 2022년에는 전체 시스템 반도체 시장에서 12.1%의 비중만을 차지했지만 2030년에는 시스템 반도체 시장에서 30%가 넘는 비중을 차지할 것으로 전망됨에 따라 HBM 메모리 반도체의 수요는 계속해서 증가하여 삼성전자와 SK하이닉스의 주가가 한 번 더 레벨업할 수 있는 기반이 될 것이라고 생각합니다. 

 

내년부터는 엔비디아 이외에 AMD, 브로드컴, 인텔, 그 외에도 여러 스타트업들의 HBM 수요가 큰 폭으로 증가할 것으로 보이며, MS, 아마존, 메타 등 빅테크 기업들의 AI 가속기 (Accelerator)도 대부분 HBM 메모리 반도체를 탑재하며 수요가 기존 예상보다 더욱 증가할 가능성도 높습니다. 

 

 

ChatGPT는 HBM 등의 AI 전문 반도체의 발전이 삼성전자와 SK하이닉스의 재무 성과에 미칠 영향이 다음과 같은 방식으로 영향을 미칠 수 있다고 전망합니다. 

 

단기적 영향

  1. 수익 증가: 새로운 기술에 대한 수요가 높아짐에 따라, 이러한 고성능 반도체의 판매가 증가할 수 있습니다. 이는 단기적으로 수익성을 높일 수 있습니다.
  2. 시장 점유율 확대: 혁신적인 제품으로 시장에서의 경쟁 우위를 확보하며, 삼성이 시장 점유율을 늘릴 수 있습니다.
  3. 연구개발(R&D) 및 생산 비용: 새로운 기술 개발에는 상당한 연구개발 비용이 들어갈 수 있으며, 초기 생산 비용도 높을 수 있습니다. 이는 단기적으로 비용 증가를 초래할 수 있습니다.

장기적 영향

  1. 지속적인 수익 창출: AI 시장의 지속적인 성장과 함께, 이러한 고성능 반도체에 대한 지속적인 수요가 예상됩니다. 이는 장기적으로 안정적인 수익원이 될 수 있습니다.
  2. 기술 리더십 강화: 혁신적인 제품 개발을 통해 삼성은 기술 리더로서의 위치를 강화할 수 있으며, 이는 브랜드 가치와 시장 영향력을 높일 수 있습니다.
  3. 투자 및 파트너십 기회: 새로운 기술 개발은 다른 기업들과의 전략적 파트너십 또는 투자 기회를 창출할 수 있습니다.

 

 

현대차증권의 노근창 애널리스트 님은 HBM 수요 증가에 힘입어 과거 추정했던 것보다 SK 하이닉스의 매출액 전망을 10% 가까이 상향 전망했습니다. 다만, 기존 추정치보다 영업이익률은 낮아질 것으로 추정하셨는데 그 이유는 아마도 삼성전자 등의 경쟁기업이 HBM 반도체를 곧 출시할 것으로 보이기 때문에 2023년과 비교했을 때 공급 증가로 인한 ASP의 감소를 반영하신 것이 아닐까? 라고 생각합니다. 

 

어쨌든 HBM 반도체 시장에 한정한다면, 향후 몇 년 동안은 HBM 반도체 수요는 계속해서 증가할 것이고 SK 하이닉스와 삼성전자는 수혜를 누릴 것이 분명해 보입니다. 

 

종합적인 관점

  • 경쟁력 강화: AI 전문 반도체의 발전은 삼성이 기술 혁신의 최전선에 서게 하여 경쟁력을 강화할 수 있습니다.
  • 시장 변화에 대한 적응: AI 기술의 발전과 시장 변화에 발맞춰 나가는 것은 장기적으로 회사의 지속 가능성과 성장에 중요합니다.

 

 

마치며, 반도체 산업의 변화하는 환경을 고려할 때 엔비디아, AMD와 같은 주요 기업들을 평가할 때 투자자들이 고려해야 할 사항에 대한 질문에 ChatGPT의 답변은 다음과 같았습니다. 

 

반도체 산업의 변화하는 환경에서 엔비디아, AMD, 인텔과 같은 주요 기업들을 평가할 때 투자자들이 고려해야 할 전략은 다음과 같습니다:

1. 기술 혁신과 연구개발(R&D) 투자

  • 혁신적 기술: 각 회사가 개발하는 혁신적인 기술과 제품을 평가합니다. 예를 들어, AI, 머신 러닝, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 센터 등의 분야에서의 성과를 살펴보세요.
  • 연구개발 투자: 지속적인 R&D 투자는 기술 리더십을 유지하는 데 중요합니다. 연구개발에 대한 투자 규모와 그 효과를 분석하세요.

2. 시장 점유율과 경쟁력

  • 시장 점유율: 각 회사의 주요 제품 라인의 시장 점유율을 분석합니다. 이는 해당 회사의 시장 지배력과 경쟁력을 나타냅니다.
  • 경쟁 분석: 경쟁사 대비 각 회사의 경쟁 우위 요소를 평가합니다. 예를 들어, 제품의 성능, 가격, 고객 기반 등을 고려하세요.

3. 재무 건전성

  • 수익성과 성장 잠재력: 매출, 이익, 성장률 등 재무 지표를 분석하여 회사의 수익성과 성장 잠재력을 평가합니다.
  • 부채와 자본 구조: 부채 수준과 자본 구조를 검토하여 재무 건전성을 평가합니다.

4. 산업 동향과 미래 전망

  • 산업 동향: 반도체 산업의 전반적인 동향과 미래 전망을 이해합니다. 예를 들어, 5G, IoT, 자율주행차 등 새로운 기술 동향이 회사에 어떤 영향을 미칠지 고려하세요.
  • 미래 전망: 장기적인 관점에서 회사의 성장 전략과 미래 비전을 평가합니다.

5. 외부 요인

  • 정치적, 경제적 요인: 무역 정책, 국제 관계, 경제 상황 등 외부 요인이 회사에 미치는 영향을 고려합니다.
  • 공급망 관리: 글로벌 공급망의 안정성과 효율성을 평가합니다.

종합적인 접근

  • 다각적 분석: 단순히 재무적 수치에만 의존하지 말고, 기술적, 시장적, 전략적 측면을 모두 고려하는 종합적인 접근 방식을 취하세요.
  • 지속 가능성: 환경, 사회, 거버넌스(ESG) 기준을 포함하여 회사의 지속 가능성을 평가합니다.

 

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