폭증하는 AI 연산 수요 대응을 위해 HBM은 적층 단수 확대와 고속화를 거듭하며 성능이 발전하고 있지만, 동시에 발열이 높아지는 문제가 발생할 수 있다. 이런 이유로 HBM과 GPU를 연결하는 D2D PHY 구간의 발열 밀도를 효과적으로 제어하는 기술이 차세대 HBM 기술 경쟁력의 핵심으로 부상하고 있다. 이미 시장에서 검증된 Advanced MR-MUF기반 WLP 공정을 적용해 안정적인 대량 생산이 가능하다. 고객사의 기존 SiP환경과 높은 설계 호환성을 확보한 만큼, 고객들은 큰 설계 변경 없이 즉시 적용이 가능해 실질적인 도입 부담도 낮췄다

특히, 이번 SOCAMM2 제품이 엔비디아의 베라 루빈(Vera Rubin)에 최적화되어 설계됐다고 밝혔다. 이어, 수천 억 개의 파라미터를 보유한 초거대 AI 모델의 학습과 추론 과정에서 발생하는 메모리 병목 현상을 근본적으로 해소함으로써 전체 시스템의 처리 속도를 비약적으로 높이는 데 기여할 것으로 SK하이닉스는 기대하고 있다. 회사는 "AI 시장이 학습에서 추론 중심으로 본격 전환되면서, 거대언어모델을 저전력으로 구동할 수 있는 SOCAMM2가 차세대 메모리 설루션으로 주목받고 있다"며, "글로벌 CSP(Cloud Service Provider) 고객 수요에 발맞춰 양산 체제를 조기 안정화 했다"고 덧붙였다

회사는 "당사는 AI 학습과 추론 분야에서 데이터 병목을 최소화하고 성능을 극대화할 수 있는 메모리 제품을 엔비디아 AI 인프라에 탑재했다"며 "이번 행사를 통해 엔비디아와의 파트너십을 기반으로 AI 시대 핵심 인프라(Infra)인 메모리 기술 경쟁력을 선보이겠다"고 말했다. 회사는 이곳에서 HBM4와 HBM3E, SOCAMM2 등 SK하이닉스의 메모리 제품들이 엔비디아의 다양한 AI 플랫폼에 실제 적용된 사례를 중심으로, GPU 기반 AI 가속기에 탑재된 메모리 구성을 모형과 실물 형태로 구현해 보여준다. 이어 '제품 포트폴리오 존'에서는 AI 인프라의 핵심인 HBM4와 HBM3E를 비롯해, 고용량 서버용 D램 모듈과 LPDDR6, GDDR7, eSSD, 자동차용 메모리 설루션 (Automotive Solution) 등 AI 시대를 겨냥한 메모리 제품 라인업을 한눈에 볼 수 있다. 관람객들이 가상의 메모리 칩을 직접 쌓아 올리는 체험을 통해 TSV 공정과 고적층 패키징 기술을 이해하고, AI 반도체의 고성능 구현 과정에 대한 이해도를 높일 수 있다.

특히 SK하이닉스는 올해로 13년 연속 명예의 전당에 이름을 올리며, 국내 기업 중 최장 기간 수상 기록을 다시 썼다. 전 세계 2만 2,000여 기업이 CDP를 통해 관련 정보를 공개하고 있으며, 이 데이터는 글로벌 금융기관, 국제기구 등 다양한 이해관계자의 의사결정을 돕는 공식 정보로 활용되고 있다. 수자원 관리 분야에서도 반도체 제조에 필수적인 깨끗한 물을 책임 있게 관리하기 위한 노력을 이어가고 있다. 이날 수상자로 참석한 조재현 부사장(정책대응 담당)은 "이번 수상은 글로벌 이해관계자들에게 회사의 지속가능경영 분야 진정성을 입증할 수 있었던 또 하나의 소중한 기회가 됐다"며 "앞으로도 책임감 있는 자세로 기후위기에 대응해 나가는 한편, 반도체 제조에 필수적인 수자원을 깨끗하게 관리하는 데에도 많은 노력을 기울이겠다"고 말했다.

최근 AI 산업은 거대언어모델(LLM)을 만드는 '학습(Training)' 단계에서, 실제 서비스를 제공하는 '추론(Inference)' 단계로 무게중심이 빠르게 이동하고 있다. 특히 HBF는 AI 시스템의 확장성을 높이면서도 전체 운영 비용(TCO, Total Cost of Ownership)을 줄일 수 있을 것으로 예상된다. 업계는 HBF를 포함한 복합 메모리 설루션에 대한 수요가 2030년 전후로 본격 확대될 것으로 보고 있다. 이로 인해 HBM과 HBF를 모두 제공할 수 있는 종합 메모리 설루션 기업의 역할이 더욱 중요해지고 있다

이번 인증을 통해 SK하이닉스는 차량용 메모리 시장에서 고성능은 물론, 안전성과 신뢰성까지 동시에 충족하며 기술 경쟁력을 공식적으로 입증했다. 이에 따라 고장 발생 가능성을 사전에 예측하고 제어하는 기능 안전 메커니즘을 설계 단계부터 적용하는 역량이 차량용 메모리 시장의 중요한 차별화 요소로 자리 잡고 있다. 즉, '기능 안전 메커니즘(Safety Mechanism)'을 적극 개발•적용하고 설계 경쟁력을 갖추는 것이 향후 차량용 메모리 시장에서의 우위를 점하는 데 가장 큰 영향을 준다는 의미다. 이 가운데, SK하이닉스는 LPDDR5X 기반 차량용 D램에 ▲극한 환경에서도 안정적인 데이터 신뢰성 ▲고장 알림 및 자가 진단•수리 기능 ▲초고대역폭과 저전력 특성을 균형 있게 구현한 설계를 적용하여 ASIL-D 인증을 획득했다.

이 제품은 업계 최고 속도인 11.7Gbps를 구현한 HBM4 12단 36GB의 후속 모델로, 고객 일정에 맞춰 개발이 순조롭게 진행되고 있다. 이와 함께 SK하이닉스는 AI 구현에 최적화된 범용 메모리 제품 라인업도 전시해 시장 전반에서의 기술 리더십을 제시한다. 대표적으로 온디바이스 AI 구현에 최적화하기 위해 기존 제품 대비 데이터 처리 속도와 전력 효율을 크게 개선한 'LPDDR6'을 공개한다. 현존 최대 수준의 집적도를 구현한 이 제품은 이전 세대 QLC 제품 대비 전력 효율과 성능을 크게 향상시켜 저전력이 요구되는 AI 데이터센터 환경에서 강점을 보인다.

이번 수주는 2020년 스테인리스스틸(SUS) 탱커 인도 이후 약 4년 만에 상선 신조 시장에 재진입하는 첫 프로젝트로, 향후 친환경 중소형 선박 시장에서의 성장 발판을 마련하는 계기가 될 전망이다. 이번에 건조되는 선박은 길이 109.6m, 폭 18.2m, 깊이 9.5m 규모의 6800톤(DWT)급 오일•케미컬 탱커로, 메탄올 이중연료(Methanol Dual Fuel, DF) 기술을 적용한 선박이다. 이번 수주는 이러한 중소형 탱커 건조 경험을 바탕으로 메탄올 이중연료라는 친환경 기술이 결합된 고부가가치 선박 시장으로 외연을 확장했다는 점에서 의미가 크다. 강영규 SK오션플랜트 사장은 "이번 프로젝트는 SK오션플랜트가 다시 상선 신조 시장의 주요 플레이어로 자리매김할 수 있는 의미 있는 첫걸음"이라며, "환경규제가 강화되는 글로벌 해운시장에서 고객이 요구하는 친환경•고효율 선박 솔루션을 지속적으로 제시해, 중소형 선박 시장의 새로운 기준을 만들어가겠다"고 말했다.

회사는 "서버용 CPU 시장을 선도하는 인텔의 최신 서버 플랫폼과의 호환성을 업계 최초로 검증 받으며 당사의 고용량 DDR5 모듈 기술력이 글로벌 최고 수준임을 입증했다"며 "이를 발판으로 글로벌 주요 데이터센터 사업자들과의 협력을 확대하고, 급증하는 서버 고객들의 수요에 적기 대응해 차세대 메모리 시장 리더십을 이어 가겠다"고 강조했다. 방대한 데이터를 빠르고 안정적으로 처리하려면 고용량•고성능 메모리가 필수적이며, 이에 따른 시장 수요도 급증하고 있다. 회사 개발진은 "이번 제품을 탑재한 서버는 32Gb 128GB 제품을 채용했을 때 대비 16% 추론 성능이 향상된다"며 "32Gb D램 단품 칩을 활용한 설계로 전력 소모량도 기존 1a 기반 16Gb 256GB 제품보다 최대 약 18%까지 줄였다"고 설명했다. 인텔 디미트리오스 지아카스(Dimitrios Ziakas) 플랫폼 아키텍처(Platform Architecture) 부사장은 "양사가 긴밀히 협력해 기술 완성도를 높인 결과 좋은 성과를 거뒀고, 메모리 기술 발전에도 기여하게 됐다"며 "고용량 모듈은 급증하는 AI 워크로드(Workload) 수요에 대응하며, 데이터센터 고객들이 원하는 성능과 효율성도 크게 향상시킬 것"이라고 말했다.