SK하이닉스가 '2026 SK하이닉스 미래포럼'에서 3D 적층 D램, HBM, HBF 등을 워크로드에 맞춰 조합하는 '풀 스택 AI 메모리' 전략을 제시했다. 에이전틱 AI로의 전환에 따라 AI가 관리해야 할 상태 정보가 늘면서 범용 메모리만으로는 대응이 어려워졌다는 판단에서다. 3D 기술을 소자를 수직으로 쌓는 소자 집적과 이종 칩을 결합하는 이종 집적으로 구분하고, 데이터 버스 대역폭 극대화와 D램 주변회로의 로직 파운드리 활용을 주요 방향으로 제시했다. 회사는 발열·공정 난도 등 과제를 해결하며 파운드리와 메모리 경계를 넘는 공동 최적화를 추진할 계획이다.
- •3D 적층 D램·HBM·HBF를 워크로드별로 조합하는 '풀 스택 AI 메모리' 전략 발표
- •에이전틱 AI 확산으로 메모리 용량·대역폭 병목 심화가 전략 전환 배경
- •3D 기술을 소자 집적과 이종 집적으로 구분, 대역폭 극대화·로직 파운드리 활용 추진
- •발열, 공정 난도, 패키징 등 해결 과제 다수…파운드리·메모리 경계 넘는 협업 강조
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SK하이닉스, '풀 스택 AI 메모리' 전면화…3D 적층에 무게
- 1.SK하이닉스, '2026 미래포럼'에서 3D 적층 D램·HBM·HBF를 조합하는 '풀 스택 AI 메모리' 전략 제시
- 2.에이전트틱 AI로 상태정보가 급증하며 용량·대역폭 병목이 새롭게 등장, 범용 메모리 하나로 대응 어려우다고 진단
- 3.3D 소자 집적·이종 집적 기술을 해법으로 제시, 데이터버스 대역폭 극대화와 D램 주변회로 로직파운드리 활용을 방향으로 제시
- 4.발열·공정 난도 등 패키징 난제를 과제로 지적, 어드벐스드 패키지 협업 체계 구축 강조
왜 중요한가?
메모리 경쟁의 축이 용량·속도에서 시스템 설계 역량으로 이동하는 가운데, SK하이닉스가 단순 부품 공급을 넘어 AI 시스템을 함께 설계하는 방향으로 사업 모델을 전환하려는 시도로, 3D 적층·이종 집적 기술이 향후 메모리·파운드리 경계를 재편할 수 있음을 시사한다.
언급 프로젝트
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[디지털투데이 석대건 기자] 메모리 경쟁의 기준이 용량과 속도에서 시스템 설계 역량으로 옮겨가고 있다. SK하이닉스는 이천캠퍼스 수펙스센터에서 연 '2026 SK하이닉스 미래포럼'에서 '풀 스택 AI 메모리(Full-Stack AI Memory)' 전략을 제시했다고 9일 밝혔다. 메모리 디바이스 공급자를 넘어 AI 시스템을 이해하고 함께 설계하는 기업으로 옮겨가겠다는 구상이다. 전략의 골자는 조합과 협업이다. 임의철 부사장은 3D 적층 D램과 HBM, HBF 등 서로 다른 메모리를 워크로드 특성에 맞춰 묶는 방식을 설명했다. AI
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