삼성전자 “AI 응답속도 10배”…3D 적층 'zHBM' 승부수

(etnews.com)

전자신문 IT2026년 9월 17일AI 산업

삼성전자가 AI 에이전트 시대를 대비해 가속기 위에 메모리를 직접 쌓는 'zHBM' 기술로 AI 응답 속도를 10배 높이고, 'z낸드-O'를 통해 대규모 AI 구동 비용을 획기적으로 낮추겠다는 차세대 반도체 로드맵을 공개했습니다.

이 글의 핵심 포인트

1삼성전자는 AI 응답 속도를 현재 초당 100토큰에서 1,000토큰으로 10배 향상시키는 'zHBM' 비전을 제시함
2기존 2.5D 방식에서 벗어나 AI 가속기 상단에 HBL을 직접 얹는 3D 수직 적층형 구조를 핵심 돌파구로 강조함
3낸드플래시 기반 3D 저장장치인 'z낸드-O'를 통해 1조 개 파라미터급 AI 구동 비용을 DRAM 대비 6분의 1 수준으로 절감할 계획임
4z낸드-O의 샘플 공급은 2028년부터 시작될 예정임
52030년에는 AI 워크스테이션 등에서 대규모 AI 모델을 자체 구동하는 환경이 보편화될 것으로 전망함

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI 에이전트 서비스의 핵심인 실시간 응답성(Latency) 문제를 하드웨어 구조 혁신을 통해 해결하려 한다는 점이 핵심입니다. 이는 단순한 성능 향상을 넘어, 사용자 경험(UX)의 패러다임을 바꿀 수 있는 기술적 전환점입니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

현재의 2.5D 패키징 방식은 데이터 전송 병목 현상이 발생할 수 있어, 데이터 이동 거리를 최소화하는 3D 수직 적층 기술이 차세대 AI 인프라의 필수 과제로 부상하고 있습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

AI 모델의 거대화로 인한 막대한 인프라 비용 문제를 해결할 수 있는 저비용·고효율 저장장치(zNAND-O)의 등장은 AI 서비스 스타트업의 인프라 운영 비용 구조를 근본적으로 재편할 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

하드웨어 혁신에 맞춰 이를 활용한 고성능 AI 에이전트 소프트웨어 및 온디바이스 AI 애플리케이션을 개발하는 국내 스타트업들에게 새로운 하드웨어 가속 및 비용 최적화 기회가 열릴 것입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

삼성전자의 이번 발표는 AI 인프라의 병목 현상을 '메모리 구조 혁신'으로 돌파하겠다는 강력한 의지를 보여줍니다. 특히 초당 1,000토큰이라는 구체적인 목표와 함께 zHBM과 zNAND-O라는 구체적인 솔루션을 제시함으로써, 향후 AI 에이전트 시장의 주도권이 단순 모델 크기가 아닌 '추론 효율성'과 '비용 최적화'로 이동할 것임을 예고하고 있습니다.

하지만 기술적 난제도 존재합니다. 3D 적층 방식은 발열 제어(Thermal Management)라는 치명적인 리스크를 수반하며, 이를 해결하지 못할 경우 오히려 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 또한, zNAND-O가 제시하는 비용 절감 효과가 실제 대규모 워크로드에서 성능 저하 없이 구현될 수 있을지에 대한 검증도 필요합니다.

스타트업 창업자들은 하드웨어의 발전 속도에 맞춰 서비스 아키텍처를 설계해야 합니다. 2028년 이후 본격화될 저비용·고성능 온디바이스 AI 환경을 겨냥해, 클라우드 의존도를 낮추면서도 고성능을 유지할 수 있는 경량화 모델 및 에지 컴퓨팅 최적화 기술 확보에 집중해야 할 시점입니다.

원문 보기 →