SK하이닉스 전문가 인터뷰 번역·정리
HBM4, 삼성 역전 가능성, NAND/SSD 수요까지
<3줄요약>
이번 인터뷰의 핵심은 “HBM은 기술보다 고객 인증을 먼저 통과한 놈이 먹는 게임”이라는 것. SK하이닉스는 HBM3/3E에서 이걸 먼저 해냈고, 그래서 시장점유율 50~55% 이상을 가져갔다.
다만 HBM4부터는 판이 다시 열린다. 삼성은 단순 적층 증가가 아니라 본딩·인터커넥트·내재화 구조까지 크게 바꾸는 쪽이라, 성공하면 주공급자 역전도 가능하지만 실패하면 리스크도 크다.
NAND/SSD 쪽은 AI 학습보다 추론 확산이 수요를 밀고 있다. 데이터센터가 모델을 돌리기 시작하면 결국 저장해야 할 데이터셋이 폭증하고, HDD로 되돌아가는 선택지는 거의 없다는 게 전문가의 톤이다.
<똥멍청이용 정리>
HBM3는 하이닉스가 먼저 합격해서 먹은 시험이고, HBM4는 삼성도 새 문제지 들고 다시 시험 보는 판이다.
1. 전문가 배경: “나는 원래 NAND/SSD 자격인증 쪽 사람이다”
전문가는 반도체 스토리지 업계에서 약 20년 가까이 일했다. 처음에는 Finisar에서 네트워크 테스트 쪽을 했고, 이후 SAN(Storage Area Network), VMware를 거쳐 SK하이닉스 메모리솔루션에서 고객 자격인증 테스트 엔지니어로 일했다.
SK하이닉스에서는 principal engineer → senior manager → director까지 올라갔고, 주력은 SSD, NVMe, NAND 쪽이었다. 다만 HBM 붐이 터진 뒤에는 AI 워크로드와 HBM이 포함된 솔루션 테스트도 같이 보게 됐다고 설명한다.
중요한 건, 이 사람은 HBM 설계 그 자체의 코어 엔지니어라기보다는 고객 인증, qualification, 실제 고객사 테스트 흐름을 잘 아는 사람이라는 점이다. 그래서 이 인터뷰의 가치는 “어느 회사 기술이 더 멋있냐”보다 “고객이 언제 누구를 믿고 공급자로 넣어주냐”에 있다.
2. 전체 사이클 한 방 요약: “HBM4가 모든 걸 바꿨다”
클라이언트가 먼저 묻는다. 지금 메모리 사이클은 과거와 같은 사이클인지, 아니면 완전히 다른 건지.
지금 메모리 시장이 여기까지 온 배경을 어떻게 보나? 과거 사이클과 같은 건가, 아니면 구조적으로 다른 건가?
HBM4가 모든 걸 바꿨다. SK하이닉스는 초반 선점 효과가 있었다. 운이었는지 뭔지는 모르겠지만, 이 기술을 미리 연구해두고 있었고, first starter advantage를 가져갔다. 지금 HBM 시장에서 50%, 55% 이상 점유율을 가진 것도 그 결과다.
전문가의 기본 프레임은 이렇다.
큰 기술 점프라기보다는 주로 적층 수를 늘리는 게임에 가까웠다.
먼저 제품을 내고, 먼저 인증을 받고, 먼저 양산에 들어갔다.
AI 고객사의 qualification 강도를 과소평가했고, 인증 지연으로 판을 놓쳤다.
여기서 전문가가 삼성에 대해 쓰는 표현이 꽤 세다. “misstep”, 즉 삐끗했다는 것이다. 삼성은 늦게 들어왔고, AI 업체들이 요구하는 테스트와 인증이 얼마나 빡센지 과소평가했다는 톤이다.
3. HBM3에서 삼성·마이크론이 밀린 진짜 이유: MR-MUF 때문만은 아니다
질문자는 시장에서 흔히 도는 이야기를 꺼낸다. 하이닉스는 MR-MUF로 돌파했고, 삼성·마이크론은 TC-NCF 쪽이라 밀린 것 아니냐는 질문이다.
HBM3에서는 하이닉스가 MR-MUF로 돌파했고, 삼성과 마이크론은 TC-NCF 등을 쓰다가 실패했다는 스토리가 있다. 정말 그게 핵심 이유인가?
내 생각에는 삼성이 초기에 qualification을 성공했다면 지금쯤 훨씬 더 많은 점유율을 가져갔을 수 있다. 문제는 열 이슈든 뭔가의 이슈든, 정확히 뭔지는 모르겠지만, 그게 qualification을 지연시켰고, 그 사이 SK하이닉스는 먼저 인증받고 이미 양산·판매에 들어갔다는 점이다.
이 대목이 이 인터뷰의 핵심이다. 시장은 공정 이름, 접합 방식, 재료 차이를 놓고 싸우는데, 전문가가 보는 실전 승부처는 결국 고객 인증 타이밍이다.
투자자용 해석
HBM3/3E 승부를 “하이닉스 기술 압승 vs 삼성 기술 실패”로만 보면 약간 단순화다. 전문가의 관점은 더 현실적이다. 삼성이 못 만든 게 아니라, 고객이 요구하는 신뢰성·열·성능 인증을 제때 통과하지 못했다는 쪽에 가깝다.
즉 HBM은 스펙표 싸움이 아니라 “NVIDIA 같은 고객사가 실제 랙/시스템에 넣어도 된다고 허락하는가” 싸움이다.
4. Qualification은 얼마나 오래 걸리나?
전문가는 SSD 고객 인증 경험에 빗대서 설명한다. 핵심은 파트너십이 얼마나 일찍 맺어졌는지다. NVIDIA 같은 최종 고객과 조기 공동개발이 되어 있으면 훨씬 유리하다. 반대로 고객과 붙어서 설계가 통합되지 않으면 훨씬 어렵다.
전문가는 삼성의 케이스도 이 흐름으로 본다. 단순한 소프트웨어 튜닝이나 작은 수정이면 빨리 끝날 수 있지만, 열 문제나 핵심 구조 문제가 나오면 리스핀이 필요하고, 그러면 반년에서 1년이 그냥 날아간다.
5. 일단 인증되면? “그 순간부터 second provider다”
질문자는 HBM이 일단 인증만 되면 삼성, 마이크론, 하이닉스 제품이 고객 입장에서 거의 동일하게 취급되는지 묻는다.
전문가 답은 꽤 명확하다. 완전히 qualification을 통과하는 순간, 그 회사는 second provider가 된다.
그리고 여기서 굉장히 중요한 가정이 나온다.
이건 하이닉스가 못났다는 말이 아니다. 기존 DRAM, NAND 시장에서 삼성의 신뢰도와 규모가 워낙 컸기 때문에, 동시 출발이었다면 고객 입장에서 삼성 쪽을 primary로 두는 게 더 자연스러웠을 수 있다는 이야기다.
핵심 포인트
SK하이닉스의 HBM 승리는 “작은 회사가 기술로 대기업을 압살했다”라기보다, 특정 기술 전환 국면에서 먼저 인증받고 양산 들어가면서 공급망을 선점한 케이스에 가깝다.
6. HBM4에서 판이 바뀌는 이유
HBM4는 HBM3E의 단순 연장선이 아니다. 전문가가 보기에 하이닉스와 마이크론의 HBM4 변화 폭은 삼성보다 작다. 반면 삼성은 HBM4에서 꽤 큰 기술적 점프를 시도하고 있다.
전문가는 삼성의 HBM4를 두고 “everything works fine”이면 삼성이 primary가 될 수 있다고까지 말한다. 이유는 간단하다. 삼성 이름, 생산능력, 그리고 전부 내부에서 할 수 있는 구조 때문이다.
다만 같은 문장에서 리스크도 강조한다. 새로운 기술은 항상 리스크를 더한다. 문제가 보이면 고객은 쉽게 검증된 SK하이닉스를 primary로 고를 수 있다.
7. 삼성의 in-house 구조: 단기 리스크이자 장기 무기
질문자는 여기서 아주 좋은 질문을 한다. “TSMC가 삼성보다 파운드리로 더 뛰어나다면, 삼성의 자체 base die가 오히려 불리한 것 아닌가?”
TSMC가 기술적으로 더 좋은 파운드리라면, 삼성의 자체 base die는 advantage가 아니라 disadvantage 아닌가? 수율이 낮으면 하이닉스보다 더 뒤처지는 것 아닌가?
단기적으로는 그럴 수 있다. 아직 검증되지 않았기 때문이다. 새로운 건 항상 초기에 hiccup이 있다. 하지만 장기적으로는 모든 걸 한 지붕 아래에서 하는 게 유리하다. 패키징도, base die도, 누구에게 의존하지 않는다.
전문가는 SSD 시장의 예를 든다. 컨트롤러와 NAND를 따로 외주 주는 회사보다, 컨트롤러와 NAND를 모두 내부에 가진 SK하이닉스가 속도와 생산 측면에서 유리했던 것처럼, 삼성도 HBM에서 base die와 패키징을 내부화하면 장기적으로 강점이 될 수 있다는 것이다.
여기서 투자자가 헷갈리면 안 되는 부분
삼성의 내재화는 지금 당장 무조건 좋은 게 아니다. 초기에는 TSMC를 쓰는 쪽보다 수율·안정성에서 불리할 수 있다. 그런데 시간이 지나고 그 조각이 성숙해지면, TSMC 병목을 안 타는 구조가 된다.
즉 단기에는 “수율 리스크”, 장기에는 “공급망 통제력”이다.
8. SK하이닉스의 반격: Intel advanced packaging
전문가는 최근 SK하이닉스가 Intel과 advanced packaging 쪽으로 협력한다는 점도 변수로 언급한다.
지금 AI 반도체 병목 중 하나는 TSMC advanced packaging이다. 하이닉스와 마이크론이 TSMC에 의존한다면, 삼성의 in-house 구조가 강력한 차별화가 된다. 그런데 하이닉스가 Intel을 두 번째 패키징 옵션으로 확보하면, 삼성의 내재화 장점을 어느 정도 상쇄할 수 있다.
전문가는 이걸 “another game changer”라고 표현한다. 단순히 하이닉스가 HBM을 잘 만든다는 차원이 아니라, 병목 자원을 어디서 확보하느냐가 HBM4 시장점유율을 좌우할 수 있다는 뜻이다.
9. 공급 부족은 언제까지? “최소 2027년까지는 빡빡하다”
전문가는 현재 메모리 시장이 거대한 undersupply 상태라고 본다. 다만 영원히 부족하다는 이야기는 아니다.
지금 삼성, 하이닉스, 마이크론, Intel 등이 팹과 패키징 설비에 돈을 쏟고 있지만, 팹은 오늘 돈 쓴다고 내일 물량이 나오는 구조가 아니다.
질문자가 “2028~2029년에 다시 공급과잉으로 돌아갈 위험이 있냐”고 묻자 전문가는 “Definitely”라고 답한다. 다만 그 시점은 신규 설비가 실제 양산 단계까지 올라온 뒤라는 조건이 붙는다.
10. 공급과잉이 와도 과거처럼 무식하게 무너질까?
전문가는 메모리 업체들이 과거 사이클에서 배웠다고 본다. 물론 메모리는 여전히 사이클 산업이다. 공급과잉, 가격 하락, CapEx 축소, 다시 회복되는 흐름은 반복된다.
다만 지금은 업체들이 가동률을 조절하는 능력이 있다. NAND가 공급과잉이면 팹을 끄고, DRAM도 공급을 조절한다. 전문가는 이걸 석유 시장처럼 표현한다.
물론 팹을 지어놓고 꺼버리면 ROI 회수 기간은 길어진다. 하지만 팹이 아예 없으면 공급 부족 국면에서 물량을 못 판다. 그래서 메모리 업체들은 과잉 리스크를 알면서도 결국 증설을 할 수밖에 없다.
11. LTA 장기공급계약의 의미: 가격 레버가 줄어든다
최근 삼성, 마이크론, 하이닉스 모두 장기공급계약(LTA)을 체결한다는 이야기가 많다. 전문가가 보는 LTA의 의미는 명확하다.
- 고객은 공급을 잠근다.
- 메모리 업체는 몇 년간의 판매 물량을 잠근다.
- 가격 조건도 같이 정해진다.
- 그 대신 과거처럼 수요에 따라 가격을 유연하게 흔드는 레버는 약해진다.
전문가 표현상, 예전에는 수요에 따라 가격을 더 플레이할 수 있었는데, 장기계약에서는 그 pricing knob이 사라진다는 뉘앙스다. 공급 안정성은 올라가지만, 가격 upside도 일정 부분 잠길 수 있다.
12. NAND 가격 상승: AI라서라기보다 공급·수율·가동률 문제
전문가는 본인이 NAND에 더 익숙하다고 밝힌다. 최근 NAND 가격이 강하게 오른 이유에 대해, 그는 복잡하게 포장하지 않는다.
NAND 가격은 AI 테마 때문만이 아니라, 실제 공급이 부족하고, 수율과 생산능력 제약이 있기 때문에 오른다는 설명이다.
또 NAND 안에서도 SLC, TLC, QLC 등 성능과 용량 요구에 따라 가격이 다르게 형성된다. 초고성능, 낮은 latency가 필요한 니치 영역에서는 가격이 천문학적으로 올라갈 수 있다고 말한다.
13. SSD 수요의 중심은 hyperscaler
질문자가 SSD 시장의 수요 대부분이 Amazon, Google, Microsoft 같은 빅3 hyperscaler냐고 묻자, 전문가는 “그럴 것”이라고 답한다. 다른 대형 수요자가 누가 있겠냐는 톤이다.
중요한 변화
AI 초기에는 GPU, HBM, 학습 compute가 주인공이었다. 하지만 모델이 어느 정도 학습되고, 실제 추론과 서비스 운영으로 넘어가면 데이터셋과 결과물을 저장해야 한다. 이때 SSD/NAND 수요가 커진다.
14. HDD로 돌아갈 수 있나? “No”
질문자는 NAND 가격이 너무 비싸지면 hyperscaler들이 HDD로 다시 돌아갈 수 있냐고 묻는다.
전문가 답은 거의 단호하다.
저성능 영역에서는 HDD+SSD 하이브리드가 남아 있을 수 있다. 하지만 고성능 데이터센터, NVMe 기반 솔루션, AI 워크로드에서는 SSD 중심으로 가고 있으며, 과거처럼 하이브리드 HDD/SSD 구조는 qualification 단계에서도 점점 뒤로 밀리고 있다는 설명이다.
15. AI에서 SSD에 저장하는 건 뭔가?
질문자는 좋은 후속 질문을 한다. SSD에 정확히 뭘 저장하냐는 것이다. 모델 자체냐, 출력물이냐, 데이터냐.
전문가는 둘 다라고 답한다. 하지만 더 중요한 건 모델이 작업해야 하는 데이터셋이다.
전문가는 자신의 임기 말기에도 NVIDIA 같은 회사들이 rack-scale 기술을 이야기하면서 스토리지를 설계에 포함하기 시작했고, 그 중요성이 커지고 있었다고 말한다.
16. 서버 랙 내 메모리 비용 비중: 8% → 30% 문제
질문자는 메모리 비용이 서버 랙 원가에서 과거 8% 수준이었는데 지금은 30%까지 올라갔다는 시장의 통계를 언급한다. 이 정도면 서버 경제성이 흔들리는 것 아니냐는 질문이다.
전문가는 현재 문제의 본질은 공급 부족이라고 답한다. 신규 팹과 패키징 물량이 올라오고 공급이 정상화되면 30% 같은 비중은 내려올 것이라고 본다. 다만 최소 1년 정도는 그런 정상화를 기대하기 어렵다는 톤이다.
투자 관점
현재 메모리 가격 강세는 단순히 “AI 수요가 무한하다”가 아니라, 공급이 너무 못 따라가서 서버 원가 안에서 메모리 비중이 비정상적으로 커진 상태다. 따라서 신규 공급이 들어오면 비중은 내려올 수 있지만, 그 과정은 갑자기 폭락이 아니라 천천히 진행될 가능성이 높다.
17. HBM4 전환은 한 방에 안 온다
질문자가 공급이 들어오면 갑자기 시장이 무너지냐고 묻자, 전문가는 아니라고 한다. HBM4도 adoption lag가 있다.
HBM3E는 계속 메인으로 출하될 것이고, Rubin과 HBM4는 서서히 채택될 것이다. 고객들은 검증된 Blackwell을 한동안 계속 신뢰할 가능성이 높다.
18. 최종 투자 체크포인트
19. 한 줄 결론
이 인터뷰는 “HBM은 하이닉스가 이미 이겼다”가 아니라, “HBM3는 하이닉스가 먼저 인증받아 이겼고, HBM4는 삼성의 대형 베팅과 하이닉스의 패키징 다변화가 다시 붙는 새 판”이라는 얘기다.
그리고 AI 메모리 투자에서 HBM만 보면 반쪽이다. 모델 학습 이후 추론·서비스 운영이 커질수록 SSD/NAND 스토리지 병목도 같이 봐야 한다.