HBM + DDR5 통합 광인터커넥트 아키텍처 정리

✅HBM + DDR5 통합 광인터커넥트 아키텍처 정리 시장은 HBM에 올인하고 있지만, 구조적 제약 때문에 무작정 HBM 확대만으로는 미래 AI 수요를 감당할 수 없음 📌HBM의 물리적 한계 • 스택 높이(stack height): 층수 증가(8 → 12 → 16 → 20+)가 점점 어려워짐 → TSV 공정 난이도 증가, 수율 저하, 발열·신호 무결성 문제 확대 • 패키지 면적(package area) 한계: GPU 주변에 배치할 수 있는 HBM 패키지 수가 제한적임 → GPU 성능이 10배 올라가도 HBM은 10배 못 따라감 • 선형 확장 불가: Compute는 기하급수적으로 성장하는데, HBM 용량은 비례해 증가 불가능 → “메모리 병목(memory wall)” 심화 📌HBM의 경제적 한계 (TCO 관점) • GB 당 비용이 DDR5보다 압도적으로 비쌈 • HBM의 GB당 가격은 DDR5 대비 7~10배+ • HBM4, HBM4E로 갈수록 패키징·TSV·인터포저 비용이 폭증 • 대규모 AI 클러스터 구축 시 TCO가 급격히 비효율적 → H100/H200 나열 기반 설계는 구조적으로 비용이 계속 증가 • Hyperscaler·xAI·OpenAI의 공통 고민: “Compute 대비 Memory Dollar가 너무 비싸다” ✅독립리서치 그로쓰리서치 https://t.me/growthresearch