[유안타증권 반도체 백길현]

■ SK하이닉스 3Q26 실적발표 컨퍼런스콜 주요 Q&A (2) 5. HBM4 공급 진행 상황과 HBM4E·커스텀 HBM 준비 현황은? - HBM4 양산은 계획대로 진행 중이며, 4Q26에는 비트 출하량과 매출 모두 HBM3E를 상회할 것으로 예상. HBM4의 Fab 수율과 후공정 수율 역시 안정적으로 개선 중이며 업계 최상위 수준을 유지하고 있다는 설명. 후공정 수율은 Bump·Stack·KGD Test 등 개별 공정이 아니라 후공정 전체 기준으로 평가하고 있으며, HBM4는 기존 계획수율을 상회해 내부 목표를 추가 상향. HBM3E 역시 당초 예상했던 성숙 수율을 초과 달성. 현재는 높은 고객 수요에 대응하기 위해 생산성 극대화에 집중하고 있음. - HBM4E는 2Q26 샘플 공급을 완료했으며 고객 일정에 맞춰 개발과 평가가 순조롭게 진행 중. 향후에는 표준 HBM의 안정적인 공급과 함께 고객별 시스템 및 작업 특성에 최적화된 커스텀 HBM의 중요성이 더욱 확대될 것으로 예상. 주요 고객사와 관련 프로젝트를 긴밀히 진행하고 있으며, 주요 고객 내 First Supplier로서 확보한 제품 경쟁력과 양산 안정성을 기반으로 HBM 사업 성장을 이어갈 계획. 6. HBM 적층단수 하향 가능성과 출하량·수익성에 미치는 영향은? - 최근 일부 고객의 HBM 사양 조정 움직임은 오히려 HBM 수요가 공급을 크게 상회하고 있음을 보여주는 사례로 판단. 공급이 제한된 상황에서 고객사는 확보 가능한 HBM으로 더 많은 AI 가속기와 시스템을 구축하기 위해 적층단수를 낮춰 확보 가능한 HBM Stack 수를 늘리는 방안을 검토할 수 있음. 다만 적층단수가 낮아지더라도 Die당 용량 증가를 통해 전체 용량 감소폭은 상당 부분 보완 가능. 현재 고객 요청물량은 회사 공급 가능물량의 2배를 상회하고 있어 중장기 HBM 수요 전망에는 변화가 없음. - 동일 비트 기준으로 적층단수가 낮아질 경우 필요한 HBM Stack 수가 늘어나고 Base Die와 후공정 소요도 증가하지만, 관련 변화는 이미 생산·공급계획에 반영하고 있어 계획된 HBM 출하량 및 공급일정에는 영향 없을 것. 수익성은 제품별 거래조건, 제품 구성, 가격, 수율, 후공정 생산성 및 원가 등이 함께 결정하기 때문에 단순히 적층단수 변화만으로 판단하기 어려움. - 2027년에는 HBM4 비중 확대와 가격 상승에 더해 양산수율과 원가경쟁력도 추가 개선될 전망. 이에 따라 HBM 매출과 이익 모두 2026년 대비 큰 폭으로 증가하고 수익성 역시 의미 있게 개선될 것으로 예상. 7. 후발업체들의 신규 Cell 구조 및 차세대 DRAM 개발이 진행 중인데, 4F2 DRAM 준비 현황과 기술개발 방향은? - 4F2는 기존 6F2 대비 셀 면적을 줄여 집적도를 높이는 차세대 DRAM 구조. 다만 업체별 미세화 여력, 공정환경, 원가구조가 다른 만큼 실제 적용시점과 전략은 상이할 수 있음. 회사는 기존 6F2 셀 구조의 미세화 여력을 최대한 활용한 이후 4F2 및 장기적으로 3D DRAM으로 전환하는 방향의 기술 로드맵을 준비 중. - EUV 기반 미세화와 공정혁신을 통해 현재 6F2 구조를 추가로 확장할 수 있는 기술적 여력을 확보하고 있으며, 현 시점에서는 이미 양산 안정성과 원가경쟁력이 검증된 기존 구조를 최대한 활용하는 것이 효율적이라는 판단. - 신규 셀 구조를 실제 제품에 적용하기 위해서는 성능뿐 아니라 수율, 신뢰성, 원가경쟁력을 모두 확보하고 제품설계와 고객평가까지 거쳐야 함. 따라서 기술 구현 시점과 실제 상용화 시점은 구분해서 볼 필요가 있음. 기존 DRAM의 추가 미세화에서 4F2, 장기적으로 3D DRAM으로 이어지는 단계별 기술 로드맵을 준비하고 있으며, 각 기술의 완성도와 경제성이 확보되는 시점에 맞춰 적합한 제품에 적용할 계획. 8. KV Cache 규모 확대와 메모리 계층화가 NAND 수요에 미칠 영향과 준비 현황은? - 에이전틱 AI 및 롱 컨텍스트 확산으로 KV Cache 규모가 빠르게 증가하면서, 모든 데이터를 HBM과 DRAM에 저장하는 것은 용량과 비용 측면에서 한계가 존재. 이에 따라 데이터 접근빈도와 재사용 가능성에 따라 HBM·DRAM·SSD로 데이터를 분산하는 메모리 계층화의 중요성이 확대될 전망. - SSD는 이미 일부 AI 시스템에서 KV Cache를 별도로 저장하는 용도로 활용되고 있으며, 향후 여러 서버와 GPU가 대규모 KV Cache를 공유하는 컨텍스트 메모리 계층으로 역할이 확대될 것으로 기대. - 회사는 이에 대응해 SALT-KV와 CMM-Hybrid를 개발 중. SALT-KV는 각각의 KV Cache가 다시 사용될 가능성과 저장비용을 판단해 HBM·DRAM·SSD 간 데이터 배치를 최적화하는 소프트웨어 기술. CMM-Hybrid는 KV Cache를 SSD에 저장하고, 향후 다시 사용될 가능성이 높은 데이터를 예측해 DRAM으로 미리 불러오는 CXL 기반 하이브리드 메모리 기술. - 최근 실제 AI 작업환경 기반 시스템 시연을 통해 eSSD의 적용영역과 요구성능을 구체화하고 있으며, 고객사와 플랫폼 업체의 시스템 구조에 적용될 수 있도록 협력을 진행 중. - 중장기적으로는 NAND의 대용량·비용 효율성과 높은 대역폭을 결합한 HBF(High Bandwidth Flash)를 통해 HBM과 SSD 사이의 새로운 메모리 계층에도 대응할 계획. AI 시스템 구조 변화에 따라 발생하는 NAND의 신규 수요를 선제적으로 확보해 NAND 사업의 중장기 성장동력으로 연결할 방침. [본 내용은 투자 판단의 참고사항이며, 투자판단의 최종책임은 본 게시물을 열람하는 이용자에게 있습니다]