엔비디아의 차세대 인공지능(AI) 플랫폼인 베라 루빈(Vera Rubin)에서 메모리 비용이 대폭 증가할 것으로 예상되면서, 관련 시장의 기대감이 고조되고 있습니다. 특히 고성능 컴퓨팅 시스템의 핵심 부품으로 떠오른 HBM(고대역폭 메모리) 시장에서 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁력 강화와 협상력 증대가 점쳐지고 있습니다.

외신 및 모건스탠리 자료에 따르면, 엔비디아의 차세대 AI 서버 랙인 VR200 NVL72의 부품 원가(BOM)는 약 780만 달러(약 118억원)로 추정됩니다. 이는 기존 GB300 NVL72의 399만 달러와 비교하면 약 95% 증가한 수치입니다.

이 중에서도 메모리 비용의 상승폭이 두드러집니다. VR200 NVL72의 메모리 비용은 기존 37만3,939달러에서 200만1,600달러로 무려 435% 폭증할 것으로 예상됩니다. 이에 따라 전체 랙 원가에서 메모리가 차지하는 비중 역시 9%대에서 25% 안팎으로 크게 늘어날 전망입니다. GPU 원가도 57% 증가하지만, 전체 AI 랙 원가 상승분의 40% 이상이 메모리에서 발생하는 것으로 분석됩니다.

이러한 현상은 AI 서버 시장의 경쟁이 단순한 GPU 확보를 넘어, 이를 뒷받침할 고성능 메모리를 얼마나 안정적으로 확보하느냐의 문제로 옮겨가고 있음을 시사합니다.

베라 루빈 세대의 핵심 메모리는 차세대 HBM인 HBM4입니다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 GPU 옆에 배치하는 고성능 메모리로, AI 모델의 규모가 커짐에 따라 GPU가 데이터를 빠르게 처리하기 위한 필수 요소로 자리 잡고 있습니다.

현재 시장에서는 베라 루빈에 탑재될 HBM4의 공급 구도에 주목하고 있습니다. 엔비디아가 구체적인 공급 물량 비중을 공개하지는 않았으나, SK하이닉스가 가장 큰 비중을 차지하고 삼성전자가 그 뒤를 이을 것이라는 관측이 지배적입니다. 일부 시장 추정에서는 초기 HBM4 공급 비중이 SK하이닉스 50~70%, 삼성전자 20~30%, 마이크론테크놀로지 10~20% 수준으로 형성될 수 있다는 전망도 나옵니다. 이는 고객사 인증, 수율, 가격 조건 등에 따라 변동될 수 있습니다.

SK하이닉스는 HBM3와 HBM3E를 통해 엔비디아 공급망에서 유리한 고지를 점한 바 있습니다. 삼성전자는 HBM4 최초 양산 출하를 계기로 점유율 회복을 노리고 있으며, 마이크론 역시 HBM4 시장 진입을 추진하고 있어 본격적인 양산 단계에서는 공급 구도에 변화가 있을 수 있습니다.

이러한 업계의 변화는 국내 증권가의 메모리 업체 실적 전망에도 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 신한투자증권은 삼성전자의 올해 연간 매출액을 708조원, 영업이익을 367조1천억원으로 전망하며, 특히 메모리 부문에서 361조3천억원의 영업이익을 예상했습니다. D램과 낸드 평균판매단가 상승률을 각각 273%, 291.8%로 제시하며, 고부가 제품인 SoC(System on Chip)와 HBM4 출하가 실적을 견인할 것으로 분석했습니다.

한국투자증권 역시 삼성전자의 올해 매출액과 영업이익을 각각 708조원, 377조원으로 추정하며 목표가를 상향했습니다. SK하이닉스에 대한 눈높이 역시 높아지고 있습니다. 신한투자증권은 SK하이닉스의 올해 매출액 353조원, 영업이익 267조원을 전망하며, HBM 가격 인상 가시화와 추론 수요 증가에 따른 낸드 업황 개선 속도가 시장 예상치를 웃돌고 있다고 평가했습니다. 한국투자증권은 HBM으로 촉발된 메모리 공급 부족이 구조적 변화를 야기하고 있다고 진단하며 SK하이닉스의 목표가를 380만원으로 상향했습니다.

이는 하이퍼스케일러와의 장기공급계약(LTA)이 최대 5년으로 확대되고, 높아진 판매단가로 인해 영업이익률의 하방 리스크가 줄어든 점도 긍정적인 요인으로 작용하고 있습니다. 삼성전자는 이미 1곳의 하이퍼스케일러와 LTA 계약을 완료했으며, 추가로 1개사와 계약 체결이 임박한 것으로 파악됩니다. SK하이닉스는 4곳의 하이퍼스케일러와 LTA 계약을 체결할 것으로 예상됩니다.

메모리 수요 확대는 HBM에만 국한되지 않습니다. 차세대 AI 서버는 고용량 D램, LPDDR 계열 메모리, 엔터프라이즈 SSD 등 다양한 메모리 솔루션을 필요로 합니다. 대규모 AI 모델 학습 및 추론을 위해서는 데이터를 저장하고 빠르게 불러오는 능력 또한 중요하기 때문입니다.

더불어 HBM 생산 확대가 범용 D램 공급을 줄이는 효과를 가져오면서, 전체 D램 가격 상승에도 우호적인 영향을 미칠 것으로 보입니다.

다만, VR200 NVL72 랙의 높은 원가는 빅테크 기업들의 투자 부담을 가중시킬 수 있다는 점은 변수로 작용할 수 있습니다. AI 서비스 매출이 인프라 투자 비용을 따라가지 못할 경우, 고객사들의 발주 속도 조절 가능성도 배제할 수 없습니다.