HBM4 메모리가 처음으로 탑재될 가능성이 높은 제품들을 예상하려면, 이 메모리의 특성을 먼저 살펴봐야 합니다. HBM4는 ‘대역폭이 아주 크고’, ‘지연이 적고’, ‘발열과 전력 효율까지 일정 수준 이상 유지해야만’ 제대로 효과를 발휘할 수 있는 고성능 메모리입니다. 이런 조건에서 가장 먼저 떠오르는 분야는 자연스럽게 몇 가지로 좁혀집니다.
첫 번째는 AI 학습용 GPU예요. 이미 NVIDIA, AMD, 인텔 같은 곳에서는 HBM3나 HBM3E를 AI 모델 학습용 GPU에 적극적으로 사용하고 있고요. 특히 GPT 같은 대형 언어모델을 학습할 때는 수십에서 수천 개의 GPU가 동시에 연산을 하게 되는데, 이때 병목이 가장 많이 발생하는 부분이 바로 메모리 대역폭이에요. 계산할 능력은 있는데, 데이터를 빨리 못 받아서 기다리게 되는 상황이 생기는 거죠. HBM4는 이걸 완화해줄 수 있으니까, 차세대 GPU에 제일 먼저 들어갈 가능성이 높다고 봐도 됩니다.
두 번째는 AI 추론용 가속기, 특히 데이터센터용 NPU나 ASIC입니다. 학습만큼이나 추론도 이제는 실시간성이 중요해졌고, 하나의 칩에서 수십 개 모델을 동시에 돌리는 경우도 많아졌어요. 그만큼 데이터를 빠르게 가져와야 하고, 전력 효율도 중요해졌죠. HBM4는 대역폭이 넓으면서도 와트당 성능이 올라가 있는 상태이기 때문에, 대규모 서비스를 운영하는 클라우드 기업들이 관심 가질 수밖에 없습니다. 예를 들면 OpenAI, 구글, 아마존, 마이크로소프트 같은 곳이죠.
세 번째는 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야입니다. 기상 시뮬레이션, 유전체 분석, 신약 개발, 물리 시뮬레이션, 양자 화학 등등 복잡한 계산을 장시간 고속으로 처리해야 하는 분야에서는 메모리 병목 하나로 전체 작업이 지연될 수 있어요. 이런 경우에 HBM4 같은 초고속 메모리를 쓰면 계산 단가 자체가 떨어지고, 결과 도출 속도도 빨라져서 매우 큰 경쟁력을 가질 수 있죠.
네 번째는 가능성은 좀 떨어지지만 그래도 언급하자면, 초고성능 워크스테이션급 그래픽카드입니다. 3D 모델링, 영화 CG, 실시간 시뮬레이션 제작 등을 하는 환경에서, 메모리 용량과 속도는 제작 시간과 완성도를 결정짓는 요소라서 이런 제품에 HBM4가 들어갈 가능성도 충분히 있어요. 다만 가격이 문제라 일반 소비자용 제품에 탑재되기까지는 시간이 좀 걸릴 겁니다.
결국 정리하자면, 처음엔 AI 학습용 GPU → AI 추론용 NPU/ASIC → HPC → 워크스테이션 순으로 확산될 가능성이 높고요, 이 과정에서 서버 시장부터 산업용 장비, 그리고 이후 소비자 시장으로 점차 확장될 수 있다고 보면 됩니다.