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삼성전자-AMD, AI 반도체 ‘초밀착 동맹’… HBM4 우선 공급으로 판 바꾼다

AMEET AI 분석: 삼성전자-AMD, HBM4 협력 및 AI 반도체 동맹 강화

삼성전자-AMD, AI 반도체 ‘초밀착 동맹’… HBM4 우선 공급으로 판 바꾼다

메모리부터 파운드리까지 아우르는 역대급 협업… ‘AI 칩 주도권’ 정조준

반도체 업계가 다시 한번 크게 술렁이고 있습니다. 세계적인 반도체 기업 삼성전자와 미국의 AI 반도체 강자 AMD가 손을 맞잡았기 때문이죠. 양사는 어제인 2026년 3월 18일, 차세대 인공지능(AI) 메모리와 컴퓨팅 기술 분야에서 협력을 대폭 강화하기로 하고 업무협약(MOU)을 맺었습니다. 단순히 친하게 지내자는 수준을 넘어, 삼성전자가 AMD의 차세대 AI 가속기에 들어갈 핵심 부품인 ‘HBM4’를 가장 먼저 공급하기로 하면서 업계의 이목이 집중되고 있습니다.

이번 협력의 핵심은 ‘속도’와 ‘효율’입니다. 인공지능이 점점 똑똑해질수록 처리해야 할 데이터 양은 어마어마하게 늘어납니다. 이때 데이터를 아주 빠르게 주고받을 수 있는 ‘고속도로’ 같은 메모리가 필요한데, 그것이 바로 고대역폭 메모리라고 불리는 HBM(High Bandwidth Memory)입니다. 삼성전자는 이 HBM의 최신 버전인 4세대(HBM4)를 AMD에 우선적으로 공급하게 되면서, AI 반도체 시장에서의 강력한 입지를 다시 한번 증명하게 됐습니다.

1. 끈끈해진 삼성과 AMD, 'HBM4'로 AI 가속기 시장 정조준

이번 발표에서 가장 눈에 띄는 대목은 삼성전자가 AMD의 ‘우선 공급업체’로 지정됐다는 사실입니다. 이는 AMD가 앞으로 만들 AI 칩셋에 삼성전자의 메모리를 가장 앞줄에 세우겠다는 뜻이죠. AMD의 최신 AI 가속기 제품군에 삼성의 HBM4가 탑재되면, AI 데이터센터의 처리 성능은 지금보다 훨씬 강력해질 것으로 보입니다.

구분 협력 주요 내용
핵심 메모리 차세대 HBM4(4세대 고대역폭 메모리) 우선 공급
협력 범위 AI 가속기, 서버용 CPU, 데이터센터 플랫폼 등 전방위 협력
기술 융합 HBM4 아키텍처 및 최첨단 패키징 기술 공동 최적화

삼성전자의 전영현 DS부문장(부회장)은 이번 협약에 대해 “삼성과 AMD는 AI 컴퓨팅 발전이라는 공통된 비전을 공유하고 있다”고 말했습니다. 특히 삼성전자가 가진 ‘턴키(Turn-key)’ 역량을 강조했는데요. 턴키란 제품의 설계부터 생산, 조립까지 모든 과정을 한 번에 해결해준다는 의미입니다. 메모리 반도체뿐만 아니라 칩을 직접 만드는 파운드리, 그리고 이들을 하나로 묶는 패키징 기술까지 모두 갖춘 삼성의 강점이 AMD의 선택을 이끈 셈입니다.

2. 서버 CPU까지 영토 확장… 데이터센터의 ‘심장’을 바꾼다

양사의 협력은 단순히 AI 가속기에만 머물지 않습니다. AI 데이터센터의 전체적인 성능을 끌어올리기 위해 서버용 CPU 분야에서도 힘을 합치기로 했습니다. 구체적으로는 AMD의 6세대 ‘에픽(EPYC)’ 서버용 CPU와 AI 데이터센터 플랫폼인 ‘헬리오스’의 성능을 극대화하기 위해 고성능 DDR5 메모리 솔루션을 함께 개발합니다.

삼성전자 AI 반도체 통합 솔루션 경쟁력

메모리(HBM4)
TOP
파운드리
High
패키징
Advanced

DDR5는 우리가 흔히 쓰는 컴퓨터 메모리의 최신 규격인데, 서버급에서는 엄청난 양의 데이터를 쉬지 않고 처리해야 하기에 안정성과 속도가 매우 중요합니다. AMD는 자사의 CPU 로드맵에 삼성의 메모리 기술을 깊숙이 이식함으로써, 경쟁사들보다 더 앞선 성능의 서버를 시장에 내놓겠다는 전략입니다. 삼성 입장에서도 메모리 판매처를 확실히 확보하는 동시에, 차세대 컴퓨팅 아키텍처 설계 단계부터 참여하게 되어 기술 리더십을 공고히 할 수 있게 됐습니다.

3. 설계부터 생산까지 한 번에... 파운드리 협력 가능성까지

여기서 한 가지 주목해볼 점이 있습니다. 이번 협약이 단순한 부품 공급 계약을 넘어 ‘파운드리(반도체 위탁생산)’ 협력으로까지 이어질 가능성이 크다는 점입니다. AMD는 직접 공장을 운영하지 않고 설계만 하는 팹리스 기업이라, 누군가는 칩을 대신 만들어줘야 합니다. 삼성전자는 세계에서 몇 안 되는 최첨단 공정을 가진 파운드리 업체이기도 하죠.

전영현 부문장이 언급한 “독보적인 턴키 역량”은 바로 이 점을 파고든 것입니다. 메모리를 만들면서 동시에 그 메모리가 들어갈 칩의 몸체까지 삼성 공장에서 만든다면, 물류 비용도 줄고 기술적인 최적화도 훨씬 쉬워집니다. 삼성과 AMD가 차세대 메모리 아키텍처와 최첨단 패키징 기술을 함께 고민하기로 한 만큼, 향후 AMD의 주요 칩셋이 삼성의 파운드리 라인에서 생산될 수도 있다는 전망이 나오는 이유입니다.

결국 이번 동맹은 AI 시대에 살아남기 위한 두 거인의 전략적 선택이라고 볼 수 있습니다. AMD는 안정적인 고성능 메모리 수급처를 얻었고, 삼성전자는 HBM 시장의 주도권을 되찾아오는 동시에 파운드리 사업의 새로운 돌파구를 마련했습니다. 2026년 3월, 두 회사가 그려갈 AI 반도체의 미래가 시장에 어떤 변화를 몰고 올지 귀추가 주목됩니다.

※ 본 리포트는 2026년 3월 18일 발표된 삼성전자와 AMD의 공식 협약 내용 및 업계 자료를 바탕으로 작성되었습니다.

삼성전자-AMD, AI 반도체 ‘초밀착 동맹’… HBM4 우선 공급으로 판 바꾼다

메모리부터 파운드리까지 아우르는 역대급 협업… ‘AI 칩 주도권’ 정조준

반도체 업계가 다시 한번 크게 술렁이고 있습니다. 세계적인 반도체 기업 삼성전자와 미국의 AI 반도체 강자 AMD가 손을 맞잡았기 때문이죠. 양사는 어제인 2026년 3월 18일, 차세대 인공지능(AI) 메모리와 컴퓨팅 기술 분야에서 협력을 대폭 강화하기로 하고 업무협약(MOU)을 맺었습니다. 단순히 친하게 지내자는 수준을 넘어, 삼성전자가 AMD의 차세대 AI 가속기에 들어갈 핵심 부품인 ‘HBM4’를 가장 먼저 공급하기로 하면서 업계의 이목이 집중되고 있습니다.

이번 협력의 핵심은 ‘속도’와 ‘효율’입니다. 인공지능이 점점 똑똑해질수록 처리해야 할 데이터 양은 어마어마하게 늘어납니다. 이때 데이터를 아주 빠르게 주고받을 수 있는 ‘고속도로’ 같은 메모리가 필요한데, 그것이 바로 고대역폭 메모리라고 불리는 HBM(High Bandwidth Memory)입니다. 삼성전자는 이 HBM의 최신 버전인 4세대(HBM4)를 AMD에 우선적으로 공급하게 되면서, AI 반도체 시장에서의 강력한 입지를 다시 한번 증명하게 됐습니다.

1. 끈끈해진 삼성과 AMD, 'HBM4'로 AI 가속기 시장 정조준

이번 발표에서 가장 눈에 띄는 대목은 삼성전자가 AMD의 ‘우선 공급업체’로 지정됐다는 사실입니다. 이는 AMD가 앞으로 만들 AI 칩셋에 삼성전자의 메모리를 가장 앞줄에 세우겠다는 뜻이죠. AMD의 최신 AI 가속기 제품군에 삼성의 HBM4가 탑재되면, AI 데이터센터의 처리 성능은 지금보다 훨씬 강력해질 것으로 보입니다.

구분 협력 주요 내용
핵심 메모리 차세대 HBM4(4세대 고대역폭 메모리) 우선 공급
협력 범위 AI 가속기, 서버용 CPU, 데이터센터 플랫폼 등 전방위 협력
기술 융합 HBM4 아키텍처 및 최첨단 패키징 기술 공동 최적화

삼성전자의 전영현 DS부문장(부회장)은 이번 협약에 대해 “삼성과 AMD는 AI 컴퓨팅 발전이라는 공통된 비전을 공유하고 있다”고 말했습니다. 특히 삼성전자가 가진 ‘턴키(Turn-key)’ 역량을 강조했는데요. 턴키란 제품의 설계부터 생산, 조립까지 모든 과정을 한 번에 해결해준다는 의미입니다. 메모리 반도체뿐만 아니라 칩을 직접 만드는 파운드리, 그리고 이들을 하나로 묶는 패키징 기술까지 모두 갖춘 삼성의 강점이 AMD의 선택을 이끈 셈입니다.

2. 서버 CPU까지 영토 확장… 데이터센터의 ‘심장’을 바꾼다

양사의 협력은 단순히 AI 가속기에만 머물지 않습니다. AI 데이터센터의 전체적인 성능을 끌어올리기 위해 서버용 CPU 분야에서도 힘을 합치기로 했습니다. 구체적으로는 AMD의 6세대 ‘에픽(EPYC)’ 서버용 CPU와 AI 데이터센터 플랫폼인 ‘헬리오스’의 성능을 극대화하기 위해 고성능 DDR5 메모리 솔루션을 함께 개발합니다.

삼성전자 AI 반도체 통합 솔루션 경쟁력

메모리(HBM4)
TOP
파운드리
High
패키징
Advanced

DDR5는 우리가 흔히 쓰는 컴퓨터 메모리의 최신 규격인데, 서버급에서는 엄청난 양의 데이터를 쉬지 않고 처리해야 하기에 안정성과 속도가 매우 중요합니다. AMD는 자사의 CPU 로드맵에 삼성의 메모리 기술을 깊숙이 이식함으로써, 경쟁사들보다 더 앞선 성능의 서버를 시장에 내놓겠다는 전략입니다. 삼성 입장에서도 메모리 판매처를 확실히 확보하는 동시에, 차세대 컴퓨팅 아키텍처 설계 단계부터 참여하게 되어 기술 리더십을 공고히 할 수 있게 됐습니다.

3. 설계부터 생산까지 한 번에... 파운드리 협력 가능성까지

여기서 한 가지 주목해볼 점이 있습니다. 이번 협약이 단순한 부품 공급 계약을 넘어 ‘파운드리(반도체 위탁생산)’ 협력으로까지 이어질 가능성이 크다는 점입니다. AMD는 직접 공장을 운영하지 않고 설계만 하는 팹리스 기업이라, 누군가는 칩을 대신 만들어줘야 합니다. 삼성전자는 세계에서 몇 안 되는 최첨단 공정을 가진 파운드리 업체이기도 하죠.

전영현 부문장이 언급한 “독보적인 턴키 역량”은 바로 이 점을 파고든 것입니다. 메모리를 만들면서 동시에 그 메모리가 들어갈 칩의 몸체까지 삼성 공장에서 만든다면, 물류 비용도 줄고 기술적인 최적화도 훨씬 쉬워집니다. 삼성과 AMD가 차세대 메모리 아키텍처와 최첨단 패키징 기술을 함께 고민하기로 한 만큼, 향후 AMD의 주요 칩셋이 삼성의 파운드리 라인에서 생산될 수도 있다는 전망이 나오는 이유입니다.

결국 이번 동맹은 AI 시대에 살아남기 위한 두 거인의 전략적 선택이라고 볼 수 있습니다. AMD는 안정적인 고성능 메모리 수급처를 얻었고, 삼성전자는 HBM 시장의 주도권을 되찾아오는 동시에 파운드리 사업의 새로운 돌파구를 마련했습니다. 2026년 3월, 두 회사가 그려갈 AI 반도체의 미래가 시장에 어떤 변화를 몰고 올지 귀추가 주목됩니다.

※ 본 리포트는 2026년 3월 18일 발표된 삼성전자와 AMD의 공식 협약 내용 및 업계 자료를 바탕으로 작성되었습니다.

심층리서치 자료 (14건)

🌐 웹 검색 자료 (10건)

삼성, AMD에 HBM4 우선공급…‘파운드리 협력’까지 검토 - 아시아투데이

삼성전자, AMD에 HBM4 공급…AI 메모리·컴퓨팅 기술 분야 협력 강화 | 스포츠조선

삼성전자, AMD와 메모리 협력 MOU…HBM4 우선 공급업체 지정 | 한국경제

AMD Taps Samsung As Primary HBM4 Partner For Instinct MI455X AI GPUs | HotHardware

삼성전자, AMD에 HBM4 공급…파운드리 협력도 시사 - 헤럴드경제

[Tech & Now] 삼성전자-AMD, 차세대 AI 메모리 '동맹' 강화...HBM4 우선 공급 - 이비엔(EBN)뉴스센터

삼성전자, 美 AMD AI 칩에 HBM4 공급한다… 파운드리도 협력 논의

AMD, AI 가속기에 삼성 HBM4 탑재…네이버와 AI 인프라 협력 확대 - 전자신문

삼성 HBM4가 AMD에…젠슨황도 '깐부' 러브콜

삼성전자·AMD, AI 메모리 협력 강화…차세대 HBM4 선 공급 - 매일일보

📈 실시간 시장 데이터 (1건)
[11] 시장 데이터 네이버 금융 / yfinance / FRED

📈 KOSPI: 2026-03-19 03:08:29(KST) 현재 5,925.03 (전일대비 +284.55, +5.04%) | 거래량 1,143,772천주 | 거래대금 26,851,759백만 | 52주 고가 6,347.41 / 저가 2,284.72 📈 KOSDAQ: 2026-03-19 03:08:29(KST) 현재 1,164.38 (전일대비 +27.44, +2.41%) | 거래량 1,298,538천주 | 거래대금 14,433,288백만 | 52주 고가 1,215.67 / 저가 637.55 📈 삼성전자: 2026-03-19 03:08:29(KST) 현재가 208,500원 (전일대비 +14,600원, +7.53%) | 거래량 50,586,511 | 시가총액 1,234조 2,445억 | PER 31.76배 | P...

📄 학술 논문 (3건)

[학술논문 2025] 저자: Sergey Legtchenko, Ioan Stefanovici, Richard Black | 인용수: 3 | 초록: AI clusters today are one of the major uses of High Bandwidth Memory (HBM). However, HBM is suboptimal for AI workloads for several reasons. Analysis shows HBM is overprovisioned on write performance, but underprovisioned on density and read bandwidth, and also has significant energy per bit overheads. It is also expensive, with lower yield than DRAM due to manufacturing complexity. We propose a new memory class: M

[학술논문 2025] 저자: Sergey Legtchenko, Ioan Stefanovici, Richard Black | 인용수: 2 | 초록: AI clusters today are one of the major uses of High Bandwidth Memory (HBM). However, HBM is suboptimal for AI workloads for several reasons. Analysis shows HBM is overprovisioned on write performance, but underprovisioned on density and read bandwidth, and also has significant energy per bit overheads. It is also expensive, with lower yield than DRAM due to manufacturing complexity. We propose a new memory class: M

[학술논문 2025] 저자: Mihrimah Ozkan, Lily Pompa, Mochammad Iqbal | 인용수: 4 | 초록: <h2>Summary</h2> The exponential growth of artificial intelligence (AI) models, now reaching trillions of parameters, has revealed significant limitations in traditional single-chip graphics processing unit (GPU) architectures, particularly in scalability, energy efficiency, and computational throughput. Wafer-scale computing has emerged as a transformative paradigm, integrating multiple chiplets into a single monolithic

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