서울개인회생 이번 승부의 핵심은 개발 초반부터 갈린 ‘공정 선택’이다. 삼성전자는 SK하이닉스에 한 세대 앞선 10나노급 6세대(1c) D램을 적용하고, HBM의 두뇌 역할을 맡는 로직 다이에 자체 파운드리 4나노미터(nm) 로직 공정을 결합했다. 메모리와 로직을 한 몸처럼 설계 최적화(DTCO)한 것이 이번 제품의 차별점이다. 반면 SK하이닉스는 검증된 10나노급 5세대(1b) D램을 탑재하고, 로직 다이에는 TSMC 12나노미터(nm) 공정을 활용해 수율과 공정 안정성에 무게를 둔 전략을 택했다. 이 같은 전략의 차이가 HBM4의 핵심 성능인 전송 속도를 갈랐다는 분석이 나온다. 업계에서는 SK하이닉스가 HBM4에서 달성한 11.7Gbps 속도가 기존 패키징 구조상 한계치에 근접했다는 평가가 나온다. 반면 삼성전자는 최대 13Gbps까지 구현 가능한 확장성을 확보했다. 데이터 처리 속도 1.3Gbps의 차이는 AI 연산 환경에서 결정적인 변수로 작용한다. 핀당 속도가 11.7Gbps에서 13Gbps로 올라가면, 스택당 총 대역폭은 약 2.6TB/s에서 최대 3.3TB/s 수준까지 치솟는다. 이는 초거대 AI 모델 학습 시 데이터 병목 현상을 획기적으로 줄여 학습 시간을 수주 단위에서 수십퍼센트 이상 단축할 수 있는 수준의 성능 차이다. 실제 엔비디아가 최근 차세대 플랫폼 요구 스펙을 13Gbps로 상향 조정하면서 삼성의 이 같은 ‘성능 우위 전략’이 과시를 넘어 시장 내 표준이 될 것으로 보인다. .