Nvidia와 SK Hynix 파트너십이 상생으로 평가됨: Nvidia는 안정적인 HBM 공급 확보, SK Hynix는 AI 가속기 물량 증가.

지난 주말 직전, 엔비디아와 SK하이닉스는 역사상 최대 규모의 메모리 거래를 완료했다. 해당 파트너십에 따라 SK하이닉스는 향후 엔비디아에 고대역폭 메모리(HBM)를 공급하고, 양사는 차세대 AI 메모리를 공동으로 개발한다. 또한 SK하이닉스의 자회사인 SK텔레콤은 엔비디아의 베라 루빈(Vera Rubin) 플랫폼을 활용해 한국에 2기가와트 규모 AI 클라우드 데이터센터를 구축할 계획이다.

메모리는 현재 AI 인프라 구축 과정에서 가장 큰 병목 현상 중 하나이며, 특히 HBM이 그렇다. 지연 시간을 줄이고 전력 효율성을 높이기 위해 GPU 및 기타 AI 칩은 HBM과 함께 사용되어야 한다. 추론(Inference) 단계에서 원시 컴퓨팅 파워보다 빠른 메모리 접근 속도가 더 중요해짐에 따라 HBM에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있다.

HBM 용량을 확대하는 것은 상당한 제약에 부딪힌다. 제조 과정에는 극자외선(EUV) 리소그래피 장비가 필요하며, 이 장비는 오직 ASML에서만 생산되며 GPU와 고급 로직 칩 제작에도 사용되어 치열한 공급 경쟁을 유발한다. 또한 HBM은 기존 DRAM 대비 웨이퍼 용량이 약 3배 더 필요하다. 제조 공정은 대규모 클린룸에서 이루어져야 하는데, 이러한 클린룸을 건설하는 데 수년이 소요되어 공급 과제를 더욱 복잡하게 만든다.

엔비디아에게 이 파트너십은 이미 우위를 점하고 있는 AI 인프라 시장에서의 입지를 강화한다. 엔비디아는 CUDA 소프트웨어 플랫폼과 기반 AI 모델의 토대가 된 GPU를 최적화함으로써 학습(Training) 시장을 장악하고 있다. 막대한 HBM 공급을 확보함으로써 엔비디아는 추론 시장이 확장됨에 따라 그 리더십을 공고히 한다. 최근 Groq와 그 언어 처리 장치(LPU)를 '인수'한 것도 엔비디아에 추가적인 이점을 제공한다: 엔비디아의 GPU는 계산 집약적인 프리필(Prefill) 단계를 처리하는 반면, 칩 자체에 메모리가 내장된 Groq의 SRAM 기반 LPU는 디코드(Decode) 단계를 처리하여 지연 시간을 줄인다. 엄격한 공급 제약이 있는 HBM 시장에서 대규모 HBM 접근성과 SRAM 기반 대안을 결합하면 결정적인 공급망 우위를 점할 수 있다. 엔비디아의 주가는 2028 회계연도 분석가 추정치를 기준으로 순이익배율(P/E)이 15배 약간 넘는 수준이다.

SK하이닉스에게 이 거래는 큰 호재다. 엔비디아의 최대 HBM 공급업체로서 이 파트너십은 SK하이닉스의 지위를 확고히 하고 상당한 수익 가시성을 제공한다. 이 계약은 SK하이닉스의 다년간 자본지출 확대를 지원하며, 동사를 최대이자 가장 빠르게 성장하는 기술 기업 중 하나와 연결시켜 실행 위험을 줄여준다. 다른 반도체 업체들도 HBM 공급 확보에 혈안이 되어 있는 가운데(브로드컴은 이미 삼성전자로부터 공급을 확보함), 전반적인 DRAM 용량은 긴박한 상태를 유지하고 가격은 수년간 높은 수준을 유지할 전망이다. SK하이닉스의 주가는 순이익배율이 6배 미만으로, 거래 가시성이 높아짐에 따라 밸류에이션 상승 여지가 상당함을 시사한다.