하이브리드 메모리 큐브 시장은 인공지능 애플리케이션의 보급 확대로 연평균 약 26.50%의 높은 성장이 예상됩니다. 또한, 인공지능의 대중화도 성장의 한 요인으로 작용하고 있습니다. 이 기술 자체는 전례 없이 빠른 속도로 발전하고 채택이 진행되고 있습니다. 이러한 AI로의 전환은 고성능 GPU에 대한 수요를 증가시켜 HMC에 유리한 수요 환경을 조성하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 2월 세계 최대 GPU 제조업체인 엔비디아(Nvidia)는 전 세계가 목격하고 있는 AI 붐으로 인해 데이터센터 칩과 GPU에 대한 수요가 증가하여 분기별 수익이 3배 증가할 것이라는 예측을 발표했습니다. 또한, 기업들은 클라우드로 업무를 전환하고 있습니다. 이러한 클라우드로의 전환은 데이터센터 수요를 증가시키고, 그 결과 더 효율적이고 전력 소모가 적은 스토리지 기술인 HMC의 필요성을 증가시키고 있습니다. 또한, AI 모델 학습을 위한 고출력 컴퓨팅의 필요성이 증가함에 따라 고성능 컴퓨터의 인기가 높아지면서 시장에서 HMC에 대한 수요가 급증하고 있습니다.
제품 유형에 따라 하이브리드 메모리 큐브 시장은 GPU, CPU, APU, FPGA, ASIC로 분류됩니다. 시장에서 GPU 부문이 HMC에 대한 가장 큰 수요를 창출하고 있습니다. 주로 제너레이티브 AI의 보급이 이러한 확장을 주도하고 있습니다. 또한, AI 프로젝트를 지원하는 컴퓨팅 파워에 대한 엄청난 수요가 있는 가운데, 아마존이나 메타(Meta)와 같은 대기업의 클라우드 인프라 개발이 빠르게 진행되고 있는 것도 GPU 수요 확대에 유리한 환경을 조성하여 HMC의 수요 확대에 기여하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 1월 Meta의 CEO는 2024년 말까지 회사의 컴퓨팅 인프라를 개발하기 위해 엔비디아의 H100 그래픽 칩 35만 개를 구매하기 위해 10억 달러를 투자할 것이라고 발표했습니다.
용도에 따라 그래픽, AI, 고성능 컴퓨팅, 네트워킹, 데이터센터로 나뉘며, AI와 HPC가 HMC 수요의 대부분을 차지하고 있습니다. 이러한 수요의 급증은 주로 최근 생성형 AI의 급격한 성장에 기인합니다. 방대한 데이터 처리를 위해 상당한 양의 컴퓨팅 파워가 이러한 모델을 학습하는 데 사용되고 있습니다. 이러한 변화로 인해 이러한 대규모 언어 모델(LLM)을 지원하는 데 필요한 컴퓨팅 파워를 지원할 수 있는 HMC 및 통합 GPU에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 또한, 집약적인 데이터 처리를 위해 다양한 산업 분야에서 고성능 컴퓨팅의 채택이 확대됨에 따라 고성능 메모리에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다.
하이브리드 메모리 큐브 시장은 최종사용자별로 엔터프라이즈 스토리지, 통신 및 네트워킹, 인공지능 개발자, 기타로 구분되며, HCM 수요를 주도하고 있는 것은 인공지능 개발자입니다. 이 수요의 주요 원인은 특히 인공지능, 슈퍼컴퓨팅 등 데이터 집약형 애플리케이션의 급격한 성장에 기인합니다. 또한, ChatGPT와 같은 대규모 AI 모델의 사용이 증가하면서 HBM1에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 이러한 모델들은 빠른 데이터 처리와 데이터 전송을 필요로 하는데, 이는 광대역폭 메모리에서만 구현할 수 있습니다. 또한, HBM은 대역폭을 필요로 하는 애플리케이션에서 인기가 높습니다. 스택당 약 1.2TB/s로 대역폭2 측면에서 HBM3E를 능가하는 기존 메모리는 없습니다. 이러한 높은 대역폭은 AI 애플리케이션이 효율적으로 작동하기 위해 매우 중요합니다.
하이브리드 메모리 큐브의 시장 도입에 대한 이해를 돕기 위해 북미(미국, 캐나다, 기타 북미), 유럽(독일, 영국, 프랑스, 스페인, 이탈리아, 기타 유럽), 아시아태평양(중국, 일본, 인도, 인도, 한국, 대만, 기타 아시아태평양), 전 세계 기타 지역에서의 세계 입지를 기준으로 시장을 분석하고 있습니다. 북미가 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 북미 하이브리드 메모리 큐브 시장은 향후 몇 년 동안 급성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 수요 증가는 특히 인공지능(AI), 슈퍼컴퓨팅 등 고속 데이터 처리가 필요한 데이터 집약적 애플리케이션의 급격한 성장에 기인하며, 이를 위해서는 광대역폭 메모리가 필요합니다. 또한, AI 스타트업에 대한 자금 지원 증가로 인해 이 지역의 AI 기술 개발 및 적용 속도가 빨라지고 있습니다. 또한, AI 개발에 대한 이 지역의 유리한 정부 정책도 산업계의 AI 기술 채택을 촉진하고 성장에 큰 기여를 하고 있습니다. AI 워크로드는 디바이스와 프로세싱 유닛 간의 데이터 전송 속도를 향상시키기 위해 더 높은 대역폭이 필요하며, 이러한 생성형 AI의 급속한 발전은 데이터센터 시장에서 고속 HBM 기술에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 하이퍼스케일러와 OEM(주문자 상표 부착 생산업체)은 모델 학습과 추론을 지원하기 위해 서버 용량을 늘리면서 더 많은 AI 가속기를 필요로 하고 있습니다. 그 결과, 이러한 액셀러레이터와 관련된 HBM의 강력한 성장을 촉진하고 있습니다.
이 시장에서 사업을 전개하는 주요 기업으로는 Micron Technology, Inc., Samsung, SK HYNIX INC., Intel Corporation, NVIDIA Corporation, Global Unichip Corp, Cambricon, Huawei Technologies Co.,, IBM, and Advanced Micro Devices, Inc. 등이 있습니다.The Hybrid Memory Cube (HMC) is a high-performance computer random-access memory (RAM) interface for through-silicon via (TSV)-based stacked DRAM memory. It was co-developed by Samsung Electronics and Micron Technology in 2011. HMC uses standard DRAM cells but it has more data banks than classic DRAM memory of the same size. The memory controller is integrated as a separate die. It promised a 15 times speed improvement over DDR3. Though, Micron discontinued the HMC product in 2018 when it failed to achieve market adoption, however shifting market dynamics towards Artificial Intelligence is boosting the demand for Hybrid memory cubes in the market and encouraging manufacturers to mass produce the HMCs, with the demand exceeding the supply.
The Hybrid Memory Cube Market is expected to grow at a strong CAGR of around 26.50% owing to the growing widespread adoption of Artificial Intelligence applications. Furthermore, the growth can be attributed to the rising proliferation of artificial intelligence. The technology itself is experiencing an unprecedented rate of development and adoption. This shift towards AI increased demand for high-performance GPUs, creating a favorable demand environment for HMCs. For instance, in February 2024, Nvidia, the world's largest producer of GPUs, presented a forecast of a three-fold increase in its quarterly revenue with boosted demand for data center chips and GPUs amid the AI boom the world is witnessing. Furthermore, organizations shifting their operations to the cloud. This inclination towards cloud has increased demand for data centers, consequently driving up the need for HMCs, a more efficient and less power-consuming storage technology. Additionally, the popularity of high-performance computers is also rising due to the increased need for high-power computations to train AI models, further leading to a surge in demand for HMCs in the markets.
Based on product type, the hybrid memory cube market is categorized into GPU, CPU, APU, FPGA, and ASIC. The GPU segment is generating maximum demand for HMCs in the markets. The increasing prevalence of generative AI primarily drives this expansion. Furthermore, the rapid advancement in the development of cloud infrastructure, by large corporations such as Amazon, and Meta, amid the enormous demand for computing power to support AI projects, is creating a favorable environment of growth in demand for GPUs, subsequently benefitting the increasing need for HMCs. For instance, in Jan 2024, Meta CEO announced an investment of a billion dollars in purchasing 350,000 units of Nvidia's H100 graphic chips, for developing its computing infrastructure by the end of 2024.
Based on application the market is segmented into graphics, AI and high-performance computing, networking, and data centers. AI and HPC generate most of the demand for HMC. This surge in demand is primarily driven by the exponential growth witnessed by generative AI in the recent past. A considerable amount of computing power for massive data processing goes into training these models. This shift has led to a surge in demand for GPUs integrated with HMCs, that can match the potential necessary for computing power to support these large language models (LLMs). Furthermore, the growing adoption of high-performance computing in various industrial setups for intensive data processing further elevates the need for high-performance memory.
Based on end-users, the hybrid memory cube market is segmented into enterprise storage, telecommunication and networking, artificial intelligence developers, and others. The AI developers are dominating the demand for HCMs. The demand is primarily driven by the rapid growth of data-intensive applications, particularly in artificial intelligence and supercomputing. Furthermore, the increasing use of large AI models, such as ChatGPT, has led to a surge in demand for HBM1. These models require high-speed data processing and transfer, which can only be achieved with high-bandwidth memories. Additionally, HBM is popular among bandwidth-hungry applications. At around 1.2 TB/s per stack, no conventional memory can beat HBM3E in terms of bandwidth2. This high bandwidth is crucial for the efficient functioning of AI applications.
For a better understanding of the market adoption of Hybrid Memory Cubes, the market is analyzed based on its worldwide presence in countries such as North America (The U.S., Canada, and the Rest of North America), Europe (Germany, The U.K., France, Spain, Italy, Rest of Europe), Asia-Pacific (China, Japan, India, South Korea, Taiwan, Rest of Asia-Pacific), Rest of World. North America holds a prominent share of the market. The North American hybrid memory cube market is poised for rapid growth in the coming years. This rise in demand is primarily driven by the rapid growth of data-intensive applications, particularly in artificial intelligence and supercomputing, which require high-speed data processing, which necessitates high-bandwidth memories. Furthermore, The increased funding for AI startups has accelerated the pace of development and application of AI technologies in the region. Moreover, the favorable government policies of the region regarding AI development have also encouraged the industries to adopt AI technology and have significantly contributed towards the growth. This rapid rise of generative AI has boosted the demand for high-speed HBM technologies in the data center market. AI workloads are driving the need for higher bandwidth to increase data transfer rates between devices and processing units. Hyperscalers and original equipment manufacturers (OEMs) are increasing their server capacity to support model training and inference, requiring more AI accelerators. This is in turn driving strong growth in HBMs associated with these accelerators.
Some of the major players operating in the market include Micron Technology, Inc.; Samsung; SK HYNIX INC.; Intel Corporation; NVIDIA Corporation; Global Unichip Corp; Cambricon; Huawei Technologies Co.,; IBM; and Advanced Micro Devices, Inc.