PIM 관련주: 메모리가 계산할 때, 삼성전자·SK하이닉스의 수익 조건

자료 확인일은 2026년 11월 04일, 주가는 2026-11-04 종가 기준입니다. 아래의 제품 공개·공시는 확인된 사실, 회사가 제시한 성능과 개발 방향은 회사의 설명, 투자 조건과 가상 계산은 편집자의 분석입니다.

메모리와 계산기의 왕복을 줄이는 방법

보통 메모리는 데이터를 저장하고 CPU·GPU는 데이터를 가져와 계산합니다. 행렬과 벡터를 곱하는 작업을 생각해 보면, 저장된 숫자를 많이 읽으면서 숫자 하나당 수행하는 계산은 상대적으로 적을 수 있습니다. 이때 연산기 수를 늘려도 메모리에서 넘어오는 데이터가 부족하면 처리 속도가 잘 늘지 않습니다. 이를 데이터 이동이 병목인 상태라고 이해하면 됩니다.

PIM(Processing-in-Memory)은 메모리 내부 또는 메모리와 밀접하게 결합된 위치에서 일부 계산을 처리하는 기술군입니다. 삼성전자가 설명하는 HBM-PIM은 메모리 코어에 연산 기능을 넣는 방식입니다. 반면 메모리 근처의 별도 연산기를 활용하는 PNM(Processing-near-Memory)도 있습니다. 두 접근의 경계와 명칭은 제품마다 다르므로, ‘PIM’이라는 이름보다 어디에서 어떤 연산을 하고, 외부로 옮기는 데이터를 얼마나 줄이는지를 봐야 합니다. 삼성전자 HBM-PIM 기술 설명

HBM은 주로 넓은 대역폭을 제공하는 메모리 방식이고, CXL은 프로세서와 메모리·가속기 등의 연결 및 확장을 위한 규격입니다. PIM은 계산 위치를 바꾸는 접근이므로 서로 배타적인 대체재가 아닙니다. HBM에 PIM을 결합할 수도 있고, 메모리 가까운 연산 장치가 CXL로 연결될 수도 있습니다. HBM 판매 증가나 CXL 전시 참여만으로 PIM 매출이 생겼다고 해석할 수는 없습니다.

대화형 AI에서는 입력 문맥을 한꺼번에 처리하는 구간과 답변 토큰을 순차적으로 생성하는 구간의 성격도 다릅니다. 적은 수의 요청에 빠르게 답할 때 반복적인 메모리 읽기가 병목이라면 PIM의 기회가 커질 수 있습니다. 반대로 많은 요청을 묶어 연산기의 활용률을 높이거나 데이터 재사용을 늘리면 기존 GPU의 경제성이 좋아질 수 있습니다. ‘AI 추론용’이라는 이름만으로 어느 쪽이 유리한지 결정되지 않습니다. SK하이닉스 역시 PIM의 활용 방향 중 하나로 빠른 디코딩을 제시합니다. SK하이닉스 2026년 9월 시연 발표

칩의 성능 향상이 고객의 이익으로 이어지려면

메모리에 계산 기능을 넣는다고 모든 AI 코드를 그대로 빨리 실행할 수 있는 것은 아닙니다. 지원하는 곱셈·덧셈과 데이터 정밀도가 모델에 맞아야 하고, 계산할 데이터를 적절한 메모리 뱅크에 놓아야 합니다. 나머지 연산은 CPU·GPU가 처리하므로 두 영역의 작업 순서와 데이터 교환도 조정해야 합니다. 삼성전자가 PIM을 고려한 SYCL 기반 소프트웨어를 소개한 이유도 하드웨어와 프로그램을 함께 맞추기 위해서입니다. 삼성전자 PIM·소프트웨어 설명

성능 자료를 볼 때는 빠르게 만든 연산 하나의 처리량과 서비스 전체의 응답시간을 구분해야 합니다. 아래 예시는 가속할 수 있는 부분의 비중에 따라 결과가 얼마나 달라지는지를 보여 줍니다. 특정 회사의 벤치마크가 아니라 추가 비용을 생략한 편집자의 가정입니다.

고객은 칩 가격뿐 아니라 서버·보드·전력·냉각·소프트웨어 유지 비용을 지불합니다. 같은 모델 품질, 문맥 길이, 동시 요청 수, 응답시간 기준에서 처리한 토큰당 총비용이 내려가야 반복 주문으로 이어집니다. 메모리에 연산기를 넣으면서 생기는 면적·용량·수율의 절충, 발열과 오류 처리, 모델 변경 때의 재개발 비용도 함께 따져야 합니다.

따라서 수혜 경로는 기술 공개 → 실제 고객 작업의 검증 → 유상 공급 → 반복 주문 → 비용을 뺀 이익입니다. 시연은 첫 단계의 중요한 증거지만, 공개되지 않은 고객 계약이나 별도 매출을 대신하지 못합니다. 장비 업체에는 새로운 공정이나 설비 증설이 필요할 때 주문이 생기고, 소재 업체에는 해당 제품에 실제 채택된 재료의 사용량이 늘 때 수익 기회가 생깁니다. 기술 이름만으로 모든 기존 공급업체가 같은 속도로 성장하지는 않습니다.

삼성전자: HBM-PIM에서 저전력 메모리까지, 채택 범위가 핵심

삼성전자 (005930)는 2026년 8월 FMS에서 LPDDR5X-PIM을 전시했습니다. 회사는 메모리 내부에서 데이터를 처리해 데이터 이동과 전력 효율을 개선하는 솔루션이라고 설명합니다. 이는 PIM의 적용 범위를 서버용 HBM에만 한정해서 볼 필요가 없다는 근거입니다. 다만 해당 발표는 LPDDR5X-PIM의 구체적인 양산 매출이나 확정 출하 일정을 제시하지 않습니다. 같은 발표에 실린 일반 HBM4의 양산 이력을 PIM의 양산 이력으로 바꾸어 읽으면 안 됩니다. 삼성전자 FMS 2026 발표

앞선 HBM-PIM의 성능 자료도 조건을 붙여 읽어야 합니다. 삼성전자는 2021년 HBM2-PIM을 상용 가속기 플랫폼에 적용한 시험에서 시스템 성능 약 2.5배, 에너지 소비 60% 이상 감소를 제시했습니다. 당시 특정 구성에서 회사가 제시한 시험 결과이며, 현재 모든 모델·제품의 보장 성능이나 PIM 사업의 매출 성장률이 아닙니다. 삼성전자 2021년 적용 시험 발표

최근 사업의 무게중심은 여전히 기존 메모리와 다른 대형 사업입니다. 10월 29일 발표한 2026년 3분기 연결 매출은 195.3조원, 영업이익은 107.4조원입니다. 회사는 메모리 실적의 배경으로 AI 수요, 제품 구성과 시장가격을 설명했습니다. 이 숫자는 삼성전자 전체 실적이며 PIM 실적이 아닙니다. PIM이 향후 제품 차별화에 기여할 수 있다는 기대와 이미 확인된 이익을 분리해야 주가에 얼마의 기대를 지불하는지 판단할 수 있습니다. 삼성전자 10월 29일 실적 발표

매수를 검토할 조건은 기존 사업만으로도 평가 가능한 이익·현금흐름에 비해 가격 부담이 낮아지고, PIM에서는 실제 채택 제품과 고객의 비용 절감이 추가로 확인되는 경우입니다. LPDDR 기반 제품이라면 단순히 전력을 줄였다는 주장보다 같은 기기의 메모리 용량·응답 품질·전체 소비전력 조건을 함께 확인해야 합니다. 고객 기기의 출시와 반복 공급이 나타나면 기술 선택권이 사업 기회로 바뀌었다고 볼 근거가 강해집니다.

보유를 검토할 조건은 기존 메모리의 경쟁력과 수익성이 유지되는 가운데 PIM 개발의 다음 단계가 확인되는 경우입니다. 축소를 검토할 조건은 실적 추정이 내려가는데 PIM 기대만으로 높은 평가가 유지되거나, 실제 고객 검증이 지연되고 소프트웨어 지원 범위도 좁은 경우입니다. 반대 근거는 분명합니다. PIM이 기술적으로 좋아도 큰 회사의 이익에서 차지하는 비중이 작으면 주가를 독립적으로 설명하기 어렵습니다. 11월 4일 종가 221,500원은 20거래일 평균 228,400원 아래에 있지만, 그 사실만으로 싸거나 반등할 것이라고 판단하지 않습니다.

SK하이닉스: AiM 칩을 AiMX 카드·서버로 연결하는 단계

SK하이닉스 (000660)의 AiM은 GDDR6 기반 PIM 기술이고, AiMX는 이를 활용하는 가속기 솔루션입니다. 회사는 CES 2026에서 AiMX를 시제품으로 소개했고, 9월 AI Infra Summit에서는 AiM 칩, AiMX 카드, 이를 장착한 서버와 LLM 시연을 공개했습니다. 칩 하나의 동작을 넘어 시스템 적용을 보여 준다는 의미가 있지만, 이 발표들에서 PIM의 별도 매출과 대량 출하 규모까지 확인되는 것은 아닙니다. SK하이닉스 CES 2026 발표 · SK하이닉스 2026년 9월 시연 발표

2024년 발표의 32GB AiMX와 Llama 3 70B 시연도 전체 모델을 32GB 카드 한 장에 모두 넣었다는 의미로 읽으면 안 됩니다. 당시 설명은 어텐션 연산 가속과 여러 요청을 묶은 처리 시연에 관한 것입니다. 어떤 연산을 카드가 맡고 다른 메모리·연산기가 무엇을 담당하는지가 전체 경제성을 좌우합니다. SK하이닉스 2024년 AiMX 시연 설명

2026년 3분기 회사 발표 연결 매출은 104.6155조원, 영업이익은 83.3338조원입니다. 회사가 밝힌 사업 동력은 서버 DDR5, HBM4, 기업용 SSD 등의 확대입니다. 이는 잠정 실적으로 외부 검토 과정에서 바뀔 수 있고, PIM의 별도 수익을 뜻하지 않습니다. 회사가 빠른 디코딩 시장을 PIM의 기회로 제시한다는 사실과 당장의 이익 기반이 어디에 있는지는 구분해야 합니다. SK하이닉스 10월 28일 실적 발표

매수를 검토할 조건은 기존 고부가 메모리의 이익 전망을 보수적으로 잡아도 가격을 설명할 수 있고, AiMX가 고객의 실제 모델에서 응답시간·전력·장치 비용을 함께 낮춘다는 근거가 강화되는 경우입니다. 특히 카드와 서버를 추가해도 전체 GPU 수나 운영비가 충분히 줄어드는지가 중요합니다. 고객 채택·유상 공급·반복 구매가 확인되기 전에는 PIM 예상 매출을 확정 이익처럼 더하지 않는 접근이 합리적입니다.

보유를 검토할 조건은 주력 메모리의 고객 수요와 수익성이 유지되고, AiMX의 지원 모델·소프트웨어·사용 사례가 넓어지는 경우입니다. 축소를 검토할 조건은 기존 메모리 업황이 둔화하는데 평가가 이를 반영하지 않거나, PIM의 가속 이점이 데이터 이동·변환 비용을 넣으면 사라지는 경우입니다. 반대 근거로는 더 나은 GPU 소프트웨어, 요청 묶음 처리와 양자화가 같은 문제를 더 싸게 풀 가능성을 봐야 합니다. 종가 1,420,000원은 20거래일 평균 1,403,100원보다 높지만 최근 20거래일 가격 변화는 -20.4%입니다. 평균선 위라는 한 지표보다 큰 가격 변동과 이익 기대를 함께 보는 편이 낫습니다.

함께 거론되는 8개 기업은 어떤 사업으로 연결되는가

아래 기업들은 사업 자체를 부정할 대상이 아니라, 확인된 기존 사업과 아직 확인되지 않은 PIM 수혜 사이의 거리를 따져야 할 대상입니다. 각 회사의 2026년 반기보고서에서 사업 개요·제품·연구개발 내용을 대조했습니다. 공시에서 PIM 매출을 따로 식별하지 못했다는 것은 모든 연구활동이 없다는 뜻은 아닙니다. 다만 직접 공급·양산 수혜를 단정할 근거로 사용할 수는 없습니다.

표는 좁은 화면에서 좌우로 움직여 읽을 수 있습니다.

이 회사들을 검토할 때는 ‘PIM 시장이 커진다’에서 멈추지 말고 매출의 연결고리를 한 문장으로 적어 보는 것이 좋습니다. 예를 들어 특정 장비가 채택되어 고객의 신규 라인에 몇 대가 필요한지, 소재 사용량과 단가가 어떻게 변하는지 설명할 수 있어야 합니다. 고객이나 품목이 공개되지 않았다면 그 연결은 아직 가설입니다. 기존 사업 가치로 평가하고 추가 증거가 나올 때 판단을 바꾸는 방법이 과도한 테마 프리미엄을 줄여 줍니다.

무엇이 나오면 판단을 바꿀 것인가

첫째, 같은 조건의 전체 성능 자료입니다. 같은 모델과 정확도, 문맥 길이, 동시 요청 수에서 처음 응답하는 시간과 토큰 생성 속도를 비교해야 합니다. 필요한 CPU·GPU·메모리 수와 총전력까지 공개되면 단일 연산기의 개선이 고객 비용 절감으로 이어지는지 판단하기 쉬워집니다. 절전 수치가 칩 하나인지 보드인지 서버 전체인지도 확인해야 합니다.

둘째, 고객이 바꿔야 하는 것의 양입니다. 기존 모델 코드를 얼마나 고쳐야 하는지, 새로운 모델과 정밀도를 지원하는 데 얼마나 걸리는지, 장애와 오류를 어떻게 처리하는지가 도입 속도를 결정합니다. 한 번의 시연보다 여러 고객이 반복해 쓰는 소프트웨어와 운영 사례가 강한 근거입니다.

셋째, 이익의 크기와 지속성입니다. 유상 출하가 확인되어도 기존 메모리를 대체하는 물량인지 추가 매출인지, 연구개발·제조·지원 비용을 빼고도 이익이 남는지 따져야 합니다. 효율 향상으로 고객에게 필요한 총 장치 수가 줄면 일부 기존 제품의 수요를 상쇄할 가능성도 있습니다. 그래서 PIM 시장 확대율을 회사 전체 매출 성장률로 그대로 옮기면 안 됩니다.

현재 확인된 근거로는 직접 개발 기업 두 곳의 기술 선택권을 주목하되, 투자 가격은 기존 사업과 구분해 평가하는 접근이 적절합니다. 새로운 고객·제품·주문 근거가 나오면 비중 확대를 검토하고, 성능 이점이 특정 조건에만 머물거나 주가가 미확인 매출을 먼저 반영하면 기다리거나 비중 축소를 검토할 수 있습니다. 이는 개인별 매매 지시가 아니라 공개 근거가 바뀔 때 판단을 바꾸기 위한 기준입니다.

공식 영상: AiM 칩·AiMX 카드·서버의 연결

SK하이닉스가 공개한 AI Infra Summit 2026 현장 영상입니다. 아래 재생 버튼으로 공식 YouTube 영상을 열 수 있습니다. AiM·AiMX 전시와 AI 인프라 방향을 짧게 보여 주는 영상이며, 모든 서비스에서의 성능이나 상업 출하 규모를 검증하는 자료는 아닙니다. SK하이닉스 2026년 9월 시연 발표

주가 차트는 과거 가격과 거래량을 보여 주며 PIM 사업 성과를 측정한 차트가 아닙니다. 도표와 차트는 핀지가 직접 제작했습니다. 본문의 회사별 공시·공식 발표 링크에서 제품 단계와 수치의 원문을 확인할 수 있습니다.