"GPU 아닌 메모리가 발목 잡는다"…AI가 바꾼 반도체 판도 변화

[서울=뉴시스]강주연 인턴 기자 = 인공지능(AI) 기술 급성장으로 '메모리 반도체'가 전체 반도체 시장의 성능 향상을 이끄는 핵심 요소로 떠오르고 있다. AI 서비스의 성능을 높이려면 데이터를 빠르게 전달하고 저장하는 메모리의 속도와 용량이 뒷받침돼야 하기 때문이다.

지난 22일 김정호 카이스트 전기및전자공학부 교수는 최근 유튜브 채널 'EBSCulture (EBS 교양)'에서 AI 산업 발전과 고대역폭메모리(HBM)의 작동 원리, 차세대 메모리 기술의 향후 개발 전망을 설명했다. 김 교수는 "우리 사회를 크게 변화시키는 게 AI라고 생각한다"며 AI 서비스 성능을 높이려면 반도체 기술 지원이 필수라고 진단했다.

AI 반도체 수요가 늘어나면서 일반 메모리 반도체 공급에도 여파가 미치는 상황이다. 김 교수는 "기업에서 생산하는 반도체, 특히 D램이나 낸드플래시를 생산하는 공장 시설은 일정하다"며 "AI 수요가 워낙 많고 가격도 비싸니까 대량 생산라인을 돌리고 있다"이라고 전했다.

그간 AI 시장에서는 그래픽처리장치(GPU)의 연산 속도가 조명받았으나, 메모리의 데이터 전달 속도가 뒤따르지 못하면 전체 성능이 제한된다. 김 교수는 "GPU가 발목을 잡는 게 아니라 메모리가 발목을 잡는 것"이라고 강조했다.

HBM은 D램을 여러 층 수직으로 쌓아 데이터 전송 통로를 크게 넓힌 기술이다. 김 교수는 2000년대부터 메모리 적층 기술을 연구해 왔다며 "AI 연산에서는 메모리의 용량과 데이터 전송 속도가 모두 중요하다"고 설명했다.

차세대 메모리 기술 개발도 속도를 내고 있다. 김 교수는 HBM4 설계와 관련해 "메모리에 일부 연산 기능을 결합하는 방향이 논의되고 있다"고 소개했다. 대용량 데이터 처리를 위한 고대역폭 플래시 메모리(HBF) 등 차세대 기술 연구도 활발하다.

시장 구도 변화 가능성도 제기됐다. 김 교수는 "경쟁자들이 많이 나타나서 지금과 같은 90% GPU 독점 시대는 조금씩 줄어들 것"이라고 전망했다.

다만 제조 공정의 난도가 높아 실제 상용화와 수익 창출까지는 시간이 걸릴 수 있다. 김 교수는 반도체 공정이 "천 단계 정도 이어진다"며 미세한 결함도 제품 전체의 폐기로 이어질 수 있다고 지적했다.


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