AI 반도체, 기회와 위험
인공지능(AI) 관련 투자 열풍이 식지 않고 있다. 전체적인 경제 성장에 거의 유일한 성장 분야로 전망되기 때문일 것이다. 작년엔 AI용 그래픽처리장치(GPU)가 성장을 주도했다면, 최근에는 서버에 들어가는 메모리와 AI 전자기기가 화두로 부상하고 있다.

GPU는 성능이 빠른 속도로 개선되고 있는데, 눈부신 발전의 바탕엔 메모리 성능이 있다. 생성형 AI가 빅데이터를 바탕으로 막대하게 많은 연산을 동시에 처리하려면 메모리 구조의 변화가 필요하기 때문이다. GPU 성능의 발전을 부동소수점 계산 속도로 측정하고 있는데, 초당 계산 횟수의 증가가 빠르게 늘어나고 있다. 반도체 성능 개선은 한계에 도달한다는 분석이 많았으나, 엔비디아는 더 빠른 속도로 GPU 성능 개선을 실현하고 있다.

설명이 복잡했으나, 결국 고대역폭메모리(HBM)라는 메모리 반도체 사용이 작년부터 본격화되기 시작했다. 그리고 향후엔 컴퓨트익스프레스링크(CXL)라는 더 많은 양의 메모리 풀링 시스템을 사용하기 시작할 것으로 전망된다.

더 급격한 변화는 이제 GPU보다는 메모리를 통한 컴퓨팅 구조의 변화에 초점을 맞추게 되지 않을까 전망한다. 이런 흐름에서 한국 반도체 업체들도 수혜를 입을 것이라는 생각이다. 데이터 이동이 더 많아지면서 인터페이스 시스템을 만드는 업체들도 수혜가 기대된다. 대만과 한국의 다양한 업체들이 이 분야에 힘을 쏟고 있다.

AI 기기 출시에 대한 기대도 있다. GPU 연산의 일부를 노트북이나 스마트폰에서 처리할 수도 있다는 기대다. 새로운 이야기는 아니다.

이미 애플은 수년 전부터 신경망처리장치(NPU)를 적용한 가상 비서를 선보였다. 이러한 기기단 병렬연산의 양이 향후에는 더 증가할 것이다. 다만 아직은 매우 초기 수준의 변화일 것으로 보인다. 막대한 양의 연산을 조그만 기기 안에서 처리하는 것은 아직 불가능하기 때문이다. 기기 단에서 변화를 단시일 내에 기대하는 것은 위험하다.

우건 매뉴라이프자산운용 매니저