HBM 세계적 석학의 경고, “대기업, AX 서둘러 전환해야”… GPU 100만대 확보하자

작성일 09-07

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">HBM 기본구조 창안·정립한 대가<br>李정부 AI 정책방향엔 긍정 평가<br>“천조 단위로 파라미터 급증할것<br>정부, AI데이터센터 투자 늘려야“<br>新기술 선점·표준화 주도에 총력<br>삼성전자, 엔비디아와 양강 경쟁<br>“AI시대, 젠슨 황 같은 인재 필요<br>강력한 이공계 보상체계 갖춰야“</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="pavxIr5rCM">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8bab130c056c99c5c809d3c1d7dbd43da0089ecf2a756282bf72e9c3e67f37d5" dmcf-pid="UNTMCm1mSx" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="김정호 KAIST 교수. 사진=이준기기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/07/dt/20250907173825596otqt.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="z47FeQEQlv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/07/dt/20250907173825596otqt.jpg" width="658"></p>
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            김정호 KAIST 교수. 사진=이준기기자
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           <br> 
          </div>
          <h3 contents-hash="7213e093ce11a914c700e0107ddf72c7d0bcc5a4045e58f30a46d2a1413889b1" dmcf-pid="7AWelOFOCP" dmcf-ptype="h3"><strong>김정호 KAIST 전기및전자공학부 교수</strong></h3>
          <div contents-hash="461b2ef9d1386771455a53f1d5703496d05e7e6ddc99805c8475b1c82a3f4d00" dmcf-pid="zcYdSI3Iv6" dmcf-ptype="general">
           <br> “국내 5대 대기업은 빠르게 인공지능(AI) 기업으로 탈바꿈해야 합니다. 인공지능 전환(AX)에 뒤처지면 도태할 수 밖에 없을 겁니다. 지금부터라도 자체 AI 데이터센터 구축을 통해 AX 기업으로 혁신하는 데 역량을 결집해야 합니다.”
           <br>
           <br> 차세대 AI 반도체인 고대역폭메모리(HBM)의 세계적 권위자인 김정호(사진) KAIST 전기및전자공학부 교수는 최근 디지털타임스와의 인터뷰에서 대기업의 선제적인 AX 혁신을 강조했다.
           <br>
           <br> 김 교수는 우리나라가 AI반도체 분야 초격차 확보를 가능케 한 HBM의 기본 구조를 창안·설계하고, 정립해 ‘HBM의 아버지’로 불린다. 2010년 SK하이닉스와 함께 HBM를 세계에서 처음으로 상용화했다.
           <br>
           <br> 그는 최근 AI의 비약적인 발전을 인류 ‘불의 발견’에 버금가는 혁명적인 변화를 가져올 것으로 평가했다.
           <br>
           <br> 김 교수는 “우리가 숨쉬는 것을 빼놓고 모든 곳에 AI가 영향을 미치지 않는 곳이 없을 만큼 AI가 지배하는 세상에 점점 더 다가설 것”이라며 “생성형 AI로 촉발된 AI 모델은 추론형 AI를 넘어 에이전트 AI를 통해 우리의 모든 생활을 바꿔놓을 것”이라고 전망했다.
           <br>
           <br> 김 교수는 새 정부의 AI 3대 강국 실현과 AI 인프라 확충 정책을 긍정적으로 평가하며 “소버린 AI 확보를 위해 AI 파운데이션 모델, AI 인프라, 인재, 데이터 등 AI 생태계 강화에 역점을 두고 있는 속도감 있게 추진하는 정부의 방침은 바림직한 방향”이라고 말했다.
           <br>
           <br> 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bdff8e9c3f5919e2df99de4e907602e184ba551559a465aa84ff21ecfc3628b5" dmcf-pid="qkGJvC0CT8" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="김정호 KAIST 교수. 사진=이준기기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/07/dt/20250907173826877kxvq.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="qCnMCm1myS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/07/dt/20250907173826877kxvq.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            김정호 KAIST 교수. 사진=이준기기자
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          <div contents-hash="c76a1b5d42e51eebfcb7c0c2aa1b751ca4b200d13f6dc3897d5d3dfc208762c4" dmcf-pid="BEHiThphv4" dmcf-ptype="general">
           <br> ◇AI 시대, ‘AX’ 경쟁력 원천… “100만개 GPU 확보해야”
           <br>
           <br> 그는 정부가 AI 데이터센터에 더 많은 투자를 해야 한다고 주문했다.
           <br>
           <br> 김 교수는 “AI 모델의 파라미터는 앞으로 백 조에서 천 조 단위 규모로 급격히 늘어날 것이고, 이를 빠르게 연산해 성능을 높이려면 그래픽처리장치(GPU)와 AI데이터센터 등 AI 컴퓨팅 자원 확충이 필요하다”며 “국가적으로 100만대의 GPU 확보를 목표로 투자가 이뤄졌으면 한다”고 제안했다.
           <br>
           <br> 50만대의 GPU는 국내 기업이 자체 투자를 통해 활용하고 10만대는 공공 분야, 10만대는 국방 분야, 나머지 30만대는 글로벌 기업과 함께 투자해 우리나라가 AI데이터센터의 아시아 허브로 발돋움하는 데 썼으면 한다는 게 김 교수의 주장이다.
           <br>
           <br> 그는 민간 기업들이 AX에 보다 적극 나서 5대 대기업의 경우 자체 AI데이터센터를 확보해야 한다고 봤다.
           <br>
           <br> 김 교수는 “삼성, LG, 현대차, SK 등 국내 대기업들이 서둘러 AI 기업으로 변모해야 한다”며 “기업은 AI를 통해 비용 절감과 생산성 향상 등을 통해 급변하는 글로벌 환경에서 미래 지속가능한 성장 토대를 갖춰 세계적 경쟁력을 확보해야 한다”고 피력했다.
           <br>
           <br> 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="64076001a2a81d0aff6eeaf6d92af3b3264e22c5c309ec8bee3dc00181a080fe" dmcf-pid="bDXnylUllf" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="김정호 KAIST 교수. 사진=이준기기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/07/dt/20250907173828119txpt.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="BdNiThphCl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/07/dt/20250907173828119txpt.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            김정호 KAIST 교수. 사진=이준기기자
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          <div contents-hash="6f4f0f1b255463880ea6bfda9291c76207c9002b4a171a85d284481e4247e1ea" dmcf-pid="KwZLWSuShV" dmcf-ptype="general">
           <br> ◇차세대 AI반도체, HBM 주도 … 냉각기술 등 첨단 패키징 기술이 관건
           <br>
           <br> 김 교수는 AI 반도체 분야에서 초격차를 유지하려면 HBM 기술 혁신을 통한 기술 선점과 표준화 주도에 역량을 쏟아야 한다고 강조했다.
           <br>
           <br> 그는 “차세대 AI반도체는 HBM와 GPU를 양대 축으로 발전을 가속화해 나갈 것”이라며 “앞으로 데이터 처리량이 급격히 늘어남에 따라 수직으로 높이 쌓는 현재의 HBM 방식에는 한계가 있어 수평으로 확장되는 ‘아파트 타운’ 구조로 HBM는 기술혁신이 이어질 것”이라고 말했다.
           <br>
           <br> 이어 “이런 수평형 아파트 타운 구조의 HBM 기술 확보는 3차원 첨단 패키징 기술력에 의해 결정될 것”이라며 “첨단 패키징 기술 중 냉각용 실리콘관통전극(TSV) 기술과 하이브리드 본딩(D램끼리 붙이는 방식) 기술을 누가 주도할 것인가에 따라 판가름날 것”이라고 덧붙였다.
           <br>
           <br> 데이터 처리량이 폭증하면서 차세대 HBM에 있어 냉각 기술은 더욱 중요해지고 있다. 그 대안으로 반도체 뒷편에 홈을 파서 칩 안으로 물을 흐르게 하는 마이크로 쿨링 채널 기술이 주목받고 있다. 김 교수는 “결국 HBM7, HBM8 단계에서는 마이크로 쿨링 채널과 같은 혁신적 냉각기술이 기술 경쟁력을 좌우할 것”이라고 말했다.
           <br>
           <br> 나아가 낸드플래시를 수직으로 쌓아 올린 ‘고대역폭플래시’(HBF·High Bandwidth Flash)가 10년 후 미래 HBM을 대체하는 새로운 AI반도체로 각광받을 것이라고 봤다.
           <br>
           <br> 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6a2bc9518df7426c4e3e7b54e4f8eb408a40abfe44d802ae5c626c37d83a5aa5" dmcf-pid="9H9Izpxph2" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="김정호 KAIST 교수. 사진=이준기기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/07/dt/20250907173829415lbih.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="bK3EFZVZWh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/07/dt/20250907173829415lbih.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            김정호 KAIST 교수. 사진=이준기기자
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          <div contents-hash="53a6f2150bc8cb3c520633d81dead5b7652c3902fe4f75089dad7d1832cc8a5a" dmcf-pid="2X2CqUMUl9" dmcf-ptype="general">
           <br> ◇엔비디아, 삼성 견제 심화… “젠슨 황 같은 ‘AI 풀 스택’ 인재 필요”
           <br>
           <br> 김 교수는 차세대 AI반도체 시장은 HBM 분야에서 뒤처져 있는 삼성전자가 메모리 반도체 강점을 살려 엔비디아와 함께 양강 체제를 구축할 것이라고 예상했다.
           <br>
           <br> 그는 “비록 삼성전자가 HBM에선 SK하이닉스에 밀리긴 했지만, AI 성능 향상은 결국 메모리 반도체 기술 경쟁력에서 결정나는 만큼 (삼성전자의) 역할이 더 커질 것”이라고 피력했다.
           <br>
           <br> 그러면서 “엔비디아는 겉으로는 삼성과 우호적 모습을 보이면서 속으로는 SK하이닉스 등 기존 고객사들을 더욱 공고히 내 편으로 만들어 삼성을 견제하는 스탠스를 취하는 것 같다”고 진단했다.
           <br>
           <br> 지난달 한미 정상회담 중에 젠슨 황 엔비디아 CEO가 이재용 삼성전자 회장을 포옹한 것도 이같은 맥락에서 의도적으로 연출된 모습이 아니냐는 게 김 교수의 설명이다.
           <br>
           <br> 아울러, 엔비디아가 삼성전자의 HBM 납품 여부를 최종 결정하지 않고 지연하는 것도 HBM 시장에서 삼성의 진출을 전략적으로 막기 위한 행보라는 관측이 업계를 통해 나오고 있다.
           <br>
           <br> 김 교수는 미래 AI반도체 시대에 필요한 인재상으로 젠슨 황 CEO를 꼽았다.
           <br>
           <br> 그는 “앞으로는 특정 분야의 전문가를 넘어선 하드웨어와 소프트웨어를 포함한 전문 지식을 바탕으로 전체를 꿰뚫는 젠슨 황과 같은 인재가 필요하다”며 “시스템 아키텍처부터 컴퓨터 컴파일러까지 AI 풀 스택 역량을 확보한 AI 인재가 요구된다”고 했다.
           <br>
           <br> 그는 “결국 우수한 인재가 미래의 대한민국을 이끌어 갈 것”이라며 “이런 인재를 최고로 존중하고, 강력한 보상체계를 통해 대우해 줘야 국내의 우수 인재가 해외로 나가지 않고, 해외 우수 인재도 한국으로 되돌아 올 것”이라고 지적했다.
           <br>
           <br> 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr
           <br>
           <br> 
          </div>
         </section> 
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