“오픈AI? 엔비디아? 결국 구글이 접수할 것”…‘HBM의 아버지’가 예측하는 AI시장 작성일 01-18 47 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST 김정호, 소부장미래포럼 강연<br>AI 패권의 핵심은 멀티모달·데이터<br>유튜브 가진 구글, 오픈AI 보다 앞서<br>구글이 못 갖춘 ‘메모리반도체’ 만드는<br>삼성·SK하이닉스 전략적 가치 재부상</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="QhfJoNnQhZ"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="731655011211c7abef00c52afb2224a8706a380a6f3a2bd9b996165a19bb91a2" dmcf-pid="xv6LNcgRyX" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="16일 김정호 KAIST 교수가 서울 서초구 엘타워에서 열린 제15회 소부장미래포럼에서 ‘AI 2026년 예측과 HBM-HBF 하이브리드 메모리 시스템’을 주제로 강연하고 있다. 화면에 띄운 영상은 김 교수가 제미나이3.0으로 제작한 것인데, 제미나이는 김 교수의 실제 강의에서 사용한 내용을 찾아 칠판에 공식으로 구현했다고 한다. [이윤식 기자]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/18/mk/20260118152103058jvne.png" data-org-width="700" dmcf-mid="PxQgAENdy5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/18/mk/20260118152103058jvne.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 16일 김정호 KAIST 교수가 서울 서초구 엘타워에서 열린 제15회 소부장미래포럼에서 ‘AI 2026년 예측과 HBM-HBF 하이브리드 메모리 시스템’을 주제로 강연하고 있다. 화면에 띄운 영상은 김 교수가 제미나이3.0으로 제작한 것인데, 제미나이는 김 교수의 실제 강의에서 사용한 내용을 찾아 칠판에 공식으로 구현했다고 한다. [이윤식 기자] </figcaption> </figure> <div contents-hash="3e55e687db3aadfc461aae89441730a5f9f0e29b814240949506118ee4465624" dmcf-pid="yPS10uFYvH" dmcf-ptype="general"> “인공지능(AI) 시대에서 주도권을 쥐는 것은 구글이 될 겁니다. LLM(대규모언어모델)인 제미나이부터 AI반도체, 학습용 데이터, 스마트폰 ‘픽셀’ 시리즈와 운영체제 안드로이드까지 AI 생태계를 다 갖췄으니까요. 그런 구글에 딱 하나 없는게 바로 메모리반도체예요.” </div> <p contents-hash="ab6872e38894efa0e6ab7d16db4b59576c1cf4b6fc81c0dd48e453ef3bf0d7d4" dmcf-pid="WQvtp73GhG" dmcf-ptype="general">김정호 KAIST 전기및전자공학부 교수는 16일 서울 서초구 엘타워에서 열린 제 15회 소부장미래포럼에서 “GPU(그래픽처리장치)의 발전은 거의 한계에 왔고, 이제 AI 성능 개선은 메모리반도체를 통해서 이뤄낼 수밖에 없다”라며 “앞으로 10년간은 메모리반도체 수요가 폭발적으로 늘 것”이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="7c3d69519d7afb9f685128c2535684f7c059e206ccc35705c3104b1a264d62d9" dmcf-pid="YxTFUz0HSY" dmcf-ptype="general">이번 강연은 국내 반도체 소부장 기업들의 모임인 사단법인 소부장미래포럼이 마련했고, 김 교수가 ‘AI 2026년 예측과 HBM-HBF 하이브리드 메모리 시스템’을 주제로 진행했다.</p> <p contents-hash="9e9a5e3d8ab7ba700d2aca063d11839557e5aafde1d54817e856265b2f98ca2d" dmcf-pid="GMy3uqpXSW" dmcf-ptype="general">김정호 교수는 ‘HBM의 아버지’로 불리는 이 분야 최고 권위자다. 그는 HBM의 핵심기술인 실리콘관통전극(TSV) 데이터 전송시 왜곡과 간섭을 해결하기 위한 신호 무결성·전력 무결성) 설계 이론을 정립했고, 국내 반도체 대기업들의 HBM 상용화 설계에 직접 참여했다. 또 차세대 HBM 구조와 아키텍처를 제시하는 로드맵을 주도하고 있다.</p> <p contents-hash="c7e8f113b8bcfc403dabe4c79d39ecee0dfedda15f3e468a70203926738d44ad" dmcf-pid="HRW07BUZhy" dmcf-ptype="general">김 교수는 AI시대는 구글이 제패할 것이라고 단언했다. 그 근거는 독보적인 검색 능력과 데이터 자산이다. 김 교수는 “AI를 잘하는 기업이 되려면 무엇보다 검색을 잘해야 하는데, 그 정점에 구글이 있다”고 설명했다. 특히 멀티모달 구현을 위해서는 막대한 영상데이터를 학습해야 하는데, 구글이 영상플랫폼 유튜브를 보유하고 있다는 점이 강점으로 작용할 것이라고 분석했다. 멀티모달은 텍스트뿐 아니라 이미지, 영상, 음성, 센서 데이터 등 서로 다른 형태의 정보를 동시에 받아들이고 처리하는 기술을 뜻한다.</p> <p contents-hash="8064552390a0f0b5b9217b187c41b8a6ba60d865fe9907a664ca3154ebe37d7f" dmcf-pid="XeYpzbu5yT" dmcf-ptype="general">그는 “엔비디아가 로봇과 자율주행자동차 등 피지컬AI에 집중하는 것은 데이터에서 상대가 안 되는 구글과의 정면승부를 피하는 것”이라고 해석했다. 오픈AI가 최근 디즈니의 지분 투자를 받는 등 IP(지적재산권) 기업과 협력을 강화한 것도 학습할 영상 데이터를 확보하기 위한 전략으로 봤다.</p> <p contents-hash="35dffccb04981e519b94046cb2578fe604c1b856ec133c13b7acbd445624724d" dmcf-pid="ZdGUqK71Tv" dmcf-ptype="general">구글은 멀티모달을 구현하기 위한 AI반도체 TPU(Tensor Processing Unit)도 브로드컴과 협력해 자체 설계하고 있다. 하지만 TPU를 구동하는 데 필요한 HBM은 SK하이닉스 등 메모리반도체 기업들이 생산한다. 김 교수는 이 지점에서 “앞으로 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 메모리반도체 기업들의 중요성이 더 커질 것”이라며 “과거 PC시대에서 스마트폰 시대로 넘어올 때는 얼마나 저전력의 AP(Application Processor)를 만들 수 있느냐가 경쟁력이었다면, 이제 AI 시대에는 메모리반도체에서 승부가 날 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="1378655fe4bdd2a38c38898958a525cbebdf775f8084945b1a51a74a1f0dcea4" dmcf-pid="5rBQeiMVTS" dmcf-ptype="general">특히 김 교수는 “앞으로 HBF(High Bandwidth Flash)가 AI 시대의 핵심 메모리반도체로 부상해, 2038년이면 글로벌 시장 규모가 HBM을 넘어설 것”이라고 전망했다. HBM이 휘발성 메모리인 D램을 수직으로 쌓은 것이라면, HBF는 비휘발성 메모리인 낸드플래시를 수직으로 쌓은 반도체다.</p> <p contents-hash="ef690c6e8c82f52a41e837b2f73e5e3502d27327945566b6ca182f74a644b0b5" dmcf-pid="1mbxdnRfSl" dmcf-ptype="general">D램은 처리 속도가 매우 빨라 실행중인 프로그램을 처리하는 데 주로 쓰이고, 낸드플래시는 속도는 느리지만 저장용량이 커 데이터를 장기 저장하는 용도로 주로 쓰인다. D램이 책(데이터)을 잠시 보관하는 책상 옆 책장이라면, 낸드플래시는 대량의 책을 보관하는 도서관의 책장이라고 할 수 있다. HBF는 주로 AI모델의 추론을 구현하는 데 사용될 전망이다.</p> <p contents-hash="db708fc848ed7a5965e66296b36495a23acff6bc979eff75011731aee417c179" dmcf-pid="tsKMJLe4Ch" dmcf-ptype="general">김 교수는 “AI를 구현하기 위한 데이터가 급증함에 따라 대용량의 데이터를 저장하는 HBF의 중요성이 강화될 것”이라며 “이미 HBM 개발 과정에서 관련 기술과 공정이 상당 부분 축적돼 있어 HBF가 상용화하는 데는 그리 긴 시간이 소요되지 않을 것”이라고 내다봤다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p> 관련자료 이전 "캘리포니아, 이제 싫다"…줄줄이 짐싸는 실리콘밸리 억만장자들, 왜? 01-18 다음 올림픽 앞둔 봅슬레이 2인승 김진수팀, 월드컵 7차 대회서 4위 01-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
