김정호 "초고속 S램까지 쌓는 메모리 타운, 피지컬 AI 핵심 될 것" 작성일 06-09 14 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">STRONG KOREA FORUM 2026<br>(2) K칩 혁명<br>반도체·AI 석학 김정호 교수<br>'시간 싸움'에 달린 AI 컴퓨팅 <br>GPU보다 메모리 중요성 커<br>D램보다 느리지만 용량 큰 낸드<br>속도 빠른 S램 '동시 패키징' 연구<br>대용량 데이터 고속 전송 구현</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="flmi4zztle"> <p contents-hash="de32d8db91602b0c427ad256b039775460f34b5c3aa48cbf214e05ed9ac3466c" dmcf-pid="4Ssn8qqFhR" dmcf-ptype="general">“제 결론은 하나입니다. 인공지능(AI)은 곧 메모리 반도체라는 것이죠. AI의 능력은 앞으로 메모리의 고도화 수준에 따라 결정될 겁니다.”</p> <p contents-hash="db86f07e6da4f0b814e28789d3f25964d9e4ce77df4f73ce4be41aada83edc1c" dmcf-pid="8vOL6BB3SM" dmcf-ptype="general">AI 시대에는 반도체가 패권을 가른다. 오픈AI가 챗GPT를 처음 내놓자 세계의 시선이 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)로 쏠린 이유다. 초거대 생성형 AI를 학습시키려면 막대한 연산 능력이 필요하고, 엔비디아의 GPU는 AI 시대를 상징하는 제품이 됐다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8301c87bec9ffaf103e09e9d10a29aebf5824996a6725c95c564d07286006d41" dmcf-pid="6TIoPbb0Cx" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김정호 KAIST 교수가 미래 메모리 반도체 설계에 관해 설명하고 있다. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/09/ked/20260609181939248ugwk.jpg" data-org-width="1781" dmcf-mid="V8ZsaRRfyd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/09/ked/20260609181939248ugwk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김정호 KAIST 교수가 미래 메모리 반도체 설계에 관해 설명하고 있다. KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="234eb6847ab99e44bf7bf295d666acdf9e85717297aefe770660bbfee5063523" dmcf-pid="PyCgQKKpCQ" dmcf-ptype="general"><br>글로벌 반도체·AI 석학인 김정호 KAIST 전기및전자공학부 교수는 이제 무게중심이 메모리 반도체로 이동하고 있다고 강조했다. AI를 서비스하기 위해선 추론 능력이 점점 중요해지고, 자율형 AI 에이전트가 떠오를 것이란 게 이유다.</p> <p contents-hash="2fdef7a3012f5ddd448fd82b87ce394458ed3d3277c2e191337dc224965ab7b3" dmcf-pid="QWhax99UTP" dmcf-ptype="general"><strong><span>◇“AI칩 성능은 메모리가 결정”</span></strong></p> <p contents-hash="08522e8952262cad35f14fdfb0f007dfbfbd000d236c47f02131b07adfbaefa9" dmcf-pid="xYlNM22uW6" dmcf-ptype="general">김 교수는 대전 KAIST 나노종합기술원에서 이달 초 진행한 한국경제신문과의 인터뷰에서 “AI 컴퓨팅의 본질은 연산 자체가 아니라 연산과 메모리 사이의 소통”이라며 “앞으로 이 소통을 위한 핵심 인프라로서 메모리 입지가 크게 강화될 것”이라고 했다.</p> <p contents-hash="7614cea71dc4a8ea90a68be706c51577a12d63c991334f617fb93e8f7da5b159" dmcf-pid="ye6pYIIkl8" dmcf-ptype="general">AI 모델 규모가 커질수록 소통의 병목은 GPU 계산보다 데이터 저장과 배치, 이동에서 발생한다. AI 칩 성능을 좌우하는 것은 이제 연산장치 속도가 아니라 데이터를 어디에 두고 어떻게 움직이게 하는지 결정하는 ‘메모리 설계’라는 얘기다.</p> <p contents-hash="d117ff24134a3dba5951ffd3fb02b80d91d565e04305cc791c8001205fc4b906" dmcf-pid="WdPUGCCEv4" dmcf-ptype="general">김 교수는 이를 ‘아파트 입지’로 비유하며 설명했다. “AI 컴퓨팅은 곧 ‘시간 싸움’입니다. 지방 아파트나 서울 강남 아파트나 집 안은 별반 다를 게 없지만, 목적지와 가까운 강남의 가치가 높은 것과 같습니다. AI 칩도 마찬가지죠. 다만 다른 것은 추론 시대 AI 칩의 성능은 GPU보다는 GPU가 필요로 하는 메모리(데이터)가 어디 배치되느냐에 따라 결정된다는 점입니다.”</p> <p contents-hash="427aad166f9f7ae6c2fdb61241cfeb6a1c9959913eadf59f206a610689cd1e58" dmcf-pid="YJQuHhhDvf" dmcf-ptype="general">이는 현재 메모리 절대강자인 한국 반도체산업에도 중요한 의미를 갖는다. 김 교수는 AI 칩의 필수 인프라로 자리 잡은 고대역폭메모리(HBM)에 대해 산파 역할을 한 데 이어 차세대 고대역폭낸드플래시(HBF)의 글로벌 연구 흐름도 주도하고 있다. 김 교수는 “AI 모델과 데이터가 계속 커진다면 HBM에 모든 것을 담기 어렵다”며 “2028년께 상용화될 HBF가 GPU 가까이에서 대용량 추론 데이터를 고속 공급할 수 있을 것”이라고 예상했다.</p> <p contents-hash="a9a98f1f66f505188a6ab79bb9bc4c21a541f1a56946321cb9565509b2f0f9cd" dmcf-pid="Gix7XllwvV" dmcf-ptype="general"><strong><span>◇“미국 견제 리스크 대응해야”</span></strong></p> <p contents-hash="5670f7f9a4a3b94c25c3678932f05ba802d9539b5f5e5ccf3adccf9593b178b5" dmcf-pid="HnMzZSSrC2" dmcf-ptype="general">김 교수는 인터뷰에서 새로운 개념을 한 가지 제시했다. ‘고대역폭S램(HBS)’이다. D램과 낸드뿐 아니라 S램까지 수직으로 쌓자는 아이디어다. 김 교수가 HBS 개념을 외부에 제시한 건 이번이 처음이다. S램을 쌓을 수 있다면 데이터를 초고속 전송할 수 있는 장점을 유지하면서 용량도 대폭 늘릴 수 있다는 게 김 교수 개념의 출발점이다.</p> <p contents-hash="a4fda6d0c15963854903dc96f73153a477e78474c305daa906ec518509700f73" dmcf-pid="XLRq5vvml9" dmcf-ptype="general">그는 “세레브라스도 대형 온칩 S램을 쓰지만 면적을 넓히는 것만으로는 용량 문제를 해결할 수 없다”며 “그렇다면 적층이 용량을 늘리는 유일한 방법”이라고 했다. 앞으로 HBM, HBF, HBS가 동시에 패키징되면서 AI 칩의 ‘메모리 타운’을 이루고, 자율형 AI 에이전트 시대의 핵심 인프라가 될 수 있다는 게 김 교수의 구상이다.</p> <p contents-hash="cd21cba6dc1166023c0122f369865720adae9d1be7a92d3dbb8c6f4a3ce92434" dmcf-pid="ZoeB1TTsWK" dmcf-ptype="general">김 교수는 “HBM에 GPU를 결합해 메모리에서 일부 연산까지 수행하는 아키텍처를 연구하고 있다”고도 말했다. ‘프로세싱 인 메모리(PIM)’로 주로 불리는 개념이지만 그는 ‘컴퓨팅 인 HBM’이라는 표현을 선호한다고 강조했다. 메모리에 연산 기능을 붙였다는 전자의 뜻이 메모리 역할을 너무 좁게 정의하고 있다는 게 이유다. 이 같은 아키텍처가 확산되면 향후 GPU와 메모리 사이 역학관계 자체가 달라지는 변곡점이 될 수 있다.</p> <p contents-hash="592918ad3ac7aa034854221eea674c93bd12f8f225db2e7d70fc092302f321d9" dmcf-pid="5gdbtyyOhb" dmcf-ptype="general">메모리의 중요성이 커지면서 국가 간 주도권 경쟁도 치열해지고 있다. 김 교수는 K반도체에 불어올 수 있는 최대 리스크 중 하나로 미국의 ‘견제’를 꼽았다. 미국 내 팹 설립을 압박하는 동시에 미국 기업인 마이크론과 샌디스크를 물량·기술 측면에서 지원할 수 있다는 것이다. 그는 “마이크론 HBM, 샌디스크 HBF와 한두 세대 차이는 있지만 미국의 물량과 자본 투자가 더해지면 뒤집히지 않으리라는 법도 없다”고 우려했다.</p> <p contents-hash="4d875e07455e4484e29f4b0653516ba9f31407ec0a376442a66162b3dbf098b4" dmcf-pid="1aJKFWWICB" dmcf-ptype="general">김 교수는 일론 머스크가 추진하는 메모리 자체 생산 프로젝트 ‘테라팹’의 성공 가능성도 무시하지 않았다. 시간은 10년가량 걸리겠지만, 걸림돌을 꾸준히 해결한 머스크가 주도하고 있어서다. 김 교수는 “테라팹의 가장 큰 걸림돌은 숙련된 인력일 것”이라며 “한국 엔지니어를 가장 많이 뽑아갈 것 같아 걱정”이라고 했다.</p> <p contents-hash="5e3ca35d437b362c65c64e6d4a1e99effee765bd2d91569a5b92c318a361e8e5" dmcf-pid="tNi93YYClq" dmcf-ptype="general">다만 중국에 대해서는 “우리와는 3~4세대 차이가 나고 미국 규제로 속도를 내지 못한다”며 격차가 유지될 것으로 내다봤다. 김 교수는 AI 사이클 진행 정도를 묻는 질문에는 “기술적으로는 이제 야구의 1~2회 정도로 본다”고 했다.</p> <p contents-hash="ec9682b71e15aa6c5085d6e572a67e455331cae1e471528509f1e7f2b7ed05d5" dmcf-pid="Fjn20GGhvz" dmcf-ptype="general">박한신 기자 phs@hankyung.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 한국경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 “개발자 없어도 AI 활용”…‘제조 AI 솔루션’으로 경북 중소기업 AX 촉진 06-09 다음 "美·동맹국 위성들, 어떤 궤도에서도 안전 장담 못해" 06-09 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
