"AI 인프라, 4년 뒤 20배 커진다"…SK하이닉스의 미래 전략은? 작성일 10-14 56 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">보도기사</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qo3zGw2uFL"> <p contents-hash="48d3f4491c50b449fffe83d5e2f55afabef56d2a66c1a41a42c32d3e7ce460c7" dmcf-pid="Bg0qHrV7pn" dmcf-ptype="general">안현 개발총괄 사장, 반도체대전 기조연설서 AI 추론 시장 급성장 전망<br>HBM 넘어 3D 적층 D램·HBF 개발 추진…메모리 성능·전력 효율 개선</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4bcb01536fb72777292fe33fd2c251272003ff949b342ca5a0ce3695c6d3fc04" dmcf-pid="bapBXmfzui" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="14일 '제28회 반도체대전'서 기조연설하는 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/551724-22lyJQR/20261014135345207vxof.jpg" data-org-width="533" dmcf-mid="78jwJKCE0g" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/551724-22lyJQR/20261014135345207vxof.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 14일 '제28회 반도체대전'서 기조연설하는 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장 </figcaption> </figure> <p contents-hash="91aa71e7181363a14e09312c58115209e3a3554459a0b9b43aa3c3631f217b07" dmcf-pid="KNUbZs4qUJ" dmcf-ptype="general"><br>인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서 오는 2030년 AI 인프라의 성능 규모가 올해보다 최대 20배까지 커질 수 있다는 전망이 나왔습니다. AI가 단순한 질문에 답하는 수준을 넘어 복잡한 문제를 해결하고 방대한 정보를 처리하면서 이를 뒷받침하는 메모리 반도체의 중요성도 더욱 커질 것으로 예상됩니다.</p> <p contents-hash="0f9bd6137d79ced63e1e82bd002736505cabb313eba570b1e6774b2de6b9f3b3" dmcf-pid="9juK5O8Bud" dmcf-ptype="general">안현 SK하이닉스 개발총괄 사장은 14일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '제28회 반도체대전(SEDEX 2026)' 기조연설에서 이 같은 전망을 내놨습니다.</p> <p contents-hash="d5c2066df1f1eb68e0a6e511e13fbcbb71331cd6dcd6bedabaf04c8074bf2384" dmcf-pid="2A791I6b0e" dmcf-ptype="general">◆ "AI 인프라 2030년까지 20배 성장"</p> <p contents-hash="e135df506d8901dbabfca2134e37a7a4c04595ead393ba0392ff28ae4d800701" dmcf-pid="VKOvcxHluR" dmcf-ptype="general">안 사장은 이날 "AI 인프라의 성능 규모가 오는 2030년에는 올해보다 약 20배까지 커질 것"이라고 밝혔습니다. 이 같은 성장의 배경으로는 AI 추론 시장의 급격한 확대를 꼽았습니다.</p> <p contents-hash="341f92b76a2a23beb03604ec75c24a5881fb118965e5512f22cc95c3d364a5b8" dmcf-pid="f9ITkMXSpM" dmcf-ptype="general">AI 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문이나 요청을 처리하고 결과를 생성하는 과정을 뜻합니다.</p> <p contents-hash="210521202a6b01a345b286dedebee6c5c08f3f73b434d220f4230c304c0a7922" dmcf-pid="42CyERZvzx" dmcf-ptype="general">안 사장은 AI 추론 시장이 작업의 복잡도와 한 번에 처리하는 정보의 양인 '컨텍스트 길이', 추론 요청량 등 세 가지 측면에서 동시에 성장하고 있다고 분석했습니다. AI가 처리해야 하는 작업은 점점 복잡해지고, 한 번에 이해해야 하는 정보의 양도 늘어나는 동시에 AI를 활용하려는 수요까지 증가하고 있다는 설명입니다.</p> <p contents-hash="23067d4e6f8436e5b7ea0f821f2b4065a183d771c558bcc0ab94504f75024303" dmcf-pid="8VhWDe5TFQ" dmcf-ptype="general">◆ AI 시대 새로운 병목…메모리 간 데이터 이동</p> <p contents-hash="def8d214d0d31851d92081766fd061c4050c72e269492349a1a874c9ac316ebd" dmcf-pid="6flYwd1yuP" dmcf-ptype="general">AI 인프라가 대규모로 확장되면서 메모리 반도체의 역할도 달라지고 있습니다. 과거에는 개별 메모리의 저장 용량과 데이터 처리 속도를 높이는 데 집중했다면, 이제는 서로 다른 메모리 사이에서 데이터를 얼마나 효율적으로 이동시키느냐가 중요한 과제로 떠올랐습니다.</p> <p contents-hash="f726573aa0a50dde45a34a3bd7986a1660e6d813592e68a99473248e05dbb7d4" dmcf-pid="P4SGrJtWF6" dmcf-ptype="general">대표적인 사례가 AI 추론 과정에서 활용되는 'KV 캐시(Key-Value Cache)'입니다. KV 캐시는 AI가 이전에 처리한 정보를 저장해 뒀다가 다시 활용할 수 있도록 하는 기술입니다.</p> <p contents-hash="fc2401a50148c2dd4800e1a1384579ad22aee5ae11d0148537ef7634d45319cb" dmcf-pid="Q8vHmiFY38" dmcf-ptype="general">AI가 처리하는 정보량이 많아질수록 KV 캐시에 필요한 저장 공간도 커집니다. 이에 따라 고대역폭 메모리(HBM)와 D램, 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등 여러 종류의 메모리에 데이터를 나눠 저장해야 하는 상황이 발생합니다.</p> <div contents-hash="cfd142e2798ab0a470ff72067e362374e2d6eb192fe9d6a98c5f5a97bb273b1a" dmcf-pid="x6TXsn3Gp4" dmcf-ptype="general"> 문제는 이 과정에서 메모리 사이를 오가는 데이터가 늘어나면서 처리 속도가 떨어지고 전력 소모가 증가할 수 있다는 점입니다. 안 사장은 이러한 문제를 해결하기 위해 개별 메모리의 성능 향상을 넘어 전체 메모리 계층을 효율적으로 설계하고 최적화하는 접근이 필요하다고 강조했습니다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="cb104f52584eba17b871f69975f7f92fe029d48c2532b2edacb68e2ad84470bc" dmcf-pid="ySQJ95aezf" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="14일 서울 강남구 코엑스서 개최된 '제28회 반도체대전'에 전시부스를 꾸린 SK하이닉스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/551724-22lyJQR/20261014135345344hxkx.jpg" data-org-width="533" dmcf-mid="zab40SMVpo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/551724-22lyJQR/20261014135345344hxkx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 14일 서울 강남구 코엑스서 개최된 '제28회 반도체대전'에 전시부스를 꾸린 SK하이닉스 </figcaption> </figure> <div contents-hash="42d2adb8285b8b5e589a92641b85577d8ddf5fdea8aad14c68267a21c26770b3" dmcf-pid="Wvxi21Nd3V" dmcf-ptype="general"> <div> <br>◆ HBM 넘어 3D D램·HBF 개발 본격화 <br> <br>SK하이닉스는 급증하는 AI 수요에 대응하기 위해 기존 HBM 기술의 성능을 높이는 동시에 새로운 메모리 기술 개발에 나서고 있습니다. 대표적인 차세대 기술은 '3차원(3D) 적층 D램'과 '고대역폭 플래시(HBF)'입니다. <br> <br>3D 적층 D램은 그래픽처리장치(GPU)나 신경망처리장치(NPU) 같은 로직 반도체 위에 D램을 수직으로 쌓는 기술입니다. 이를 통해 데이터 이동에 따른 부담을 줄이고 처리 성능과 에너지 효율을 높이는 것이 목표입니다. <br> <br>또 다른 핵심 기술인 HBF는 기존 HBM에 적용된 실리콘관통전극(TSV) 적층 기술과 고속 입출력 기술을 낸드플래시 메모리에 접목한 차세대 메모리입니다. HBM이 높은 데이터 처리 속도에 강점이 있다면, HBF는 상대적으로 큰 저장 용량을 확보하면서도 높은 데이터 전송 속도를 구현하는 데 초점을 맞추고 있습니다. <br> <br>SK하이닉스는 HBF의 데이터 전송 대역폭을 같은 세대 HBM의 절반 수준으로 확보하면서 저장 용량은 약 10배로 늘린다는 목표를 세웠습니다. 이를 통해 HBM과 D램 사이에 새로운 메모리 계층을 구축하고, AI 추론 과정에서 발생하는 데이터 이동 부담을 줄인다는 구상입니다. <br> <br>◆ 차세대 메모리 표준화·글로벌 협력 확대 <br> <br>SK하이닉스는 차세대 메모리 기술의 경쟁력을 높이기 위해 글로벌 기업들과의 협력도 확대할 방침입니다. 특히 HBF 기술의 표준화를 추진하고 글로벌 파트너들과 협력해 새로운 메모리 생태계를 구축할 계획입니다. <br> <br>AI 기술의 발전이 반도체 산업의 경쟁 구도를 바꾸는 가운데, 단순히 빠른 메모리를 만드는 것을 넘어 서로 다른 메모리를 얼마나 효율적으로 연결하고 활용하느냐가 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있습니다. </div> </div> <p contents-hash="d8b2f6ea6f7c43731ef615c73a217e4e1045a82f132d02f70ab7fbd34e79385d" dmcf-pid="YyRLfFAiU2" dmcf-ptype="general">(사진=연합뉴스) </p> <p contents-hash="badbca28d06668b7ba3f4f684c80c504dd061d3a1a8db034cf0a99b63f7c9943" dmcf-pid="GWeo43cnF9" dmcf-ptype="general">조형준 취재 기자 | brotherjun@tjb.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © TJB </p> 관련자료 이전 데이터 트래픽 3년 새 46% 늘었는데…통신3사 설비투자 올해도 감소 10-14 다음 [SEDEX 2026] HBM 넘어 시스템으로…삼성·SK, AI 병목 해소 경쟁 10-14 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
