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AI 기술의 발전과 관련된 투자 열풍이 여전히 계속되고 있는 가운데, 이 분야는 전체 경제 성장에서 거의 유일한 성장 분야로 예상되고 있습니다. 작년에는 AI용 그래픽 처리 장치(GPU)가 주도적인 역할을 했지만, 최근에는 서버용 메모리와 AI 전자기기가 주목받고 있습니다.

GPU의 성능은 빠른 속도로 개선되고 있는데, 이는 메모리 성능의 발전이 큰 역할을 했기 때문입니다. 생성형 AI는 빅데이터를 기반으로 많은 연산을 동시에 처리해야 하기 때문에 메모리 구조의 변화가 필요합니다. GPU 성능의 향상은 부동소수점 계산 속도로 측정되고 있는데, 초당 계산 횟수는 빠르게 증가하고 있습니다. 반도체 성능 개선에는 한계가 있다는 분석이 많았지만, 엔비디아는 여전히 GPU 성능 개선에 성공하고 있습니다.

이 복잡한 설명을 간단히 정리하면, 고대역폭 메모리(HBM)라는 메모리 반도체의 사용이 작년부터 본격화되고 있습니다. 또한, 향후에는 더 많은 양의 메모리 풀링 시스템인 컴퓨트 익스프레스링크(CXL)의 적용이 예상됩니다.

더욱 빠르고 큰 변화는 GPU보다는 메모리를 통한 컴퓨팅 구조의 변화에 초점을 맞출 것으로 전망됩니다. 이러한 흐름에서 한국의 반도체 업체들도 큰 혜택을 받을 것으로 예상됩니다. 데이터 이동이 많아지면서 인터페이스 시스템을 개발하는 업체들도 큰 기회를 얻을 것으로 기대됩니다. 대만과 한국의 다양한 업체들이 이 분야에 많은 힘을 쏟고 있습니다.

또한 AI 기기 출시에도 많은 기대가 있습니다. GPU 연산의 일부를 노트북이나 스마트폰에서 처리할 수 있는 기술이 개발될 것으로 기대됩니다. 애플은 이미 수년 전부터 신경망 처리 장치(NPU)를 적용한 가상 비서를 선보였습니다. 이러한 기기 내 병렬 연산의 양은 앞으로 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. 다만 아직은 초기 수준의 변화에 불과할 것으로 보입니다. 막대한 양의 연산을 작은 기기에서 처리하는 것은 아직 어려움이 있습니다. 하지만 기술의 발전과 함께 이러한 어려움을 해결할 수 있을 것으로 기대됩니다.

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