◆…자료:메타
메타가 자체 개발한 인공지능(AI) 반도체 로드맵을 공개하며 데이터센터용 가속기 시장에서 '자체 실리콘' 전략을 본격화하고 있다.
특히 차세대 칩에 고대역폭메모리(HBM) 탑재량을 크게 늘릴 계획이어서 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 메모리 업체에 새로운 수요가 발생할 가능성이 커짐에 따라 국내 반도체 업계의 황금 사이클이 더욱 확장될 것으로 예상된다.
메타는 최근 2027년까지 자체 개발한 AI 가속기 4종을 순차적으로 출시하는 계획을 공개했다고 로이터와 CNBC 등이 12일 보도했다. 약 6개월 간격으로 새로운 칩을 선보이는 구조로 각 제품은 최소 5년 이상 사용할 수 있도록 설계됐다.
현재 메타는 자체 AI 칩 MTIA 300을 이미 데이터센터에 도입해 추천 알고리즘과 콘텐츠 순위 시스템을 운영하고 있으며 후속 모델 MTIA 400은 테스트를 마치고 데이터센터 전반에 배포 단계에 들어간 것으로 전해졌다.
향후 출시될 MTIA 400·450·500 시리즈는 텍스트 기반 이미지·영상 생성 등 생성형 AI 추론(inference) 작업에 초점이 맞춰져 있어 대규모 언어모델(LLM) 학습보다는 추론 중심 워크로드에 초점을 맞춘 것으로 알려졌다.
메타는 AI 반도체 개발에서 엔비디아와 AMD 의존도를 줄이기 위해 자체 실리콘 전략을 추진하면서도 설계와 제조에서는 브로드컴과 TSMC 등 기존 파트너와 협력을 이어갈 것으로 예상된다.
■ HBM 탑재 확대…메모리 공급 부족 변수
이번 로드맵에서 가장 주목되는 부분은 메모리 구성으로 차세대 MTIA 칩에 HBM 탑재량을 크게 늘릴 계획으로 알려졌다. 회사 측에 따르면 MTIA 400과 MTIA 450은 288GB의 HBM을 목표로 하고 있으며 이는 기존 MTIA 300의 216GB보다 약 30% 이상 증가한 수준이다.
최상위 모델인 MTIA 500은 384~512GB 수준의 HBM을 탑재할 것이라는 소식이다. 메타 엔지니어링 부사장인 송이진은 CNBC 인터뷰에서 "HBM 공급 부족 가능성을 매우 우려하고 있다"고 밝혔다.
회사는 메모리 공급망을 다각화해 필요한 물량을 확보할 수 있을 것으로 보고 있지만, 업계에서는 AI 데이터센터 투자가 급증하면서 2027년 전후 HBM 공급 부족이 더욱 심화할 수 있다는 우려가 나오고 있다.
■ 삼성전자·SK하이닉스에 새로운 수요 가능성
메타의 자체 AI칩 전략은 국내 메모리 업체에도 긍정적인 변수가 될 전망이다. HBM 시장은 현재 SK하이닉스가 글로벌 선두, 삼성전자와 마이크론이 뒤를 잇는 구조로 엔비디아 GPU 중심이었던 HBM 수요가 빅테크의 자체 AI칩 확대로 다변화될 경우 고객 기반이 확대될 수 있다.
업계에서는 메타의 MTIA 시리즈가 본격적으로 확대된다면 수십만 개 단위의 데이터센터 가속기 수요가 발생할 가능성이 있다고 보고 있다. 가속기 한 개당 수백 GB 수준의 HBM이 필요하다는 점을 고려하면 메모리 사용량은 크게 늘어날 수밖에 없기 때문이다.
메타뿐 아니라 구글, 아마존, 마이크로소프트 등 주요 빅테크 기업들도 자체 AI 칩 개발에 나서면서 HBM 수요가 GPU 중심에서 다양한 플랫폼으로 확산, 메모리 공급 부족 우려를 더욱 키우는 요인으로 지목된다.
반도체 업계 관계자는 "AI 가속기 시장이 GPU 중심에서 자체 실리콘으로 확대되더라도 결국 핵심 병목은 HBM"이라며 "빅테크가 자체 칩을 늘릴수록 삼성전자와 SK하이닉스 같은 메모리 기업의 협상력은 더 높아질 가능성이 있다"고 말했다.
메타가 자체 개발한 인공지능(AI) 반도체 로드맵을 공개하며 데이터센터용 가속기 시장에서 '자체 실리콘' 전략을 본격화하고 있다.
특히 차세대 칩에 고대역폭메모리(HBM) 탑재량을 크게 늘릴 계획이어서 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 메모리 업체에 새로운 수요가 발생할 가능성이 커짐에 따라 국내 반도체 업계의 황금 사이클이 더욱 확장될 것으로 예상된다.
메타는 최근 2027년까지 자체 개발한 AI 가속기 4종을 순차적으로 출시하는 계획을 공개했다고 로이터와 CNBC 등이 12일 보도했다. 약 6개월 간격으로 새로운 칩을 선보이는 구조로 각 제품은 최소 5년 이상 사용할 수 있도록 설계됐다.
현재 메타는 자체 AI 칩 MTIA 300을 이미 데이터센터에 도입해 추천 알고리즘과 콘텐츠 순위 시스템을 운영하고 있으며 후속 모델 MTIA 400은 테스트를 마치고 데이터센터 전반에 배포 단계에 들어간 것으로 전해졌다.
향후 출시될 MTIA 400·450·500 시리즈는 텍스트 기반 이미지·영상 생성 등 생성형 AI 추론(inference) 작업에 초점이 맞춰져 있어 대규모 언어모델(LLM) 학습보다는 추론 중심 워크로드에 초점을 맞춘 것으로 알려졌다.
메타는 AI 반도체 개발에서 엔비디아와 AMD 의존도를 줄이기 위해 자체 실리콘 전략을 추진하면서도 설계와 제조에서는 브로드컴과 TSMC 등 기존 파트너와 협력을 이어갈 것으로 예상된다.
■ HBM 탑재 확대…메모리 공급 부족 변수
이번 로드맵에서 가장 주목되는 부분은 메모리 구성으로 차세대 MTIA 칩에 HBM 탑재량을 크게 늘릴 계획으로 알려졌다. 회사 측에 따르면 MTIA 400과 MTIA 450은 288GB의 HBM을 목표로 하고 있으며 이는 기존 MTIA 300의 216GB보다 약 30% 이상 증가한 수준이다.
최상위 모델인 MTIA 500은 384~512GB 수준의 HBM을 탑재할 것이라는 소식이다. 메타 엔지니어링 부사장인 송이진은 CNBC 인터뷰에서 "HBM 공급 부족 가능성을 매우 우려하고 있다"고 밝혔다.
회사는 메모리 공급망을 다각화해 필요한 물량을 확보할 수 있을 것으로 보고 있지만, 업계에서는 AI 데이터센터 투자가 급증하면서 2027년 전후 HBM 공급 부족이 더욱 심화할 수 있다는 우려가 나오고 있다.
■ 삼성전자·SK하이닉스에 새로운 수요 가능성
메타의 자체 AI칩 전략은 국내 메모리 업체에도 긍정적인 변수가 될 전망이다. HBM 시장은 현재 SK하이닉스가 글로벌 선두, 삼성전자와 마이크론이 뒤를 잇는 구조로 엔비디아 GPU 중심이었던 HBM 수요가 빅테크의 자체 AI칩 확대로 다변화될 경우 고객 기반이 확대될 수 있다.
업계에서는 메타의 MTIA 시리즈가 본격적으로 확대된다면 수십만 개 단위의 데이터센터 가속기 수요가 발생할 가능성이 있다고 보고 있다. 가속기 한 개당 수백 GB 수준의 HBM이 필요하다는 점을 고려하면 메모리 사용량은 크게 늘어날 수밖에 없기 때문이다.
메타뿐 아니라 구글, 아마존, 마이크로소프트 등 주요 빅테크 기업들도 자체 AI 칩 개발에 나서면서 HBM 수요가 GPU 중심에서 다양한 플랫폼으로 확산, 메모리 공급 부족 우려를 더욱 키우는 요인으로 지목된다.
반도체 업계 관계자는 "AI 가속기 시장이 GPU 중심에서 자체 실리콘으로 확대되더라도 결국 핵심 병목은 HBM"이라며 "빅테크가 자체 칩을 늘릴수록 삼성전자와 SK하이닉스 같은 메모리 기업의 협상력은 더 높아질 가능성이 있다"고 말했다.
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