사진=구글AI
[비즈월드] 글로벌 투자은행 모건스탠리가 인공지능(AI) 산업 구조가 새로운 단계로 진입하고 있다며 반도체 수요의 중심이 기존 GPU에서 CPU와 메모리 영역으로 확대될 것이라는 분석을 내놓았다.
이는 AI 인프라 투자 방향이 단순 연산 성능 경쟁을 넘어 시스템 전반으로 확장되고 있음을 시사한다.
로이터 보도에 따르면 모건스탠리는 최근 보고서를 통해 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 개념의 부상을 핵심 변화 요인으로 지목했다.
에이전틱 AI는 단순한 콘텐츠 생성 수준을 넘어 스스로 판단하고 작업을 수행하는 형태의 기술로, 더 복잡한 연산 구조와 다양한 하드웨어 자원을 필요로 한다.
기존에는 대규모 언어모델과 생성형 AI 서비스 확산으로 GPU 수요가 폭발적으로 증가했다.
특히 데이터센터에서는 병렬 연산에 특화된 GPU가 핵심 인프라로 자리 잡았다.
그러나 모건스탠리는 앞으로 AI 시스템이 고도화되면서 CPU의 역할이 다시 중요해지고, 동시에 데이터 처리와 저장을 담당하는 메모리 수요도 크게 늘어날 것으로 전망했다.
이 같은 변화는 데이터센터 구조 자체의 재편으로 이어질 가능성이 크다.
AI 모델이 점점 더 복잡해지면서 단순 연산 능력뿐 아니라 데이터 이동, 처리, 저장 효율성이 전체 성능을 좌우하게 되기 때문이다.
이에 따라 서버 설계는 GPU 중심 구조에서 다양한 칩이 결합된 형태로 진화할 것으로 예상된다.
시장에서는 이러한 흐름이 반도체 산업 전반에 영향을 미칠 것으로 보고 있다.
GPU 중심의 성장 구도에서 벗어나 CPU 제조사와 메모리 기업까지 수혜 범위가 확대될 수 있다는 분석이다.
이는 AI 투자 확대가 특정 기업에 집중되던 구조에서 점차 생태계 전반으로 확산되는 신호로 해석된다.
이러한 전망이 실제 시장에서 어느 정도 속도로 현실화될지는 아직 불확실하다.
기업들의 투자 전략, 기술 발전 속도, 그리고 데이터센터 구축 비용 등이 변수로 작용할 수 있기 때문이다.
또한 기존 GPU 중심 구조가 단기간에 대체되기보다는 점진적인 변화가 나타날 가능성이 크다는 점도 함께 지적된다.
현재까지 확인된 사실은 모건스탠리가 AI 기술 발전 단계 변화에 따라 반도체 수요 구조가 확장될 것으로 분석했다는 점이다.
특히 GPU 중심에서 CPU와 메모리까지 포함하는 방향으로 투자 범위가 넓어질 가능성이 제기되면서, 향후 AI 인프라 경쟁의 핵심이 보다 복합적인 시스템 역량으로 이동할 것으로 전망된다.
[비즈월드=김현태 기자 / 6vndfb@hanmail.net]
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