[조선규의 문제 핵심] AI 황금기 뒤 숨은 진실 '속도와 전력' 벽 깨야

-실시간 동영상 생성 등 멀티모달 시대로 진입했으나, 느린 처리 속도와 할루시네이션(환각) 현상이 고질적 장벽으로 작용함.

-RAG(검색증강생성) 도입으로 데이터 수요가 폭발하면서 HBM의 용량 한계를 극복할 HBF(High Bandwidth Flash)가 차세대 보조 메모리로 부상함.

-범용 GPU 중심의 '학습 시대'에서 NPU·TPU 중심의 '추론 시대'로 체질 개선이 이뤄지고 있으며, 한국 메모리 반도체가 여전히 핵심 축을 담당함.

-구글 '터보컨트' 등 압축 알고리즘은 오차 누적으로 범용 적용이 어려우며, 결국 물리적 하드웨어 혁신과 자본력이 미래를 결정할 것임.

조선규의 문제 핵심. 조선규 편집위원

[뉴스클레임]

챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)은 일상적 협업 단계로 진입했으나 전문가들은 여전히 두 가지 장벽을 토로한다. 바로 '느린 처리 속도'와 답변의 신뢰성을 무너뜨리는 '할루시네이션(환각) 현상'이다. 현재 AI는 실시간 데이터 생성에 상당한 시간을 소모하며, 동시 작업 시 시스템 충돌이 잦다. 미래의 에이전틱 AI(개인화 에이전트)가 1초 이내에 상호작용하는 유기적 구조를 완성하려면 하드웨어, 즉 반도체의 물리적 혁신이 필수적이다.

현재 AI 가속기의 핵심인 고대역폭 메모리(HBM)는 D램 기반 특성상 용량 확장이 어렵고 전원이 꺼지면 데이터가 사라지는 휘발성 한계를 지닌다.

최근 업계는 환각을 억제하기 위해 방대한 참고문헌을 실시간으로 상주시키는 RAG(검색 증강 생성) 기법을 적극 도입하고 있으며, 이로 인해 필요한 메모리 용량이 폭발적으로 증가했다. 이에 대응해 등장한 개념이 바로 HBF(High Bandwidth Flash)다. 고속 동작하는 HBM 옆에, 속도는 느리지만 용량이 크고 비휘발성인 낸드 플래시를 3차원으로 적층하는 방식이다.

HBF는 HBM 대비 최소 10배 이상의 저장 용량을 확보해 개인의 장기 기억 상시 저장과 멀티모달 AI 처리를 가능하게 한다. 실리콘 관통 전극(TSV) 기술을 공유해 개발 속도도 빠르다.

삼성전자, SK하이닉스 등 글로벌 기업들은 2027~2028년 상용화를 목표로 개발 중이다. 2028년경 16~24층 HBM5와 HBF가 결합하면 AI 성능은 4배 이상 향상되어, 1분 이상 걸리던 영상 생성 작업이 10초 이내로 단축될 전망이다.

연산 장치 역시 체질 개선 중이다. 시장을 지배하는 엔비디아의 GPU는 게임용 그래픽 처리를 위해 태어난 범용 계산기(GP-GPU)여서 전력 소모와 발열이 비효율적이다. 이에 따라 특정 AI 연산만 전담하는 스페셜 퍼포즈 반도체가 급부상하고 있다.

구글의 TPU와 더불어, AI 모델을 만드는 '학습'을 배제하고 실시간 답변을 출력하는 '추론'에만 최적화된 NPU(신경망처리장치)가 대표적이다.

AI 시장이 학습에서 24시간 매 순간 발생하는 추론의 시대로 이동하면서 관련 수요가 급증하고 있다. 미국 스타트업 그로크(Groq)는 고가 HBM 대신 SRAM만을 탑재해 빠른 추론을 구현했고, 국내 리벨리온, 퓨리오사AI 등도 NPU 영역을 개척 중이다.

중요한 사실은 어떤 연산 장치를 쓰든 시스템 성능 극대화를 위해서는 한국 기업이 주도하는 HBM과 미래의 HBF가 필수적이라는 점이다. 반도체 패러다임이 바뀌어도 한국 메모리의 입지는 중심축으로 기능할 것이다.

하드웨어 비용 부담을 줄이기 위해 구글이 발표한 '터보컨트(TurboQuant)' 등 소프트웨어 압축 알고리즘도 등장했다. 데이터 정밀도를 3비트 수준으로 압축해 메모리 수요를 1/16로 줄이는 기술이다. 그러나 이는 기술적 한계가 명확하다.

단어를 수백만 개 처리하는 롱 컨텍스트 환경에서는 미세한 오차가 누적되어 심각한 환각이나 이미지 미스매치를 유발한다. 해당 실험이 8B(80억 개 매개변수) 수준의 소형 모델에서 진행된 만큼, 거대 모델에 범용적으로 적용해 하드웨어를 대체하기는 불가능하다. 임시방편일 뿐, 물리적 하드웨어 혁신이 본질적 해답이다.

향후 10년 뒤 실리콘 소재가 한계에 다다르면 완전히 새로운 미래 기술이 결합할 것으로 보인다. 발열을 제로에 가깝게 줄이기 위해 전자의 스핀을 이용하는 MRAM, 전기 저항을 없앤 초전도체, 열전도율이 높은 그래핀 등의 신소재 및 냉각 혁신이 연구되고 있다.

나아가 연산과 메모리를 하나로 묶어 데이터 이동 경로를 없앤 뉴로모픽 칩, 양자 컴퓨팅 칩(QPU)이 기존 시스템과 결합할 전망이다. 일론 머스크의 구상처럼 영하 200도에 육박하는 우주의 한랭 환경을 활용하기 위해 데이터 센터를 인공위성에 태워 보내는 우주 데이터 센터 역시 대안으로 꼽히지만, 이 또한 위성 간 광통신 대역폭 한계를 먼저 해결해야 한다.

현재 시장 일각에서는 AI 버블론을 제기하지만, 데이터 과학 관점에서 AI는 이미 실질적 생산성을 증명하고 있으므로 기술 자체는 버블이 아니다. 진짜 버블의 핵심은 비용과 자본의 감당 가능성에 있다.

실리콘 기반 AI 인프라를 유지·확장하는 데는 상상을 초월하는 막대한 전력과 자본이 소모된다. 관건은 이 인프라 비용을 상쇄할 만큼 전 세계 소비자가 기꺼이 고액의 구독료를 지불할 압도적 가치를 만들어내느냐에 있다. 만약 향후 2~3년 내에 가시적인 생산성 혁신을 증명하지 못하면 기업들이 이탈하며 투자 위축 국면을 맞이할 수 있다. 결국 다가올 AI 미래는 상상력의 크기가 아니라 전력과 발열이라는 물리적 한계를 깨부수는 하드웨어 혁신 능력, 그리고 막대한 자본의 무게를 견뎌내는 경제적 생존력에 의해 결정된다. 그 중심에는 여전히 HBM과 미래의 HBF를 준비하는 대한민국 반도체의 심장이 가장 뜨겁게 뛰고 있다.