[AI 인프라 재설계] ① AI 반도체 시장 흔든 '구글'…삼성·SK에 미칠 파장은

구글 터보퀀트, 메모리 사용량 최대 6배 감소
'HBM 성장 균열 vs 수요 영향 제한적'

| 서울=한스경제 고예인 기자 | 인공지능 AI 시대 반도체 경쟁의 축이 바뀌고 있다. 그동안 AI 성능을 좌우하는 핵심 요소로 여겨졌던 고대역폭메모리 HBM이 시장 성장의 중심에 있었지만 구글이 메모리 사용량을 크게 줄이는 알고리즘을 공개하면서 기존 공식에 균열 가능성이 제기됐다. AI 반도체 경쟁이 '더 많은 메모리'에서 '연산 효율' 중심으로 이동할 수 있다는 점에서 산업 전반에 미치는 파장도 적지 않을 것으로 보인다. 특히 메모리 기업 중심으로 형성된 시장 구조가 향후 플랫폼 기업과 알고리즘 경쟁으로 확장될 가능성도 거론된다. <편집자주>

구글 제미나이와 삼성전자, SK하이닉스 로고 이미지 형상화./ChatCPT

구글이 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 인공지능 AI 알고리즘을 공개하면서 글로벌 반도체 시장이 요동치고 있다. 그동안 AI 성능 경쟁의 핵심 축으로 자리 잡았던 HBM 중심 구조에 변화 가능성이 제기되며 삼성전자와 SK하이닉스 등 메모리 기업을 둘러싼 긴장감도 빠르게 확산되는 분위기다. 이는 단순 기술 발표를 넘어 향후 메모리 수요 구조 자체를 바꿀 수 있는 변수로 평가되면서 시장의 반응도 즉각적으로 나타났다.

구글 리서치는 최근 AI 연산 효율을 극대화하는 '터보퀀트 TurboQuant'를 공개했다. 해당 기술은 데이터 정밀도를 낮추는 대신 연산 효율을 높이는 방식으로 동일한 작업을 수행하는 데 필요한 메모리 용량을 크게 줄이는 것이 핵심이다.

기존 AI 모델은 높은 정확도를 유지하기 위해 고정밀 데이터를 유지해야 했고 이 과정에서 막대한 메모리를 필요로 했다. 자연스럽게 AI 반도체 시장은 GPU 성능과 함께 메모리 용량 확대 경쟁이 동시에 진행되는 구조였다.

하지만 터보퀀트는 이 공식을 근본적으로 흔드는 접근이다. 엔비디아 H100 기준으로 처리 속도는 최대 8배 향상되고 메모리 사용량은 최소 6배 이상 감소하는 것으로 알려졌다. 같은 AI 연산을 훨씬 적은 메모리로 처리할 수 있다는 의미로 기존 '메모리 확장 중심' 공식이 흔들릴 수 있다는 해석도 나온다.

▲ HBM 수요 둔화 우려...효율 개선이 시장 확대

현재 AI 반도체 시장은 엔비디아 GPU와 HBM 결합 구조가 사실상 표준으로 자리 잡은 상태다. 특히 삼성전자와 SK하이닉스는 AI 서버 한 대당 탑재되는 메모리 용량이 늘어날수록 수익성이 높아지는 구조 속에서 HBM을 통해 실적 성장을 견인해왔다.

이 때문에 시장에서는 메모리 사용량 감소가 현실화될 경우 서버당 HBM 탑재량 감소로 이어질 수 있다는 우려가 빠르게 확산되고 있다. 데이터센터 투자 구조 자체가 바뀔 수 있다는 해석도 나온다. 실제로 해당 기술 공개 이후 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 동반 하락하며 시장의 민감한 반응을 보였다.

다만 기업 측 시각은 다소 다르다. 반도체 업계 관계자는 "터보퀀트는 메모리 전체 사용량을 줄이는 기술이 아니라 동일한 메모리로 더 많은 연산을 수행할 수 있게 하는 효율 개선 기술로 보는 것이 적절하다"며 "AI 서비스 확산과 신규 워크로드 증가로 전체 메모리 수요는 오히려 확대될 수 있다"고 설명했다.

삼성전자 역시 "아직 코멘트하기 어려운 사안으로 예의주시 중"이라면서도 "일부 미국 투자은행에서는 칩 수요 영향이 제한적일 것이라는 분석도 나온다"고 밝혔다. 단기적으로는 시장 구조를 뒤흔들 수준의 변화로 보기는 어렵다는 판단이다.

결국 이번 기술은 시장에 두 가지 상반된 신호를 동시에 던지고 있다. 메모리 수요 둔화 가능성과 동시에 AI 확산에 따른 수요 확대 가능성이다. 업계에서는 이번 변화를 단기 충격이 아닌 AI 반도체 성장 공식이 바뀌는 전환점으로 보고 있다.