반도체 기업들이 고대역폭메모리(HBM) 개발에 몰두하고 있는 가운데 이를 보완할 차세대 기술의 중요성이 커지고 있다. 인공지능(AI) 확산으로 더 많은 데이터를 빠르고 효율적으로 처리해야 하는 상황에서 HBM만으로는 AI 메모리 수요를 감당하기 어렵다는 판단에서다.

7일 업계에 따르면 글로벌 시장조사업체 그랜드뷰리서치는 올해 초 보고서를 통해 글로벌 AI시장이 지난해 2792억달러(약 390조원)에서 오는 2030년 1조8118억달러(약 2500조원)로 확대될 것으로 전망했다. 이에 폭발적으로 늘어나는 AI서비스와 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 기술 개발의 중요성이 커지고 있다. 전력을 덜 소모하면서 더 많은 양의 데이터를 저장, 처리할 수 있는 차세대 기술 확보가 기업들의 핵심 과제로 부상한 모습이다.

업계에서는 그래픽처리장치(GPU) 시장이 빠른 속도로 성장하면서 이를 뒷받침할 HBM 공급 능력이 따라가지 못한다는 관측이 제기된다. 최태원 SK그룹 회장은 지난 11월 열린 SK AI 서밋에서 "많은 기업으로부터 메모리 반도체 공급 요청을 받고 오픈AI로부터 스타게이트 프로젝트에 필요한 HBM을 월 90만장씩 공급해달라는 요청을 받았다"라고 언급한 바 있다.

월 90만장은 전 세계 모든 기업의 HBM 생산량의 2배가 넘는 수준이다. 최 회장은 많은 기업에서 메모리 공급 요청을 받고 있으나 어떻게 감당할 수 있을지 우려를 표하기도 했다. 메모리 반도체 공장

증설이 진행 중이지만 수요가 급증할수록 메모리가 없어서 AI 반도체 완제품을 생산할 수 없는 상황이 이어질 수 있다는 지적이다.

급증하는 AI수요에 대응하기 위해 기업들은 생산능력 확충에 속도를 내고 있다. SK하이닉스는 HBM양산 전용 신규 M15X 팹 설비를 구축하고 있으며 2027년 준공 에정인 용인 반도체 클러스터를 통해 생산 능력을 확대할 계획이다. 삼성전자 또한 향후 5년을 국내에 총 450조원을 투자해 반도체·공조 사업 생산라인을 신설하겠다고 밝혔다. 반도체 중장기 수요 확대를 예상해 평택사업장 2단지 5라인(P5) 공사도 추진 중이다.

증설과 함께 업계는 차세대 메모리 기술 확보에 무게를 두는 모습이다. 주요 메모리기업들은 HBM 중심 증설 작업을 이어가면서도 프로세스인메모리(PIM)·컴퓨트익스프레스링크(CXL) 등 새로운 메모리 구조와 다양한 차세대 솔루션 개발을 통해 향후 급증할 수요 변화에 대비하려는 전략을 강화하고 있다.

특히 HBM을 중심으로 전개되던 차세대 AI메모리 시장이 향후 전력 효율이 높고 상대적으로 저렴한 그래픽 D램(GDDR), 저전력 D램(LPDDR)으로 다양화될 것으로 관측된다. 학습을 끝낸 AI모델로 서비스를 운영하는 단계인 추론 시장이 커지면서 HBM보다 효율성과 비용 측면에서 유리한 제품이 필요해지고 있다는 설명이다. 엔비디아는 내년 하반기 출시할 추론 특화 GPU '루빈 CPX'에 GDDR7을 탑재할 계획이다. 또한 저전력D램 기반 AI 서버 특화 메모리 모듈인 '소캠(SOCAMM)'도 도입한 것으로 알려졌다.

아울러 삼성전자와 SK하이닉스는 D램을 수직 적층해 만든 HBM처럼 낸드를 적층한 고대역폭낸드(HBF) 개발에도 뛰어들고 있다. 낸드의 대용량·저비용 특성을 살려 HBM 하단 계층을 보완한다는 전략이다.

업계 관계자는 "저전력·비용 효율성 등에 대한 고객사의 니즈가 다양화되며 내년 AI메모리 시장 경쟁은 HBM만으로 국한되지 않을 것"이라며 "GDDR, LPDDR 등 효율성을 앞세운 제품군들도 함께 존재감을 키우는 구도가 될 것"이라고 말했다.