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[IT뉴스]“AI 산업, 더 빠른 HBM 더 큰 GPU보다 오케스트레이션 주목”

온카뱅크관리자

2026-06-04 14:37:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> “AI 반도체 산업 질문 자체가 바뀌고 있어… 더 빠른 HBM과 더 큰 GPU 관점서 추론과 에이전틱 AI 단계로 시선 이동” “누가 더 좋은 GPU를 만드는가보다 AI 시스템 어떻게 움직일 것인가가 고민” 
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 <img alt="박정임 케이프리덤자산운용 대표.[케이프리덤자산운용]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/04/mk/20260604143604142uoxg.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="Wn7FeH3Gh0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/04/mk/20260604143604142uoxg.jpg" width="658">
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 박정임 케이프리덤자산운용 대표.[케이프리덤자산운용]
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 글로벌 인공지능(AI) 밸류체인 내 메모리 반도체 병목 현상 해결이 핵심 과제로 떠오른 가운데, 중장기적 관점에서 ‘AI 시스템 전체를 어떻게 효율적으로 움직일 것인가’에 대한 고민으로 산업의 관점이 바뀌고 있다는 진단이 나왔다.
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 과거에는 시장이 ‘누가 더 좋은 그래픽처리장치(GPU)를 만드는가’, ‘고대역폭메모리(HBM) 공급이 얼마나 늘어나는가’에 집중했다면 이제는 관점이 달라지고 있다는 것이다.
 박정임 케이프리덤자산운용 대표는 4일 ‘AI 시대, 반도체의 병목은 어디로 이동하는가?’를 주제로 한 2026년 1분기 글로벌 반도체 실적 정리 보고서에서 이같은 흐름을 언급했다.
 이번 보고서 관련 서면 인터뷰에서 박 대표는 “AI 초기에는 학습이 중심이었기 때문에 병목은 자연스럽게 메모리 대역폭에 집중됐다”고 설명했다. 당시에는 대규모 데이터를 동시에 읽어야 했고 따라서 더 빠른 HBM과 더 큰 GPU가 핵심이었다는 것이다.
 그러나 박 대표는 “이제 AI는 추론(Inference)과 에이전틱(Agentic) AI 단계로 이동하고 있다”며 “이 과정에서는 단순히 데이터를 많이 읽는 것보다, 데이터를 얼마나 빠르고 효율적으로 이동시키고 오케스트레이션(Orchestration) 할 수 있는지가 훨씬 중요해지고 있다”고 강조했다. 반도체 산업에서 오케스트레이션은 단일 칩 성능을 넘어서, 여러 칩·장비·공정·데이터센터 인프라를 ‘전체 흐름’으로 설계하고 분배·실행·관리해 효율을 극대화하는 개념이다.
 그러면서 박 대표는 “이번 실적 시즌은 바로 그 변화가 숫자와 기술 로드맵의 방향과 관련된 기업들의 발언에서 본격적으로 드러난 시기였다”고 평가했다.
 그는 이번 실적 시즌에서 자주 언급된 변화 중 하나는 CPU의 전략적 중요성이 빠른 속도로 높아지고 있다는 점을 꼽았다. AI 시대 초기에는 GPU가 거의 모든 관심을 가져갔지만 이제는 AI 시스템 전체의 데이터 흐름과 연산 자원을 통합 제어하는 CPU 계층이 다시 중요해지고 있다는 의미다.
 가령 엔비디아는 베라 CPU를 통해 엔비디아의 잠재 시장 규모가 증가할 것임을 언급했고, 인텔과 AMD 역시 CPU대 GPU 비율이 기존 1대8 혹은 1대4 수준에서 에이전틱 AI 에서는 1대1 수준까지 갈 수 있다고 설명했다.
 이에 대해 박 대표는 “이는 단순히 CPU 판매량 증가를 의미하는 것이 아니다”라며 “AI 시스템이 복잡해질수록 GPU 여러 개를 연결하고 데이터를 정리하며 스토리지와 네트워크를 제어하고 수많은 에이전트를 통합 제어하는 역할이 중요해지고 있다는 의미”라고 설명했다.
 박 대표는 특히, 추론 환경에서는 단순한 연산 성능보다 지연 시간과 응답 속도가 중요해진다고 피력했다. 그는 “AI 에이전트가 동시에 여러 작업을 수행하고 실시간으로 반응하려면, GPU 자체보다 데이터 흐름을 얼마나 효율적으로 제어할 수 있는지가 핵심이 되기 때문”이리며 “그래서 이번 실적 시즌에서는 CPU뿐 아니라 스토리지, 네트워킹, CXL, 광통신까지 함께 중요해지는 흐름이 반복적으로 등장했다”고 부연했다.
 또한, 이 과정에서 AI 클러스터 규모가 커질수록 GPU 자체보다 데이터를 이동시키는 네트워크가 병목이 되기 때문에 “광통신의 중요성은 특히 강조됐다”고 덧붙였다.
 박 대표는 이번 실적 시즌에 공통적으로 강조된 중요한 변화로 전력 시스템 자체가 칩 가까이 이동하고 있다는 점도 언급했다.
 그는 “과거에는 메인보드 위 큰 전압 조절 모듈(VRM)이 코어에 전력을 공급하는 구조였다면, 이제는 집적형 전압 조절기(IVR)와 실리콘 커패시터 기술을 통해 전력 조절 기능이 패키지 내부 혹은 칩 바로 근처까지 이동하고 있다”며 “GPU 전류 밀도가 급격히 상승하고 응답 속도 요구 역시 극단적으로 높아지면서 기존 인쇄회로기판(PCB) 기반 구조만으로는 대응이 어려워졌기 때문”이라고 분석했다.
 끝으로 박 대표는 글로벌 AI 산업에서 공통적으로 확인할 수 있는 점으로 “AI 시대 반도체 산업은 더 이상 개별 칩 성능만으로 경쟁하는 산업이 아니라는 점”을 소개했다.
 박 대표는 “엔비디아와 주요 하이퍼스케일러 기업들은 단순히 더 좋은 칩을 요구하는 것이 아니라, 전력, 네트워크, 메모리, 패키징, 수율까지 포함된 전체 시스템 효율을 최적화할 수 있는 방향으로 산업을 움직이고 있다”며 “결국 어떤 기술이 채택되고 어떤 제품이 실제 대규모 양산으로 이어질 수 있는지는, 이러한 생태계 중심 기업들의 로드맵 안으로 얼마나 깊게 들어갈 수 있는가에 달려 있다”고 말했다.
 그러면서 “밸류체인 기업들이 반복적으로 이야기한 ‘공동 개발’, ‘장기 공급 계약’, ‘조기 고객 참여’, ‘패키징 공동 설계’ 역시 같은 맥락”이라고 덧붙였다.
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