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[IT뉴스]"메모리 효율이 AI 경쟁력 좌우 … '지능형 메모리'로 승부"

온카뱅크관리자

2026-08-10 16:07:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 김진영 엑시나 대표 인터뷰 AI추론시대 '데이터 저장' 핵심 메모리 용량·효율 중요성 커져 메모리 밖에서 연산 처리하며 데이터 이동·전력낭비 확 줄여 인텔 등 CPU업체와 협업하며 지능형 메모리 성능 인정받아 
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 <img alt="김진영 엑시나 대표가 최근 미국 샌타클래라 컨벤션센터에서 열린 FMS 2026에서 엑시나 제품을 설명하고 있다. 실리콘밸리 원호섭 특파원" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/mk/20260810160607924ztnl.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="1oP6MsOcv6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/mk/20260810160607924ztnl.jpg" width="658">
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 김진영 엑시나 대표가 최근 미국 샌타클래라 컨벤션센터에서 열린 FMS 2026에서 엑시나 제품을 설명하고 있다. 실리콘밸리 원호섭 특파원
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 "목표는 성능을 10~20% 높이는 것이 아니다. 서버 10대가 하던 일을 1대로 줄이는 것이다."
 지난 4일(현지시간) 미국 샌타클래라 컨벤션센터에서 열린 세계 최대 메모리·스토리지 콘퍼런스 'FMS 2026'에서 만난 김진영 엑시나 대표는 인공지능(AI) 데이터센터의 병목은 그래픽처리장치(GPU) 성능이 아니라 메모리와 데이터 이동이라고 단언했다. AI가 학습 중심에서 추론 중심으로 바뀌면서 데이터를 저장하고 처리하는 메모리 인프라스트럭처가 AI 경쟁력을 좌우하게 됐고, 이를 해결하는 것이 엑시나의 목표라는 설명이다.
 엑시나는 2022년 김 대표가 설립한 팹리스(반도체 설계) 스타트업이다. 지난해 사명을 메티스엑스에서 엑시나로 변경했다. 대전환을 뜻하는 'X'와 무대를 뜻하는 라틴어 '시나(CENA)'를 합쳐 메모리 시장의 판을 바꾸겠다는 의미를 담았다. 회사 설립 이후 약 4년 반 동안 AI 추론 시대를 겨냥한 메모리 인프라 기술을 개발해왔다. 김 대표는 "처음부터 AI가 학습보다 추론 중심으로 갈 것으로 봤다"며 "AI의 본질은 인류가 축적한 방대한 데이터에서 가치 있는 정보를 찾아내는 것인데 그렇게 하려면 데이터를 계속 저장하고 중간 결과도 쌓아둘 수밖에 없다"고 말했다. 그는 이어 "결국 메모리와 메모리 기반 스토리지가 가장 큰 병목이 될 것이라고 판단했다"고 덧붙였다.
 실제로 생성형 AI가 에이전틱 AI로 진화하면서 메모리 중요성은 더욱 커지고 있다. 학습 단계에서는 모델의 파라미터를 저장할 메모리와 고대역폭메모리(HBM)가 핵심이었다. 반면 추론에서는 사용자가 입력한 데이터와 검색 결과, 중간 계산 결과 등을 계속 저장해야 한다. 대표적인 것이 'KV 캐시'다. AI가 앞서 계산한 내용을 다시 활용하기 위해 저장하는 공간으로 응답이 길고 복잡할수록 용량이 급격히 늘어난다. 이 때문에 GPU에 탑재된 HBM만으로는 부족해지고 GPU 밖 메모리 사용이 필수로 떠오르고 있다.
 엑시나가 개발한 해법은 '지능형 메모리'다. 일반적으로 알려진 PIM(Processing In Memory)처럼 메모리 내부에서 연산하는 방식이 아니라 메모리 바로 옆에 데이터 처리 전용 연산장치를 두는 '프로세싱 니어 메모리' 구조다. 김 대표는 "중앙처리장치(CPU)와 GPU는 박사 학위까지 받은 인재인데 실제 데이터센터에서 시키는 일의 대부분은 데이터를 정렬하고 걸러내는 단순 작업"이라며 "그런 일을 하려고 모든 데이터를 CPU와 GPU로 보내는 것은 엄청난 낭비"라고 말했다. 이어 "메모리 근처에서 필요한 데이터만 추려낸 뒤 GPU로 보내면 데이터 이동량과 전력 소비를 크게 줄일 수 있다"고 설명했다.
 이 기술은 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL)를 기반으로 한다. CXL은 서버 안에서 여러 메모리를 하나처럼 연결하고 공유하는 차세대 인터페이스다. 엑시나는 여기에 SSD까지 연결해 값비싼 D램 의존도를 낮추는 계층형 메모리 구조를 구현했다. GPU가 필요한 데이터만 빠르게 가져가도록 해 메모리 용량과 효율을 동시에 높인다는 전략이다.
 이번 FMS 2026에서 엑시나는 대표 제품인 'MX1'을 처음 공개했다. 제품은 연산 기능을 갖춘 'MX1 컴퓨트'와 메모리 확장에 집중한 'MX1 익스팬드' 두 종류다. 삼성전자 4나노 공정으로 제작한 시제품이 현재 작동하고 있으며 올해 말 양산용 칩 개발을 마치고 내년 상반기에 출시할 계획이다.
 무엇보다 눈길을 끈 것은 인텔과의 협업이다. 엑시나는 자체 부스뿐 아니라 인텔 부스에서도 MX1을 활용한 AI 추론 시연을 진행했다. 인텔은 자사 CPU 기반 시스템에서 엑시나 기술을 이용해 KV 캐시를 효율적으로 구성하는 모습을 공개했다. 김 대표는 "AI 시대의 데이터·메모리 문제는 CPU 기업 혼자 해결할 수 없다"며 "AI 추론 확장의 핵심 병목인 KV 캐시를 우리 솔루션으로 어떻게 해결할 수 있는지 함께 보여주는 것"이라고 말했다. 그는 이어 "어떤 AI 인프라도 KV 캐시를 충분히 확보하지 못한다"며 "우리 솔루션은 필요한 KV 캐시만 효율적으로 저장하고 빠르게 읽어오는 구조다. 결과적으로 훨씬 큰 KV 캐시를 더 효율적으로 운용할 수 있다"고 설명했다.
 인텔과 같은 CPU 업체와 협력이 중요한 이유도 여기에 있다. 메모리는 데이터를 처리한 뒤 결국 CPU나 GPU로 전달해야 하기 때문에 긴밀하게 연동돼야 성능을 극대화할 수 있다. 김 대표는 "메이저 CPU·GPU 업체와 협업은 필수"라며 "글로벌 CPU 기업이 자사 부스에서 한국 스타트업 기술을 시연했다는 것 자체가 기술력을 인정받았다는 의미"라고 말했다. 데벤드라 다스 샤르마 인텔 시니어 펠로는 "AI 추론이 확대되면서 메모리를 효율적으로 확장하고 활용하는 것이 하이퍼스케일 인프라의 핵심 과제로 떠오르고 있다"며 "엑시나의 MX1은 인텔 제온 6 플랫폼에서 CXL 기반 메모리 확장을 통해 KV 캐시 오프로딩을 지원하고 이를 바탕으로 메모리 집약적 AI 워크로드에 대응할 수 있는 방안을 보여준다"고 말했다.
 김 대표는 "AI 인프라를 지금 방식대로 계속 확장하는 것은 비용 측면에서 지속가능하지 않다"며 "연비 좋은 자동차가 시장을 키우듯 메모리 효율을 높여야 AI 시장도 더 커질 수 있다"고 강조했다. 엑시나는 최근 에이티넘인베스트먼트와 IMM인베스트먼트 등이 참여한 약 2000억원 규모의 시리즈B 투자를 유치했다. 
 [실리콘밸리 원호섭 특파원]
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