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데이터 폭증·토큰 증가로 '메모리월' 심화…AI 최적화 구조 필수 [소부장반차장]온디바이스–데이터센터 잇는 '하이브리드 AI'가 차세대 패러다임

[디지털데일리 배태용기자] "AI 산업은 이제 컴퓨팅 성능만으로 설명할 수 없습니다.폭발적으로 늘어나는 토큰,늘어나는 컨텍스트 윈도우를 감당하기 위해서는 메모리 구조 자체의 혁신이 필요합니다."

김천성 SK하이닉스 부사장은 10일 서울 롯데호텔에서 열린 '2025 인공지능반도체 미래기술 컨퍼런스'에서 'AI시대 메모리와 컴퓨팅을 주제로 발표하며 이같이 말했다.그는 "GPU만으로는 한계가 있다"라며 데이터 폭증에 따른 '메모리월(Memory Wall)' 문제가 본격화되고 있다고 진단했다.

◆ "토큰 폭발로 메모리 수요 급증…AI 시대의 병목은 메모리"

김 부사장은 올해 AI 시장을 정의하는 키워드로 '토큰의 폭발'을 꼽았다.그는 "AI 산업에서는 토큰 수가 기하급수적으로 증가하고 있다"라며 "이는 GPU와 프로세서의 계산량뿐 아니라 그 연산 결과를 저장·불러오는 메모리의 역할을 극단적으로 키우고 있다"고 설명했다.

최근 하이퍼스케일러들이 데이터센터를 대규모로 증설하면서 메모리 수요는 더 가파르게 늘고 있다는 분석도 덧붙였다."토큰이 많아지고,컨텍스트 길이(context length)가 길어질수록 중간 계산 결과가 늘어나며,이는 다시 메모리 사용량 증가로 이어진다"는 것이다.

그는 실제 생성형 AI 모델을 예로 들며 "이제 모델은 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 사용자와의 대화 내역을 장기적으로 기억하고 이를 기반으로 대응한다"라며 "이런 변화가 메모리 캐시 구조를 더욱 복잡하게 만들고 있다"고 말했다.

김 부사장은 "AI 산업의 다음 트렌드는 '에이전트형(Agentic) AI'가 될 것"이라고 전망했다.그는 "다양한 LLM이 서로 상호작용하며 특정 업무를 해결하는 멀티 모델,멀티 에이전트 환경이 곧 도래한다"라며 "이 시점이 되면 메모리 수요는 지금보다 훨씬 커질 것"이라고 내다봤다.

◆ "커스텀 HBM·PIM·CXL로 대응"…풀스택 메모리 구조 구축

김 부사장은 SK하이닉스가 AI 시대에 대응하기 위해 추진 중인 주요 기술을 공개했다.그는 "GPU 업체들은 매년 신제품을 내놓고 있으며 메모리 밴드폭을 지속적으로 높여달라는 요구가 이어지고 있다"라며 "이에 대응하기 위해 HBM4와 커스텀 HBM(CHBM),비트코인 가격 변화PIM(Processing-In-Memory) 등 다양한 형태의 솔루션을 준비 중"이라고 밝혔다.

특히 '커스텀 HBM'은 GPU 업체의 요구에 맞춰 일부 연산 기능을 HBM 베이스 다이로 이전한 제품이다.김 부사장은 "일부 고객들은 UCIe 기반의 커스텀 설계를 요구하고 있으며 HBM과 GPU 간 데이터 전송 효율을 극대화하는 방향으로 진화 중"이라고 설명했다.

또한 그는 "추론 과정에서 반복적인 연산을 메모리 단에서 직접 처리하는 PIM 구조는 AI 연산 효율을 극대화할 핵심 기술"이라며 "메타의 라마(LLaMA) 모델을 실제 구동해 효율성을 검증했고 관련 데모 장비를 국내외 클라우드 업체들과 공동 검토 중"이라고 밝혔다.

CXL 기반 메모리 구조도 주목하고 있다.김 부사장은 "멀티 에이전트 환경에서 생성되는 중간 결과나 KV 캐시를 재사용하기 위한 풀드 메모리(Pooled Memory)가 필요하다"며 "CXL 메모리는 이런 구조에 적합한 후보로,SK하이닉스도 다양한 구현 방식을 검토하고 있다"고 말했다.

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