전문가들, 美 메모리 행사서 '용량보다 성능' 초점맞춘 가격산정 예상
D램·플래시 연계 '계층형 메모리'·하이브리드 아키텍처' 전망도
(샌타클래라=연합뉴스) 권영전 특파원 = 앞으로 인공지능(AI) 에이전트의 수가 세계 인구보다 많아지고, 이에 따라 메모리 반도체의 가격을 매기는 기준도 바뀔 것이라는 전망이 나왔다.
비크람 메일소디 엔비디아 수석연구원은 6일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라 컨벤션센터에서 열린 메모리 행사 'FMS 2026'의 특별 패널토의 세션에서 "에이전트의 수가 전 세계 인구를 넘어서게 될 것"이라며 앞으로 AI에 질문하는 주체는 인간이 아니라 에이전트가 될 것이라고 내다봤다.
메일소디 연구원은 에이전트가 쏟아내는 요청이 늘어날수록 데이터베이스와 응용 프로그램에 필요한 처리 속도도 크게 높아져야 한다며, 이를 감당하려면 기술층위 전체를 다시 혁신해야 한다고 지적했다.
이와 같은 변화의 결과로 메모리 반도체의 가격을 산정하는 방식 자체가 바뀔 것이라는 전망도 나왔다.
기양석 삼성전자 DS부문 상무는 "과거에는 모두가 GB(기가바이트)당 가격이 얼마인지만 따졌다"며 "이제 AI가 우리에게 가격을 매기는 방식을 다르게 바꿀 기회를 줬다"고 설명했다.
이전에는 메모리 가격을 볼 때 용량만을 중요하게 생각했지만, 점차 처리 성능의 중요성이 커지고 있다는 것이다.
기 상무는 "우리 엔지니어들은 매일 '토큰을 더 쓸 수 없느냐'고 불만을 제기한다"며 "그래서 이들은 직접 사내 AI에서 처리할 작업과 비싼 챗GPT에 보낼 작업을 나눠 쓰고 있다"고 소개했다.
그러면서 "이 두 시스템이 함께 매끄럽게 작동하도록 하는 것이 앞으로 메모리 업계의 새로운 기회가 될 것"이라고 예상했다.
제러미 워너 마이크론 부사장도 같은 취지로 "Gb(기가비트)당 또는 GB당 가격에서 입출력(I/O)당 가격으로 초점이 옮겨갈 것"이라며 성능과 전력 효율이라는 새로운 척도가 아키텍처의 성패를 가를 것이라고 예상했다.
이처럼 메모리 수요가 급증하면서 고대역폭 메모리(HBM)만으로는 감당하기 어려워질 것이라는 데 참석자들은 의견을 같이했다.
기 상무는 "메모리를 늘리는 것은 좋은 해결책"이라면서 HBM 외에 D램과 낸드플래시 등을 유기적으로 연계하는 '계층형 메모리' 구조가 AI 시스템 핵심이 될 것이라고 관측했다.
이날 열린 다른 패널 토의에서도 이와 같은 메모리 계층화 구상이 다뤄졌다.
톰 코글린 FMS 의장은 고대역폭 낸드플래시(HBF)를 주제로 한 패널 토의에서 "현재의 AI 인프라가 D램만으로 감당하기에 한계에 직면했다"며 이를 해결하기 위한 메모리 계층으로 HBF가 등장했다고 소개했다.
샤오위 마 구글 딥마인드 연구원은 AI 시장의 무게중심이 학습에서 추론으로 넘어가고 있으며, 많은 용량과 빠른 속도를 동시에 요구하는 AI 추론 시장에는 HBF가 최적의 해결책이라고 언급했다.
임의철 SK하이닉스 부사장은 D램보다 지연 시간이 긴 낸드플래시의 단점을 극복하기 위한 보완책으로 속도가 빠른 HBM과 용량이 큰 HBF를 묶어 장점을 극대화하는 '하이브리드 메모리 아키텍처'를 제시했다.
임 부사장은 또 "HBF를 실제 시스템에서 잘 활용하려면 여전히 넘어야 할 과제가 많다"며 "xPU(AI 칩) 설계와 대형언어모델(LLM) 전문가, 소프트웨어 엔지니어 등 다양한 영역에서 협업해 완성도 높은 스펙을 만들어가야 한다"고 강조했다.
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