[AI 시대 전략] GPU 넘어 메모리로…2026년은 '반도체 K메모리 전성시대'의 시작

[AI 시대 전략] GPU 넘어 메모리로…

2026년은 '반도체 K메모리 전성시대'의 시작

텍스트 넘어 '멀티모달 AI'로 진화

김정호 KAIST 전기·전자공학과 교수 2025.12.30.

https://www.chosun.com/opinion/specialist_column/2025/12/30/IMZGV5SQQFFEBHLUGHBURUAYB4/

[김정호의 AI 시대 전략] GPU 넘어 메모리로… 2026년은 ‘반도체 K메모리 전성시대’의 시작

 

 

방대한 글·이미지·영상 저장 필요

공급은 제한돼 메모리 수요 폭증

국운 상승 기회, 반드시 쟁취해야

 

우리 모두가 겪는 일이다.

뭔가를 배웠는데 돌아서면 잊어버리곤 한다.

19세기 후반 독일의 심리학자 헤르만 에빙하우스(Ebbinghaus)는 인간의 망각 현상을 실험으로 연구했다.

그는 기억을 유지하기 위한 의식적인 반복 학습이 없을 경우 시간이 지남에 따라 인간 두뇌의 기억 손실 정도를 관찰하고 그 그래프를 ‘망각 곡선’이라 불렀다.

망각은 학습 직후인 20분 내에 41.8%가 발생한다.

그리고 1시간 후에 약 50%를 잊고, 1일 후에는 70% 이상, 1개월 후에는 약 80%를 망각한다.

즉 인간의 두뇌는 재학습이 없으면 대부분 금방 잊어버린다.

그는 기억을 오래 유지하려면 반복 학습이 필요하고 이와 더불어 일정한 간격을 두고 규칙적으로 여러 차례 분산 학습하는 것이 가장 효과적이라고 주장했다.

이를 간격 효과라 명명했다.

학창 시절 벼락치기보다 예습과 주기적인 복습이 중요했던 이유가 여기에 있다.

 

 

인류는 이런 망각 곡선의 한계를 극복하기 위해 다양한 방법을 고안해 왔다.

돌에 새긴 벽화부터 문자, 조각, 건축, 책, 사진, 영상, 그리고 현대의 스마트폰 메모장까지.

비바람을 이겨내고 인간의 기억과 생각을 수천 년 동안 보존하고 다음 세대에 전달해 왔다.

마침내 요즘 인공지능 시대에 접어들면서 ‘메모리 반도체’가 ‘인간의 망각 곡선’을 보완하기 시작했다.

반도체는 모든 순간을 기록하고, 반도체 속 데이터는 수명이 없어 영원히 보존될 수 있다.

인류의 영원한 기억 저장고처럼 말이다.

수천 년 후에 누군가 인간의 생각과 삶의 역사를 보고 싶다면 반도체 메모리에 저장된 기록을 되살리면 될 것이다. 이렇게 반도체 메모리는 본질적으로 ‘무한성’과 ‘영원성’ 그리고 ‘근접성’을 갖고 있다.

그래서 점점 인공지능의 학습과 생성에 중심이 되어가고 있다.

 

최근 인공지능은 텍스트만 다루는 초거대언어 인공지능(LLM) 모델을 넘어 이미지와 영상, 음악과 음성까지 동시에 이해하고 생성하는 초거대 ‘멀티모달 인공지능’ 모델로 급격히 진화하고 있다.

3분짜리 광고 동영상과 10분짜리 뉴스, 1시간짜리 영화를 뚝딱 만들어 낸다.

이러한 멀티모달 인공지능을 훈련시키려면 방대한 양의 텍스트, 이미지, 영상 자료가 필요하다.

그리고 이들이 가까운 거리의 반도체 메모리에 대량으로 저장돼 있어야 한다. 그것도 최단거리에 배치돼야 한다. 속도도 빨라야 한다.

이러한 이유로 반도체 메모리 수요가 폭발적으로 증가하게 된다.

공급은 제한적인데 수요가 늘어나니 가격도 오를 수밖에 없다.

이제 반도체 메모리는 ‘부르는 게 값’인 공급자 주도 시장이 된 것이다.

 

 

여기에 더해 인공지능은 인간 두뇌의 논리적 추론 능력도 갖고 싶어 한다.

인간처럼 생각하고 판단하기 위해 논리의 사슬(Chain of Thought) 연습도 한다.

쉽게 말해 논술형 시험을 스스로 자주 풀고 생각의 흐름을 연습한다.

그리고 실수를 줄이기 위해 다수의 인공지능끼리 토론을 시행하고, 토론 결과로 최종 답을 제시하기도 한다.

이를 토론의 사슬(Chain of Debate) 기술이라 부른다.

이런 논리와 토론 능력을 가지려면 수학 문제를 많이 풀고 독서도 많이 해야 한다.

그러려면 인공지능이 이런 자료들을 가까운 반도체 메모리에 저장해 두고 자주 봐야 한다.

반도체 메모리 사용량이 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다.

 

 

인공지능은 생성 과정에서 결과의 진실성과 신뢰성을 더 갖고 싶어 한다.

그래야 사람들이 돈을 지불하고 믿고 사용할 수 있다.

인공지능 생태계의 핵심 조건이다.

이를 위해 생성 과정에서 인터넷으로 실시간으로 자료를 탐색한다.

최신의 공신력 있는 자료를 참고해서 출력한다.

그렇다면 이렇게 자주 읽는 탐색 자료는 가까운 반도체 메모리에 저장해 두어야 한다.

 

 

불필요한 반복 생성을 줄이기 위해 이전에 인공지능을 이용해 생성한 자료도 바로 옆 메모리에 기록해 두어야 한다.

다시 쓸 수 있기 때문이다.

개인의 성격과 취향도 모두 기억해 둔다.

인공지능을 개인화하기 위해 필요하다.

나에게 딱 맞는 맞춤형 인공지능을 만들기 위해서다.

인공지능은 개인의 과거를 모두 기억하고 싶어 한다.

개인의 취향과 의도도 이렇게 파악해서 최적의 결과물을 내어준다.

이처럼 인공지능의 ‘개인화된 맞춤형 서비스’를 위해서도 반도체 메모리가 많이 필요하다.

결국 미래 인공지능의 기능과 성능 향상, 서비스 품질과 신뢰성은 반도체 메모리의 성능과 용량에 달려 있다.

바야흐로 ‘반도체 메모리 전성시대’가 도래한 것이다.

 

이러한 인공지능 발전에 발맞춰 인공지능 컴퓨터의 메모리 계층 구조도 변화하고 있다.

GPU(그래픽 처리 장치)에 학습 및 생성 데이터를 최대한 빠르고 대량으로 공급하기 위해서다.

메모리 계층 구조에서 반도체 메모리가 GPU 가까이 갈수록 속도는 빨라지지만 용량이 부족해지는 한계가 있다.

그래서 혁신이 필요했다.

이를 보완하기 위해 메모리 계층 구조가 고대역폭 메모리(HBM), 고대역폭 플래시 메모리(HBF) 중심으로 변화하고 있는 것이다.

이처럼 인공지능의 학습과 생성 작업에서 서비스 성능을 높이는 기술의 중심이 GPU에서 메모리로 이동하고 있다. 이를 ‘메모리 중심 컴퓨팅(Memory Centric Computing)’이라 부른다.

 

그 결과로 우리나라가 인공지능 변혁의 주도권을 가질 수 있는 절호의 기회가 오고 있다.

국운(國運)이 상승하는 2026년이다.

이 기회를 반드시 쟁취하고 사수해야 한다.