IT之家 10월 14일 소식에 따르면, 한국중앙통신사의 보도에 의하면, SK 하이닉스 개발 총괄인 안현은 오늘 서울 강남구 COEX에서 열린 “제28회 한국 반도체 대전”(SEDEX 2026)에서 기조 연설을 했습니다. 그는 예측에 따르면,2030년 AI 인프라 성능 규모는 약 20배 증가할 예정입니다。
안휘는 현재 AI 추론 시장이 세 가지 측면에서 빠르게 확장되고 있다고 지적했습니다. 즉, 작업의 복잡성 증가, 단일 처리 정보량(컨텍스트 길이)의 급증, 그리고 추론 요청량의 폭발적인 증가입니다. 이러한 요소들이 서로 얽혀서 AI 연산 인프라에 대한 수요가 급격히 증가하고 있습니다.
AI 추론 요구량이 급증함에 따라, 방대한 데이터 저장 및 이동 작업을 담당하는 저장소의 중요성이 더욱 두드러지고 있습니다. 특히 이전 처리 정보를 저장하고 재사용하는 “키-값 캐시(KV Cache)”의 용량이 지속적으로 증가하여, 시스템은 데이터를 고대역폭 메모리 HBM, DRAM 및 SSD와 같은 다양한 매체에 분산하여 저장해야 합니다. 분석에 따르면, 이 과정에서 발생하는 데이터 이동이 성능 향상을 제한하고 시스템 에너지 소비를 높이는 새로운 병목 현상으로 변모하고 있습니다.
이에 안휘는 다음과 같은 예측을 했습니다. 즉, 인공지능 인프라의 성능 규모는 2030년까지 약 20배 증가할 것입니다.
안현은 업계가 단일 저장 칩의 성능 향상에만 집중해서는 안 되며, 전체 저장 레이어 구조를 최적화하는 전반적인 방안을 마련해야 한다고 강조했습니다.
이를 위해 SK 하이닉스는 기존 HBM 성능을 지속적으로 개선하는 동시에, 3D 스태이블링 DRAM과 고대역폭 플래시 메모 HBF와 같은 차세대 저장 기술의 연구 개발을 전력으로 추진하고 있습니다.
3D 스태킹 DRAM: GPU, NPU 등 논리 칩 위에 DRAM을 직접 스태킹하여 전송 성능을 크게 향상시키면서 에너지 소비를 크게 줄입니다.
고대역 밀폐형 플래시 HBF: HBM에 성숙한 실리콘 터널 통과 3D 스태킹 및 고속 I/O 인터페이스 기술을 NAND 플래시에 도입하여, HBM과 DRAM 사이에 새로운 저장 계층을 개척하는 것을 목표로 한다.
IT之家의 보도에 따르면, SK 하이닉스는 HBF의 대역폭을 동시대 HBM의 약 50% 수준으로 만들고, 동시에 용량을 약 10배 늘리는 것을 목표로 하고 있습니다.