IT지가 10월 18일 소식, 한국 매체 The Elec의 보도에 따르면 마이크론이 물리 AI를 위한 전용 메모리 칩인 엣지 추론 메모리(Edge Inference Memory, EIM)의 연구개발을 추진하고 있다.
10월 16일 서울 강남 COEX에서 열린 한국반도체전람회(SEDEX 2026) 특별 포럼 '휴머노이드 로봇을 구동하는 반도체'에서 마이크론 임원(전무) 리철(음역)은 "자율주행, 휴머노이드 로봇, 증강현실(AR) 및 가상현실(VR) 등 물리 AI 시장이 빠르게 부상하고 있다. 우리는 핵심 고객과 긴밀히 소통하며 이 신생 시장에 적합한 제품 개발을 함께 추진하고 있다"고 말했다.
알려진 바에 따르면,EIM은 AI 추론에 필요한 데이터를 고속으로 처리할 수 있으며, 그 아키텍처는 로직 칩 위에 저전력 메모리(LPDDR)를 수직으로 적층하는 방식이다. 이는 메모리 내부에서 연산을 수행하는 인메모리 컴퓨팅(PIM)과는 다른 개념이다. 두 기술의 공통점은 모두 AI 메인 칩 주변에 배치되어 데이터 처리 효율을 높인다는 점이다. 다만 PIM은 연산 유닛을 메모리 내부에 통합하는 반면, EIM의 구체적인 연산 아키텍처는 아직 공개되지 않았다.
EIM은 AI 프로세서와 메모리 사이에 위치하며,주로 데이터 처리 지연 시간을 낮추고 시스템 대역폭을 높이는 데 사용된다. 마이크론은 아직 구체적인 목표 성능 지표를 공개하지 않았지만,EIM을 LPDDR6 솔루션에 통합하는 기술 연구개발을 추진하고 있다. 업계에서는 그 양산 시점이 2028년 하반기가 될 것으로 예상한다.
IT지가가 알아본 바로는, 정해진 프로그램을 반복 실행할 수 있는 전통적인 산업용 로봇과 달리, 휴머노이드 로봇은 능동성을 갖추고 주변 환경을 인식하고 자율적으로 의사결정할 수 있으며, 시각, 청각, 무게 감지 및 촉감 질감 등 다양한 정보를 수집하고 정밀하게 제어할 필요가 있다.
현 단계에서 휴머노이드 로봇은 고대역폭 메모리(HBM)가 아닌 LPDDR 등 저전력 메모리를 주로 채택하고 있다. HBM에 크게 의존하는 데이터센터와 달리, 배터리로 구동되는 로봇은 에너지 효율비에 대해 더 엄격한 요구사항을 갖는다. 그러나 AI 모델 파라미터 규모가 지속적으로 커지면서, 전통적인 LPDDR만으로는 점차 충분한 메모리 대역폭을 제공하기 어려워지고 있다.
마이크론은 미래의 휴머노이드 로봇도 결국 HBM을 채택하는 경로로 나아갈 것으로 예측한다. 리철은 "현재 로봇에 채택된 AI 모델의 파라미터 수는 대부분 10억~20억(1B~2B) 정도로 메모리 대역폭에 대한 요구가 아직 제한적이다. 하지만 더 강력한 성능의 비전 언어 모델(VLM)이 도입되면 LPDDR만으로는 감당하기 어려워 반드시 HBM 아키텍처로 진화할 것"이라고 지적했다.
동시에 메모리 용량에 대한 수요도 함께 급증하고 있다. 마이크론은 미래의 고성능 휴머노이드 로봇이 약 200GB의 DRAM과 4TB의 저장 공간이 필요할 것으로 예상한다. 비교하면, 현재 주류인 서비스형 로봇은 보통 12GB DRAM과 256GB 저장 공간만 장착하고 있다.
리철은 "기존의 DRAM 및 저장 아키텍처는 이미 물리 AI 시장의 엄격한 요구를 충족하기 어렵다. 우리는 칩의 초기 시스템 설계 단계부터 로봇 제조업체, 칩 솔루션 업체 및 초대형 클라우드 서비스업체와 긴밀한 협업을 진행하고 있다"고 말했다.