LLM, 성능 높아지며 프로그래머 대체재로 떠올라
과제·난이도·텍스트길이 등 모든 면에서 우위
"텍스트 데이터 활용한 연구 크게 증가할 것" 기대

더 이코노미(The Economy) 및 산하 전문지들의 [Deep] 섹션은 해외 유수의 금융/기술/정책 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 본사인 글로벌AI협회(GIAI)에서 번역본에 대해 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

텍스트 분석에서 대형언어모델(LLM)이 프로그래머보다 더 뛰어난 성과를 거뒀다는 연구 결과가 발표됐다. 이에 따라 경제학자를 비롯한 자연어 처리를 전공하지 않은 연구자들도 LLM을 활용해 텍스트를 분석할 수 있게 됐다. 해당 연구 결과는 텍스트 분석의 진입 장벽이 한층 낮아졌음을 방증한다는 점에서 유의미하다.

텍스트 분석의 한 줄기 빛 'LLM'

그간 경제학자들은 가구소득, 소비지출 등 표 형식으로 정리된 데이터를 주로 분석해 왔지만, 최근에는 텍스트 데이터의 잠재력을 인정하고 정량적인 방법으로 다루기 어려운 현상을 설명하는 데 텍스트 데이터를 활용하고 있다. 연방공개시장위원회(FOMC) 회의록을 활용한 통화정책 예측, 뉴스 감정분석을 통한 주가 예측 등의 연구가 대표적이다.

하지만 경제학자들은 텍스트 데이터의 진입장벽이 높아, 이를 분석하는 데 적잖은 어려움을 겪었다. 특히 자연어 처리를 전공하지 않은 연구자에게 텍스트 데이터는 높은 벽으로 작용했다. 이에 텍스트 데이터를 활용하고자 하는 연구자들은 주로 외주업체에 맡겨 분석을 진행했는데, 이 방법도 모든 문제를 해결해 주지는 못했다. 더군다나 외주를 맡기는 데는 많은 시간과 비용이 들었으며, 외주업체가 연구 분야에 대한 지식이 없는 경우 종종 이상한 방향으로 분석이 흘러가기도 했다.

이런 와중에 떠오른 대안이 바로 LLM이다. LLM은 2022년 11월 챗GPT(ChatGPT)가 등장한 이후 빅테크 기업들의 경쟁이 치열해지면서 급속도로 성장했다. 현재는 코딩, 문서 작성 등 여러 업무에서 LLM에 도움받을 정도로 성능이 많이 향상된 상태다.

에사데대학 학생 vs LLM '대결'

이를 검증하기 위해 비센테 베르메호(Vicente Bermejo) 스페인 에사데(ESADE) 대학교 경제학과 조교수를 비롯한 2명의 연구진은 텍스트 분석에서 외주를 맡은 프로그래머와 LLM의 성과를 비교했다.

연구에 사용한 텍스트 데이터는 재정건전성을 다룬 210건의 스페인 뉴스로, 연구진은 해당 데이터가 텍스트 분석 모델이 글의 맥락을 이해했는지 평가하는 데 적합하다고 판단했다. 해당 뉴스를 이해하기 위해서는 전반적인 금융 지식이 필요한 데다, 뉴스에는 재정 정책, 정치적 비판 등 복잡한 논의가 포함돼 있어 단순한 키워드 매칭만으로는 좋은 성과를 내기 어렵다고 봤기 때문이다.

연구진은 데이터를 정한 다음 분석할 과제를 정의했다. 연구진에 따르면 재정건전성에 관한 뉴스는 3,000개 이상의 지자체에 영향을 미쳤으며, 일부는 지자체에 대한 비판도 담겨 있었다. 이에 연구진은 ‘비판’에 중점을 두고 과제를 정의하면서 각 과제의 난이도가 점차 올라가도록 설정했다. 또한 연구진은 분석 주체로 LLM과 외주 프로그래머를 다음과 같이 설정했다. LLM은 △GPT-3.5 터보(GPT-3.5 turbo) △GPT-4 터보(GPT-4 turbo) △클로드 3 오푸스(Claude 3 Opus) △클로드 3.5 소네트(Claude 3.5 Sonnet) 등 최신 네 가지 LLM 모델을 분석 주체로 삼았다.

다음으로는 스페인 에사데대학교 내에서 프로그래머를 선별했다. 에사데대학교는 2024년 파이낸셜 타임스(Financial Times)가 발표한 글로벌 MBA 순위에서 세계 17위를 달성한 대학으로, 스페인뿐만 아니라 유럽 전역에서 명성 떨치고 있는 학교다. 총선발된 학생은 146명으로, 각자 3개의 기사를 분석해 결과를 내놨다.

압승 거둔 LLM

연구진은 분석 주체를 명확히 한 뒤 과제에 따른 성능을 비교했다. 그 결과 네 가지 LLM 모두 외주를 맡은 학생들보다 우수한 성과를 거뒀다. 연구에 사용된 LLM 중 가장 오래된 GPT-3.5 터보마저도 프로그래머의 성과를 가뿐히 뛰어넘었으며, 최신 모델이 될수록 그 격차는 더욱 벌어졌다.

작업 난이도를 고려했을 때도 LLM은 여전히 프로그래머보다 뛰어났다. 일상적이고 반복적인 작업을 수행하는 데 이점이 있다고 알려진 LLM이지만, 어려운 작업에서도 인간보다 뛰어난 성능을 보였다.

심지어 텍스트 길이에 따라 작업을 나눴을 때도 LLM이 프로그래머보다 더 나은 성능을 보였다. 텍스트 분석은 일반적으로 텍스트 길이가 길어질수록 어려운 도전이 된다. 이에 따라 긴 텍스트 분석에서는 상대적으로 LLM과 프로그래머 모두 낮은 정확도를 보이지만 LLM은 긴 텍스트에서마저도 프로그래머를 뛰어넘은 것이다.

연구진은 모든 과제에서 LLM이 프로그래머보다 우수한 결과를 내자, 학생들이 성의 없이 작업한 것은 아닌지 의구심을 드러냈다. 이를 확인하고자 T1~T5 작업에 대해 학생들이 한 답변이 무작위로 답변한 것과 큰 차이를 보이는지 검증했다. 그 결과 학생들의 답변은 무작위로 답변한 것보다 훨씬 뛰어났으며, 대부분의 분석도 의미 있는 것으로 파악됐다.

연구진은 LLM이 성능뿐만 아니라 비용과 시간 측면에서도 효율적이라는 점을 강조했다. LLM이 연구에서 작업을 수행하는 데 드는 비용은 △GPT-3.5 터보(0.20달러) △GPT-4 터보(3.46달러) △클로드 3 오푸스(8.53달러) △클로드 3.5 소네트(2.28달러)에 불과했으며, 결과는 몇 분 내에 받을 수 있었다. 반면 외주에서 드는 비용은 훨씬 컸다. 게다가 146명의 참가자 모집 및 관리, 데이터 수집 과정 조율 등 상당한 시간도 들여야만 했다.

원문의 저자는 비센테 베르메호(Vicente Bermejo) 스페인 에사데(ESADE)대학교 경제학과 조교수 외 2명입니다. 영어 원문은 Generative AI as a replacement for human coders in large-scale complex text analysis: New evidence from large language models | CEPR에 게재돼 있습니다.

건자재 사업부, 첨단소재 매출의 8% 지탱
유통 네트워크 활용해 질적·양적 성장 노린다
전방위적 경영 효율화, 위기 극복은 ‘미지수’

롯데케미칼의 유동성 위기설이 갈수록 그 강도를 높이는 가운데, 이번에는 건축자재 사업부 매각설이 수면 위로 떠올랐다. 회사는 즉각 사실이 아니라고 해명했지만, 화학 분야를 제외한 비핵심 사업을 분리 매각하는 방안을 배제할 수는 없다는 게 업계 중론이다. 시장에서는 롯데케미칼이 특정 사업부 매각과는 무관하게 지금까지처럼 그룹의 캐시카우 역할을 하는 것은 사실상 불가능에 가깝다는 평가도 나온다.

유일한 우수 실적 ‘첨단소재’ 분야

4일 관련 업계에 따르면 전날 한 경제매체는 롯데케미칼이 국내 주요 투자은행(IB)을 통해 건축자재 사업부 매각을 타진 중이라고 보도했다. 국내외 대형 사모펀드(PEF)와 전략적투자자(SI) 등이 해당 사업부 인수에 관심을 보였다는 전언이다.

업계에서는 롯데케미칼이 재무적 어려움을 덜어내기 위해 기존 화학업종과 연관성이 낮으면서도 시장에서 빨리 인수자를 찾을 수 있는 사업을 분리 매각하려는 것으로 풀이했다. 하지만 이는 사실이 아닌 것으로 확인됐다. 롯데케미칼은 이날 오전 공시를 내고 “회사의 건자재 사업 매각설은 사실이 아니다”라고 입장을 밝혔다.

앞서 롯데케미칼은 회사채 기한이익상실(EOD) 사유가 발생해 그룹 차원의 유동성 위기설로 확대된 바 있다. 지난달 21일 롯데그룹은 “롯데케미칼에서 회사채 재무 특약을 위반했지만, 회사채 원리금 상환엔 아무런 문제가 없다”고 설명했다. 문제가 발생한 회사채는 2조450원어치로, 롯데케미칼 전체 회사채(2조2,920억원어치)의 90%에 육박한다.

롯데케미칼은 현재 ▲기초화학 ▲첨단소재 ▲정밀화학 ▲전지소재 사업을 영위하고 있다. 이들 사업별 매출 비중은 순서대로 68%, 26%, 7.9%, 4.9%다. 매출의 가장 큰 비중을 차지하는 건 기초화학 분야지만, 해당 분야는 중국 공급 과잉과 시황 부진이 맞물리며 2분기에만 1,392억원의 영업손실을 기록했다.

이번 매각설의 주인공으로 건자재 사업부가 거론된 이유도 여기에 있다. 건자재 사업부가 속한 첨단소재의 올해 2분기 매출은 1조1,344억원, 영업이익은 757억원을 달성하며 유일하게 안정적인 실적을 지속 중이다. 이 가운데 건자재 사업 매출은 첨단소재 매출의 8%(2023년 매출 기준)에 불과하지만, 판매 단가가 일정 수준 보장돼 있어 꾸준한 수익을 올리는 사업으로 꼽힌다. 시장 참여자들이 보기에 ‘가장 팔릴 만한’ 사업인 셈이다.

글로벌 유력 공급사 인수→B2C로 적극적 확장

1993년 설립된 롯데케미칼 건자재 사업부는 KCC글라스, LG하우시스, 현대L&C 등 ‘3강 체제’가 뚜렷한 국내 건자재 시장에서 꾸준히 존재감을 키워 왔다. 화학사답게 원료를 자체 조달해 가격 경쟁력에서 우위를 점한 덕분이다. 2019년에는 튀르키예 이스톤 제조사 벨렌코(Belenco)를 1,250억원에 인수하며 본격 사업 확장에 나서기도 했다. 튀르키예 서부에 위치한 마니사 OIZ 공업단지에 2동의 생산 시설을 둔 벨렌코는 자국 이스톤 시장점유율 1위 기업이자, 북미에도 제품을 수출하는 글로벌 유력 공급사다. 롯데케미칼 건자재 사업부는 벨렌코 인수 후 추가 투자로 기존 9만 매 수준이던 이스톤 연간 생산 능력을 44만 매까지 확대했다.

최근에는 건자재 사업을 기존 B2B(기업 간 거래) 중심에서 B2C(기업과 소비자 간 거래)로 확대한다는 청사진을 밝혔다. 유통계 전반에 뻗어 있는 롯데그룹만의 네트워크를 활용하면 시장 점유율 확대를 비롯한 질적, 양적 성장을 동시에 꾀할 수 있다는 판단에서다. 롯데케미칼은 지난달 경기도 이천에 새로운 쇼룸을 오픈하며 “신제품 출시 및 신규 쇼룸 운영을 통해 일반 소비자들에게도 롯데케미칼 건자재의 훌륭한 품질과 디자인을 알릴 기회가 될 것”이라고 기대감을 드러낸 바 있다.

기초화학 부진에 실적 ‘깜깜’

하지만 이와 같은 청사진도 빛을 잃을 위기에 처했다. 롯데케미칼의 실적 하락 및 자금 압박이 심해지면서 모든 사업부가 경영 효율화 대상에 이름을 올린 것이다. 롯데케미칼은 올 3분기 연결 기준 매출로 5조2,002억원을 기록했으나, 영업적자는 4,136억원에 달했다. 올해 누적 적자 규모는 6,600억원에 달한다. 앞서 언급했듯 기초화학 부문의 부진이 적자 확대의 주요 원인으로 지목된다. 환율 하락으로 인한 스프레드 축소, 수요 회복 지연, 자회사 보수 및 운임비 증가 등이 복합적으로 작용한 결과 롯데케미칼 기초화학 부문은 3분기에만 3,650억원의 영업적자를 기록했다.

이에 롯데케미칼은 유동성 확보를 위해 저수익 자산 매각과 원가 절감 프로젝트에 돌입했다. 여수와 대산 공장을 중심으로 운영 효율화를 진행하고, 기존 사업은 대대적인 구조 개선에 나선다는 계획이다. 롯데케미칼 관계자는 “기초화학 생산 부문은 원가 절감과 수익성 확보를 위해 공장 단위의 운영 효율화를 지속적으로 추진 중”이라며 “크래커 가동률 조정에 따라 다운스트림 일부 라인의 가동을 탄력적으로 운영하고 있다”고 설명했다. 현재 롯데케미칼은 여수 1~3공장 중 2공장의 일부 생산 공정 가동을 중단한 상태다.

시장에서는 롯데케미칼이 지금까지처럼 그룹의 캐시 카우 역할을 감당하기는 사실상 불가능에 가깝다는 전망이 힘을 얻는 분위기다. 재계 관계자는 “캐시카우 역할을 해 온 화학 부문이 구조적으로 흔들리면서 그룹 전체의 위기론으로 커진 양상”이라며 “당장 롯데그룹이 무너지지는 않겠지만, 이른 시일 내 다른 캐시카우를 육성하지 못한다면 장기적으로는 미래를 장담할 수 없을 것”이라고 말했다.

HBM 등 첨단칩·반도체 장비 등, 대중국 수출 규제
바이든 행정부의 세 번째 수출 규제로 '가장 강력'
HBM 생산업체 CXMT에 장비 수출은 허용해 논란

미국이 중국의 첨단 반도체 산업을 겨냥해 새로운 고강도 수출규제안을 발표했다. 중국의 대표 반도체 기업인 SMIC와 화웨이의 공급망을 겨냥한 조치로 해석된다. 하지만 화웨이의 일부 생산기지가 제제 대상에서 제외된 데다, CXMT에 대한 장비 공급이 허용되면서 중국의 반도체 굴기를 억누르기에는 역부족이라는 지적이 나온다.

AI 개발 핵심인 HBM의 대중국 수출 금지 조치

3일(현지 시각) 반도체업계에 따르면 미국 상무부는 '반도체 수출통제 조치 개정안'을 발표하고 "오는 31일부터 인공지능(AI) 개발의 핵심 품목인 고대역폭메모리(HBM) 제품의 중국 수출을 금지한다"고 밝혔다. 이번 통제는 메모리 대역폭 밀도가 1㎟당 초당 2기가바이트(GB) 이상인 제품을 대상으로 하며 이는 현재 생산되는 모든 HBM 스택을 포함한다. 이와 함께 미국산 소프트웨어·장비·기술 사용 여부에 따라 해외 생산품에도 수출 통제를 적용하는 해외직접생산품규칙(FDPR)을 적용한다. FDPR은 미국의 기술적 우위를 바탕으로 국제 특허 체제를 활용한 강력한 제도다.

수출 제한 대상으로는 140여 개의 중국 기업이 추가됐다. 중국 반도체 기업 중에는 중국 최대 파운드리 기업 SMIC와 화웨이의 공급망에 해당하는 기업을 겨냥한 것으로 보인다. 중국 최대 반도체 장비업체 중 하나로 꼽히는 나우라테크놀로지그룹도 수출 제한 목록에 포함됐다.

이번 조치는 조 바이든 행정부가 발표한 세 번째 대중국 반도체 수출규제 조치로 2022년 10월과 2023년 5월에도 대중국 수출 규제 조치를 발표한 바 있다. 지나 러몬도 미 상무장관은 "이번 조치는 중국이 첨단 기술 자립을 포기하도록 하기 위한 조 바이든 행정부의 조치를 집대성한 것”이라고 강조했다.

中 화웨이 생산시설 일부는 제재 대상에서 제외

다만 전문가들 사이에서는 새로운 규제안에 허점이 있다는 평가가 적지 않다. 미 전략국제문제연구소 관계자는 "최신 규제가 중국의 반도체 육성을 방해할 수 있지만, 화웨이 등 중국 기업들이 악용할 수 있는 허점도 남겼다"고 지적했다. 파이낸셜타임스(FT)도 "AI 가속기에 탑재되는 구형 버전 HBM은 중국 기업이 계속 사용할 수 있고 화웨이와 관련한 모든 반도체 제조 시설이 수출 규제 명단에 포함된 것은 아니다"라며 "중국 내 가장 유력한 HBM 생산업체인 CXMT에 대한 장비 판매도 허용됐다"고 짚었다.

실제로 화웨이의 경우 반도체 생산기지 일부는 이번 제재 대상에 포함되지 않은 것으로 알려졌다. FT는 "화웨이의 생산기지 중 수출 제한 대상 목록에 포함되지 않은 제조 공장이 몇 개 있느냐는 질문에 미국 정부 관계자는 '이번 규제는 첨단 칩 생산에 대한 통제에 집중돼 있다'고만 답했다"고 보도했다. 화웨이가 자체적으로 짓고 있는 반도체 생산기지가 아니라 화웨이 스마트폰에 탑재되는 애플리케이션 프로세서(AP)칩과 AI 가속기 시리즈를 제조하고 있는 SMIC를 규제하는 데 집중한 결과로 풀이된다.

중국 최대 메모리 반도체 기업인 CXMT에 대한 장비 수출 규제가 포함되지 않은 점도 의문을 남겼다. 모건스탠리에 따르면 CXMT는 오는 2026년 미국 마이크론을 제치고 D램 출하량 기준 업계 3위로 올라설 것으로 전망된다. 더욱이 CXMT는 규제 대상에 오른 HBM 제품의 구형 모델(HBM2)을 이미 양산하고 있다. 마이크론 등 미국 기업의 HBM 대중국 수출이 금지된 반면 중국 내에서 차세대 HBM 개발에 가장 앞서 있는 기업이 규제 대상에서 제외된 것은 다소 모순적이라는 지적이 나오는 이유다.

삼성전자, 美 규제에 HBM·D램 모두 ‘먹구름’

업계는 CMXT가 수출 제한 명단에서 빠진 것은 미국 반도체 장비 기업의 입김 때문으로 보고 있다. 그간 세계 3대 반도체 장비사로 꼽히는 미국 램리서치와 어플라이드머티어리얼즈(AMAT)는 CXMT 등 중국의 대형 고객사를 잃으면 글로벌 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 점을 들어 일방적인 대중 제재를 반대해 왔다.

그러나 2016년 설립된 CXMT는 범용 D램인 DDR(더블데이터레이트)4를 시장 가격보다 30%가량 저렴한 가격에 쏟아내며 D램 공급 과잉을 주도하고 있다. 이로 인해 중국에 범용 제품을 수출하는 삼성전자와 SK하이닉스가 부정적 영향을 받고 있다. 미국의 새로운 대중국 수출 규제를 비껴간 CXMT는 내년에도 중국 상하이에 신규 D램 제조공장을 건설해 생산능력을 확대할 계획이다. 이를 위해 최근 협력사들과 구체적인 장비 공급 논의를 진행 중이며 내년 상반기부터 본격적인 설비투자에 나설 것으로 파악됐다. 이에 대해 삼성증권은 "미국이 원론적으로 CXMT의 저가 D램 기술이 국가 안보를 위협할 만한 수준은 아니라고 판단했을 것"이라며 "하지만 당장 내년에는 규제가 없을 가능성이 높아 국내 메모리 경쟁사에 위협 요인이 될 수 있다"고 설명했다.

FDPR의 적용으로 SK하이닉스와 삼성전자도 이번 수출 통제를 받게 된 점도 부정적인 요인으로 꼽힌다. 현재 세계 반도체 시장에서 HBM은 한국의 SK하이닉스와 삼성전자, 미국의 마이크론이 생산하고 있다. 이들 중 삼성전자만이 HBM을 중국에 수출하고 있어 이번 조치로 영향을 받을 가능성이 있다. 반면 SK하이닉스는 현재 HBM 전량을 미국에 수출 중이며, 생산량이 미국 시장의 수요를 충족하지 못하는 상황이라 이번 통제로 당장의 영향은 크지 않을 것으로 보인다.

미국 정부, HBM 중국 수출 규제 공식화
SK하이닉스, HBM4 생산에 3나노 공정 활용
삼성전자, 4나노 공정 활용 및 차세대 그래픽 D램 집중

미국 정부가 고대역폭메모리(HBM)의 중국 수출 규제를 공식화한 가운데 SK하이닉스가 내년 하반기 양산 예정인 맞춤형 HBM4(6세대) 생산에 3나노미터(㎚·1㎚는 10억분의 1m) 파운드리 공정을 활용하기로 했다. 3㎚는 아직 HBM에는 적용하지 않은 최첨단 공정으로, 초고성능 HBM을 원하는 엔비디아 등 미국 고객사에 올인하겠다는 복안이다. 삼성전자 역시 중국 수출 규제로 미국에 화력을 집중해야 하는 만큼, 초고성능 HBM4 개발 경쟁이 한층 치열해질 것이라는 전망이 나온다.

대중국 첨단반도체 수출규제 추가, HBM 포함

4일 반도체업계에 따르면 SK하이닉스는 대만 파운드리 기업 TSMC와 함께 개발 중인 맞춤형 HBM4의 ‘두뇌’ 역할을 하는 베이스다이 제작에 3㎚ 파운드리 공정을 활용하기로 했다. 당초 5㎚ 공정을 검토했지만, 삼성이 4㎚ 공정을 활용하기로 잠정 결정하자 한발 앞선 기술을 쓰기로 했다. 이르면 내년 3월께 시제품 생산을 시작할 것으로 알려졌다.

SK하이닉스가 공정 교체에 나선 이유는 미국 정부가 대중국 수출통제 대상 품목에 특정 HBM 제품을 추가했기 때문이다. 미국 상무부는 HBM의 성능 단위인 '메모리 대역폭 밀도'(memory bandwidth density)가 평방밀리미터당 초당 2기가 바이트(GB)보다 높은 제품을 통제하기로 했다. 특히 상무부는 이번 수출통제에 해외직접생산품규칙(FDPR·Foreign Direct Product Rules)을 적용했다. 미국이 아닌 다른 나라에서 만든 제품이더라도 미국산 소프트웨어나 장비,기술 등이 사용됐다면 이번 수출통제를 준수해야 한다는 의미다.

SK하이닉스, 3㎚ 승부수

SK하이닉스가 3㎚ 공정을 적용하는 건 엔비디아 등 고객사의 요구에 대응하기 위함이기도 하다. 엔비디아는 최신 HBM 제품의 58%를 사들이는 ‘큰손’으로, SK하이닉스 제품 대부분을 구매하고 있다. SK하이닉스는 최근 엔비디아가 HBM4 공급 일정을 6개월 정도 앞당겨달라고 요청하자 생산 속도를 높였다. SK하이닉스는 최고 성능의 맞춤형 HBM을 최대한 빨리 납품해 엔비디아와의 밀월 관계를 한층 강화하겠다는 방침이다.

HBM4에서 베이스다이는 그래픽처리장치(GPU)와 HBM을 연결하는 핵심 부품이다. HBM3E(5세대)까지는 메모리 제조사인 SK하이닉스가 베이스다이를 직접 만들었지만, HBM4부터는 미세 공정이 필요해 파운드리 기업과 협업해야 한다. SK하이닉스는 베이스다이를 어떻게 만드느냐에 따라 HBM4의 성능이 크게 좌우되는 점을 감안해 TSMC와 개발한 최고 공정을 적용하기로 했다. 3㎚ 공정으로 제조하면 5㎚보다 성능이 크게 향상된다.

현재 애플의 아이폰, 맥북에 들어가는 최신 반도체가 TSMC의 3㎚ 공정에서 양산된다. 엔비디아의 GPU는 4㎚ 공정에서 생산한다. 3㎚ 공정을 활용하게 되는 만큼 내년 출시될 맞춤형 HBM4의 성능은 물론이고 전력 등 모든 측면에서 HBM3E보다 크게 업그레이드될 전망이다.

삼성전자, GDDR7으로 만회하나

삼성전자의 경우 맞춤형 HBM에 4㎚ 공정을 활용하기로 방향을 정한 것으로 알려졌다. 다만 SK하이닉스가 3㎚ 공정을 적용하기로 하면서 삼성전자도 자사 파운드리와 함께 TSMC의 3㎚ 공정을 활용하는 맞불을 놓을 가능성이 높다는 게 전문가 중론이다.

삼성전자는 이와 함께 그래픽 D램인 GDDR(Graphic Double Data Rates Dram)에도 집중한다는 계획이다. 삼성전자는 내년 2월 ‘반도체 올림픽’으로 불리는 제72회 국제고체회로학회(ISSCC)에서 24Gb(기가비트) 용량에 초당 42.5Gbps 전송 속도를 지닌 차세대 GDDR7 D램을 공개한다. GDDR7의 42.5Gbps는 역대 최고 속도다. 시장에 공개된 제품 가운데 최고 성능으로 평가받는 엔비디아 ‘RTX4090’은 마이크론의 GDDR6X를 탑재했는데 해당 GDDR6X의 속도는 24Gbps 수준이다.

미국 IT 매체 톰스하드웨어에 따르면 삼성전자의 GDDR7을 활용하면 초당 2.7TB(테라바이트)를 처리할 수 있는 대역폭을 갖춘 그래픽카드를 제작할 수 있다. SK하이닉스의 GDDR7을 활용한 그래픽카드가 초당 1.5TB를 처리할 수 있는 것과 비교해 경쟁 우위에 있는 셈이다.

삼성전자는 GDDR7 제품을 엔비디아, AMD 등의 차세대 그래픽카드용으로 공급해 HBM에서 빼앗긴 AI 메모리 시장 입지를 되찾겠다는 구상이다. 시장조사업체 옴디아에 의하면 2020년 GDDR 세계 시장에서 점유율 42.3%로 선두를 달리던 삼성전자는 지난해 SK하이닉스에 1위 자리를 내줬다. 지난해 SK하이닉스는 점유율 42.4%, 삼성전자는 39.4%를 기록했다.

GDDR은 당초 그래픽 처리를 위해 만들어진 D램이지만 일반 D램과 비교해 대량의 데이터를 한꺼번에 처리하는 데 특화된 AI 칩셋과 고성능 컴퓨팅(HPC), 자율주행차 등에 활용할 수도 있다. GDDR이 앞으로 HBM을 일부 대체할 것이란 전망이 나오는 이유도 여기에 있다. HBM은 AI 반도체에 탑재되는 주류 메모리로 자리 잡았지만, 여전히 비싼 가격과 공급 부족 문제가 해결되지 않고 있다.

이에 반해 GDDR은 HBM보다 성능은 떨어지지만, 전력 소모가 적고 가격대비성능 측면에서 강점을 갖추고 있다. 짐 켈러 최고경영자(CEO)가 이끄는 캐나다 AI 반도체 스타트업인 텐스토렌트 등은 자사가 개발한 AI 반도체에 GDDR D램을 탑재하고 있다. 올해 7월 사전주문을 시작한 텐스토렌트의 AI 반도체 ‘웜홀’은 HBM이 아닌 GDDR6를 메모리로 사용한다. 성능은 엔비디아 H100 AI 반도체의 3분의 1 수준이지만, 가격은 20분의 1 수준이다.