[뉴스] 제2의 HBM 찾아라…AI 병목 돌파에 사활 건 韓 이공계대학

역대급 1000조 원의 영업이익 전망 뒤에는 무엇이 숨어 있을까요? 바로 KAIST 연구실에서 시작된 고대역폭메모리(HBM) 기술이 AI 병목 현상을 깨뜨리면서, 글로벌 AI 산업의 판도를 바꾸는 이야기가 펼쳐지고 있습니다. 오늘은 제2의 HBM을 찾아내기 위해 한국의 이공계 대학들이 어떤 도전과 성과를 내고 있는지 살펴보겠습니다.

한국은 인공지능(AI) 컴퓨팅의 핵심 과제인 병목 현상 극복에 주목하며, 전 세계의 이목이 집중된 기술 개발에 뛰어들고 있습니다. 특히 KAIST를 비롯한 국내 유수의 대학들은 기존의 한계를 뛰어넘는 차세대 기술을 연구하며, ‘제2의 HBM’을 찾기 위한 사활을 걸고 있습니다. 이러한 노력은 단순히 학문적 성과를 넘어, AI 산업 전체의 경쟁력을 높이고, 나아가 한국이 글로벌 AI 인프라의 선두주자로 자리매김하는 데 중요한 계기를 제공하고 있습니다.

최근 울산과 포항, KAIST 등 국내 주요 연구기관들은 메모리 및 연산 효율성을 혁신하는 기술들을 속속 선보이고 있습니다. 예를 들어, 데이터 압축과 정보를 효율적으로 처리하는 신기술은 AI의 계산량을 크게 줄이고, 전력 소모와 발열 문제를 해결하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 또한, 열을 식히는 첨단 냉각 기술과 인공지능 친화적 신소재 개발은 AI 하드웨어 성능을 한 차원 끌어올리고 있는데요, 이러한 연구들이 실용화된다면 그 파급력은 매우 클 것입니다.

이처럼 한국 이공계 대학들이 ‘제2의 HBM’을 찾기 위해 사활을 거는 지금, 글로벌 AI 환경에 새로운 돌파구를 제시하는 중요한 변곡점이 되고 있습니다. 앞으로도 한국이 AI 병목 현상을 과감히 돌파하는 기술들을 선보이며, 세계 AI 경쟁에서 앞서 나갈 수 있을지 많은 기대가 모아지고 있습니다.

제2의 HBM을 향한 ‘전력과 속도’의 전쟁

AI 병목 현상 해소를 위한 기술 개발 경쟁이 그 어느 때보다 치열하게 전개되고 있다. 국내 이공계 대학들은 기존 HBM(고대역폭메모리) 기술을 뛰어넘는 ‘제2의 HBM’ 개발에 사활을 걸고 있으며, 이는 곧 AI의 성능 혁신과 직결된다. 하지만 이 와중에 전력 소모와 발열 문제까지 넘나드는 핵심 난제들이 등장하며, 과학기술계는 새로운 돌파구를 찾기 위한 치열한 전쟁을 벌이고 있다.

최근 연구진들은 AI 병목 해결을 위한 혁신적인 기술들을 잇따라 선보이고 있다. 김용준 포스텍 교수팀이 개발한 ‘이피션트MPT’는 데이터 압축 기술을 활용하여 AI 계산에 필요한 메모리 사용량을 최대 91%까지 줄이는 성과를 냈다. 이는 적은 전력으로도 효율적인 연산이 가능하게 하여, AI의 에너지 효율 향상에 큰 도움을 주고 있다.

또한, ‘업샘플 애니싱’ 기술은 원본 이미지를 저해상도로 압축하여 처리하면서도 중요한 정보를 손실 없이 복원한다. 이를 통해 GPU 메모리 사용량을 최대 16분의 1로 낮추어, 자원이 제한된 모바일 기기나 로봇에서도 정밀한 시각인식을 가능하게 했다. 이처럼 국내 연구진은 ‘적게 쓰고 더 많이 계산한다’는 원칙 아래, 전력 효율과 속도 두 마리 토끼를 잡기 위한 첨단 기술들을 개발하고 있다.

한편, 초미세 냉각 기술 역시 AI 칩이 뜨거워지는 문제를 해결하는 핵심 기술로 떠오르고 있다. 김성진·이익진 KAIST 교수팀이 개발한 액체 냉각 기술은 미세한 물길을 활용해 반도체 칩 내부 열을 직접 식히며, 냉각 효율은 세계 최고 수준이라고 평가받는다. 이 기술은 전력 소비를 대폭 줄이고, 열 문제를 해결하여 AI 하드웨어의 지속 가능한 발전을 견인할 전망이다.

이와 함께, 뉴로모픽 반도체와 차세대 소재 개발도 활발히 이뤄지고 있다. 김세영 포스텍 교수팀이 만든 뉴로모픽 반도체와 김명수 UNIST 교수팀이 개발한 ‘멤리스터 소자’는 전력을 적게 소모하면서도 연산과 학습을 동시에 수행하는 기술로, 우주용 저전력 시스템에서도 큰 기대를 받고 있다.

이렇듯, 한국의 이공계 대학들이 제기하는 ‘제2의 HBM 찾아라’라는 도전은 AI 병목 돌파에 중요한 열쇠가 될 전망이다. 전력과 속도, 그리고 발열 문제를 넘어서기 위한 이들의 노력이 과학기술의 새 지평을 열어가고 있다. 앞으로 이들이 선보일 혁신적 기술들이 AI 인프라에 어떤 변화를 가져올지 시장과 업계의 이목이 집중되고 있다.

Reference

한국경제: https://www.hankyung.com/article/2026062606811