[뉴스] 인텔 CEO 내년 메모리 부족 더 심해진다…일부는 5~7배 올라

메모리 가격이 이미 5배에서 최대 7배까지 치솟았습니다. 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)는 “내년에는 메모리 부족이 더욱 심해질 것”이라고 경고했습니다. 문제는 이 여파가 AI 데이터센터에만 머물지 않는다는 점입니다. 스마트폰과 노트북 같은 일상용 기기의 가격이 오르고, 심하면 생산 자체가 어려워질 수 있습니다.

핵심 원인은 HBM과 범용 D램이 같은 생산설비를 놓고 경쟁하고 있기 때문입니다. HBM은 생성형 AI 서버와 AI 가속기에 필수적인 고성능 메모리입니다. AI 시장이 빠르게 커지면서 반도체 업체들은 상대적으로 수익성이 높은 HBM 생산을 확대하고 있습니다. 그 결과 스마트폰, PC, 노트북에 들어가는 범용 D램 공급은 압박을 받고 있습니다.

메모리 가격이 오르면 완제품 가격도 함께 상승합니다. 특히 보급형 스마트폰이나 노트북은 제품 마진이 낮아 원가 상승을 흡수하기 어렵습니다. 탄 CEO는 보급형 기기를 만들면서 제품 원가의 70~80%를 메모리에 쓸 수는 없다고 지적했습니다. 메모리 가격 상승이 계속될 경우 제조업체는 가격을 올리거나, 사양을 낮추거나, 아예 생산량을 줄이는 선택을 해야 합니다.

이는 소비자에게 단순한 가격 인상 이상의 부담으로 이어질 수 있습니다.

• 보급형 스마트폰과 노트북 가격 상승
• 저장장치와 메모리 용량 축소
• 저가 제품의 출시 지연 또는 생산 중단
• 제조업체의 수익성 악화와 공급 불안 확대

결국 AI 산업의 폭발적인 성장이 일상적인 전자기기 시장을 밀어내는 모양새가 될 수 있습니다. 데이터센터가 더 많은 HBM을 요구할수록 일반 소비자가 사용하는 기기의 핵심 부품은 부족해지고, 가격 변동성도 커지는 구조입니다.

이 때문에 반도체 업계에서는 단순히 메모리 생산량을 늘리는 것만으로는 해결이 어렵다는 분석이 나옵니다. CPU와 AI 가속기, HBM을 가까이 연결하는 첨단 패키징 기술을 활용해 제한된 메모리를 더 효율적으로 사용하는 방안이 중요해지고 있습니다. 다만 패키지 기판과 생산능력 역시 부족해 공급망 전반의 확충이 필요합니다.

메모리 대란은 이제 AI 기업만의 문제가 아닙니다. 인텔 CEO의 경고처럼 가격 상승이 내년까지 이어진다면, 소비자는 스마트폰과 노트북을 더 비싼 가격에 구매해야 하고 제조업체는 제품 생산을 재검토해야 할 수 있습니다. AI 경쟁의 승자가 누구인지뿐 아니라, 그 경쟁 비용을 누가 부담하게 될지도 지켜봐야 하는 시점입니다.

GPU 시대 다음 승부처, 칩이 아니라 ‘패키지’다 — 인텔 CEO 내년 메모리 부족 더 심해진다…일부는 5~7배 올라

AI 모델이 커질수록 반도체 경쟁의 중심도 달라지고 있습니다. 이제 성능을 좌우하는 것은 GPU 한 개의 연산 능력만이 아닙니다. CPU와 GPU, HBM, 고속 입출력 칩을 얼마나 빠르고 효율적으로 연결하느냐가 AI 인프라의 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.

립부 탄 인텔 CEO가 “내년에는 메모리 부족이 더 심해질 것”이라며 “일부 메모리 가격은 5~7배까지 올랐다”고 경고한 이유도 여기에 있습니다. AI용 HBM 수요가 급증하면서 같은 생산설비에서 범용 D램과 HBM을 어떻게 배분할지를 두고 경쟁이 심해지고 있기 때문입니다. 메모리 가격이 계속 오르면 보급형 스마트폰과 노트북처럼 수익성이 낮은 제품부터 생산 부담이 커질 수 있습니다.

메모리 부족 시대, 첨단 패키징이 해법으로 떠오른다

기존 서버 구조에서는 CPU, 가속기, 메모리가 서로 떨어져 있어 데이터가 이동하는 데 시간과 전력이 필요했습니다. 첨단 패키징은 이 부품들을 하나의 거대한 시스템처럼 묶어 데이터 이동 거리를 줄입니다. 처리 속도를 높이는 동시에 전력 소모를 낮출 수 있는 방식입니다.

인텔이 주목하는 기술은 EMIB입니다. 대형 실리콘판 전체를 사용하는 대신 필요한 부분만 작은 실리콘 브리지로 연결해 CPU와 AI 가속기, HBM, 입출력 칩을 결합합니다. 대형 패키지를 설계할 때 구조적 유연성을 확보할 수 있어 TSMC의 CoWoS에 맞설 경쟁력으로 평가받습니다.

AI 모델이 커질수록 패키지도 자연스럽게 거대해집니다. 중앙에 CPU를 배치하고 주변에 HBM과 고속 입출력 장치를 연결해야 하기 때문입니다. 결국 앞으로의 AI 반도체 경쟁은 “누가 더 빠른 GPU를 만드는가”를 넘어 “누가 더 큰 시스템을 안정적으로 하나의 패키지에 담는가”로 확장될 가능성이 큽니다.

이기종 컴퓨팅과 엔비디아 협력, 인텔의 반격 카드

탄 CEO는 GPU 중심의 AI 인프라가 변화해야 한다고 강조했습니다. GPU는 범용성이 뛰어나지만 전력 소비가 크다는 한계가 있습니다. 이에 따라 CPU와 GPU, NPU, 용도별 가속기가 각자 잘하는 작업을 나눠 맡는 이기종 컴퓨팅이 대안으로 제시됩니다.

인텔은 삼바노바와 세레브라스시스템스의 아키텍처를 사례로 들며, 특정 작업에서는 GPU보다 훨씬 적은 전력으로 성능을 낼 수 있다고 설명했습니다. 지난해 체결한 엔비디아와의 협력도 같은 맥락입니다. 인텔 CPU와 엔비디아 GPU, NV링크를 결합해 양사가 단독으로 공략하기 어려운 시장을 함께 노리겠다는 전략입니다.

다만 패키징 기술만 확보한다고 경쟁력이 완성되는 것은 아닙니다. AI 칩을 올려놓는 패키지 기판 공급업체가 일본과 대만을 합쳐 네 곳에 불과한 데다, 생산능력과 수율, 성능 안정화도 해결해야 합니다. 첨단 패키징은 기술 경쟁인 동시에 소재·장비·기판·후공정이 모두 맞물려야 하는 생태계 경쟁입니다.

과거 가우디 실패가 남긴 교훈

인텔은 AI 가속기 시장에서의 실패도 인정했습니다. 2019년 인수한 하바나랩스의 창업자와 핵심 인력이 회사를 떠나면서 가우디가 기대만큼 시장을 확보하지 못했다는 것입니다. 탄 CEO는 인텔이 모든 것을 안다는 태도로 접근해 인재를 잃었다고 평가했습니다.

이는 첨단 반도체 사업에서 기술만큼 조직 운영과 인재 확보가 중요하다는 점을 보여줍니다. 인텔은 메모리 반도체 양산 경험과 인텔 내부 사정을 잘 아는 이석희 수석부사장을 앞세워 패키징과 시스템 통합 역량을 강화하고 있습니다.

결국 인텔의 진짜 승부처는 GPU 자체가 아닐 수 있습니다. 메모리 부족과 가격 급등이 이어지는 상황에서 제한된 HBM을 효율적으로 활용하고, 다양한 연산칩을 하나의 시스템으로 묶으며, 이를 대량 생산할 수 있는 패키징 생태계를 구축하는 일이 더 중요해졌습니다.

AI 산업의 다음 단계에서는 가장 강력한 칩을 가진 기업보다 칩과 메모리, 기판, 소프트웨어를 가장 안정적으로 연결하는 기업이 유리할 수 있습니다. 인텔이 다시 도약하려면 EMIB 같은 기술을 넘어 공급망과 인재, 협력 생태계까지 함께 설계해야 합니다.

Reference

한국경제: https://www.hankyung.com/article/202609166987i