1. HBM 너머, 도서관을 짓는 HBF 기술

우리가 흔히 '반도체' 하면 어렵게만 느껴지잖아요? 그런데 교수님의 설명을 듣고 제가 이해한 바로는 아주 명쾌했어요.

지금 핫한 HBM(고대역폭 메모리)은 엄청나게 빠른 '책상'이에요. 그런데 문제는 이 책상이 아무리 빨라도 올려놓을 수 있는 책(데이터)의 양에는 한계가 있다는 거죠. 요즘 AI 모델들은 백과사전 수만 권을 동시에 읽어야 하거든요. 📚

여기서 등장하는 구원투수가 바로 HBF(High Bandwidth Flash)입니다. 쉽게 말해, 빠르지만 용량이 적은 D램 대신, 용량이 엄청난 낸드 플래시를 아파트처럼 높게 쌓아서 GPU(두뇌) 바로 옆에 붙여버리는 기술이죠.

영상을 보면서 "와, 그럼 GPU가 책상에 없는 자료를 찾으러 멀리 갈 필요 없이 바로 옆 도서관에서 꺼내 쓰겠네?"라는 생각이 들더라고요. 이 기술이 2027년쯤 상용화된다고 하니, 반도체 시장의 지각변동은 이제 시작인 것 같습니다.

2. 혁신은 '배고픈 2등'에게서 나온다

제가 이 영상에서 가장 인상 깊었던 부분은 기술적인 내용보다 '태도'에 관한 이야기였어요. 솔직히 1등 기업은 현재의 지위를 지키고 싶어 하잖아요? 리스크를 걸고 모험하기 쉽지 않죠.

교수님 말씀에 따르면, 과거 HBM을 처음 도입하자고 제안한 것도 엔비디아(1등)가 아니라 당시 절박했던 AMD(2등)였다고 해요. 스티브 잡스가 말한 "Stay Hungry" 정신이 반도체 판에서도 그대로 통한다는 게 참 묘하더라고요.

개인적으로는 이번 HBF 전쟁에서도 "잃을 게 없는 2등"들이 판을 흔들지 않을까 싶습니다. 삼성전자나 SK하이닉스 같은 우리 기업들도 지금의 HBM 성공에 취해있을 때가 아니라, 다시 신발 끈을 조여 매야 할 타이밍이 아닐까요? 투자자 입장에서도 '누가 가장 배고픈가'를 유심히 지켜봐야겠다는 생각이 들었습니다.

3. 월 70만 원, AI 구독료 내실 건가요?

마지막으로, 우리 피부에 와닿는 이야기를 해볼게요. 요즘 "AI 거품이다, 아니다" 말이 많죠? 저도 챗GPT를 매달 결제해서 쓰고 있지만, 가끔 '이게 진짜 돈이 될까?' 의구심이 들 때가 있거든요.

영상에서는 아주 날카로운 질문을 던집니다.

오픈AI 같은 기업이 천문학적인 투자금을 회수하려면 결국 개인에게 이 정도 금액을 받아야 한다고 해요. 여러분은 어떠세요? 솔직히 저는 지금 수준이라면 망설일 것 같아요. 😅

하지만 만약 AI가 내 업무를 완벽하게 처리해서 내 연봉을 500만 원 올려준다면? 혹은 나만의 비서가 되어 내 시간을 획기적으로 아껴준다면? 그때는 월 70만 원이 아깝지 않겠죠. 우리가 스마트폰 요금이나 정수기 렌탈비를 당연하게 내듯이 말이에요.

결국 HBF라는 하드웨어의 발전도 중요하지만, 그 위에서 돌아가는 AI가 우리 삶에 '대체 불가능한 가치'를 주느냐가 승패를 가를 것 같습니다. 이웃님들의 생각은 어떠신가요? 댓글로 자유롭게 의견 남겨주세요! 👇