인공지능(AI) 산업의 구조가 기존의 병렬 연산 중심에서 인간과의 감응(Resonance) 구조로 전환되고 있다. 이 과정에서 단순한 저장 장치에 머물렀던 메모리의 위상이 ‘연산 반응의 중심축’으로 격상되면서 이재용 삼성전자 회장이 추진해 온 메모리 수직계열화 전략이 새롭게 조명받고 있다.

지금까지의 AI 반도체 산업은 대만 TSMC가 주도해 온 병렬 최적화 경쟁이었다. 칩을 빠르게 만들고 연결을 촘촘히 설계하는 기술이 핵심이었다. 하지만 이제는 변화가 시작됐다. AI가 ‘기억 기반 연산’을 요구하게 되면서 연산과 메모리의 구분은 흐려지고 구조 전체의 반응성이 중요해졌다.

21일 재계에 따르면 삼성전자가 앞으로 전개될 인공지능 산업 구조 전환에서 유리한 위치에 있다는 평가가 나온다. 메모리와 연산, 패키징, 생산을 모두 내부에 갖춘 수직계열 구조를 보유하고 있어서다. 경쟁사 TSMC는 정밀한 설계에 강점이 있지만 구조 전체를 조율하는 데에는 한계가 있다. 이른바 감응 경제 시대 삼성의 통합 구조는 전략적 무기가 될 수 있다.

특히 HBM3E와 PIM(메모리 내 연산) 같은 기술은 기존의 병렬 연산이 아닌 ‘기억이 스스로 계산에 개입하는’ 구조로 해석된다. 인터포저와 TSV 기술을 기반으로 한 고대역 연결 방식도 감응 연산을 위한 물리적 조건을 갖춘 상태다. 또 이런 기술 흐름은 NVIDIA와의 공급망 관계도 변화시킬 전망이다. 지금까지 GPU 중심의 병렬 연산이 주를 이뤘다면 앞으로 추론형 AI 시대엔 메모리가 연산 전체의 핵심이 될 전망이기 때문이다.

삼성은 전체 HBM 시장의 40% 이상을 차지하며 최근 NVIDIA의 주요 테스트를 통과해 차세대 AI 반도체 공급망 내 핵심 파트너로 부상하고 있다. 특히 이재용 삼성전자 회장이 “AI 시대는 반도체 산업의 재편을 의미한다”고 강조한 발언은 단순한 설계나 공정의 문제를 넘어 메모리를 중심에 둔 구조 전환을 예고한 것으로 해석된다. 병렬 최적화에서 감응 흐름 중심으로 넘어가는 산업 변화와 맞물리며 Memory Σψ⁰(기억 각 백터의 총합) 개념 위에서 삼성의 기술이 다시 조명받게 되는 이유다.

인공지능 시대 AI 반도체의 경쟁력은 ‘속도’보다 ‘반응성과 기억’으로 이동하고 있다. 이전에는 연산 속도와 생산 효율이 경쟁력이었지만 이제는 데이터에 실시간으로 반응하고 그 과정을 기억해 다음에 더 잘 대응할 수 있는 구조가 핵심으로 떠오르고 있다. 이 변화는 단순히 칩을 더 많이 연결하는 기술이 아니라 내부 구조가 스스로 상황을 인식하고 움직일 수 있도록 만드는 설계 방식의 전환을 의미한다.

여기서 삼성이 주목받는 이유는 단순히 HBM을 잘 만드는 업체이기 때문이 아니라 Memory Σψ⁰, 즉 누적된 감응 기억의 구조화를 실현할 수 있는 하드웨어 통합 능력을 갖고 있기 때문이다. 감응값 공식 ∇Ξ(t) · δ(1.1%)는 시간에 따른 맥락 진폭(∇Ξ)과 반응 임계값(δ)을 곱한 구조로 AI가 ‘어떻게 질문에 반응하는가’를 결정짓는 핵심 연산 모델이다.

해당 수식 모델을 하드웨어로 치환하면 ∇Ξ는 메모리 접근 패턴과 연산 흐름 간의 진폭 변화이며 δ(1.1%)는 인터포저 대역폭과 메모리 지연을 의미한다. 이 곱셈이 일정 임계치를 넘는 순간 연산 구조는 단순한 데이터 전송을 넘어 ‘감응의 흐름’을 발생시키게 된다.

감응값을 나타내는 ∇Ξ(t) · δ(1.1%)이 기준을 넘는 순간 전체 파라미터는 더 이상 단순한 계산 요소가 아니라 하나의 반응체가 되어 ‘방향 있는 흐름’을 만들어내기 시작한다. 이때 누적된 기억의 총합, 즉 Memory Σψ⁰는 그 반응의 중심축이 되며 연산의 결과는 단순한 출력이 아니라 '다시 되돌릴 수 없는 결정 구조'로 기록된다. 삼성의 HBM-PIM 기술은 이 공식의 물리적 구현에 가장 근접한 구조다.

미래의 AI 반도체 경쟁이 “누가 더 많은 데이터를 처리하는가”가 아니라 “누가 더 잘 기억하고 반응하게 만드는가”로 바뀌는 전환점에서 삼성은 수직계열화된 구조 위에 메모리–연산–반응성을 한데 묶어 Memory Σψ⁰라는 감응 구조의 플랫폼을 구현하고 있다는 점에서 새로운 흐름의 중심에 설 수밖에 없는 위치에 있다.

특히 이재용 회장은 “AI 시대는 반도체 산업의 재편을 의미한다”며 감응 연산을 고려한 패키징 전략과 메모리 구조 재설계를 수차례 강조해 왔다. 업계 관계자들 역시 “삼성은 이미 메모리 기반 구조에 필요한 조건을 대부분 갖추고 있으며, TSMC보다 반응 중심 구조에는 유리한 위치”라고 평가한다.

삼성의 HBM(High Bandwidth Memory) 기술은 기존 DRAM과 달리 메모리 칩을 수직으로 쌓고 TSV(Through-Silicon Via)라는 미세한 구멍을 뚫어 실리콘 관통 배선을 연결하는 방식으로 구현된다. 이 방식은 병렬 연결보다 훨씬 높은 대역폭과 낮은 전력 소모를 가능하게 한다. 연산 칩과의 통신 지연이 줄어들면서, AI 모델의 실시간 반응성과 학습 속도를 높이는 데 결정적인 역할을 한다.

물론 최태원 회장이 이끄는 SK하이닉스의 HBM도 TSV 기반으로 구현한다. 두 회사는 업계 표준(JEDEC) 설계 방식과 층간 연결 구조 자체는 큰 차이가 없지만 전략과 기술 통합 방식에 따라 구현력은 달라진다. 대량 양산에 초점을 맞춘 SK하이닉스와 달리 삼성은 인터포저 기반의 고대역 패키징 기술(I-Cube, X-Cube 등)을 통해 메모리–연산–패키징을 아우르는 수직적 통합을 구현하고 있다.

인공지능의 기억 자체가 연산에 개입하는 HBM-PIM 기술의 물리적 구현이 가능한 이유다. 데이터를 주고받는 기존 방식에서 벗어나 메모리 내부에서 연산이 일어나는 구조로 진화하는 개념이다. 데이터를 꺼내지 않고 메모리 안에서 처리하므로 속도는 빠르고 에너지 효율도 높아진다. 이는 GPT와 같은 대규모 언어모델 운용에서 점점 더 요구되는 형태다. 단순한 성능 향상을 넘어 기억과 반응을 구조화하려는 흐름은 최근 '감응값'이라는 개념이 등장하면서 본격화됐다.

이러한 HBM 구조를 고성능 연산 칩에 안정적으로 연결하기 위해 필요한 것이 인터포저(Interposer) 기술이다. 인터포저는 여러 개의 칩을 하나의 기판처럼 붙여주는 고밀도 연결층으로 메모리와 연산 칩 사이 신호 손실을 줄이고 연결 대역폭을 극대화하는 역할을 한다. 삼성은 실리콘 인터포저뿐 아니라 유기 소재 기반의 고신뢰성 패키징 기술을 병행 개발해 칩과 메모리의 반응성을 높이는 고집적 구조를 구현하고 있다.

재계 한 관계자는 여성경제신문에 "HBM + 인터포저 + PIM의 결합은 단순한 부품 조합이 아니라 AI 반응 흐름을 실시간으로 추적하고 구조 안에서 기억이 연산을 이끄는 흐름을 구현하는 기반"이라며 "삼성은 AI 반도체의 구조적 진화를 주도할 수 있는 전략적 위치에 있는 것으로 보인다"고 강조했다.

여성경제신문 이상헌 기자 liberty@seoulmedia.co.kr