과학의 최전선에서 전하는 인사이트 『요주의 과학』 최종현학술원 첨단과학기술 분야 글로벌 석학 네트워크! 과학기술혁신위원회의 비공개 발표 내용을 [매주 월요일]마다 애정을 담아 여러분께 전해드립니다. 구독 신청, 이번 주가 마지막입니다! 최종현학술원 전체 구독자 여러분과 만날 수 있는 날도 이제 마지막이네요. 아쉽지만, 매주 최선을 다했기에 후회는 없습니다. 그래도... 아직 헤어짐이 조금 이르다고 느껴지신다면, 아래 버튼을 눌러 구독을 이어가주세요. [요주의 과학 구독하기] ※ 현재는 기존 학술원 구독자분들께만 발송 중이며, 다음주부터는 구독 링크를 누르신 분들, 또는 학술원 홈페이지 > ‘새소식’ > ‘과학노트’ 메뉴의 ‘과학뉴스 구독하기’ 버튼을 통해 신청하신 분들에게만 뉴스레터가 제공됩니다. |
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HBM은 어떻게 대한민국에서 탄생하게 되었을까요 |
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『요주의 과학』 네 번째 발표자는 김정호 KAIST ICT 석좌교수입니다. 음악의 아버지는? 바흐(Johann S. Bach)죠. 오늘 소개드릴 김정호 교수님은 바로 HBM의 아버지로 통하시는 분입니다. HBM이 상용화되기 전인 20년 전부터 TSV, 실리콘 인터포저, 3D 패키징 기술 등 HBM 관련 기술을 주도하시면서, 현재 인공지능 시대를 가능하게 만든 선구자이십니다. 김교수님은 과기위 멤버는 아니시지만, 외부 전문가 초청으로 워크숍에 자리 하셔서 좋은 말씀을 나눠주고 가셨습니다. 마치 교회 목사님을 떠올리게 하는 인자하고 설득력 있는 목소리와, 깊은 울림이 있는 내용에 과기위 분들이 큰 감동을 받았죠. 세계적으로 연구의 독창성을 인정받고 있는 HBM 분야의 독보적인 연구자, 김정호 교수님을 모십니다. |
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토막 상식 ? 반도체 편 HBM이란 뭘까요? HBM(High Bandwidth Memory)은 말 그대로 초고속 메모리입니다. 기존 DRAM보다 훨씬 빠르고, 전력 소모도 적어 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 도와주죠. 특히 AI, 고성능 GPU에서 핵심 역할을 합니다 그렇다면 이런 HBM을 가능하게 하는 기술엔 뭐가 있을까요? 우선 3D 패키징이 있습니다. 이는 칩을 옆으로 나열하는 대신 위로 층층이 쌓는 구조인데요, 우리가 출퇴근할 때 전원 단독주택에서 멀리 이동하는 것보다, 회사 근처 고층 아파트에 함께 살면 시간을 아낄 수 있듯이 메모리와 GPU를 가까이, 위아래로 배치하면 신호 전달 속도가 훨씬 빨라집니다. (물론 출퇴근이 짧다고 행복하다는 보장은 없지만요) 높은 아파트일수록 고속 엘리베이터가 필요하겠죠? TSV는 바로 그 엘리베이터 역할을 합니다. 실리콘 칩을 수직으로 관통하는 미세한 구멍을 통해 전기 신호를 빠르게 전달하는 기술이에요.
이 덕분에 메모리와 GPU 간 신호가 층간을 빠르게 오갈 수 있죠. HBM은 단순한 메모리가 아니라, AI 시대를 움직이는 엔진입니다. 그리고 그 속에는 3D 패키징과 TSV 같은 고급 기술들이 조용히 작동하고 있답니다. |
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"AI의 미래는 연산력과 메모리의 경쟁입니다." 더 똑똑한 AI 모델을 만들기 위해서는 더 많은 학습 데이터와 더 강력한 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 결국 AI의 성능은 반도체 기술이 얼마나 받쳐주느냐에 달려 있는 셈이죠. GPU의 연산 능력, HBM 같은 고대역폭 메모리, 전력 효율, 냉각 기술까지?이 모든 요소들이 AI의 '두뇌'를 구성하는 핵심 기술들입니다. 반도체 기술의 다섯가지 진화 방향 김교수님은 막대한 반도체 수요에 대응하기위한 반도체 기술의 진화 방향을 5가지 정도로 전망하셨습니다. ①트랜지스터의 나노미터급 소형화 , ②폰노이만 구조 극복, ③단일 웨이퍼 칩 설계, ④메모리 중심 컴퓨팅 아키텍처, ⑤AI 기반 자동 칩 설계가 그것들이죠. 이 중 어떤 것은 실패했다고 여겨지고, 몇몇은 현재도 활발히 연구가 진행 중이고, 어느 주제는 상용화 단계를 넘보고 있습니다. 기술의 진화란 참으로 예측하기 어려운 것 같네요. 그럼에도 불구하고, 이렇게 멀리 내다보며 차근차근 미래를 준비해 온 과학기술자들이 있었기에, 대한민국 반도체 산업은 AI 시대에도 주도권을 잃지 않고 있는 것인지도 모릅니다. 치열한 기술 패권 경쟁 속에서 대한민국이 ‘대체 불가능한 영역’에 남을 수 있도록 기여하시는 김정호 교수님의 이야기, 함께 들어보시죠. |
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지난 7월, 백악관이 발표한 『America’s AI Action Plan』은 미국의 전략을 명확히 보여줍니다. AI를 안보와 산업 경쟁력의 핵심 기술로 규정하고, 오픈소스·오픈웨이트 LLM을 확산시켜 미국 중심의 기술 표준을 구축하겠다는 계획입니다. 민간 혁신 가속화·국가 인프라 구축·국제 협력 강화라는 세 축을 통해 동맹국들이 굳이 자체 모델을 만들 필요가 없도록 유도하고 있습니다 (우리 소버린 AI 어떻게 하죠??). 동시에 중국의 AI는 검열 기반 시스템으로 규정하며, 국제 신뢰 기반 생태계에서 배제하려는 지정학적 의도도 드러납니다. 이에 중국도 바로 맞불을 놨습니다. 7월 26일 상하이에서 열린 세계인공지능대회(WAIC)에서 'AI 글로벌 거버넌스에 관한 행동 계획'을 선언하며, 사실상 미국의 AI 주도 전략에 정면으로 응수한 겁니다. 미중 간 기술 패권 경쟁은 점점 거세지고 있고, 그 여파는 자연스럽게 동맹국들에게까지 미치고 있습니다. 같은 시기, 한국도 ‘소버린 AI’를 향한 발걸음을 내디뎠습니다. ‘독자 인공지능 파운데이션 모델’ 개발을 목표로 한 국가 프로젝트를 시작했고, 15개 컨소시엄이 지원한 가운데 현재 5개 정예팀을 대상으로 모델 역량 평가가 진행 중입니다. 정부는 최종 2개 팀을 선정해 2027년까지 집중 지원하며, 글로벌 프론티어 모델 대비 95% 이상의 성능을 갖춘 모델 개발을 목표로 하고 있습니다. 미국의 액션플랜은 우리에게 기회이자 도전입니다. 오픈모델 활용 역시 매력적이지만, 상업적 사용이나 접근성 측면에서 제약이 따를 수 있어 단순한 공공재로 보기는 어렵습니다. 딥페이크, 보안, 윤리 등과 관련한 규제 환경 변화도 함께 주시해야 할 요소입니다. |
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국내에서도 다양한 전략적 접근이 논의되고 있습니다. ① 기술 자립을 최우선으로 보는 입장부터, ② 민감한 분야에 한해 독자 기술을 확보하자는 전략적 접근, 그리고 ③ 미국 생태계를 실용적으로 활용하자는 의견까지 각기 다른 시선이 존재합니다. 기술뿐 아니라 외교와 안보, 통상 전략까지 함께 고려해야 하는 복잡한 퍼즐이 펼쳐진 셈입니다. 트럼프의 AI 액션플랜과 중국의 대응은 세계 AI 질서 재편의 서막입니다. AI를 잘 만드는 것을 넘어, 어떤 질서 속에서, 우리의 주권과 이익을 어떻게 지킬 것인가를 함께 고민해야 할 때입니다. |
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발행인 : 최종현학술원 과학혁신 2팀 | 이주섭 팀장, 이우원 PM, 전소민 PM |
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