인공지능 - AI 반도체 - AI 반도체 경쟁의 구조적 전환 [주간기술동향 2213호]

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2026.06.03
[AI 반도체 경쟁의 구조적 전환 [주간기술동향 2213호]]


AI 반도체 경쟁의 중심은 연산에서 메모리, 패키징ㆍ인터커넥트로 이동하고 있다. AI 확산 초기 GPU가 표준 연산 플랫폼으로 자리 잡았으나, 모델 대형화가 가속화되면서 연산 중심 구조는 칩 내부의 전력ㆍ발열ㆍ집적도 한계에 직면했고, 성능 병목은 시스템 구조 전반으로 확장되고 있다. 본 고는 GPUㆍNPUㆍASIC 기반 가속기를 AI 가속기의 하위 유형으로 정의하고, 각 유형의 역할 분화와 공통 한계를 분석한다. HBM의 등장과 구조적 의미를 검토하는 한편, HBM 중심 구조가 패키지 수준의 열 밀도, 전력 공급, 확장성 등 새로운 상한에 도달하고 있음을 논의한다. 아울러 근접 메모리 연산(near-memory computing), 메모리 내부 연산(in-memory computing), 3D 적층, 광 인터커넥트 등 차세대 기술의 가능성과 한계를 정리하고, 이러한 변화가 산업 구조와 국가 정책에 갖는 시사점을 도출한다.