[비즈니스포스트] 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 범용 D램을 활용해 고대역폭 메모리(HBM)에 의존을 낮출 수 있는 신기술 관련 논문을 발표했다.

해당 기술이 상용화되면 그래픽처리장치(GPU)에 대용량 HBM을 탑재할 필요성은 낮아지는 반면 D램 공급 부족은 더 심각해질 수 있다는 전망이 나온다.

IT전문지 톰스하드웨어는 14일 “딥시크 연구진이 HBM의 용량 제약을 우회하는 데 성공하며 인공지능 연산 기술 발전에 새 돌파구를 마련했다”고 보도했다.

딥시크는 인공지능 모델의 연산에 활용되는 GPU가 복잡한 작업에만 집중할 수 있도록 하고 비교적 단순한 작업은 범용 D램에 할당하는 ‘엔그램’ 기술 관련 논문을 발표했다.

이는 결과적으로 GPU가 주로 활용하는 HBM에 의존을 낮추도록 하는 결과로 이어진다.

HBM은 일반 D램과 비교해 데이터 대역폭 등 성능이 뛰어난 고성능 메모리반도체다. SK하이닉스와 삼성전자, 마이크론의 핵심 성장동력으로 떠오르고 있다.

그러나 HBM 특성상 기술 난이도가 높고 생산 효율이 낮아 공급 부족이 불가피하다.

톰스하드웨어는 메모리반도체 시장의 이런 상황을 고려할 때 인공지능 모델의 HBM 의존을 낮추는 딥시크의 기술은 매우 중요한 의미가 있다고 평가했다.

더구나 화웨이와 같은 중국 반도체 기업들은 미국 정부의 규제로 HBM 물량 확보가 어려운 만큼 이러한 방식을 기술 발전에 더 유용하게 활용할 수 있다.

톰스하드웨어는 엔그램 기술을 기반으로 동작하는 인공지능 모델이 고사양 HBM을 더 효율적으로 활용해 성능을 극대화할 수 있다고 평가했다.

결국 이는 인공지능 산업 전반에 중대한 영향을 미칠 잠재력이 있다는 분석이 이어졌다.

하지만 해당 기술의 인공지능 성능 향상 효과가 실제로 입증되면 메모리반도체 공급 부족이 더욱 심각해질 수 있다는 전망도 나왔다.

데이터서버용 D램은 이미 심각한 품귀 현상을 겪으면서 가격이 급등하고 있는데 HBM의 기능을 일부 대체하기 위한 수요가 더해질 수 있기 때문이다.

딥시크 연구진은 이러한 메모리반도체 활용 방식이 차세대 인공지능 모델에 필수로 자리잡을 것이라며 향후 출시할 딥시크 모델에 엔그램 기술을 적용할 가능성도 시사했다.

톰스하드웨어는 “딥시크가 이른 시일에 새 인공지능 모델을 발표할 것이라는 소문이 돌고 있다”며 “엔그램을 기반으로 한 기술이 적용돼도 놀라운 일이 아닐 것”이라고 덧붙였다.

해당 기술이 아직 논문 단계에 그칠 뿐 실제 상용화를 위해서는 아직 충분한 검증이 필요하다는 지적도 나왔다.

하지만 톰스하드웨어는 이 논문의 내용이 실제 환경에서 그대로 구현된다면 전 세계 인공지능 업계에 ‘딥시크 충격’이 한 차례 더 발생할 수 있다고 내다봤다.

딥시크 충격은 지난해 초 딥시크가 엔비디아 고성능 GPU에 크게 의존하지 않고 개발한 인공지능 모델로 미국 빅테크 경쟁사와 맞먹는 기술력을 보여줬던 사례를 말한다. 김용원 기자