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폰테크 당일 삼성전자, GPU 위에 HBM 시공…차세대 ‘주상복합 반도체’ 공개

또또링3

2026-08-07 20:18 32 0

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폰테크 당일 AI 가속기 상단 수직 증축 3D 구조칩·메모리 데이터 이동 거리 좁혀추론으로 옮겨 가는 기술 변화 대응낸드 400단 적층 기술은 업계 최초온디바이스 최적화 솔루션 선보여
삼성전자가 인공지능(AI) 기반 시설의 핵심 요소인 고대역폭메모리(HBM)보다 데이터 처리 속도와 전력 효율 등을 대폭 개선한 ‘zHBM’을 공개했다. 또 AI 추론 시대에 수요가 높아지고 있는 고성능 낸드플래시 기술 ‘zNAND-O’도 함께 선보였다. 차세대 메모리 설계 기술 시장을 주도하겠다는 구상이다.
김경륜 삼성전자 D램개발실 상무는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라 컨벤션센터에서 열린 메모리 행사 ‘FMS 2026’ 기조연설에서 zHBM을 공개했다.
통상 HBM은 AI 가속기 옆에 메모리를 병렬로 배치하지만, zHBM은 AI 가속기 상단에 메모리를 수직으로 쌓아 올리는 3차원(3D) 구조다.
이를 통해 칩과 메모리 간 데이터 이동거리를 더욱 낮춰 대역폭과 전력 효율을 높일 것으로 기대된다.
zHBM은 차세대 제품인 8세대 HBM5와 비교해도 그래픽처리장치(GPU)당 성능이 최대 8배, 전력 대비 성능은 최대 3배 개선된다는 게 삼성전자의 설명이다.
또한 삼성전자는 AI 고도화 흐름을 타고 HBM과 함께 수요가 늘고 있는 낸드플래시의 차세대 기술도 선보였다.
이진엽 삼성전자 플래시개발실 부사장은 온디바이스(기기내장형) AI 환경에 최적화한 차세대 낸드 솔루션 ‘zNAND-O’를 공개했다. zNAND-O는 낸드를 수직으로 쌓은 vNAND 기술을 활용해 4단 또는 8단 반도체 칩을 3D로 패키징한 제품이다.
삼성전자는 이 기술이 고용량, 고대역폭, 빠른 응답속도를 구현해 실시간으로 대규모 데이터 처리를 가능하게 한다고 설명했다. 특히 zNAND-O는 기존 서버와 동일한 연산량으로도 비용은 6분의 1로 절감할 수 있다고 밝혔다.
삼성전자는 전시공간에 zHBM과 zNAND-O 모크업(실물 모형)을 선보이기도 했다. 한 글로벌 AI 서버 기업 관계자는 “메모리 자체가 데이터 저장 역할을 넘어 연산 효율까지 높이는 방향으로 진화하고 있다는 점이 인상적이었다”고 말했다고 삼성전자 뉴스룸이 전했다.
또 400단 이상의 초고적층 차세대 낸드 제품인 ‘V10 BV-NAND’(10세대)도 업계 최초로 공개했다. 삼성전자는 10세대 낸드 제품이 전 세대(V9) 대비 메모리 집적도가 58% 향상돼 동일 면적에 더 많은 데이터를 저장할 수 있고, 데이터 읽기·쓰기·입출력 속도도 개선됐다고 밝혔다.
에이전트 AI 확산과 함께 AI 모델의 무게중심이 ‘학습’에서 ‘추론’으로 옮겨가면서 메모리 기술 혁신도 최대 과제로 떠오르고 있다. AI 추론 성능은 이전 대화 내용과 중간 계산 데이터를 저장하는 일종의 ‘임시 기억장치’(KV 캐시)를 얼마나 효율적으로 운용하느냐에 달렸다.
방대한 데이터의 저장과 전달이 중요해지면서 메모리 설계 기술의 대대적인 혁신 요구가 거세지고 있다.
삼성전자와 SK하이닉스도 AI 메모리 병목현상을 해소하기 위해 고성능·고효율 차세대 메모리 기술 개발에 총력을 쏟고 있다. 이번 ‘FMS 2026’ 행사에 참석한 SK하이닉스도 전날 미국 낸드플래시 업체 샌디스크와 함께 낸드를 수직 적층한 ‘고대역폭플래시’(HBF) 표준 규격을 업계 최초로 공개했다.
장안의 화제가 됐던 드라마 <김부장>의 흥행 비결은 시원한 액션이다. 북파 공작조로 일했던 김부장(소지섭)이 납치된 딸을 구하기 위해 봉인됐던 ‘과거’를 풀고, 악당을 직접 단죄하는 모습에 많은 이들이 빠져들었다. 매회 몰아친 액션은 그야말로 만화에나 나올 법하다. 이를테면, 2회 과거 회상 장면에선 김부장 혼자서 총격전을 벌인 뒤 북한 대남 첩보총국장을 자신의 차에 태운 채 다리 위에서 강으로 추락한다. 이 장면은 아무리 ‘인간 병기’ 김부장이라 하더라도 비현실적이다.
정작 소지섭은 이 장면을 찍은 적이 없다고 한다. 이 장면은 전부 인공지능(AI)으로 만들어졌다. 제작사가 이 사실을 알려주기 전까지 시청자들은 알아채지 못했다.
드라마는 결말도, 시청률도 해피엔딩으로 막을 내렸다. 그러나 우리가 맞닥뜨릴 이야기는 서늘하다. 극중 액션 수위가 높아서 주연 배우가 대역 없이 연기했을 거라는 생각은 하지 않았지만, 우리 눈을 속인 AI가 마냥 감탄스럽진 않다. 여태까지 고난도 액션은 주로 스턴트 배우가 대역을 하곤 했는데, 이번엔 그 자리를 보조 수단에 그치던 AI가 꿰찬 것이다. <김부장>이 방영한 액션 장면이 놀라운 건 AI가 국내 드라마 제작 과정에서 인간 배우 영역을 침범한 첫 번째 시도라는 점 때문이다. 인간 배우 시장을 넘보는 AI는 할리우드까지 흔들고 있다.
‘피지컬AI’는 온갖 기술 연마 중AI 훈련엔 고도화된 데이터 필요인간을 착취하는 ‘추출 기계’ AI할 일은 인간 노동을 재정의하는 것
진화를 거듭하며 똑똑해진 AI는 이제 ‘몸’까지 얻었다. ‘피지컬AI’라며 우리를 도울 ‘휴머노이드’ 로봇들이 온갖 기술을 연마 중이다. 챗GPT 같은 기존의 생성형 AI가 디지털 데이터로 학습했다면, 피지컬AI는 인간의 동작과 감각을 반복 학습한다. 인간에게 쉬운 일이 AI에는 어려운 일일 수 있다. 말로 설명하기 어려운 체화된 경험 지식, ‘암묵지(暗默知, tacit knowledge)’라 부른다. 이는 AI에 인간의 우위를 확인시켜주는 논리였다. 그러나 냉장고를 옮기고, 집안일까지 척척 해내는 로봇을 보면, AI가 배울 수 없는 인간의 능력이 과연 있을까 싶다.
AI가 인간을 닮아가는 훈련엔 고도화된 데이터가 필요하다. 질문을 하면 바로 답해주는 AI 서비스는 필요한 자료를 가공·검수하는 ‘데이터 라벨링’ 노동자들이 있어야 한다. 이들이 AI가 학습해서는 안 될 유해 콘텐츠를 먼저 걸러내고, 훈련에 필요한 영상 데이터를 수작업으로 분류한다. AI가 알아서 웹상의 데이터를 습득하는 것이 아니다. 로봇 역시 인간처럼 작업을 수행하기 위해서는 사람의 행동을 하나하나 학습해야 한다. 사람의 몸에 카메라와 센서를 달아 일상을 수집하는 ‘데이터 노동’이 그것이다. 지난 6월 영국 가디언은 인도의 데이터 수집 기업이 한 공장에서 노동자들의 머리에 장착형 카메라를 착용하게 한 뒤 작업 영상을 수집하고 있다고 보도했다. 부업으로 머리에 스마트폰을 달고 집안일을 하는 주부들도 있다. 사람에게는 자연스러운 손동작과 감각은 학습하거나 복제하기 어렵다. 이 때문에 1인칭 시점으로 기록해 로봇이 배울 교과서를 만드는 것이다. 데이터 수집은 주로 인건비가 저렴한 인도·중국 등 저개발국가에서 이뤄지고 있다. 한국 정부도 제조업 명장들의 숙련된 노동을 데이터베이스로 구축하는 사업을 추진하고 있다. 노동자가 자기 손으로 자신의 일자리를 대체할 로봇을 가르치는 셈이다.
영국 옥스퍼드대 인터넷연구소의 세 학자는 란 책에서 AI를 인간을 착취해서 유지하는 ‘추출 기계’로 규정한다. 이들의 지적대로 우리는 AI의 전지전능한 모습에 적응하느라 이 사실을 간과하고 있는지도 모른다. AI가 학습한 데이터가 노동의 결과라면, 당연히 보상과 권리가 뒤따라야 한다. AI를 완전하게 만드는 일이 정작 인간을 배제시키도록 해선 안 된다. 이미 케냐의 아프리카 콘텐츠 검수원 노조(ACMU) 결성 등 노동자들 스스로 변화의 계기를 만들고 있다.
컴퓨터가 출현한 이래 우리는 기술이 인간의 노동을 대체해가는 과정을 목격해왔다. 지금은 로봇이 일을 하는 단계로 넘어가는 전환점에 서 있다. 이제 우리가 할 일은 인간의 노동을 재정의하는 것이다.

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