SK하이닉스 "AI 인프라, 4년뒤 20배로 커진다"

사회 > 법원·검찰 SK하이닉스 "AI 인프라, 4년뒤 20배로 커진다" 업데이트 : 2026.10.14 19:02 닫기 안현 사장 반도체대전 기조연설"딥시크 세션 1천개 돌리면데이터 소모량 최대 13TB"낸드플래시 쌓는 차세대 HBF저장 용량 HBM의 10배 목표내년 1월 최종규격 마련 예고 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장이 14일 '반도체대전(SEDEX) 2026'에서 기조연설을 하고 있다. SK하이닉스 SK하이닉스 개발총괄인 안현 사장이 2030년 인공지능(AI) 인프라 성능 규모가 올해 대비 20배 급성장할 것으로 전망했다. 지시 없이도 목표를 설정하고 자율적으로 행동하는 AI인 '에이전틱 AI' 시대가 도래한다는 판단에서다. SK하이닉스는 이러한 변화에 대비해 고대역폭플래시(HBF) 등 선제적인 메모리 계층 최적화에 나선다는 방침이다. 14일 안 사장은 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '반도체대전(SEDEX) 2026'에서 'AI 시대, 메모리 기술의 진화 방향'을 주제로 기조연설을 맡아 이같이 밝혔다. 안 사장은 "AI 추론 트렌드는 '작업 복잡도' '콘텍스트(Context) 길이' '추론 요청량'이 곱하기 형태로 증가하고 있다"며 "AI 인프라의 성능 규모는 연평균 109%씩 성장해 2030년에는 2026년 대비 약 20배까지 커질 것"이라고 내다봤다. 그는 특히 AI가 한 번에 처리하고 기억해야 하는 정보의 양을 뜻하는 '콘텍스트 길이' 증가에 주목했다. AI가 이전에 처리한 토큰(Token)의 중간 연산 결과를 저장하고 재활용하는 KV 캐시(Key-Value Cache)는 콘텍스트 길이가 길어질수록 더 많은 메모리 용량을 필요로 하기 때문이다. 안 사장은 "가장 경량화된 딥시크 모델로 원밀리언 콘텍스트 세션 1000개를 돌리면 데이터 양이 13테라바이트(TB) 정도가 된다"며 "고대역폭메모리(HBM)와 D램으로 다 채우지 못하고 넘쳐나는 KV 캐시를 어떻게 해결하느냐가 학계의 관심사"라고 설명했다. 기존에는 그래픽처리장치(GPU) 등 연산장치와 메모리 사이의 속도 차이가 주요 병목이었다면, AI 추론 시대에는 HBM과 D램, 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등 서로 다른 메모리 계층 사이에서 데이터를 이동하는 과정이 새로운 병목으로 떠오르고 있다고 진단했다. SK하이닉스는 AI 추론 시장 급성장으로 기존 메모리의 성능과 용량에 한계가 나타나면서 HBM을 넘어 3D 적층 D램과 HBF 등 차세대 ...