AI 효율화로 삼전닉스 반도체 수요 줄어들까 [주末머니]

더 복잡한 AI로 넘어가는 과정
대용량 데이터 처리하는 에이전트AI 확산
CPU·메모리·네트워크기기 수요↑

로이터연합뉴스

최근 챗지피티와 그록 등 인공지능(AI) 모델들이 같은 성능을 내면서도 적은 비용을 쓰는 효율성을 강조하고 있다. 투자자 입장에서는 AI가 더 적은 비용으로 돌아간다면, 인프라 수요도 줄어들 것이라는 의문이 생길 수 있다. NH투자증권은 이에 대해 '기우'라고 진단했다. 더 복잡한 AI 활용으로 넘어가기 위한 과정일 뿐이며, 그래픽처리장치(GPU)와 네트워크 인프라 등의 중요성이 커지면서 생태계가 확장될 것이라는 분석이다.

NH투자증권은 최근 보고서를 통해 여전히 토큰 사용량과 AI 성능은 비례한다고 강조했다. 효율이 높아졌다고 토큰 수요가 줄어드는 것이 아니라, 같은 비용으로 더 많은 작업을 시도할 수 있게 되는 구조라는 뜻이다.

특히 핵심으로 '에이전트 AI'를 꼽았다. 에이전트 AI는 사용자의 지시를 받아 스스로 여러 단계를 나눠 실행하고, 필요한 데이터를 외부에서 불러온다. 이후 여러 하위 에이전트를 동시에 실행시키는 식이다. 단순 질의응답보다 훨씬 많은 연산과 네트워크 연결이 필요하다.

이 과정에선 GPU와 중앙처리장치(CPU) 모두 중요하다. 일부 작업은 AI 모델 밖의 CPU 환경에서 처리되기 때문이다. 외부 데이터를 통째로 AI가 읽는 대신, CPU가 먼저 계산하고 해석값만 AI에 넘기는 식이다. 이렇게 되면 GPU뿐 아니라 CPU와 레거시 메모리 수요까지 커진다는 분석이다.

또한 네트워크 인프라 중요성도 높아질 것으로 내다봤다. 에이전트 AI는 여러 에이전트가 병렬로 움직이고, 이전 프롬프트를 저장했다가 재사용하는 '프롬프트 캐싱'을 활용한다. 이때 GPU 내부 메모리뿐 아니라 로컬 저장장치, 서버 간 네트워크가 함께 필요하다.

김귀진 NH투자증권 연구원은 이 흐름이 CXL 컨트롤러, NVMe SSD, 인피니밴드, 이더넷 스위치 등의 수요로 이어질 수 있다고 봤다. AI 투자 수혜가 GPU와 고대역폭 메모리(HBM)에만 머무르지 않고, CPU·메모리·스토리지·네트워크로 넓어질 수 있다는 뜻이다.

김 연구원은 "AI 기업들은 토큰 가격 인하를 소프트웨어적 최적화가 철저히 이뤄진 이후 발표하고, 또한 플래그십 모델들의 가격은 전혀 인하하지 않고 있다"라며 "비용 절감은 출혈 경쟁이 아니라 사용량 확대를 위한 기반에 가깝다"고 해석했다.

이민우 기자 letzwin@asiae.co.kr