AI의 성능을 결정하는 것은 정말 GPU의 연산 능력뿐일까? 생성형 AI의 중심이 학습에서 추론으로 이동하면서, 메모리의 용량과 속도, 데이터 이동 방식이 새로운 병목으로 떠오르고 있다. 메모리 강국인 한국에는 큰 기회지만, 이제는 더 많이 만드는 것을 넘어 AI의 기억 구조를 설계해야 한다. 권석준 | 성균관대학교 공과대학 부학장 2026년 7월 24일 지난 30여 년간 반도체 산업의 혁신은 언제나 데이터를 계산하는 프로세서(CPU·GPU)를 중심으로 설명돼 왔다. 반도체에 집적되는 트랜지스터 수가 약 2년마다 두 배로 증가한다는 무어의 법칙(Moore’s Law)은 하나의 칩에 더 많은 트랜지스터를 집적해 프로세서 성능을 지속적으로 높여온 반도체 산업의 상징이었다. 최근 AI 시대를 이끈 GPU 역시 대규모 행렬 연산과 같은 AI 계산을 빠르게 처리하도록 설계된 프로세서다. 그동안 반도체 산업은 “얼마나 빠르게 계산할 수 있는가”를 중심으로 발전해 왔다. 반면 계산에...

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