AI 기술이 고도화되면서 AI 산업은 진화를 거듭하고 있다. 유엔무역개발회의 보고서에 따르면 글로벌 AI 시장은 2023년 1,890억 달러 규모에서 2033년 4조 8,000억 달러 규모로, 10년간 약 25배 성장할 것으로 예상된다. 급격히 성장하는 AI 시장에서 주도권을 확보하기 위한 치열한 경쟁이 다양한 AI 혁신을 가속화하고 있다.

AI 산업의 미래

미래 AI 산업의 핵심 키워드 중 하나는 기술 융합(Technological Convergence)이다. AI가 생명공학, 로보틱스, 자율주행 등 기존 산업과 결합하면서 완전히 새로운 생태계를 만들어내고 있다. 구글 딥마인드의 ‘알파폴드(AlphaFold)’가 아미노산 서열로 단백질의 구조를 예측하는 데 기여한 공로로 2024년 노벨화학상을 수상한 것은 AI와 생명공학 융합의 대표적인 사례다.

테슬라의 ‘옵티머스(Optimus)’나 보스턴다이내믹스의 ‘아틀라스(Atlas)’ 등과 같이 AI와 로보틱스가 융합한 자율이동로봇(Autonomous Mobile Robot, AMR) 혹은 휴머노이드 로봇은 제조현장을 넘어 가정 및 병원 등으로 활용 범위가 확장될 수 있다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 AI가 로봇, 자율주행차, 스마트 공간 등 물리적 환경에서 직접 행동하며 현실 세계와 상호작용 하는 기술을 ‘피지컬 AI(Physical AI)’로 정의하고, 이를 미래 AI의 최종 단계로 제시한 바 있다.

에이전틱(Agentic) AI 개발도 가속화되고 있다. 이는 인간의 개입을 최소화해 독립적·자율적으로 목표를 설정하고 실행하는 기술로 사용자 입력에 따라 텍스트, 이미지, 코드 등을 생성하는 생성형 AI에서 한 단계 진화한 버전이다. 고객 응대, 코드 생성, IT 보안 자동화 등 복잡한 업무를 자율적으로 처리할 수 있어 오픈AI, 구글, 엔비디아 등이 기술 개발에 힘을 쏟고 있다.

텍스트·이미지·음성·비디오 등 다양한 데이터를 통합적으로 학습하고 처리하는 멀티모달(Multi-Modal) AI 역시 더욱 부상할 것이다. 인간이 여러 감각을 동시에 활용하듯, AI가 복합 데이터를 기반으로 보다 정교한 판단을 내릴 수 있어, 환자의 영상과 진료 기록을 함께 분석하거나, 자율주행차량이 카메라, 센서 등 시각 정보를 종합해 주행 결정을 내린다. 구글의 제미나이(Gemini), 오픈AI의 달리2(Dall-E 2) 등의 주요 모델은 멀티모달 처리 성능을 지속적으로 고도화하고 있다.

이 모든 기술과 산업의 진화는 한 가지 공통분모를 갖는다. 연산량이 기하급수적으로 증가하고 데이터 처리 속도 및 효율성이 더욱 중요해진다는 점이다.

폭발적으로 성장하는 AI 인프라와 메모리 산업

이러한 기술 발전은 인프라 투자로 이어지고 있다. 데이터센터와 GPU에 대한 투자가 급증하고 있으며, 마이크로소프트·구글·아마존·메타 등 글로벌 4대 빅테크 기업들은 올해 AI 인프라에 466조 원을 투자할 계획이다.

AI 연산 가속기에 대한 수요도 계속 증가할 것이다. 포춘비즈니스인사이트에 따르면 전 세계 GPU 시장 규모가 2024년 615억 8,000만 달러에서 2032년 4,610억 2,000만 달러까지 성장할 것으로 예상된다. 강력한 프로세서를 뒷받침하는 메모리의 중요성도 커지고 있다. 세계반도체무역통계기구(WSTS)는 AI용 반도체 수요가 크게 증가하면서 내년 메모리 시장 성장률을 17.8%로 전망했다. AI의 진화 속도에 발맞춰 메모리가 AI 핵심 인프라로 자리매김하고 있는 것이다.

SK하이닉스의 비전과 전략

이런 변화의 흐름 속에 SK하이닉스는  ‘풀스택 AI 메모리 프로바이더(Full Stack AI Memory Provider)’로 도약한다는 비전[관련기사]을 제시하며 혁신에 박차를 가하고 있다. ‘풀스택 메모리’는 메모리 반도체 기술과 제품, 설루션, 서비스를 아우르는 개념으로, ‘전방위 AI 메모리 공급자’로서 AI 관련 다양한 포트폴리오를 구축해 이를 포괄적으로 제공하겠다는 의지를 나타낸다. 이를 위해 SK하이닉스는 기술 리더십을 더욱 강화하고 인재와 연구개발에 적극 투자하며 글로벌 협력 생태계를 확장한다는 전략이다.

기술 리더십은 SK하이닉스가 글로벌 시장에서 AI 메모리를 선도할 수 있는 핵심 동력이다. SK하이닉스는 글로벌 1위인 HBM 분야에서 기술 격차를 더 확대하기 위해 올해 3월 세계 최초 6세대 HBM4 12단 샘플 공급에 이어 하반기에는 양산 준비를 완료할 예정이다[관련기사]. 아울러 HBM4 16단도 내년을 목표로 개발을 진행 중이다. 또한 빅테크 기업들이 자체 AI 칩을 설계하면서 각각에 특화된 맞춤형 반도체 설계 수요가 증가함에 따라 커스텀(Custom) HBM에도 선제적으로 대응하며 연구개발에 역량을 쏟고 있다.

또한 SK하이닉스는 AI 데이터센터, 온디바이스 등 다양한 환경에 최적화된 차세대 메모리 설루션 개발에 속도를 내고 있다. 대규모 데이터의 처리와 저장에 최적화된 eSSD*, 메모리에 연산 기능을 추가한 PIM*, 온디바이스 AI용 낸드 설루션 ZUFS*, 인간의 뇌 구조를 모방해 효율성을 높인 뉴로모픽* 반도체 등의 연구 개발에 역량을 집중하고 있다. 이러한 다목적 고성능 메모리 설루션은 AI에 새로운 가능성을 제공하고 그 잠재력을 극대화할 것이다.

* eSSD(Enterprise Solid State Drive): 서버나 데이터센터에 탑재되는 기업용 SSD
* PIM(Processing-In-Memory): 메모리에 프로세서의 연산 기능을 더해, 기존 메모리와 프로세서 사이 데이터 병목현상을 해소하고 속도 성능을 획기적으로 높여주는 차세대 메모리
* ZUFS(Zoned Universal Flash Storage):  스마트폰, 태블릿 등 전자제품에 사용되는 플래시 메모리 제품인 UFS의 데이터 관리 효율이 향상된 제품. 이 제품은 유사한 특성의 데이터를 동일한 구역(Zone)에 저장하고 관리해 운용 시스템과 저장 장치 간의 데이터 전송을 최적화함
* 뉴로모픽(Neuromorphic): 사람 뇌의 정보 처리방식을 모방해, 처리장치와 메모리 반도체가 직렬로 연결되는 현재의 컴퓨팅 구조를 뉴런과 시냅스 간 정보 처리방식처럼 병렬로 연결한 구조로 변경한 컴퓨팅 시스템

기술 리더십을 확고히 하기 위해 대규모 투자도 진행 중이다. SK하이닉스는 용인에 120조 원을 투자해 반도체 클러스터를 조성하고 있으며, 2027년 상반기 1기 팹(Fab) 준공을 목표로 하고 있다[관련기사]. 20조 원을 투자한 청주 M15X는 D램 생산기지로서 2025년 11월 준공 후 양산을 시작할 계획이다[관련기사]. 5조 원 규모로 미국 인디애나주(州) 웨스트라피엣(West Lafayette)에 건설되는 AI 메모리용 어드밴스드 패키징 생산 기지에서는 2028년 하반기부터 차세대 HBM을 생산한다[관련기사].

SK하이닉스가 AI 메모리 분야 글로벌 선도 기업으로 자리매김할 수 있었던 또 하나의 원동력은 ‘원팀 스피릿’이다. 탁월한 전문성을 갖춘 구성원들이 한마음으로 힘을 모아 오늘의 경쟁력을 만들어냈다. AI 시대 핵심 경쟁력은 인재라는 믿음을 바탕으로, 앞으로도 인재 영입과 역량 강화를 위한 투자를 지속할 예정이다.

AI 산업 생태계가 협업의 가치 사슬로 연결되어 있는 만큼, 글로벌 테크 기업들과의 파트너십도 지속 확대·강화해 나갈 예정이다. SK하이닉스는 이미 엔비디아, TSMC 등과 긴밀히 협력하며 AI 산업 생태계 내에서 중요한 일원으로 자리 잡고 있다.

AI 생태계의 미래를 주도하는 SK하이닉스

세계적인 경영학자 피터 드러커는 ‘미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 미래를 창조하는 것’이라 말했다. 이는 급변하는 AI 시대 SK하이닉스의 전략과도 맞닿아 있다. SK하이닉스는 세계 최고 수준의 압도적인 기술력으로 AI 메모리 분야를 선도하며, ‘풀스택 AI 메모리 프로바이더’로서 AI 산업 생태계의 미래를 만들어가고 있다.

AI 산업 생태계는 ▲산업별 적용•활용 영역 ▲AI 모델•플랫폼 영역 ▲AI 인프라 영역 ▲AI 연산 가속기 영역 ▲AI 연산 인프라 영역으로 이어지는 거대하고 복잡한 체계다. 많은 기업이 치열하게 경쟁하면서도, 기술적 연결성과 상호 의존성을 바탕으로 함께 진화 중이다. 이 중 전체 생태계의 근간이 되는 AI 연산 인프라의 핵심, 고성능 메모리 영역에서 SK하이닉스는 독보적인 기술 리더십으로 AI 산업 생태계를 움직이며 중요한 역할을 담당하고 있다.

HBM, AI를 움직이는 핵심 기술로 산업 생태계 추동

2016년, 구글 딥마인드의 알파고와 이세돌 9단의 대결은 AI의 가능성을 보여준 역사적인 순간이었다. 하지만 그것은 오랜 기술 진화의 결과였다. 수십 년간 ‘머신러닝(Machine Learning)’과 ‘딥러닝(Deep Learning)’의 알고리즘이 축적되고 인공신경망이 고도화되면서, AI는 비약적인 계산 능력을 요구하기 시작했다.

2,000년대 후반 인공신경망이 반도체와 만나면서 비로소 연산 성능이 향상되기 시작했다. 주로 게임 등에서 그래픽 연산을 담당했던 GPU(Graphics Processing Unit)가 여러 입력값을 동시다발적으로 계산하는 특유의 병렬처리 방식으로 인공신경망의 연산에 활용되면서 AI 혁신이 가속화된 것이다. 그러나 연산 장치인 프로세서와 메모리 사이에서 발생하는 데이터 병목 현상은 여전히 인공지능이 넘어야 할 산이었다. 데이터를 얼마나 빠르게 읽고 쓰느냐, 즉 메모리의 속도와 효율이 AI 성능의 핵심 과제가 된 것이다.

지난 7월, 엔비디아가 전 세계 기업 중 처음으로 장중 시가총액 4조 달러를 터치하며 화제가 됐다. AI 시대에 GPU의 위상이 드러나는 순간이었다. 현재 다수의 글로벌 기업들이 생성형 AI와 가속 컴퓨팅을 위해 엔비디아의 GPU를 더 많이, 더 빨리 구하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다.

GPU의 성능을 좌우하는 기술 중의 하나가 바로 고대역폭 메모리, HBM(High Bandwidth Memory)이다. 이 반도체는 여러 개의 D램을 실리콘 관통 전극(TSV)으로 수직 연결하고 기존 D램 대비 수십 배의 대역폭을 제공해 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올린 제품이다. 이는 초고속 연산을 지원하면서도 전력 소비를 줄인 고성능 메모리로, 방대한 데이터를 빠르게 처리해야 하는 AI를 멈추지 않게 하는 핵심 기술이다.

SK하이닉스는 이러한 HBM 분야의 선두 주자다. 초거대 언어모델의 학습과 추론에는 막대한 연산량이 요구된다. HBM은 고성능 연산 장치인 GPU를 효율적으로 뒷받침하는 메모리 환경을 제공한다. SK하이닉스는 세계 최고 수준의 HBM을 통해 AI의 기술적 기반을 제공하고 산업 생태계를 추동하는 역할을 하고 있다.

독보적 기술 리더십

SK하이닉스는 AI 메모리 분야에서 독보적인 기술 리더십을 구축하고 있다. 2013년 세계 최초로 1세대 HBM을 개발한 이후, 회사는 2세대(HBM2), 3세대(HBM2E), 4세대(HBM3), 5세대(HBM3E) 제품을 연이어 선보이며 업계 기술 발전을 선도해 왔다. 그리고 올해 3월 SK하이닉스는 6세대 제품인 HBM4 12단 샘플을 세계 최초로 주요 고객사에 제공했다.

이러한 기술 리더십은 실적으로도 입증됐다. SK하이닉스는 HBM 성장에 힘입어 지난해 66조 원의 매출과 23조 원의 영업이익을 기록하며 역대 최대 실적을 달성했다. 또 회사는 올해 1분기 사상 최초로 글로벌 D램 매출 기준 시장점유율 1위에 올라선 것으로 나타났다. 기술적으로도 SK하이닉스는 최신 양산 제품인 HBM3E의 공급 비중을 빠르게 확대하고 있으며, 세계 최초로 샘플을 선보인 HBM4의 개발과 양산에도 박차를 가하고 있다. 이를 위해 SK하이닉스는 구성원과 조직은 물론, 파트너 및 고객과 한 몸처럼 움직이는 ‘원팀 스피릿’을 강조하며 기술 선도기업의 위상을 더 공고히 하고 있다.

AI 산업 생태계가 성숙하면서, 글로벌 빅테크 기업들의 맞춤형 반도체 설계 수요도 증가하고 있다. 아마존, 구글, 메타 등이 주문형반도체(ASIC, Application Specific Integrated Circuit) 설계 분야에서 HBM 시장의 새로운 고객으로 부상하고 있다. 이에 발맞춰 SK하이닉스는 커스텀(Custom) HBM에도 연구개발 역량을 쏟고 있다. 단순히 제품의 성능을 높이는 차원을 넘어, 메모리와 로직(Logic) 반도체 간 경계를 재정의함으로써 고객의 특화된 요구에 최적화된 맞춤형 AI 메모리 설루션을 제공한다는 전략이다. 이를 통해, SK하이닉스는 범용 제품부터 다양한 기능과 스펙을 지닌 제품군까지 갖춘 ‘풀스택(Full-stack) AI 메모리 프로바이더’로 진화하고 있다.

AI 생태계 파트너십 강화

AI 산업 생태계는 상호 의존과 협업을 바탕으로 진화하고 있다. 모델, 하드웨어, 인프라가 유기적으로 연결되는 구조 속에서, SK하이닉스는 글로벌 파트너들과의 협업을 강화하고 있다.

SK하이닉스와 엔비디아는 AI 메모리 분야의 대표적 파트너십 사례다. 지난 3월 SK하이닉스는 엔비디아의 연례 AI 콘퍼런스인 GTC 2025(GPU Technology Conference 2025)에 참가해 HBM4 12단 기술력을 공개했으며, 5월 ‘컴퓨텍스 2025’에서는 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 SK하이닉스 부스를 직접 방문하는 모습을 통해 파트너십을 강조하기도 했다.

또 SK하이닉스는 HBM 성능을 극대화하기 위해 첨단 패키지 공정인 CoWoS(Chip on Wafer on Substrate)* 공정 기술을 TSMC와 함께 고도화하고, SK텔레콤, 펭귄 솔루션스와는 AI 데이터센터 설루션 공동 연구개발 및 상용화를 추진한다는 계획이다. SK하이닉스는 이러한 생태계 기반 협력을 바탕으로, AI 산업 전반의 연결을 촉진하는 중심축으로 자리매김하고 있다.

* CoWoS(Chip on Wafer on Substrate): 기존 패키징은 서로 다른 칩들을 각각 패키징한 후 기판 위에서 연결하는 방식이라면, CoWoS는 여러 칩을 실리콘 기반의 인터포저 위에서 한꺼번에 패키징하는 방식. 이를 통해 칩 간 거리가 가까워져 제품 면적이 줄고, 배선 개수를 더 늘릴 수 있어 신호 전달 통로를 확장(속도를 향상)할 수 있는 특징이 있음. TSMC 고유의 패키징 기술이며, HBM과 GPU를 결합하는 방식 중 하나임

과학기술과 산업 발전에 기여

SK하이닉스는 인재 중심의 기술 혁신을 바탕으로 대한민국 과학기술 역량과 산업 경쟁력 제고에도 기여하고 있다. SK하이닉스 장태수 부사장(미래기술연구원 소속)은 세계 최초 10나노(nm)급 6세대 미세공정 기술이 적용된 DDR5 D램을 최단 기간 내 개발해 올해 3월 ‘제52회 상공의 날’ 기념행사에서 대통령 표창을 받았다. 장 부사장은 “공정 미세화를 통해 HBM 용량과 기능을 확장할 수 있고 발열 관리에서도 효과를 볼 수 있다”라고 말했다. 또한 도승용 부사장(DT담당)은 AI 및 DT(Digital Transformation) 기반의 스마트팩토리(Smart Factory)를 구축해 HBM을 포함한 메모리 제조 경쟁력을 높인 공로로 올해 4월 ‘2025년 과학•정보통신의 날’ 기념식에서 동탑산업훈장을 받았다.

반도체 산업 발전과 기술 경쟁력 확보를 위해 SK하이닉스는 오래전부터 인재 양성과 연구 활동 지원을 위한 산학협력에 힘써 왔다. 회사는 KAIST, 포항공대, 고려대, 서강대, 한양대 등에 계약학과를 개설•운영 중이며, 2013년부터 ‘산학연구과제 우수 발명 포상’ 시상식을 운영하며 신기술 창출을 장려하고 있다. 이러한 활동은 SK하이닉스가 대한민국의 반도체 위상을 높이는 밑거름이 되고 있다.

메모리 중심 AI 시대를 이끄는 SK하이닉스

AI 모델의 학습과 추론 능력이 진화하면서 실시간 데이터를 처리하는 능력, 곧 메모리의 속도와 효율이 그만큼 더 중요해지고 있다. AI의 성능을 결정짓는 핵심 요소의 하나로 HBM이 부각되면서, 앞으로는 메모리가 AI 산업 생태계에서 또 다른 혁신의 축이 될 것이다. SK하이닉스는 세계 최고 수준의 기술력을 바탕으로 AI 메모리 분야를 선도하고, 풀스택 AI 메모리 프로바이더로서 AI 산업 생태계의 혁신을 끌어 나갈 전망이다.

마지막 편에서는 AI 산업 생태계의 미래와 SK하이닉스의 비전에 대해 살펴볼 예정이다.

전 세계 AI∙반도체 최신 이슈를 ‘한입 크기’로 전하는 [AI SNACKchip] 시리즈! 빠르게 변하는 기술 트렌드 속, 핵심만 간결하고 알기 쉽게 전달합니다. 이번 2편에서는 스스로 생각하고 행동하는 ‘AI 에이전트’에 대해 알아봅니다.

지난 7월, 오픈AI(OpenAI)는 자사의 대표적인 인공지능 서비스인 챗GPT(ChatGPT)에 ‘챗GPT 에이전트(Agentic 기능)’를 정식으로 통합해 공개했습니다. 이번에 선보인 챗GPT 에이전트는 기존의 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)*에 웹 브라우징 전문 운영자(Operator)*와 심층 분석 도구(Deep Research)*를 결합한 형태로, ‘무엇을 말할지’뿐 아니라 ‘무엇을 해야 할지’까지 스스로 판단하고 실행하는 자율형 지능 시스템입니다.

챗GPT 에이전트는 사용자의 목적과 목표를 이해한 뒤 웹 탐색, 정보 수집, 문서 작성, 예약 및 결제 등 다양한 업무를 사람 대신 수행하는 디지털 비서 역할을 하며, 단순 반복 업무를 넘어서 실제로 업무를 수행하는 역량을 갖추었습니다. 예컨대 여행 일정 수립과 항공권 예약, 호텔 비교와 같은 복합적인 업무도 한 번의 요청으로 즉시 처리할 수 있습니다. 글로벌 기업들도 이미 다양한 형태의 ‘퍼스널 에이전트(Personal Agent)*를 도입해 업무 자동화를 적극 추진 중입니다.

챗GPT: “하와이 여행할 때 가볼 만한 곳 추천해 줘.”
챗GPT 에이전트: “하와이 3박 여행 일정 잡아 줘.”

챗GPT 에이전트는 사용자의 간단한 한마디만으로도 여행 준비의 시작부터 끝까지 일사천리로 처리합니다. 요청이 입력되자마자 에이전트는 웹에 접속해 인기 관광지, 맛집, 액티비티 등 필수 정보를 빠르게 수집하고, 사용자의 과거 여행 이력과 선호 데이터를 분석해 맞춤형 여행 루트를 자동 설계합니다. 항공편과 호텔은 가격과 이용자 평점을 종합 비교해 최적의 조건을 찾아낸 뒤 예약까지 모두 마무리하죠.

완성된 일정과 예약 정보는 문서 형태로 정리돼 이메일이나 메신저를 통해 자동 전송됩니다. 사용자는 별도 조치 없이 최적화된 여행 계획을 바로 확인하고 실행에 옮길 수 있습니다. 복잡하고 번거로웠던 여행 준비가 AI 에이전트를 통해 단 몇 분 만에 끝나는 셈입니다.

에이전트 AI는 환경 인식, 목표 정의, 계획 수립, 행동 수행, 학습의 전 과정을 반복하며 스스로 고도화됩니다. 이러한 ‘에이전트(Agentic)’ 특성 덕분에 단순 생성형 AI보다 실제 비즈니스 현장에 더 적합하다는 평가를 받고 있습니다.

CES*를 포함한 주요 시장 조사기관들은 ‘에이전트 AI’를 2025년 AI 분야의 핵심 트렌드로 지목하고 있습니다. CES 2025에서는 ‘AI 에이전트’가 단연 화두로 떠올랐으며, 가트너(Gartner), 딜로이트(Deloitte), 매켄지(McKinsey) 등도 동일한 전망을 내놓았습니다. 시장조사업체 리서치앤드마켓은 글로벌 AI 에이전트 시장이 2024년 128억 6,000만 달러(약 18조 6,500억 원)에서 2030년 332억 1,000만 달러(약 48조 1,600억 원)까지 성장할 것으로 내다보고 있습니다.

다만, 아직 초기 단계에 있는 만큼 정보 오류, 과잉 실행, 개인정보 유출 등 예상치 못한 위험이 존재합니다. 윤리적 책임과 보안 문제도 주요 과제로 부각되고 있습니다. 특히 모델 제한을 우회하려는 탈옥(Jailbreak)* 시도와 기술 오남용 가능성도 제기되는 상황으로, 이를 통제할 안전장치(Guardrails)*와 적절한 규제 체계 마련이 시급합니다.

향후 전망에 따르면, 2025~2026년 사이 조직과 기업에서 파일럿 형태의 에이전트 도입이 활발히 시도될 것으로 보입니다. 2027년을 기점으로는 본격적인 업무 자동화가 확산할 가능성도 높게 점쳐지고 있습니다. 이제 AI는 ‘말하는 도구’를 넘어 ‘실행하는 동료’로 진화하며, 구성원들이 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있는 기반을 만들어갈 것입니다. 동시에 에이전트 기술 확산에 따른 윤리적·법적 논의 또한 지속적으로 병행돼야 할 시점입니다.

앞으로도 ‘AI SNACKchip’은 인공지능의 발전이 가져오는 중요한 변화를 누구나 이해하기 쉽고 간결하게 전달하겠습니다. 다음 에피소드에서 또 다른 흥미로운 AI 이야기를 만나보세요!

* LLM(Large Language Model): 대형 언어 모델로, 대량의 데이터를 통해 학습한 인공지능 모델
* 전문 운영자(Operator): 인공지능 내에서 웹 브라우징이나 복잡한 작업을 전문적으로 수행하는 도구 또는 모듈
* 심층 분석 도구(Deep Research): 특정 주제에 대해 심층적이고 상세한 분석을 수행하는 인공지능 기반 분석 도구
* 퍼스널 에이전트(Personal Agent): 사용자 개인 맞춤형으로 설계된 업무 수행 및 보조를 목적으로 하는 인공지능 에이전트
* CES(Consumer Electronics Show): 미국 라스베이거스에서 매년 개최되는 세계 최대 규모의 전자 및 기술 박람회로, 글로벌 테크 업계의 트렌드를 가늠하는 중요한 행사
* 탈옥(Jailbreak): 인공지능이 설계된 한계를 넘어, 본래 제한된 작업을 우회하거나 무단으로 수행하는 행위
* 안전장치(Guardrails): 인공지능의 오작동이나 오남용을 막기 위한 규제, 기술적 제약, 윤리 기준 등의 안전장치

AI 산업 생태계란?

1950년대 최초로 제시된 AI라는 개념은 당시 여러 과학자들의 연구 노력에도 불구하고 컴퓨팅 인프라, 논리 체계, 데이터 부족 등의 한계로 수십 년간 침체기를 겪었다. 그러던 1990년대 AI가 웹에서 스스로 규칙을 찾아 학습하는 ‘머신러닝(Machine Learning)’이 등장하면서, 이를 기반으로 유의미한 성과들이 나오기 시작했다.

2006년 AI의 아버지라 불리는 제프리 힌턴 교수가 인공신경망의 성능을 높일 수 있는 이론을 제시하며, AI를 대표하는 알고리즘인 ‘딥러닝(Deep Learning)’의 기초 개념을 정립했다. 이후 2010년대 인간 뇌처럼 병렬 연산을 하는 GPU(Graphic Processing Unit)의 발전과 함께, 네트워크 확장에 따른 데이터의 팽창으로 인해 AI 학습과 발전이 가속화되기 시작했다. 2020년대까지 기술적 도약을 거듭하던 AI는 거대언어모델(Large Language Model, LLM)이 탑재된 ‘생성형 AI(Generative AI)’로 진화하며 인류의 다양한 영역에서 지금의 커다란 생태계를 구축해 나가고 있다.

모두가 AI 산업의 변화와 확장을 이야기하고 있는 지금, 과연 ‘AI 산업 생태계’는 어떤 모습일까? ‘AI 산업 생태계’는 통상적으로 AI 기술의 개발부터 응용, 인프라 구축, 정책과 규제에 이르기까지 여기 참여하는 기업, 정부, 학계, 사용자 등 다양한 주체들이 상호작용하며 형성하는 매우 거대하고 복합적인 산업적·사회적 구조를 의미한다. 이를 조망하는 방법도 특정 국가나 산업, 기술, 이해관계자 등에 따라 여러 관점과 층위가 있을 수 있다. 본 시리즈에서는 단계적인 AI 밸류 체인(Value Chain, 가치 사슬)의 관점으로 AI 산업 생태계를 조망하고자 한다.

5가지 영역으로 보는 AI 산업 생태계

큰 그림에서 보면 AI 산업 생태계는 다음과 같은 5개 영역으로 구성된다.

▲AI가 다양한 분야에서 사용되는 산업별 적용·활용 영역 ▲이러한 활용을 가능케 하는 AI 모델·플랫폼 영역 ▲AI 모델이 작동할 수 있는 기술 제반을 제공하는 AI 인프라 영역 ▲이러한 AI 인프라에서 핵심적인 연산 가속을 제공하는 AI 연산 가속기 영역 ▲그리고 고도의 AI 연산을 기술적으로 가능케 하는 AI 연산 인프라 영역으로 이어지는 구조다. 이 중 AI 연산 인프라는 AI 생태계의 기반이자 출발점이다. 세계 최고 수준의 AI 메모리를 개발·제공하는 SK하이닉스는 AI 연산 인프라 영역의 글로벌 리더로서 전체 AI 생태계를 가능케 하는 중요한 역할을 담당하고 있다.

1) 산업별 적용·활용 영역

산업별 적용·활용 영역은 AI가 제조·유통·금융·의료·공공 등 실제 산업 분야에서 각각의 니즈와 상황에 맞게 적용·활용되고 있는 영역이다. 과거에는 오랜 시간이 걸리고, 높은 수준의 인적 관리감독이 요구되었던 업무를 AI가 훨씬 빠르고 효율적으로 처리해 생산성과 효율성을 혁신적으로 높이고 있다. 제조업의 경우, 디지털 트윈(Digital Twin)*을 통해 실시간으로 공장 운영을 시뮬레이션한다. 이를 통해 문제를 사전에 예측·대응하거나, AI를 기반으로 생산 자동화, 품질 검사, 유지·보수를 진행해 제조 효율성을 극대화할 수 있다. 실제로 마이크로소프트, 구글, 세일즈포스, 팔란티어, 오라클 등 많은 테크 기업들이 다양한 산업별 AI 솔루션을 제공하고 있다. BMW의 경우, 마이크로소프트의 IoT 기술과 AI 솔루션을 활용해 차량 개발 과정의 데이터 처리 속도를 10배 이상 높여 신차 개발의 효율성을 크게 높였다.

2) AI 모델·플랫폼

이러한 AI의 활용을 가능케 하는 것이 바로 AI 모델·플랫폼 영역이다. 일상적으로도 널리 쓰이는 생성형 AI와 거대언어모델이 여기에 해당한다. 생성형 AI는 프롬프트에 대응하여 텍스트, 이미지 등을 생성하는 인공지능이다. 거대언어모델은 방대한 양의 데이터를 학습한 언어 모델로, 텍스트를 생성·요약·번역하는 등 생성형 AI 작업을 수행하는 데 필수적인 역할을 한다. 우리에게도 익숙한 오픈AI의 챗GPT, 구글 딥마인드의 제미나이(Gemini), 메타의 라마(LLaMA), 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude)가 대표적인 예다. AI 모델·플랫폼이 산업별 활용의 기반이자 혁신을 주도하는 촉매제이기에, 앞으로도 이들의 기술적 진화가 중요하다.

3) AI 인프라

그런데 AI 모델·플랫폼은 방대한 데이터를 바탕으로 복잡한 작업을 수행해야 한다. 오픈AI의 챗GPT-4의 경우, 파라미터(매개변수)의 수를 공식적으로 공개하지는 않았지만 1조 개가 넘는 것으로 추정된다. 이러한 데이터를 빠르게 처리하기 위해서는 막대한 규모의 인프라가 필요하다.

AI 인프라 영역은 AI 연산과 모델을 운영할 수 있도록 데이터센터, 클라우드, 네트워크, 호스팅, 소프트웨어, API(Application Programming Interface) 등을 제공하는데, 구체적인 예로는 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트의 애저(Azure), 구글의 구글 클라우드(Google Cloud) 등이 있다. 방대한 데이터를 더 안전하고 효율적으로 보관·관리하고, 이로 인해 폭증하는 전력 수요에 대응해 지속가능성을 확보하기 위해 AI 인프라 영역도 끊임없는 혁신을 추구하고 있다.

4) AI 연산 가속기

AI 인프라 영역의 핵심적인 요소가 바로 AI 연산 가속기 영역에 해당되는 GPU(Graphics Processing Unit)다. 오랫동안 컴퓨터의 두뇌 역할을 해 온 CPU가 명령어를 순서대로 처리하는 것과 달리 GPU는 병렬 처리에 특화된 그래픽 처리 장치다. 초기에 GPU는 게임용 이미지 처리를 위해 사용되다가 점차 AI 개발을 위한 머신러닝과 딥러닝 등에도 사용되면서 AI 산업 생태계에서 중요한 역할을 수행하게 되었다. 현재 이 제품을 개발·공급하는 업체로는 엔비디아(H100, H200, B100, B200 시리즈), AMD(MI300, MI350 시리즈), 인텔(Gaudi2, Gaudi3 시리즈) 등이 있다.

거대언어모델 학습과 추론을 가속화하는 GPU는 AI의 개발과 운영에 필수적인 요소다. 전 세계적으로 GPU 품귀 현상과 확보 전쟁이 벌어지고 있을 정도다.

5) AI 연산 인프라

AI 연산 인프라 영역은 이러한 GPU가 고성능 AI 연산을 할 수 있게 만드는 원천이다. AI 모델의 학습·추론이 끊김 없이 작동하도록 고성능 연산 환경을 제공하는 것이 바로 고대역폭 메모리 반도체, HBM(High Bandwidth Memory)이다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 연결해 기존 D램보다 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올린 고부가가치·고성능 제품으로, AI 기술 그리고 GPU의 발전과 함께 급성장해 왔다.

글로벌 시장에서 HBM을 선도하는 기업은 바로 SK하이닉스다. 2013년 세계 최초로 1세대 HBM 개발을 시작으로, SK하이닉스는 올해 3월 6세대 제품인 HBM4 12단 샘플을 세계 최초로 주요 고객사에 제공했다. AI 산업에서는 ‘HBM 없이는 AI도 없다’는 이야기가 있을 만큼 HBM은 AI 산업 생태계를 추동하는 핵심적인 역할을 담당하고 있다.

미래 혁신을 위한 협력과 경쟁

이렇듯 AI 산업 생태계는 ▲산업별 적용·활용 영역 ▲AI 모델·플랫폼 영역 ▲AI 인프라 영역 ▲AI 연산 가속기 영역 ▲AI 연산 인프라 영역으로 이어지는 선형적 구조를 보인다. 동시에 여러 빅테크 기업이 복수의 영역에서 활동하는 중복적인 밸류 체인으로 연결된다. 중요한 사실은 다양한 영역의 기업들이 상호 긴밀히 연결되고 협력한다는 점이다. 그 이유는 AI가 하나의 기업이나 기술로는 완결될 수 없는 거대하고 복잡한 체계이기 때문이다. AI 산업 생태계에서 연결과 협업은 선택이 아닌 필수다.

동시에 AI 산업 뉴스에서 빠지지 않는 토픽이 기술 경쟁과 패권 다툼이다. AI 기술이 빠르게 발전하고 관련 시장이 폭발적으로 성장하면서 세계 각국의 정부와 테크 기업들은 경쟁적으로 AI에 투자하고 이를 활용한 혁신에 드라이브를 걸고 있다. 최근 대한민국 정부도 ‘AI 3대 강국 진입’을 목표로 향후 100조 원의 투자 계획을 발표했다. 이러한 변화 속에서 SK하이닉스를 포함한 각 기업의 기술과 전략은 AI 산업 생태계 전반에 중대한 영향을 미치고 있다.

다음 편에서는 AI 산업 생태계 내에서 SK하이닉스의 역할과 리더십에 대해 살펴볼 예정이다.

전 세계 AI∙반도체 최신 이슈를 ‘한입 크기’로 전하는 [AI SNACKchip] 시리즈! 빠르게 변하는 기술 트렌드 속, 핵심만 쏙쏙 골라 쉽고 간결하게 전달합니다. 1편에서는 글로벌 AI 인재 확보 경쟁의 신호탄이 된 ‘초지능 AI’에 대해서 알아봅시다.

2025년 7월, 메타(Meta)는 ‘초지능 AI(Superintelligence)’ 전담 연구소 설립을 공식 발표했습니다. 초지능은 일반적으로 알려진 범용 인공지능(AGI*)의 다음 단계로, 인간의 기억력, 창의력, 판단력을 포함한 모든 인지 능력을 능가하는 AI를 말합니다.

AI 발전 단계는 크게 세 가지로 나뉩니다. 특정 분야에서 인간을 능가하는 ‘좁은 AI(ANI, Artificial Narrow Intelligence)’, 인간과 비슷한 수준의 지능을 가진 ‘범용 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)’, 마지막으로 인간 고유의 영역인 정서, 예술 창작, 복잡한 문제 해결 능력까지 갖춘 ‘초지능 AI’입니다.

‘초지능’ 개념은 1998년, 영국 철학자이자 작가 닉 보스트롬(Nick Bostrom)이 “거의 모든 영역에서 인간의 가장 뛰어난 두뇌를 초월한 지적 능력”이라 정의하며 처음 등장했습니다. 이후 2014년 그의 저서 「슈퍼인텔리전스(Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies)」를 통해 대중적으로 알려졌습니다. 현재 메타뿐 아니라 OpenAI, 구글 딥마인드, 마이크로소프트, 엔비디아 등 글로벌 AI 선도기업들이 초지능 및 범용 AI 실현을 위한 본격적인 경쟁을 펼치고 있습니다.

▲OpenAI는 구글의 TPU 인프라*로 전환하며 차세대 GPT 모델 개발에 박차를 가하고 있고, ▲구글 딥마인드는 멀티모달 모델* 제미나이(Gemini)를 기반으로 범용 AI 생태계를 적극적으로 확장하고 있습니다. ▲마이크로소프트는 챗GPT 기술을 의료와 교육 분야로까지 확장하며 AGI 상용화를 적극 추진 중입니다. ▲엔비디아는 초지능 개발의 안전성을 목표로 하는 스타트업 ‘Safe Superintelligence(SSI)*’에 공동 투자하며 AI 인프라의 주도권 확보에 나섰습니다.

특히 메타는 업계 최고 수준의 인재들을 파격적인 조건으로 영입하며 ‘AI 인재 블랙홀’이라는 별칭까지 얻었습니다. AI 연구자들에게 수백억 원대 조건을 제시하며 CEO 마크 저커버그(Mark Zuckerberg)가 직접 인재 채용에 나선 것으로 알려졌습니다. 초지능 시대를 준비하는 기업 간의 경쟁은 단순히 기술적 우위 다툼을 넘어 인재, 윤리, 책임 등 전반적 구조에 걸친 총력전 양상을 띠고 있습니다. 초지능 AI는 아직 현실화되지 않았으나, 이 기술에 대한 현재의 투자가 미래 산업 구조를 근본적으로 변화시킬 가능성이 큽니다. 따라서 현재의 흐름을 정확히 이해하는 것이 중요합니다.

하지만 여전히 의문점은 남아 있습니다.

‘이 기술이 실제로 구현 가능한 기술인가?’
‘통제 가능한 기술인가?’
‘인간보다 뛰어난 존재를 우리가 과연 다룰 수 있는가?’

이러한 질문들이 전 세계 연구소와 정부, 철학자들 사이에서 치열하게 논의되고 있습니다.

이 때문에 초지능 AI는 단순한 기술로만 접근할 수 없으며, 우리가 만들고 있는 것이 무엇인지 정확히 아는 것이 초지능 시대를 준비하는 첫 번째 단계입니다. 앞으로도 ‘AI SNACKchip’은 중요한 기술 트렌드를 누구나 이해하기 쉽게 1분으로 요약하여 전달합니다. 다음 한입도 기대해 주세요.

* AGI(Artificial General Intelligence): 사람처럼 다양한 문제를 이해하고 학습, 추론, 창작, 의사결정이 가능한 범용 인공지능
* TPU 인프라: 구글이 개발한 AI 전용 연산 장치(Tensor Processing Unit)로, AI 모델의 학습과 추론 속도를 향상시키는 하드웨어
* 멀티모달 모델(Multimodal Model): 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 동시에 처리하고 이해하는 AI 모델
* Safe Superintelligence(SSI): NVIDIA 등이 투자한 스타트업으로, 안전하고 통제 가능한 초지능 AI 개발을 목표로 함