- 엔비디아 경쟁사 추격에 '추론 반도체'로 다변화, 삼성전자 기술력 더 부각
- 엔비디아가 메타를 비롯한 빅테크의 추격에 맞서 그동안 학습용 인공지능(AI) 반도체 중심이었던 제품 라인업을 추론용으로까지 넓힐 것이라는 관측이 나온다.엔비디아는 추론용 반도체에 적합한 메모리 S램을 활용할 방침인데 이와 관련한 사업경쟁력이 높은 삼성전자의 기업가치가 더욱 오를 수 있을 것으로 보인다.15일(현지시각) 투자전문지 마켓워치는 엔비디아가 현지시각 16일 시작하는 연례 기술 콘퍼런스 'GTC 2026'에서 '추론용 반도체'를 선보일 것이라는 관측을 전했다.메타를 비롯한 빅테크가 엔비디아 의존도를 낮추기 위해 자체 추론용 반도체 잇달아 출시하면서 엔비디아로서도 이에 대응할 필요성이 부각돼 신제품을 내놓으려는 것으로 풀이된다.챗GPT를 비롯한 인공지능 모델의 완성도가 학습을 통해 충분히 개선되면서 시장에서는 빠른 답변과 전력 효율이 중요한 추론용 반도체 수요가 늘고 있다.엔비디아는 그동안 학습용에 최적화한 인공지능 반도체로 세계 시장을 사실상 독식했지만 추론용 반도체가 확산하면 판도가 달라질 수 있다.앞서 메타는 지난 13일 자체 제작한 인공지능 반도체 4종을 공개했다. 이 가운데 특히 MTIA 300을 추론 작업에 최적화했다.구글과 아마존 등 엔비디아의 기존 고객사도 각각 인공지능 연산을 위한 텐서처리장치(TPU)와 인퍼런시아 등 자체 개발한 추론용 반도체를 내놓고 성능을 개선하고 있다.파이낸셜타임스는 실리콘밸리 벤처투자자의 발언을 인용해 "이제 엔비디아가 인공지능 반도체를 지배하던 시대는 끝나가고 있다"고 바라봤다.이런 점을 고려해 엔비디아는 추론용 반도체를 개발하기 위해 지난해 12월 200억 달러(약 30조 원)를 들여 인공지능 반도체 스타트업 그로크를 인수했다.파이낸셜타임스는 소식통을 인용해 "그로크의 반도체는 고대역폭메모리(HBM)에 사용하는 D램 대신 S램을 사용할 예정"이라고 보도했다.S램이 인공지능 추론 작업의 속도를 향상시키는 기능에 더욱 적합하기 때문이다.S램은 고대역폭 D램인 HBM보다 데이터 처리 속도가 빨라 인공지능 분야에서 속도가 빨라야 하는 추론 기능에 적합하다는 평가를 받는다.젠슨 황 엔비디아 CEO가 1월29일 대만 타이베이 쑹산국제공항에 도착해 취재진으로부터 질문을 받고 있다. <연합뉴스>더구나 최근 HBM이 공급 '병목 현상'에 직면해 S램이 상대적으로 추론 반도체 시장에서 구하기 수월할 수 있다는 점도 제시됐다.파이낸셜타임스는 "S램은 공급이 더 용이하고 인공지능 추론 작업 속도를 향상하기에 적합하다"고 전망했다.이런 시장 상황은 메모리 공급사인 삼성전자의 몸값을 높이는 요소로 작용할 수 있다. 삼성전자는 S램 기술에서 높은 경쟁력을 갖췄다는 평가를 받는다.증권사 모간스탠리는 최근 삼성전자를 반도체 분야 최선호주로 제시하며 S램 기술 역량을 장점으로 꼽았다.엔비디아와 같은 고객사의 추론용 반도체에 삼성전자 기술이 필요해 증권사로부터 높은 평가를 받는 것으로 풀이된다.삼성전자가 S램 외에 반도체 파운드리나 부가가치가 높은 HBM4에서도 경쟁력을 갖춰 추론용 반도체 '춘추전국시대'에 더욱 부각될 수 있다는 관측도 있다.S램이 D램에 기반한 HBM을 완전히 대체하는 것이 아니라 사용 목적과 고객사에 맞춰 각각 시장을 형성할 수 있기 때문이다.삼성전자와 경쟁하는 다른 메모리반도체 업체도 S램을 제조하지만 삼성전자와 같이 파운드리와 HBM 등 반도체 전반에 제조 역량을 갖춘 곳이 사실상 전무한 상황이다.모간스탠리는 "HBM이 시장의 대세인 가운데 S램은 틈새시장을 개척하고 있다"며 HBM4 인증과 파운드리 유연성 등에서 삼성전자가 장점을 갖췄다고 평가했다.결국 인공지능 반도체 시장 큰손인 엔비디아가 추론용 반도체 시장에 포문을 열면서 삼성전자의 존재감이 더욱 부각될 것이라는 관측이 힘을 얻는다.마켓워치는 투자은행 BNP파리바의 데이비드 오코너 애널리스트 분석을 인용해 "엔비디아의 GTC 행사는 인공지능 추론 부문 입지에서 반도체 투자자의 심리를 개선하는 데 도움이 될 것"이라고 전망했다. 이근호 기자