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<오픈AI발 가격전쟁? ①칩 수요 전제 흔드나, 셈법 다른 메모리>에서 이어짐

[서울=뉴스핌] 이홍규 기자 = ◆"사용 총량 증가"

낙관론은 단가가 내려가면 사용 총량이 늘어 전체적인 매출은 오히려 커진다는 논리에 근거한다. JP모간의 마크 실스키 애널리스트는 단가 인하와 비용 급증을 둘러싼 최근의 우려에 대해 "더 높은 지출로 가는 최소한의 감속 구간"이라고 평가했다. 단가 인하와 기업들의 비용 관리는 지출 축소의 신호가 아니라 사용 확대를 거쳐 더 큰 지출에 이르는 과정의 일시적 조정이라는 의미다.

낙관론자들이 지출 확대를 기대하는 근거는 2가지다. AI를 결제하는 미국 기업의 비율은 계속 오르고 있고 여러 단계 작업을 자율 수행하는 AI 에이전트 역시 지속적으로 확산되고 있다. 검색과 추론, 실행을 반복하는 에이전트는 단순 질의응답보다 토큰 소비가 몇 배 많다. 이 추세라면 단가가 내려갈 경우 이 비싼 사용 방식의 부담이 줄어 도입에 속도가 붙을 것이라는 전망이다. 업무를 에이전트로 전환한 뒤 토큰 소비가 3.5배로 늘었다는 측정 결과도 있다.

가격 하락이 곧 산업의 위축을 뜻하지는 않는다는 반론도 있다. 토큰 비용은 하드웨어와 소프트웨어의 효율 개선으로 이미 가파르게 떨어져 왔고 그 사이 AI 보급은 오히려 확대됐다. 일부 낙관론자는 중국 업체들이 미국 선두권에 크게 뒤지지 않는 성능의 모델을 훨씬 낮은 가격에 공급해 온 점에 주목한다. 저가 모델이 진작부터 존재했는데도 수요와 투자가 계속 늘어왔던 만큼 낮은 가격과 산업 성장은 공존할 수 있다는 거다.

◆"메모리 셈법은 다르다"

가격 경쟁의 충격이 반도체 전반에 같은 강도로 미치지는 않을 수 있다는 분석도 따른다. 메모리 반도체가 GPU 등 로직 반도체보다 비교적 방어적일 수 있다는 평가다. 경계론의 시나리오대로 AI 지출 축소가 현실화해도 항목별로 줄어드는 정도가 다를 수 있어 메모리 수요의 감소는 더 완만할 가능성이 거론된다.

축소의 강도를 가르는 기준은 지출의 용도다. 모델 훈련은 더 나은 모델을 확보하기 위한 지출이라 늦추거나 줄여도 기존 서비스에 당장 지장이 없는 편이다. 반면 추론은 고객 응대나 코드 작성처럼 이미 업무에 편입된 사용이라 중단할 경우 업무 차질로 이어질 소지가 크다. 지출 조정이 필요한 기업이라면 줄이더라도 훈련 쪽을 상대적으로 크게 줄이고 추론은 가급적 유지하려 할 것이라는 관측이 나온다.

하드웨어 구성의 차이가 메모리에 유리하게 작용할 수 있다. 훈련 지출의 축소는 대규모 연산을 담당하는 GPU 등 로직 반도체 수요에 직결된다. 추론 역시 로직 반도체에서 수행되지만 트렌드포스에 따르면 처리 속도는 연산 능력이 아니라 메모리 접근 속도가 결정한다. 추론 인프라에서 메모리가 차지하는 비중이 높다고 평가되는 이유다. 축소가 훈련에 집중되는 경우라면 감소분의 큰 몫은 로직에서 나오고 메모리 수요의 감소는 그보다 완만할 수 있다는 계산이 나온다.

삭소뱅크의 루벤 다포보 전략가는 훈련에서 추론으로의 전환이 "메모리를 더 전략적으로 만든다"며 "추론에는 단순 연산 능력이 아니라 속도, 대역폭, 전력 효율이 필요하기 때문"이라고 말했다. 속도와 대역폭은 메모리의 성능이 좌우하는 영역이라 추론 비중이 커질수록 메모리의 중요성도 커진다는 의미다. 지출이 줄어드는 국면에서도 남는 지출이 추론 위주로 재편되는 한 그 수요가 향하는 곳은 결국 메모리라는 뜻으로도 해석될 수 있다.

bernard0202@newspim.com