퀄컴 CEO 2028년 1000억 매개변수 모바일 인공지능 구동 관측
4비트 압축에도 50기가 램 필수… 원가 폭등에 16기가 정체
삼성전자·SK하이닉스 고성능 모바일 메모리 판가와 세트 수요 충돌
4비트 압축에도 50기가 램 필수… 원가 폭등에 16기가 정체
삼성전자·SK하이닉스 고성능 모바일 메모리 판가와 세트 수요 충돌
이미지 확대보기크리스티아누 아몬 퀄컴 최고경영자가 2028년까지 1000억 개 매개변수를 갖춘 거대언어모델을 지속 구동하는 스마트폰이 등장할 수 있다고 밝히면서 모바일 기기의 하드웨어 한계 돌파 여부에 이목이 쏠린다.
정보기술 전문 매체 Wccftech는 10월 11일(현지시각) 아몬 최고경영자가 대담 프로그램 인터뷰에서 복수 인공지능 기업의 개발 동향을 언급했으나 구체적인 기술 로드맵은 내놓지 못했다고 보도했다. 메모리 반도체 공급 부족과 원가 부담으로 모바일 기기 제조사들의 디램 탑재 용량이 16기가바이트에 묶인 상황에서 삼성전자와 SK하이닉스의 고용량 모바일 메모리 공급망 전략에 미칠 파장도 작지 않다는 평가가 나온다.
원가 부담에 멈춘 스마트폰 메모리 증량
Wccftech 보도에 따르면 아몬 최고경영자는 인공지능 기업들이 1000억 개 매개변수 모델을 모바일 기기에서 중단 없이 구동하기를 원한다고 발언했다. 스마트폰 제조사들이 앞으로 상당한 수준의 메모리를 탑재하는 방향으로 전환할 것이라는 관측도 덧붙였다. 다만 어떤 기업이 기기를 개발하고 있는지 구체적인 명단은 밝히지 않았다.
현재 스마트폰 시장은 메모리 원가 부담으로 물리적 용량 확장이 정체 상태에 머물러 있다. 과거 일부 고성능 안드로이드 스마트폰이 24기가바이트 저전력 더블데이터레이트 파이브엑스를 적용하기도 했으나, 최근 대다수 제조사는 16기가바이트 상한선을 넘지 못하는 형편이다.
미화 900달러(약 120만 9420원) 기준 노트북 제조원가에서 중앙처리장치와 메모리, 저장장치가 차지하는 비중이 68퍼센트에 달한다는 집계가 나오면서 완제품 제조사들의 부품 단가 관리가 강화된 흐름과 궤를 같이한다.
50기가바이트 장벽과 우회 기술의 한계
1000억 개 매개변수 모델을 모바일 환경에서 구동하는 데는 메모리 용량이 근본적 걸림돌로 작용한다. 4비트 양자화를 적용하더라도 운영체제와 애플리케이션, 문맥 캐시 영역을 감안하면 스마트폰에 최소 50기가바이트 램이 필요하다는 계산이 나온다.
2비트 양자화를 택하더라도 인공지능 모델 단독으로 25기가바이트를 차지한다. 4비트 이하 수준으로 과도하게 압축하면 추론 정확도가 크게 훼손되는 문제가 뒤따른다.
연속 구동 과정에 발생하는 발열 현상도 성능 저하를 부른다. 차세대 칩셋 패키징 공정 전환으로 열 배출을 일부 보완하더라도 근본적 메모리 대역폭 병목을 완전히 해소하기는 어렵다.
이에 따라 연산 시 활성화된 모듈만 램에 상주시키는 희소 혼합전문가 모델이나 플래시 저장장치 스트리밍 기법이 거론된다. 매개변수 수를 200억 내지 300억 개로 줄인 지식 증류 모델을 적용하는 방식이 상업적으로 가장 현실적인 대안으로 꼽힌다.
한국 메모리 공급망 판가와 수요 위축 위험
모바일 온디바이스 인공지능의 고도화는 한국 메모리 반도체 생태계에 양날의 검으로 작용한다. 스마트폰 한 대당 탑재되는 저전력 디램 용량이 현재 12~16기가바이트에서 32기가바이트 이상으로 확장되어야만 고성능 인공지능 연산이 물리적으로 가능해진다.
이는 삼성전자와 SK하이닉스가 주도하는 차세대 모바일 디램 모듈의 공급 단가 상승을 견인할 수 있는 요인이다. 온보드 플래시 스트리밍 구현을 위해 초고속 유니버설 플래시 스토리지 규격의 고성능 낸드플래시 채택 비중이 확대되는 경로도 확인된다.
반면 완제품 가격 저항에 따른 출하량 위축은 명확한 반대 시나리오로 꼽힌다. 메모리 탑재량을 무리하게 늘릴 경우 플래그십 스마트폰의 부품원가가 가파르게 상승해 기기 소비자가격 인상으로 귀결된다.
글로벌 경기 둔화와 기기 교체 주기 장기화 속에서 고가 스마트폰 수요가 뒷받침되지 못한다면, 세트 업체들은 고용량 램 채택을 유예하고 클라우드 연동형 방식을 고수할 가능성이 높다. 이 경우 한국 메모리 제조사들이 기대하는 모바일 디램 고사양화 수요는 2028년 이후로 지연될 위험이 상존한다.
모바일 온디바이스 인공지능의 성패는 모델 경량화 기술의 진전과 함께 메모리 반도체 원가 절감이 어느 속도로 맞아떨어지느냐에 달려 있다. 완제품 제조사의 원가 통제 기조와 메모리 공급망의 차세대 규격 양산 시점이 일치하는지 여부가 실질적인 상용화 여부를 가를 기준이 될 것으로 보인다.
김주원 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com













