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AI 인프라·반도체

AI 추론 시대, 메모리 시장의 새 주자 'S램'

전자신문 SW·2026-09-22

요약

AI 산업의 중심이 '학습'에서 '추론'으로 이동하면서 이에 최적화된 메모리로 S램이 주목받고 있다. S램은 전원이 공급되는 동안 데이터를 유지하는 정적 메모리로, D램과 달리 주기적 재충전이 필요 없어 접근 속도가 빠르다는 특성이 있다. 이런 특성 덕분에 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU) 등에서 활용도가 커지고 있다. 그동안 고대역폭메모리(HBM)가 주도해온 AI 메모리 시장의 저변이 넓어질 것이라는 전망이 나온다.

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AI 메모리 수요가 학습용 HBM 중심에서 추론에 특화된 메모리로 다변화하는 흐름을 보여주는 사례다.

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이 일이 어디서 왔나

9월 25일 전자신문 보도에서 김동원 KB증권 리서치본부장은 AI 인프라 투자축이 GPU에서 CPU·메모리로 옮겨가며 HBM 외에 DDR5, 기업용 SSD 등으로 메모리 수요가 확대될 수 있다는 전망을 내놓았다. 이번 S램 관련 보도는 그 흐름의 연장선에서, 학습용 HBM 중심이던 AI 메모리 시장에 추론 특화 메모리라는 또 다른 갈래가 더해지는 사례로 읽힌다.

짚어야 할 점

  • HBM이 주로 학습 단계의 대용량 데이터 처리에 쓰였다면, S램은 CPU·GPU·NPU 내부에서 빠른 접근이 필요한 추론 연산에 쓰인다는 역할 차이를 구분해서 볼 필요가 있다.
  • AI 메모리 수요가 특정 제품(HBM)에서 DDR5·SSD·S램 등으로 다변화한다는 전망이 여러 보도에서 반복되는데, 이는 삼성전자·SK하이닉스 같은 메모리 기업의 사업 포트폴리오 전반에 영향을 줄 수 있는 흐름이다.
  • S램은 새로 등장한 기술이 아니라 기존에도 CPU 캐시 등에 쓰이던 메모리로, '주목받는다'는 것이 신규 수요 창출인지 기존 용도의 비중 확대인지를 구분해서 볼 필요가 있다.

아직 확인되지 않은 것

  • S램 수요나 시장 규모가 실제로 얼마나, 언제부터 늘고 있는지에 대한 구체적 수치는 확인되지 않았다.
  • 어느 기업들이 S램 생산·공급을 주도하고 있는지, HBM 시장과 구조가 어떻게 다른지는 이 보도에서 다뤄지지 않았다.
  • '저변이 넓어질 것'이라는 전망을 제기한 주체가 구체적으로 누구인지 밝혀지지 않았다.

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NPU
신경망 연산에 특화된 전용 반도체로, 행렬 곱셈과 병렬 연산을 하드웨어 수준에서 가속해 CPU나 GPU보다 낮은 전력으로 딥러닝 추론을 처리하는 프로세서를 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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