HBM·GPU·NPU, 반도체 특집 2탄 ( 이것만은 알고 있자!)

반도체는 메모리 반도체와 시스템 반도체로 나뉜다. 메모리 반도체는 정보를 저장하는 창고, 시스템 반도체는 정보를 연산 판단 제어하는 두뇌에 비유된다. 창고 없이는 두뇌도 작동할 수 없고 두뇌 없이는 창고도 쓸모 없다. 한국의 점유율은 메모리에서 약 70%인데 반해 시스템은 약 3%로, 시장 규모도 시스템이 메모리보다 3배 이상 크다. 이는 한국 반도체 산업의 숙제로 남아 있다.

CPU GPU NPU는 각각 다른 역할을 가진 두뇌의 분담 체계다. CPU는 한 집씩 순차적으로 처리하는 일반 연산의 범용 두뇌이고, GPU는 다수의 작업을 병렬로 처리하는 고속화된 그래픽·AI 연산 인프라다. NPU는 AI 연산에 특화된 저전력 고효율의 라이더로, 온디바이스 AI를 가능하게 하는 핵심 요소다. 세 세 가지는 경쟁이 아니라 서로 협력하는 구조이며, 데이터 공급속도에 따라 전체 성능이 좌우된다. 이와 함께 온디바이스 AI는 데이터를 서버로 보내지 않고 기기 내에서 즉시 작동하며 보안과 전력 효율 면에서 중요한 역할을 한다.

HBM은 라이더 옆에 붙어 초고속으로 데이터를 꺼내 주는 이동식 창고 역할을 한다. 기존 메모리 대비 데이터 전달 속도가 크게 빨라지며, GPU 바로 옆에 수직으로 쌓아 올리는 구조로 거리를 단축하고 처리 용량을 확대한다. 이로 인해 메모리와 파운드리를 결합하는 전략이 등장했고, 메모리의 역할도 연산 기능으로 확장되며 시스템 반도체 영역으로 이동하는 흐름이 뚜렷해졌다. 한국과 달리 온디바이스 AI의 주목은 데이터 보안과 에너지 효율 측면에서 집중된다.

타이가의 경제습관은 CPU GPU NPU의 역할 구분과 HBM의 필요성을 설명한다. Q&A를 통해 CPU의 중요성은 여전히 크고, GPU와 NPU는 AI 시대의 핵심이지만 상호 보완 관계로 이해한다. HBM의 선도 주자는 현재 SK하이닉스이며 삼성전자는 HBM5 전략으로 추격 중이다. 온디바이스 AI의 실현은 NPU의 발전과 직결되며, 시스템 반도체의 지능화가 가속화될 전망이다. 반도체 분야의 흐름은 메모리가 주도하는 세계와, 데이터 보안 및 에너지 효율을 중시하는 세계가 공존하는 방향으로 나아간다.

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