(사진= 생성형 AI로 만든 이미지)
AI 모델 기업들도 투자 대열에 가세했다. 오픈AI는 2030년까지 컴퓨팅 인프라 지출 전망을 기존 6000억달러에서 7500억달러로 상향한 것으로 전해졌다. 미국 조지아주에는 총 300억달러 이상을 들여 3.2기가와트(GW) 규모의 데이터센터를 구축하고, 스페이스X AI도 텍사스에 신규 대형 데이터센터를 짓는 방안을 검토 중이다. 테슬라 역시 올해 AI 인프라 등에 250억달러 이상을 투입할 방침이다.
이는 국내 메모리업계에 직접적인 호재로 평가된다. 알파벳은 2분기 자본지출 449억달러 가운데 약 60%를 서버 구매에 사용했다. 투자비 부담이 커지더라도 AI 서비스 경쟁력을 좌우하는 서버와 핵심 반도체 지출은 줄이기 어렵다는 의미다. AI 추론 경쟁이 본격화하면서 연산 성능뿐 아니라 메모리 용량과 대역폭의 중요성도 더욱 커지고 있다.
AI 가속기 한 대에 들어가는 HBM 용량도 빠르게 늘고 있다. 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU) ‘루빈’에는 HBM4 288기가바이트(GB), AMD의 ‘MI455X’에는 HBM4 432GB가 탑재될 예정이다. 서버 한 대에 필요한 메모리가 늘면서 CSP와 AI 반도체 업체들은 삼성전자와 SK하이닉스를 상대로 3~5년짜리 장기공급계약 체결에도 나서고 있다. 범용 D램 가격까지 상승하면서 HBM을 중심으로 시작된 호황이 전체 메모리 시장으로 확산하는 모습이다. 공급자 우위의 시장이 형성되면서 후속 계약에서는 메모리 가격을 높이기도 유리한 구조다.
김동원 KB증권 리서치본부장은 “올해 3분기 기준 삼성전자의 구글향 메모리 공급은 서버용 D램 수요의 50%, HBM은 80% 수준으로 추정된다”며 “현재 구글 메모리 공급 점유율 1위를 기록하고 있어 구글 AI 생태계의 최대 수혜주”라고 평가했다. 삼성전자는 내년 1c D램 기반 HBM4 생산을 확대하고 2028년 상반기 HBM4E 양산을 추진할 계획이다. HBM 시장을 선도하는 SK하이닉스 역시 공급 부족과 장기계약 확대에 따른 수익성 개선이 기대된다.
최태원 SK그룹 회장도 최근 기자간담회에서 “반도체 시장에서 AI에 쓰이는 비중이 절반 이상이기 때문에 전체 수요가 50~60% 이상 늘어날 것”이라며 “내년에는 늘어나는 공급량이 거의 없어 수요와 공급의 격차가 더 벌어질 수밖에 없다”고 전망했다.
다만 막대한 투자비는 향후 인프라 확장의 지속 가능성을 가를 변수다. 알파벳과 테슬라의 2분기 잉여현금흐름이 적자로 돌아선 데다 주요 기업들이 회사채 발행까지 확대하면서 AI 사업의 수익성을 입증해야 한다는 압박도 커지고 있다. 업계 관계자는 “당장은 빅테크가 비용 절감보다 인프라 선점을 우선하고 있어 메모리 수요가 꺾일 가능성은 낮다”며 “향후에는 투자 총액뿐 아니라 서버와 반도체 등 필수 영역으로 자금이 얼마나 지속해서 유입되는지를 지켜봐야 한다”고 말했다.









