김정호 KAIST 교수 "2038년엔 HBM이 AI컴퓨팅 핵심될 것"

오는 2038년 쯤되면 AI컴퓨팅이 HBM(고대역폭메모리) 중심으로 이루어질 것이라는 분석이 나왔다. 또 HBM이 3년 단위로 성능이 2배이상 개선된다는 'AI 스케일링 법칙'의 근거도 제시됐다. 김정호 KAIST 전기및전자공학부 교수는 지난 11일 열린 '차세대 HBM 로드맵(2025~2040) 버전 1.7 기술 발표회'에서 "HBM은 열과 전기 에너지와의 싸움"이라며 이같이 언급했다. 김 교수는 지난 2000년 초반부터 HBM을 연구, 'HBM 대부'로 불린다. 김 교수는 첫 설명에서 살바도르 달리 화풍으로 사람과 로봇 얼굴을 합성한 오픈 AI 생성 그림을 보여주며, "결국은 인간의 노동을 AI가 상당부분 대체할 것"이라며 강연을 진행했다. 김 교수는 "2000년 초반 반도체 스택을 얘기하며 HBM이 고속 계산에 쓰일 것으로 예상했는데, 이 같은 얘기가 AI 산업화 등에 힘입어 현실이 됐다"며 "향후 15~20년은 HBM이 산업을 이끌어 갈 것"으로 예측했다. 김 교수는 또 반도체 생존과 국가안보가 HBM에 의해 결정될 것이라는 언급도 내놨다. "현재 삼성전자와 SK하이닉스가 메모리 반도체 시장 90% 장악하고는 있지만, 시스템 IC를 비롯한 그 외 분야의 기술 및 시장확장에 더 적극적으로 대응해야 지속적인 시장 주도권을 확보할 것입니다." 김 교수는 HBM 미래방향에 대해 "3년마다 대역폭(배선(I/O)갯수, 데이터 전송속도)이 2배로 개선될 것"이라며 "대역폭이 2026년 출시될 HBM4의 경우 초당 2TB이지만, 3년 뒤인 2029년 HBM5에서는 초당 4TB가 될 것"이라며 "그러나 그 이후엔 3년마다 2배를 넘는 속도로 가속화될 것"으로 예측했다. 2035년 HBM7 대역폭이 초당 24TB, 2038년 HBM8에서는 64TB로 급격히 늘어날 것으로 내다봤다. 이외에 김 교수는 "10~20년 뒤에는 파라미터가 1천조까지 갈 것"이라며 "데이터 통신 속도가 100Gbps를 넘어서면 데이터 전송방식이 광통신으로 바뀔 것"으로 예견했다. 이어 ▲3D 메모리 근접 컴퓨팅 구조(윤지원 박사과정) ▲멀티-타워 HBM 구조 (김태수 석사과정) ▲냉각위한 임베디드 쿨링 구조 (손기영 박사) ▲LLM 을 활용한 HBM 디자인 AI 에이전트(김근우 박사과정) 등 21명의 석, 박사생들이 각각의 주제를 발표했다. 세대별 HBM 구조와 성능, 특성 ▲데이터 대역폭 확장을 위한 TSV와 인터포저 ▲딥 에칭 기술 등과 전기적 신뢰성 확보를 위한 하이브리드 본딩 기술 ▲발열 문제 해결을 위한 냉각용 TSV 기술 등도 함께 소개된다. 21명이 발표했다. 윤지원 전기및전자공학부 연구생(박사과정)은 "이번 행사를 기획하며 HBM이 우리나라 반도체 산업의 미래라는데 더 확신을 갖게 됐다, 지속적으로 우리나라 HBM 중심의 국가 경쟁력을 갖도록 하는데 기여하고 싶다"고 말했다.