젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 16일 센호제에서 열린 엔비디아 GTC 2026에서 기조연설을 마친 직후 삼성전자 전시 부스를 찾았다. 그는 그록 언어처리장치(LPU)와 6세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM4 생산에 쓰이는 삼성전자 웨이퍼에 각각 ‘정말 빠른 그록’ ‘놀라운 HBM4’라는 사인을 남겼다.

황 CEO는 한진만객사 확대를 꾀하는 모습이다.

당분간 AI 칩 수요의 상당 부분을 HBM4와 HBM3E가 차지할 것으로 예상되는 만큼 현 세대 주력 제품 영업에 집중해 시장점유율을 공고히 하려는 전략으로 풀이된다. 꿈의 ‘1000단 낸드’ 구현…칩공급 부족·전력난 한번에 잡는다

삼성전자의 강유전체 낸드플래시 메모리 연구개발(R&D)에 엔비디아가 참여해 인공지능(AI) 신기술 모델을 공동 개발하자 반도체 업계가 양 사의 전략적 협력을 예사롭지 않게 보고 있다. 그래픽처리장치(GPU)를 만드는 엔비디아가 메모리, 그것도 아직 상용화되지 않은 미래 기술인 강유전체 낸드플래시 연구에 직접 참여한 것이 이례적이기 때문이다.

AI 연산의 핵심이 기존 GPU에서 고대역폭메모리(HBM)와 낸드플래시를 포함한 메모리칩으로 이동하면서 엔비디아도 단순 수급을 넘어 전략적 파트너와 선제적인 기술 협력을 강화하는 모습이다. 특히 강유전체 낸드는 1000단까지 쌓을 수 있고 전력 소모를 96%까지 줄일 수 있어 엔비디아를 포함한 빅테크의 최대 난제인 메모리칩 공급난과 AI 데이터센터 전력난을 동시에 해결할 신기술로 주목받는다.

12일 시장조사 업체 옴디아에 따르면 전 세계 낸드 공급량은 2022년 2138만 7000장으로 정점을 찍은 후 올해 1540만 8000장까지 감소할 것으로 전망된다. 2028년에도 1761만 장에 그쳐 급증하는 수요를 충족하기에는 역부족인 상황이다.

낸드 품귀 현상이 심해지면서 가격은 올 1분기에만 전 분기 대비 90% 급등했다. 엔비디아가 차세대 AI 가속기 ‘베라 루빈’에 새 낸드 장치인 ‘추론 맥락 메모리 스토리지(ICMS)’를 도입하기로 해 수요를 더 부추길 예정이다. 여기에 필요한 낸드만 전 세계 수요의 9.3%에 달하는 것으로 추산된다.

AI 반도체 전력난도 갈수록 심화하고 있다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 전 세계 AI 데이터센터의 전력 소모량은 2024년 약 450TWh(테라와트시)에서 올해 550TWh, 2030년에는 2배 수준인 950TWh까지 급증할 것으로 예측됐다. 엔비디아 입장에서 두 문제는 자사 AI 가속기의 공급 차질과 고객사인 데이터센터 기업들의 비용 부담으로 이어질 수 있다.

엔비디아는 이들 문제에 대응해 신기술 투자를 확대하고 있다. 일례로 회사는 이달 2일(현지 시간) 실리콘포토닉스(광반도체) 관련 스타트업인 루멘텀홀딩스와 코히어런트에 총 40억 달러(약 5조 9000억 원)를 투자했다. 또 지난해 GPU와 양자칩(QPU)을 결합해 효율을 극대화하는 새로운 연산 인프라인 ‘가속양자연구센터(NVAQC)’를 설립하고 관련 기업들과 협력한다는 계획도 발표했다. 삼성전자와의 강유전체 협력 역시 신기술 확보의 일환으로 풀이된다.

강유전체는 외부 전기장, 쉽게 말해 고전압을 걸지 않아도 양(+)극과 음(-)극이 나뉜 분극 상태를 유지할 수 있는 물질이다. 현재 낸드를 포함한 반도체 주재료인 실리콘은 비교적 고전압을 걸어줘야 극이 나뉘고 정보를 구현할 수 있다. 실리콘을 강유전체로 대체하면 필요한 전력이 크게 줄어든다. 전압이 낮아지는 만큼 더 촘촘하게 적층해 공급 용량을 늘릴 수도 있다.

이 같은 장점을 제대로 활용하려면 강유전체의 복잡한 물질 특성을 분석하고 최적의 소자 구조를 찾아야 한다. 이에 양 사가 기존보다 분석 속도를 1만 배 높일 수 있는 AI 기술을 내놓은 것이다.

<서울경제=김우보·김윤수 기자>