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AI 칩 붐으로 소비자 기기용 메모리 부족 현상 발생

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작성자 xtalfi
작성일 2025.10.22 22:20
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

인공지능 프로세서에 대한 폭발적인 수요가 일상적인 메모리 칩의 예상치 못한 부족 사태를 야기하고 있으며, 이는 소비자 전자제품 제조를 혼란에 빠뜨리고 스마트폰, 노트북 및 기타 기기의 비용을 2026년까지 상승시킬 위험이 있는 극적인 가격 인상을 초래하고 있습니다.

제조업체인 삼성, SK하이닉스, 그리고 마이크론이 기존 DRAM 및 NAND 칩에서 AI 애플리케이션에 필요한 고대역폭 메모리(HBM)로 생산 능력을 전환함에 따라 메모리 칩 가격이 전례 없는 수준으로 급등했습니다. 이러한 전환은 심각한 공급 부족을 초래했으며, DDR4 메모리 칩 현물 가격은 단 일주일 만에 9.86% 급등했고 일부 메모리 유형은 전년 대비 세 자릿수 가격 인상을 기록했습니다.

 

가격 충격이 공급망 전반에 파급되다

 

삼성은 2025년 4분기에 DRAM 가격을 15%에서 30%까지, NAND 플래시 가격을 5%에서 10%까지 인상할 계획을 발표했으며, 마이크론은 일부 제품에 대한 견적을 중단하고 20%에서 30%의 가격 인상을 실시했습니다. 이러한 인상은 업계 경영진들이 "패닉 바잉(공황 구매)"과 공급 확보를 위해 분주한 제조업체들의 광범위한 재고 비축으로 묘사하는 현상을 반영합니다.​

가격 급등은 이미 소비자들에게까지 도달했습니다. 2025년 초에 25~30달러였던 DDR4 메모리 키트는 현재 평균 80~100달러이며, 일부 NAND 플래시 웨이퍼는 최근 몇 주 동안 평균 15~20%의 상승을 기록했습니다. 영국 컴퓨터 제조업체 라즈베리 파이는 최근 가격 인상이 1년 전에 비해 약 120% 급등한 메모리 비용 때문이라고 밝혔습니다.​

리서치 회사 테크인사이트의 부회장 댄 허치슨은 "수요를 주도하는 엄청난 자금이 떠돌고 있다"고 말하며, 구글, 아마존, 메타, 마이크로소프트를 포함한 주요 기술 기업들이 2025년에 AI 인프라에 지출할 것으로 예상되는 약 4,000억 달러를 언급했습니다.

 

제조 역량이 AI로 전환됨

 

이 부족 현상은 반도체 제조업체들이 NVIDIA, AMD, Intel과 같은 기업들의 AI 프로세서에 필수적인 특수 HBM 메모리 칩 생산을 우선시하면서 발생했습니다. 이러한 AI 애플리케이션은 기존 컴퓨팅보다 훨씬 더 많은 메모리를 필요로 하며, 일부 AI 프로젝트는 전 세계 DRAM 생산량의 최대 40%를 소비하는 것으로 알려져 있습니다.​

메모리 제조업체들은 점진적으로 구형 DDR4 칩 생산을 줄이거나 2025년 말에서 2026년 초까지 완전히 중단할 계획이며, DDR5 및 HBM과 같은 고마진 제품으로 생산 능력을 전환하고 있습니다. 이러한 전환으로 인해 30년 경력의 한 업계 베테랑이 자신이 목격한 첫 번째 "DDR4, DDR5, NAND, HDD" 동시 부족 사태라고 부르는 상황이 발생했습니다.​

공급 제약은 대만과 한국 기업들이 중국 제조 시설을 서비스할 수 있도록 허용했던 주요 면제 조항을 철회한 미국 수출 규제를 포함한 지정학적 요인으로 인해 더욱 악화되고 있습니다. 삼성의 중국 사업장은 전 세계 NAND 플래시 생산량의 30%를 차지하며, SK하이닉스는 약 37%의 NAND와 35%의 DRAM 칩을 그곳에서 생산합니다.

 

구호를 위한 연장된 일정

 

업계 애널리스트들은 3.5년에서 4.5년 지속되는 이전 반도체 사이클과 달리, 이번 AI 주도 공급 부족은 훨씬 더 오래 지속될 수 있다고 경고합니다. 2026년의 생산능력 부족은 2025년보다 더 심각할 것으로 예상되는데, 새로운 제조 시설이 건설부터 생산까지 최소 2.5년이 걸리기 때문입니다.​

"이번 AI 주도 사이클은 비정상적입니다. 상승 사이클이 연장되고 있으며, 주기적 규칙성이 깨질 수 있습니다"라고 업계 분석은 전합니다. 일부 전문가들은 이 공급 부족이 최대 10년까지 지속되어 메모리 시장을 근본적으로 재편할 수 있다고 예측합니다.​

자동차 산업은 특히 어려운 상황에 직면해 있으며, 공급업체들은 높은 AI 수요 속에서 신규 견적을 중단하거나 선별적으로 가격을 인상하고 있습니다. 완성차 제조업체들은 칩 공급업체들이 데이터 센터 수요를 우선시하고 더 높은 마진의 AI 제품으로 생산능력을 전환함에 따라 2025년 후반에 반도체 부족이 발생하고 2026년까지 악화될 수 있다는 점을 점점 더 인식하고 있습니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)벤처 캐피탈리스트 케빈 오리어리(Kevin O'Leary)는 인공지능과 블록체인 기술이 "비즈니스의 차세대 혁명"을 촉발할 것이라고 믿으며, 고객이 단순히 음성으로 제품을 주문하면 AI가 위치 찾기부터 결제 처리까지 모든 것을 처리하는 자율 소매 구매를 가능하게 할 것이라고 전망했다. 10월 19일에 게시된 영상에서 샤크 탱크(Shark Tank)의 공동 진행자는 쇼핑객들이 "톨 사이즈 저지방 라떼 주세요. 90초 후에 도착할 거예요"라고 말하면 AI가 자동으로 근처 매장을 찾아 주문하고 블록체인을 사용해 즉시 결제하는 미래를 제시했다.​이러한 시기는 선견지명이 있는 것으로 보이는데, 맥킨지(McKinsey)의 새로운 연구에 따르면 에이전트 커머스(agentic commerce)가 2030년까지 미국 B2C 소매 시장에서만 최대 1조 달러의 오케스트레이션된 수익을 창출할 수 있으며, 전 세계적으로는 3조~5조 달러에 달할 것으로 예상된다. 이는 AI 에이전트가 소비자의 니즈를 예측하고 인간의 의도와 일치하도록 유지하면서 독립적으로 거래를 실행하는 근본적인 변화를 나타낸다.현재 블록체인의 한계는 도전 과제를 제시합니다유망한 비전에도 불구하고, O'Leary는 즉각적인 구현을 막는 중요한 기술적 장벽을 강조했습니다. 그는 특히 Ethereum의 선형 트랜잭션 처리를 비판하며, 이를 "인증을 위한 유료 도로로 가는 긴 고속도로"에 비유했고, 트랜잭션이 피크 시간대 트래픽 동안 "통행료 징수소에 막혀" 지연과 비싼 수수료를 야기한다고 설명했습니다.​최근 시장 활동은 이러한 우려를 더욱 강화했습니다. 이달 초, 이더리움 네트워크 수수료는 블록체인 트래픽이 과중한 동안 $1,000 이상 급등했으며, O'Leary는 네트워크가 "압박 하에 균열된다"고 경고했습니다. 그러나 이더리움 개발자 Adriano Feria는 레이어 2 롤업이 이미 초당 약 300건의 트랜잭션을 처리하고 있으며 몇 달 내에 8배 더 확장될 수 있다고 언급하며 네트워크를 방어했습니다.​O'Leary는 Walmart와 Target과 같은 주요 소매업체들이 "하루에 수백만 건의 트랜잭션, 모두 독립적이며, 모두 동시에 통행료 징수소를 통과"해야 한다고 강조했습니다. 그는 방향성 비순환 그래프(DAGs)를 잠재적 솔루션으로 제안했으며, Hedera와 Nano와 같은 플랫폼이 여러 결제를 동시에 처리할 수 있는 웹 형태의 트랜잭션 검증을 제공한다고 언급했습니다.조기 도입이 이미 진행 중완전한 AI-블록체인 통합은 아직 개발 중이지만, 에이전틱 AI 시스템은 이미 소비자들의 일상 업무를 지원하고 있습니다. 탈중앙화 플랫폼 Aethir의 CTO인 Kyle Okamoto는 그의 아내가 식료품 소비 패턴을 추적하고 Whole Foods, Target, Amazon과 같은 소매업체들의 가격을 비교하는 AI 어시스턴트를 사용하는 방법을 설명했습니다.​소매 부문은 이러한 자동화된 미래로 빠르게 나아가고 있으며, 업계 관찰자들은 2025년이 "실험으로서의 AI"에서 "실행 중인 AI"로의 전환점이 될 것이라고 언급하고 있습니다. Ethereum이 확장성을 개선하기 위해 2025년 12월 Fusaka 업그레이드를 준비하는 가운데, O'Leary는 현대 소매업체들이 요구하는 규모의 대량 시장 AI 거래를 처리할 수 있는 최초의 프로젝트를 계속해서 찾고 있습니다.
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2025.10.21 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)두산로보틱스와 대동이 온디바이스 AI 기술을 활용한 농업용 로봇 개발에 공동으로 나선다고 20일 발표했다. 이번 업무협약(MOU)을 통해 양사는 스마트팜과 실외 농업환경에 특화된 필드용 로봇 개발 및 글로벌 시장 공동 개척에 협력하기로 했다.농업 현장 맞춤형 AI 로봇 솔루션 개발협약에 따라 두산로보틱스는 농업에 특화된 모바일 매니퓰레이터(MoMa) 로봇의 제품화를 위해 로봇 팔 및 제어 시스템 설계·제조, 로봇팔 모션 개발을 담당한다. 대동은 농업 현장 데이터를 기반으로 한 자율 이동 플랫폼 설계·제조, 농업 현장 실증 및 고도화, 현장 안전 환경 인증, 해외 규제 대응 지원 등을 맡는다.​양사는 사람 수준으로 사물을 인식하고 비정형 환경에서도 농작업을 수행할 수 있는 온디바이스 AI 기술을 공동 개발할 계획이다. 이 기술은 클라우드 서버가 아닌 기기 자체에서 AI 기능을 실행해 인터넷 연결 없이도 실시간 AI 서비스 이용이 가능하며, 개인정보 보호와 빠른 응답 속도가 강점으로 꼽힌다.정부 사업 참여 및 시장 진출 전략두 회사는 향후 정부가 추진하는 AI 시스템 온칩(SoC) 개발 사업 수주에도 공동 대응할 예정이다. 두산로보틱스는 로봇에 적용되는 SoC의 성능, 기능, 인터페이스 등 핵심 요소를 규격화하고 AI 알고리즘 및 펌웨어를 개발하고, 대동은 SoC 시스템 통합 테스트와 농업 현장에 최적화된 피지컬 AI 파운데이션 모델 구축을 담당한다.​김민표 두산로보틱스 대표는 "작업환경이 열악하고 노동력 확보가 쉽지 않은 농업 현장에 적용할 수 있는 로봇 솔루션을 개발하겠다"고 밝혔다. 원유현 대동 대표는 "농업의 AI 대전환을 추진하는 대동의 비전을 구체화하는 중요한 이정표가 될 것"이라고 말했다.​글로벌 농업 로봇 시장은 2024년 73억 달러에서 2032년까지 263억 달러로 성장할 것으로 전망되며, 연평균 18.3% 성장률을 보일 것으로 예상된다. 농업 인력 고령화와 노동력 부족 문제 해결을 위한 자동화 수요가 급증하는 가운데, 이번 협력이 두 회사의 신성장동력 확보에 기여할 것으로 기대된다.​
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2025.10.20 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)OpenAI 연구원들은 자사의 GPT-5 모델이 이전에 풀리지 않은 수학 문제를 해결했다고 거짓 주장한 후 이번 주 경쟁사와 수학자들로부터 거센 비판을 받았으며, AI가 단지 정교한 문헌 검색을 수행했을 뿐이라는 사실이 드러나자 서둘러 주장을 철회했습니다.부풀려진 주장은 빠르게 무너진다논란은 OpenAI 부사장 Kevin Weil이 소셜 미디어에 GPT-5가 "이전에 풀리지 않았던 에르되시 문제 10개(!)의 해법을 찾았고 다른 11개 문제에서도 진전을 이뤘다"고 게시하면서 시작되었다. Weil이 나중에 삭제한 이 게시물은 OpenAI 연구원 Sebastien Bubeck에 의해 증폭되었고, 그는 "AI를 통한 과학 가속화가 공식적으로 시작되었다"고 선언했다.​권위 있는 ErdősProblems.com 웹사이트를 운영하는 수학자 Thomas Bloom이 이 문제들이 실제로는 미해결 문제가 아니었다고 해명하면서 주장은 빠르게 무너졌다. "GPT-5는 이 문제들을 해결한 참고문헌들을 찾았는데, 제가 개인적으로 알지 못했던 것들이었습니다"라고 Bloom은 설명했다. 그의 웹사이트에 있는 "미해결(open)" 표시는 단순히 그가 개인적으로 기존 해법을 알지 못한다는 의미였지, 수학계가 이를 활발한 연구 과제로 간주한다는 의미가 아니었다.업계 리더들의 반격이 실수는 OpenAI의 주요 경쟁사들로부터 날카로운 비난을 받았다. 노벨상 수상자인 Google DeepMind CEO Demis Hassabis는 이 사건을 간결하게 "당혹스럽다(embarrassing)"고 말했다. Meta의 수석 AI 과학자 Yann LeCun은 더욱 신랄한 비판을 내놓았는데, 이 상황을 OpenAI가 "자신들의 GPTards에 의해 당했다(hoisted by their own GPTards)"고 묘사했다 – 이는 "자신이 판 함정에 빠지다(hoisted by your own petard)"라는 문구를 활용한 영리한 프랑스식 언어유희이다.​Bubeck은 결국 오류를 인정하며 "문헌에 있는 해결책만 발견되었다"고 시인했다. 그러나 문헌 검색이 어렵다고 주장하며 자신의 주장을 만회하려는 그의 시도는 비평가들에게 먹히지 않았는데, 이들은 이것이 OpenAI가 GPT-5로 약속해온 획기적인 능력을 거의 대표하지 못한다고 지적했다.경쟁 환경에서의 신뢰성 질문이 사건은 AI 업계의 광범위한 긴장을 부각시키는데, 기업들이 추론 능력을 입증하기 위해 경쟁하고 있는 상황이다. OpenAI와 Google DeepMind는 올해 모두 합법적인 수학적 돌파구를 달성했으며, 두 회사의 시스템 모두 국제수학올림피아드에서 금메달 점수를 획득했다. 그러나 거짓 에르되시 주장은 진정한 과학적 진보를 훼손할 위험이 있다.​이 논란은 비평가들이 OpenAI의 과장된 발표 패턴으로 보는 것을 반영한다. 한 업계 관찰자가 지적했듯이, "문헌 검색이 새로운 지식의 발견과 혼동된다면, 신뢰성이 손상될 것이다". 이 사건은 AI 기업들이 수학적 발견을 발표할 때의 검증 기준에 대한 의문을 제기하며, 특히 경쟁적인 AI 환경에서 수십억 달러가 걸려 있다는 점을 고려할 때 더욱 그러하다.
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2025.10.20 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)인공지능이 고용에 미치는 진정한 영향에 대해 전 세계적으로 뜨거운 논쟁이 벌어지고 있으며, 이 기술이 앞으로 10년 동안 일자리를 파괴할 것인지 창출할 것인지에 대해 전문가들은 여전히 극명하게 의견이 갈리고 있습니다. 인공지능 분야의 개척자들이 대량 실업을 경고하면서 논쟁은 더욱 심화되고 있으며, 새로운 연구에 따르면 여성들이 상대적으로 더 높은 실직 위험에 직면하고 있음이 드러났습니다.노벨상 수상자이자 'AI의 대부'로 널리 알려진 제프리 힌튼은 최근 인터뷰에서 인공지능이 "대규모 실업"을 초래하고 "대다수 사람들을 더 가난하게 만들 것"이며 소수만이 부유해질 것이라고 강력히 경고했습니다. 파이낸셜 타임스와의 인터뷰에서 힌튼은 "부자들은 인공지능을 이용해 노동자를 대체할 것"이라며, 이러한 임박한 혼란의 원인을 기술 자체가 아니라 자본주의 체제에 있다고 밝혔습니다.초급 근로자들이 초기 영향을 먼저 느낀다스탠퍼드 경제학자들은 AI가 고용에 미치는 영향에 대한 첫 번째 구체적 증거를 문서화했습니다. 그들은 가장 AI에 노출된 직업군의 22~25세 근로자들이 2022년 말 이후 13%의 상대적 고용 감소를 겪었다는 사실을 발견했습니다. 미국 최대 급여 소프트웨어 제공업체의 데이터를 기반으로 한 이 연구는, AI에 덜 노출된 분야의 고용은 안정적인 반면, 일상적인 인지 업무를 수행하는 젊은 근로자들이 초기 자동화의 타격을 가장 크게 받고 있다는 점을 보여줍니다.​연방준비제도 이사회(Federal Reserve)의 연구도 이 같은 경향을 확인하고 있으며, 크리스토퍼 월러(Christopher Waller) 이사가 "AI에 가장 많이 노출된 직업군의 고용이 상대적으로 덜 영향을 받는 직업군에 비해 약 13% 감소했다"고 언급했습니다. 이는 주로 지원 및 행정직에서 나타난 현상입니다. 소매업체들은 특히 콜센터 및 IT 관련 직종에 대한 감원을 단행하고 있으며, 다수는 인력 자연 감소로 대응하고 있지만 2025년 추가 구조조정 가능성을 경고하고 있습니다.성평등 문제가 주요 우려로 부각되다유엔은 여성들이 인공지능(AI)으로 인한 일자리 상실 위험에 상당히 더 크게 노출되어 있다고 경고했다. 전 세계적으로 여성 일자리의 27.6%가 자동화될 수 있는 반면, 남성은 21.1%에 그친다는 것이다. 국제노동기구(ILO)의 공동 연구에 따르면, 고소득국가에서 여성은 남성보다 생성형 AI로 인해 일자리를 잃을 가능성이 거의 세 배 가까이 높았다.​이 격차는 여성들이 AI 자동화에 특히 취약한 사무직, 교육, 공공행정 분야에 집중되어 있기 때문이라고 한다. 또한, 연구에 따르면 여성은 남성보다 직장에서 AI 도구를 사용할 가능성이 20% 낮아, 이 기술이 필수적으로 자리 잡아감에 따라 더욱 뒤처질 수 있다.낙관적인 전망이 비관적인 예측에 맞서다일자리 종말에 대한 경고에도 불구하고, 세계경제포럼(WEF)의 2025 미래 일자리 보고서는 2030년까지 AI가 전세계적으로 1억 7천만 개의 새로운 일자리를 창출하는 한편 9,200만 개를 대체하여 순증 7,800만 개의 일자리가 만들어질 것으로 전망하고 있습니다. 가장 빠르게 성장하는 직종에는 빅데이터 전문가, 핀테크 엔지니어, AI 및 머신러닝 전문가가 포함됩니다.​골드만삭스 이코노미스트들은 AI가 미국 노동력의 6~7%를 대체할 수 있지만, 새로운 기회의 등장으로 이러한 영향은 일시적일 것이라고 전망합니다. 그들은 오늘날 노동자의 약 60%가 1940년에는 존재하지 않았던 직종에서 일하고 있다는 점을 짚으며, 기술이 역사적으로 없애는 것보다 더 많은 일자리를 만들어 왔다고 설명합니다.​월마트와 같은 기업들은 자동화 창고로 인해 물류 직종을 줄이면서도, AI 도구를 설계하고 자동화 시스템을 유지·보수하는 새로운 역할을 직원들에게 제공하면서 이러한 변화를 단적으로 보여줍니다. 소매업체인 월마트는 일자리 구성은 바뀌더라도 전체 직원 수는 210만 명으로 안정적으로 유지될 것으로 예상합니다.​하지만 전문가들은 이 과정이 순탄치만은 않을 것이라고 인정합니다. Josh Bersin Company의 창립자인 Josh Bersin은 AI가 새로운 일자리와 장기적으로 임금을 높일 것임에도 "구체적으로 어떤 직업이 진화하고, 어떤 업무가 사라지며, 어떤 AI 솔루션을 개발하거나 구매해야 할지"는 불확실하다고 했습니다.​정책 입안자와 기업 리더들은 앞으로 수년간 AI가 글로벌 노동 시장을 변화시키면서도 혼란을 초래할 수 있는 이중적인 잠재력을 어떻게 관리할 것인지 논의를 이어가고 있습니다.
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2025.10.20 등록
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