UBS는 복잡한 에이전틱 AI 워크로드의 확산으로 GPU당 필요한 CPU 수가 크게 증가할 가능성이 있지만, 이론적인 CPU 수요가 실제 도입으로 이어질 수 있는 규모는 궁극적으로 DRAM 공급 능력에 의해 제한될 것
최근 UBS의 분석에 따르면, AI 인프라에서 이상적인 CPU 대 GPU 비율은 3:1에 가까워질 수 있으며, 잠재적으로 4:1까지 상승할 가능성도 있습니다.
다만 워크로드에 따라 상당한 차이가 존재합니다. 인터넷 및 소비자용 애플리케이션은 상대적으로 적은 CPU를 필요로 하지만, 기업용 및 에이전틱 AI 워크로드는 더 많은 CPU를 필요로 합니다.
1. UBS의 2030년 AI CPU 수요 전망
- AI 가속기: 약 4,400만 개
- CPU 대 GPU 비율: 3:1~4:1
- AI 인프라용 CPU: 약 1억 2,000만 개
- 기존 서버용 CPU: 약 3,000만 개
- 전체 CPU 잠재 수요: 약 1억 5,000만 개
UBS는 이러한 CPU 대 GPU 비율이 실현된다면 AI 및 에이전틱 AI 인프라만으로 약 1억 2,000만 개 이상의 CPU가 필요할 것으로 추정합니다.
여기에 기존 서버용 CPU 약 3,000만 개가 추가됩니다.
그러나 UBS는 이러한 규모의 CPU 도입을 뒷받침하는 데 필요한 막대한 메모리 용량을 고려하면, 업계가 현실적으로 해당 수준의 CPU를 공급하고 운영하기는 어렵다고 판단합니다.
2. CPU당 DRAM 요구량 증가
- 기존 서버 CPU: 평균 약 0.5TB
- 현재 AI CPU: 약 1.5TB
- 차세대 AI CPU: 약 2~3TB
AI CPU는 기존 서버 CPU보다 훨씬 많은 메모리를 필요로 합니다.
특히 차세대 AI CPU의 메모리 요구량은 현재보다 더욱 증가할 것으로 예상됩니다.
3. 2030년 DRAM 수요: 기존 추정치의 약 3.5배
기존 업계 DRAM 추정치
77EB
UBS의 제약 없는 잠재 수요
282EB
DRAM 요구량
약 3.5배
기존 추정치 77EB추가 필요량 205EB
UBS는 공급 제약을 고려하지 않은 이론적인 AI CPU 시장이 완전히 실현되려면 DRAM 282EB가 필요할 것으로 추정
이는 업계의 기존 추정치인 77EB보다 약 3.5배 높은 규모입니다.
4. UBS의 핵심 결론
"AI 인프라 구축에서 실질적인 제약 요인은 컴퓨팅 수요가 아니라 메모리 공급 능력이다."
AI CPU 시장이 본격적으로 성장하려면 현재 예상되는 수준보다 훨씬 많은 DRAM 공급이 필요합니다.