2026.09.17 | 스마트투데이 김나연 기자
핵심
오픈AI·앤트로픽이 안전성 검증을 이유로 신모델 훈련 속도를 늦추자 시장은 GPU·HBM 수요 둔화를 우려해 9월 14일 삼성전자·SK하이닉스·엔비디아가 동반 급락했다. 그러나 반도체 업계는 모델 훈련과 실제 서비스 단계의 추론 수요를 분리해서 봐야 한다고 반박한다. 에이전트 AI가 모델을 반복 호출하면서 훈련 빈도가 줄어도 전체 연산처리량은 급증하는 구조이고, 이 추론 연산이 HBM·서버 DRAM 수요를 직접 견인하기 때문에 훈련 감속이 메모리 실적 추정치에 미치는 하방 영향은 제한적이라는 분석이다. 이에 9월 16일 삼성전자(+2.0%)·SK하이닉스(+4.1%)가 반등했다.
주요 내용
• 훈련-추론 분리 구조: 에이전트 AI의 반복 모델 호출로 훈련 빈도 감소와 무관하게 연산처리량이 늘어나는 구조로, 월간 토큰 처리량이 2026~2030년 24배(12경개) 증가할 것으로 전망(골드만삭스). 토큰당 연산비용은 매년 60~70% 하락하지만 처리량 증가폭이 이를 압도
• HBM·DRAM 수요의 구조적 확대: 최신 AI칩은 개당 HBM 사용량이 이전 세대 대비 7.2배, 시스템 기준 65배 늘었고, 서버가 전체 DRAM 수요에서 차지하는 비중은 2023년 37%에서 2028년 59%로 상승 전망(모건스탠리) — 훈련이 아닌 추론 단계에서 발생하는 수요
• 실적으로 확인되는 수요 지속: SK하이닉스는 2분기 실적발표에서 약 10개 기업과 장기공급계약(LTA)을 체결했고 추가 공급요청이 이어지고 있다고 밝혀 수요 둔화 징후가 없음을 뒷받침
• 리스크: 훈련 감속이 장기화되면 빅테크의 CAPEX 집행 속도와 메모리업체 증설 주기 사이에 시차가 발생할 수 있고, HBM 신규 생산능력이 수요보다 먼저 시장에 진입할 경우 공급과잉 위험도 지목됨
시장 포인트
안전성 검증에 따른 훈련 감속을 시장이 GPU·HBM 발주 감소로 해석하며 반도체주가 급락했으나, 실제로는 훈련과 추론 수요가 별개 축으로 움직여 추론·에이전트AI 수요가 HBM·서버DRAM 발주를 지지하는 구조라는 점이 확인되면서 낙폭이 반납됐다. 다만 이는 향후 12개월 이상 반도체 공급부족이 이어질 것이라는 전제에 기반한 기대이며, 훈련 감속이 장기화돼 빅테크 CAPEX 집행이 늦춰질 경우 메모리업체 증설투자 회수 시점과 어긋나는 시차 리스크는 확인이 필요하다.
관련 산업
반도체 · 메모리(HBM/DRAM) · AI 인프라
관련 기업
삼성전자(직접) · SK하이닉스(직접) · 엔비디아
🔗 원문
https://www.smarttoday.co.kr/ko-kr/articles/111701