창립 연도인 93번 두산 유니폼 입어 잠실운동장서 치킨 113박스 주문해 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 오후 서울 잠실야구장에서 열린 두산 베어스 홈경기에서 시구에 나섰다. 그는 엔비디아 창립 연도인 1993년을 뜻하는 ‘93’번이 새겨진 두산 유니폼을 입었고, 박정원 두산그룹 회장은 두산 창립 연도인 1896년을 의미하는 ‘96’번 유니폼을 입고 시타자로 나섰다. 황 CEO는 마운드에 올라 “치맥(치킨+맥주)보다 더 좋은 건 없다”고 말해 관중석의 뜨거운 환호를 이끌어냈다. 시구를 마친 뒤에는 박 회장과 악수와 포옹을 나누며 친밀감을 드러냈다. BBQ에 따르면 엔비디아 측은 잠실야구장점에 ‘크런치 순살크래커’ 113박스를 주문했다. 맥주통을 매고 다니는 판매원인 ‘맥주 보이’에게 맥주를 사는 모습도 포착됐다. 업계에서는 로봇과 자동화 분야를 중심으로 두산과 엔비디아 간 협력 가능성이 거론된다. 또 이날 두 차례 PC방을 찾으며 국내 게임업계 수장들과 잇따라 만났다. 지난 5일 e스포츠팀 T1의 ‘페이커’ 이상혁 선수 등과 PC방에서 만난 것까지 3번이나 들렀다. 업계는 게임산업이 인공지능(AI) 시대의 핵심 파트너로 부상하고 있다고 해석했다. 게임과 같은 가상환경이 로봇과 자율주행차 등 ‘피지컬 AI’의 훈련 공간으로 활용되면서 엔비디아의 협력 대상도 반도체·데이터센터 업체를 넘어 빠르게 게임업계로 확대되고 있다는 것이다. 황 CEO는 이날 오후 서울 서초구 신논현역 인근 한 PC방을 찾아 김택진 엔씨 대표 등과 함께 게임 팬들을 만났다. 그는 참석자들과 인사를 나누고 엔씨소프트의 차기작 ‘아이온2’를 직접 살펴봤다. 이어 무대에 올라 “엔비디아 지포스와 한국 e스포츠는 함께 성장해왔다”고 밝혔다. 그는 자신의 서명이 담긴 지포스 ‘RTX 5090’ 그래픽처리장치(GPU)를 추첨을 통해 팬에게 직접 선물했다. 이에 앞서 황 CEO는 인근 또 다른 PC방에서 장병규 크래프톤 의장과도 회동했다. 두 사람은 피지컬 AI 개발과 엔비디아의 AI PC 플랫폼 ‘RTX 스파크’ 등 하드웨어 분야 협력 방안을 논의했다. 크래프톤은 오랫동안 엔비디아와 협업해 게임 속에 AI 기능을 개발해 탑재해왔다. 게임 업체의 역할은 과거 그래픽처리장치(GPU)를 구매하는 주요 고객에서, 이제는 휴머노이드 로봇과 자율 시스템을 훈련시키는 가상 환경을 제공하는 전략적 파트너로 변화하고 있다. 특히 국내 게임업계와의 협력이 단순 게임 기술을 넘어 로봇·산업용 AI 분야로 확대될 가능성에 관심이 커지고 있다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 5일 한국을 찾아 첫 일정으로 프로게이머 ‘페이커’ 이상혁 선수 등 리그 오브 레전드(LoL) 프로게임단 T1을 만났다. 황 CEO는 이날 오후 귀국 직후 서울 홍대입구 인근 T1 PC방에서 T1 선수단과 만나 “게임은 엔비디아의 출발점이었다”고 밝혔다. 그는 또 “한국에 처음 방문했을 때 스타크래프트가 인기 게임이었는데, TV에서 다른 사람이 게임하는 모습을 시청하는 문화를 한국에서 처음 봤다”고 회고한 뒤 “한국은 e스포츠의 발상지”라고 강조했다. 이어 “한국은 e스포츠에 최적의 시장”이라며 “한국은 오랫동안 제 마음속에 특별한 자리를 차지하고 있었다. 저희도 여러분의 열렬한 팬”이라고 전했다. 그러면서 “한국 게이머들은 이기기 위해 최고의 그래픽 처리 장치(GPU)를 선택했고, 그것이 바로 엔비디아 GPU였다”고 덧붙였다. 차세대 인공지능(AI) PC 라인업인 ‘RTX 스파크(RTX Spark)’ 아키텍처를 소개하기도 했다. 황 CEO는 “완전히 새로운 세대의 PC 라인업이며, 이 아키텍처가 AI 시대를 열어줄 것이라고 믿는다”고 설명했다. 아울러 황 CEO는 페이커와 대화를 나눈 뒤 사인을 한 차세대 플래그십 그래픽카드 지포스 RTX 5090을 선물했다.

두 번째로 한국을 찾은 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 세계적인 e스포츠 스타 페이커(30·이상혁)과 만난 자리에서 한 시민의 뜻밖의 ‘횡재’를 누렸다. 두 사람이 직접 사인한 엔비디아의 최신 그래픽 카드를 선물받았은 것이다. 정보기술(IT) 업계에 따르면 이날 김포국제공항을 통해 한국을 찾은 황 CEO는 첫 일정으로 서울 마포구 T1(티원) 베이스캠프를 찾았다. T1 베이스캠프는 e스포츠 구단 T1이 직접 운영하는 PC방 겸 커뮤니티 공간이다. e스포츠 팬들과 시민들은 ‘슈퍼스타’인 두 사람을 보기 위해 이날 오전부터 이곳에 몰려왔다. 황 CEO가 모습을 드러내자 팬들은 환호했고, 황 CEO는 팬들의 사인과 ‘셀카’ 요청에 응했다. 이어 페이커를 비롯한 T1 소속 게이머들과 만난 황 CEO는 “한국의 게이밍 문화가 지포스를 지금의 위치로 만들었다. 전적으로 한국 덕분”이라고 강조했다. 이날 눈길을 끈 건 엔비디아가 최초로 공개한 차세대 플래그십 그래픽카드인 ‘지포스 RTX 5090’이었다. 황 CEO와 페이커는 지포스 RTX 5090에 직접 사인했다. 황 CEO는 “전 세계 유일한 특별 에디션”이라며 “100만 달러의 가치가 있을지 모른다”고 말해 현장을 들썩이게 했다. 이어 현장을 찾은 방문객들에게 배부된 번호표를 뽑아 선물을 증정하는 과정에서 두 사람의 친필 사인이 담긴 RTX 5090은 한 시민에게 돌아갔다. 해당 제품을 받게 된 시민은 황 CEO와 페이커와 함께 기념사진을 촬영하는 영광도 누렸다. 해당 제품은 국내에서 700만원선에 판매되고 있다.

현재 미니 PC 시장에서 가장 인기 있는 제품은 아마도 ‘맥 미니’일 것입니다. 특히 ‘로컬 인공지능(AI)’ 돌리기에 적합한 M4 프로 맥 미니가 큰 인기를 끌고 있습니다. 맥 미니는 LLM을 로컬로 장시간 돌릴 때 몇 가지 큰 장점이 있습니다. 우선 통합 메모리 구조로 메모리의 3분의2를 GPU에 할당해 큰 모델을 돌릴 수 있으며 데이터가 CPU와 GPU를 오가면서 시간과 연산 자원을 낭비할 필요가 없습니다. 여기에 매우 전력 소모량이 적어서 장시간 돌려도 전기료가 적게 나옵니다. 차지하는 면적이 매우 적은 것도 장점입니다. 이런 이유로 맥 미니는 24시간 돌릴 수 있는 인공 지능 비서인 ‘오픈 클로’(Open Claw)용으로 품귀 현상을 보일 정도로 인기가 좋습니다. 600만원이 넘는 그래픽 카드인 RTX 5090는 속도는 더 빠를지 몰라도 메모리는 32GB로 한정돼 돌릴 수 있는 모델 크기에 제한이 있고 엔비디아의 AI 미니 PC인 ‘DGX 스파크’는 128GB라는 대용량 메모리를 갖췄지만 최근 가격이 꽤 올라 맥 미니가 AI용으로 훨씬 더 가성비 있는 제품이 된 상태입니다. AI 미니 PC의 인기가 좋아지면서 또 다른 CPU 및 GPU 제조사인 AMD 역시 대항마를 출시해 이 시장에서 경쟁을 예고하고 있습니다. 최근 AMD는 자체 AI PC인 ‘라이젠 AI 헤일로 개발자 플랫폼’(Ryzen AI Halo Dev Platform, 이하 라이젠 AI 헤일로)을 선보였습니다. 최대 16코어 CPU와 라데온 8060S (40코어 RDNA 3.5) GPU, 50 TOPS XDNA 2 NPU를 지닌 라 데온 AI MAX+ 395를 대표 제품으로 내세운 라이젠 AI 헤일로는 최대 128 GB LPDDR5X-8000와 2TB SSD를 지원하면서도 맥 미니와 견줄 수 있는 작은 크기를 자랑합니다. 최대 TDP는 120W로 다소 높지만, 고성능 그래픽 카드와 비교하면 감당할 만한 수준입니다. AMD는 이 모델의 시작 가격이 3999달러이고 최대 128GB 메모리를 탑재해 200B의 큰 파라미터를 지닌 모델도 로컬로 구동할 수 있다고 설명하고 있습니다. 여기에 라이젠 AI 맥스 400 시리즈를 탑재한 2세대 모델의 경우 192GB 버전이 존재하고 최대 160GB나 되는 메모리를 GPU로 할당할 수 있어 최대 300B에 달하는 거대한 모델도 돌릴 수 있습니다. 또 AMD는 라이젠 AI 헤일로가 맥 미니보다 일부 생성형 AI에서 최대 4배 정도 빠르다고 주장하고 있는데, 훨씬 저렴한 제품과 비교하는 것이 과연 맞는 비교인지 궁금해지는 대목이기도 합니다. 오히려 비슷한 가격대인 맥 스튜디오와의 비교는 끝까지 보여주지 않는 점이 더 흥미롭습니다. 참고로 맥 스튜디오 M4 맥스 64GB 제품은 1TB SSD 기준 464만원이고 M3 울트라 96GB 1TB SSD 기준 659만원입니다. 시작 가격인 3,999달러를 현재 환율로 환산하면 600만원이 좀 넘는데 10% 부가세 가산 시 660만원 이상으로 M3 울트라 96GB와 비교가 맞지 않나 생각입니다. 여기에는 나름의 속사정이 있습니다. M3 울트라는 메모리 대역폭이 819 GB/s에 달해 토큰 생성 속도가 꽤 빠릅니다. 반면 AMD 라이젠 AI Max+ 395의 메모리 대역폭은 약 256 GB/s (쿼드 채널 LPDDR5x 8000 기준)으로 훨씬 느리기 때문에 직접 비교를 피한 것으로 보입니다. 오히려 M4 프로의 메모리 대역폭이 273 GB/s로 비슷합니다. 한편 비슷한 AI 미니 컴퓨터인 엔비디아 DGX 스파크와 비교해서는 일부 LLM 모델에서 토큰 속도가 더 빠르다고 주장하고 있습니다. 구체적으로 GPT OSS (120B)는 7% 이상, Qwen 3.5 (122B)는 12% 이상, Qwen 3.6 (35B)는 4% 이상, GLM 4.7 (30B)은 14% 이상입니다. 따라서 라이젠 AI 헤일로는 직접 경쟁 상태인 DGX 스파크보다 일부 모델에서 약간 더 나은 성능을 지니고 있으며 x86 CPU라 윈도우 OS도 구동이 가능하다는 것이 핵심이라고 하겠습니다. DGX 스파크는 개인용 컴퓨터보다는 미니 서버에 가까운 물건으로 일반 소비자용 PC처럼 사용이 어렵지만, 라이젠 AI 헤일로는 윈도우 OS를 설치해서 그런 식으로도 사용 가능합니다. 차라리 맥 미니와의 무리한 비교보다 이점에 초점을 맞춰 발표하는 게 더 낫지 않았나 하는 생각입니다. 가격 포지션으로 큰 차이가 나는데도 맥 미니를 주요 라이벌로 설정한 이유는 역설적으로 그만큼 맥 미니의 인기가 높다는 반증일 것입니다. DGX 스파크처럼 비싼 가격을 받아야 하지만, 맥 미니처럼 인기를 끌 수 있는 제품이 될 수 있을지 궁금해지는 발표입니다.

인텔은 흔히 CPU 제조사로 잘 알려져 있지만, 사실 생각보다 오랫동안 그래픽 프로세서를 개발해 왔습니다. 다만 1세대 외장 그래픽 카드였던 i740 이후 수십 년간 내장 그래픽에만 집중하다 보니, 상대적으로 기술력이 엔비디아나 AMD에 뒤처지며 독립 GPU 시장에는 쉽게 진입하지 못했습니다. 그러다 AI GPU의 중요성이 급격히 커지자 인텔은 뒤늦게 GPU 개발에 총력을 기울였고, 그 결과물로 ‘아크(Arc)’ 그래픽 카드를 선보였습니다. 현재 인텔 아크 내장 그래픽은 경쟁사인 AMD의 라데온 내장 그래픽과 어느 정도 견줄 만큼 발전했습니다. 하지만 독립형 그래픽 카드 시장에서는 여전히 힘을 쓰지 못하고 있는 것이 현실입니다. 실제로 엔비디아가 시장의 90% 이상을 장악하고 라데온이 10% 미만을 점유하는 반면, 인텔 아크의 비중은 1%에도 미치지 못하는 것으로 알려져 있습니다. 여기에 최근 인텔의 재정 상태가 악화하면서 독립형 그래픽 카드 시장에서 아예 철수하고 내장 그래픽 형태로만 남게 될 것이라는 예측도 나왔습니다. 하지만 인텔은 최근 ‘아크 프로(Arc Pro) B70’과 ‘B65’를 전격 공개하며 이러한 우려를 단숨에 일축했습니다. 이번 아크 프로 B70과 B65의 가장 핵심적인 특징은 32GB의 대용량 메모리를 탑재했다는 점입니다. 특히 상위 모델인 B70의 출시가는 949달러 수준에 불과해 32GB급 그래픽 카드 가운데 가장 저렴합니다. 현재 국내 시장에서 32GB 메모리를 갖춘 최신 하이엔드 그래픽 카드인 RTX 5090이 약 600만 원대의 높은 가격에 판매되고 있다는 점을 고려하면, 4분의 1 이하의 가격으로 동일한 용량의 그래픽 카드를 사용할 수 있다는 파격적인 장점이 있습니다. 심지어 이는 메모리 용량이 절반인 16GB 급 RTX 5080 모델들과 비교해도 훨씬 저렴한 수준입니다. 사양을 자세히 살펴보면 무엇보다 메모리 용량에 집중한 인텔의 의도를 더욱 명확히 알 수 있습니다. 인텔 아크 프로 B70은 32개의 Xe2-HPG 코어와 367 INT8 TOPS의 AI 연산 능력을 갖추고 있습니다. 순수 AI 연산 속도만 놓고 본다면 RTX 5080보다 낮지만, 대용량 메모리 덕분에 내 컴퓨터에서 더 거대한 로컬 LLM(대규모 언어 모델)을 돌릴 수 있다는 독보적인 이점이 생깁니다. 로컬 AI를 돌리는 데는 대용량의 메모리가 필수적입니다. RTX 5080이 인텔 아크 프로 B70보다 훨씬 빨라도 16GB의 메모리 한계 때문에 일정 크기 이상의 모델은 아예 올릴 수가 없습니다. 하지만 32GB 메모리를 확보하면 더 큰 모델도 구동이 가능하며, 같은 모델이라도 훨씬 넓은 문맥 유지(Context Window) 용량을 확보할 수 있습니다. 속도는 기다리면 되는 문제이지만, 애당초 용량이 안되는 문제는 어떻게 극복할 수가 없습니다. 두 장 이상의 그래픽 카드를 사용하는 멀티 GPU 환경에서도 아크 프로 시리즈의 장점은 더욱 뚜렷합니다. 가격 부담이 적을 뿐만 아니라, 서버 및 워크스테이션에 적합한 블로워 팬 디자인으로 설계되어 PC 케이스와 메인보드에 여러 개를 장착해도 공간적 여유가 있습니다. 여기에 RTX 5090 한 장이 약 600W에 달하는 전력을 소모하는 반면, B70은 성능이 낮은 대신 160~290W 수준으로 전력 소모량이 적습니다. 결과적으로 하이엔드 카드 한 장을 마련할 비용으로 인텔 아크 프로 B70 세 장을 구축하면, 무려 96GB의 VRAM을 확보할 수 있습니다. 이는 약 75GB 이상의 VRAM이 필요한 Llama 3 70B 8비트 모델까지 합리적인 비용으로 돌릴 수 있는 가능성을 보여줍니다. 물론 연산 속도의 근본적인 한계와 더불어, AI 개발 생태계가 여전히 엔비디아의 CUDA 중심으로 돌아가고 있다는 점은 극복해야 할 과제입니다. 하지만 이미 엔비디아 중심 생태계가 확고히 자리잡은 게임 시장에 도전하는 것은 더 큰 무리수가 될 수 있습니다. 어쩌면 AI 워크로드 시장에 가성비로 파고드는 것이 인텔 아크가 선택할 수 있는 가장 영리한 생존 전략일지도 모릅니다. 가성비 AI GPU로 과감한 승부수를 던진 인텔의 도전이 통할 수 있을지 주목됩니다.

엔비디아는 ‘GTC 2026’ 행사를 통해 여러 가지 흥미로운 신기술을 소개했습니다. 가장 주목을 끈 대목은 올해 출시를 준비 중인 차세대 AI CPU+GPU 시스템인 베라 루빈과, 새로 공개한 Groq의 3세대 LPU 시스템입니다. 해당 LPU는 AI 추론을 빠르게 처리하는 전용 가속기로, 베라 루빈 시스템과 함께 사용할 경우 전체 AI 처리 성능을 크게 끌어올릴 수 있어 주목받고 있습니다. 다만 이번에도 RTX 50 시리즈 이후 출시될 차세대 일반 소비자용 GPU에 대한 구체적인 소개는 빠졌습니다. 최근 메모리 공급과 파운드리 수급 문제 등이 이어지면서 소비자용 GPU 출시가 지연될 가능성도 높아지는 가운데 아쉬운 대목입니다. 하지만 대신 AI 그래픽 기술인 DLSS 5가 공개되며 큰 관심을 끌었습니다. DLSS 4.5 이전까지 DLSS 기술은 이미 GPU가 렌더링한 그래픽을 AI를 이용해 더 선명한 이미지로 보정하거나, 프레임과 프레임 사이에 새로운 화면을 만들어 넣어 게임 속도를 높이는 데 집중해 왔습니다. 하지만 DLSS 5는 뉴럴 렌더링(neural rendering) 기술을 적용해 그래픽 생성 단계부터 AI가 관여해 게임 그래픽을 더 근본적으로 바꿀 수 있습니다. 물체의 기본 형태는 유지하면서도, 표면의 질감이나 조명, 디테일과 같은 시각적 요소를 AI가 다시 구성하는 방식입니다. 그 결과 이전보다 훨씬 현실적인 그래픽과 인체 표현이 가능해졌다는 것이 엔비디아의 설명입니다. 이날 무대에 오른 젠슨 황 CEO는 DLSS 5를 “프로그래머블 셰이더 이후 컴퓨터 그래픽스의 재발명”이자 “그래픽의 GPT 모먼트”라고 평가하며, 2018년 실시간 하드웨어 레이 트레이싱 이후 가장 큰 혁신이라고 강조했습니다. 실제로 공개된 영상과 이미지를 보면 DLSS 5 적용 시 과거와는 다른 수준의 세밀한 캐릭터 묘사가 두드러집니다. 보통 이런 신기술이 공개되면 사람들은 환호하고 여기저기서 박수가 쏟아지기 마련입니다. 하지만 기대와 달리, 발표 직후 DLSS 5는 예상치 못한 논쟁에 휩싸이게 됩니다. 일부 캐릭터 표현이 이른바 ‘AI 슬롭(slop)’처럼 보인다는 비판이 제기된 것입니다. AI 슬롭은 생성형 AI가 만들어낸 저품질·무의미한 콘텐츠를 가리키는 표현으로, 원래 ‘음식물 찌꺼기’를 뜻하는 단어에서 유래했습니다. DLSS 5에서는 캐릭터 얼굴이 과도하게 보정되면서 마치 AI 필터를 적용한 것처럼 어색해 보인다는 지적과, 게임마다 비슷한 느낌이 난다는 비판이 이어지고 있습니다. 심지어 전혀 다른 이미지에 DLSS 5를 적용했다는 식의 패러디까지 등장하고 있는 상황입니다. 실제 사례를 보면 ‘레지던트 이블 레퀴엠’에서는 입술이 두꺼워지고 광대뼈가 강조되면서 얼굴 구조 자체가 바뀐 것처럼 보인다는 지적이 나오고 있습니다. ‘호그와트 레거시’에서는 노인의 주름 표현이 과도해 오히려 부자연스럽고 기괴하다는 평가도 있습니다. 여기에 프레임마다 AI가 이미지를 생성하는 과정에서 장면 간 미묘한 어긋남이 발생해 영상이 어색하게 느껴진다는 문제도 제기됩니다. 이러한 현상은 단순히 화질이 떨어지는 문제가 아니라, 캐릭터의 얼굴이나 장면의 분위기 자체가 달라지는 ‘의미 수준의 왜곡(semantic distortion)’에 가깝습니다. 이에 대해 젠슨 황 CEO는 “게이머들이 완전히 틀렸다”고 반박하며, 모든 결과는 개발자의 통제 하에 있다고 강조했습니다. 실제 적용 수준과 방식은 개발자가 결정하며, 사용자 역시 옵션을 통해 DLSS 5 적용 여부를 선택할 수 있다는 설명입니다. 이 같은 논쟁은 DLSS 초기 논쟁과도 비교됩니다. 당시에는 이미지가 뿌옇게 흐려지는 블러(blur), 빠르게 움직이는 물체 뒤에 잔상이 남는 고스트(ghost), 화면이 미세하게 흔들리거나 깜빡이는 플리커링(flickering) 같은 문제가 있었습니다. 이는 이미지 품질을 높이거나 새로운 프레임을 만들어내는 과정에서 발생하는 오류였습니다. 이후 DLSS 3와 4를 거치며 이러한 문제들은 상당 부분 개선되었습니다. 반면 DLSS 5에서 제기되는 논란은 단순한 그래픽 품질 문제가 아니라, 아예 다른 그래픽이 만들어지는 것 아니냐는 데 있습니다. 즉, 같은 장면을 더 선명하게 보여주는 것이 아니라 AI가 장면을 새롭게 해석해 바꿔버리는 것에 대한 거부감이 핵심입니다. 결국 DLSS 5는 단순한 그래픽 향상 기술을 넘어, AI가 게임의 시각적 결과를 어디까지 바꿀 수 있는가라는 근본적인 질문을 던지고 있습니다. AI 왜곡 못지 않은 논쟁은 접근성입니다. RTX 50 시리즈의 가격이 높게 책정된 데다, AI 수요 증가로 인해 실제 시장 가격은 출시가보다 더 상승한 상태입니다. 그 결과 많은 소비자들이 새로운 그래픽 카드 구매를 미루고 있으며, 여전히 구형 GPU를 사용하는 경우도 적지 않습니다. 이로 인해 상당수 사용자들이 DLSS 4조차 충분히 활용하지 못하는 상황에서, 훨씬 더 많은 연산 자원을 요구하는 DLSS 5가 공개되면서 ‘그림의 떡’이라는 평가도 나오고 있습니다. 실제로 이날 시연에는 최고급 그래픽 카드 RTX 5090이 두 장이 사용됐습니다. 엔비디아는 가을 정식 출시 전에 한 장의 그래픽 카드에서도 돌아갈 수 있도록 개선하겠다고 발표했지만, RTX 5090 한 장으로도 간신히 돌아가는 수준이 아니냐는 의구심이 제기되고 있습니다. 현재 200만원 넘는 RTX 5080을 구매한 소비자조차도 쉽게 사용할 수 없는 것 아니냐는 우려가 나오는 대목입니다. 아무리 혁신적인 기술이라도 많은 사람들이 접근하기 어렵다면 그 의미는 제한적일 수밖에 없습니다. AI 그래픽 기술의 진정한 확산은 성능뿐 아니라 가격과 접근성까지 함께 해결될 때 가능할 것입니다.

힘찬 붉은 말의 기운을 받아 시작한 병오년 새해도 벌써 1월이 반이 지나갔습니다. 연초에 여러 가지 세웠던 계획대로 꾸준히 이뤄 나가는 분들도 있고 벌써 작심삼일인 경우도 있겠지만, 올해 데스크톱이나 노트북 PC를 새로 사려고 생각했던 소비자들은 고민이 깊어지는 병오년 새해일 수밖에 없습니다. 왜냐하면 작년부터 광풍이 분 AI 데이터 센터 건설 붐으로 인해 관련 부품 가격이 폭등했기 때문입니다. 시작은 메모리 가격 폭등이었습니다. 작년 1월 6만 7천 원 대에서 거래되던 삼성전자 DDR5 16GB 1개의 가격은 작년 중반부터 서서히 오르기 시작해서 11월에는 거의 20만원에 육박하기 시작했습니다. 보통 메모리를 포함해서 컴퓨터 부품 가격은 시간이 지나면서 용량 대비 가격이 떨어지는 것이 일반적이기 때문에 소비자들의 원성이 자자했지만, 사실은 이때라도 구매한 분들은 늦지 않게 최선의 선택을 한 것이었습니다. 현재는 가격이 두 배로 뛴 상태이기 때문입니다. 이렇게 가격이 폭등한 이유는 한정된 메모리 생산을 HBM이나 서버용 DDR5 메모리 쪽으로 주로 돌리면서 공급이 부족해졌기 때문입니다. 주요 빅테크들이 AI 시대에 주도권을 잃지 않기 위해 경쟁적으로 AI 데이터 센터를 짓고 있고 여기에 들어가는 메모리 가격이 비싸기 때문에 당연히 메모리 제조사들도 우선 물량을 배정하고 있어 소비자용 메모리 가격은 무섭게 치솟고 있는 중입니다. 최근 마이크론은 아예 소비자용 메모리 및 SSD 브랜드인 크루셜의 소비자 사업 철수 계획을 발표했는데, 30년 이어진 브랜드를 포기할 정도로 소비자용 DDR 및 낸드 플래시 메모리 공급이 부족하다는 이야기로 해석됩니다. 비슷한 이유로 SK 하이닉스 역시 아예 소비자용 메모리 시장에서 철수한다는 루머가 나왔는데, SK 하이닉스는 현재로서는 그런 계획이 없다고 부인했습니다. 그러나 비슷한 이유로 가능성을 배제할 순 없는 상황입니다. 최근의 DDR5 메모리 및 SSD 가격 폭등은 인공지능(AI)발 공급 부족에 일부 제조사의 소비자용 제품 생산 중단 소식이 겹치면서 더 자극된 측면이 있습니다. 하지만 소비자용 제품 공급 중단 소식은 메모리 시장에만 국한되지 않습니다. 고성능 GDDR 메모리를 사용하는 그래픽 카드 역시 예외가 아닐 수 없습니다. 기본적으로 고성능 그래픽 카드는 최근 게임보다 AI 수요가 더 많아 본래부터 정식 공개 가격보다 더 비싼 가격에 팔리고 있었습니다. 다만 RTX 5090을 제외한 나머지 하위 제품군은 출시 초 비싼 가격에서 내려와 어느 정도 가격이 안정화되어가던 중이었는데, 작년 말부터 메모리 가격 폭등에 의한 가격 인상 랠리가 시작되고 있습니다. 여기에 최근에는 메모리처럼 일부 제조사에서 인기 제품 단종 루머까지 나왔습니다. 최근 RTX 5060 Ti 16GB나 RTX 5070 Ti처럼 고가의 GDDR7 메모리를 많이 쓰지만 판매 단가는 상대적으로 낮은 제품들을 단종시킨다는 루머가 돌았는데, 이 역시 많은 사람들이 사실로 믿을 만큼 그럴듯한 근거가 있습니다. GDDR7 메모리가 가격은 둘째치고 공급 자체가 어려운 상황에서 16GB 그래픽 카드 하나보다 8GB 그래픽 두 개를 파는 것이 엔비디아나 그래픽 카드 제조사 모두에게 이득이라는 것입니다. 하지만 처음 이 루머의 근원지였던 A 제조사는 공급 부족으로 인한 물량 부족은 인정하나 제품 단종은 사실이 아니라고 발표했습니다. 그리고 엔비디아 역시 “모든 GeForce RTX 50 시리즈 SKU는 계속 출하되고 있으며, 메모리 공급 제약 속에서도 공급을 유지하려고 노력하고 있다”고 공식적으로 밝혔습니다. 다만 메모리(특히 GDDR7) 부족으로 인해 공급량이 자연스럽게 줄어드는 문제가 있으며, 엔비디아는 파트너사 및 메모리 공급처와 협력하여 문제를 완화하려 한다고 전했습니다. 요약하면 단종은 사실이 아니지만 공급 부족은 인정한 것으로 향후 16GB 이상의 메모리를 사용하는 고성능 제품을 중심으로 가격 인상 가능성이 높다는 점을 인정하는 발언입니다. 물론 이미 고성능 제품들의 가격은 치솟고 있는 중이고 RTX 5090은 본래 공식 가격인 1999달러보다 몇 배 치솟을 것이라는 예측까지 나오고 있습니다. 이렇게 시장 분위기가 흉흉해지면서 소비자는 물론 제조사들의 고민도 깊어지고 있습니다. 노트북 및 PC 제조사들의 경우 사실상 시장에서 저가 라인업이었던 8GB 시스템 메모리 제품을 다시 부활시키고 있으며 기존의 16GB/32GB 제품군의 가격을 인상하고 있습니다. 하지만 메모리 대란의 악몽 속에서 희망을 찾는 제조사들도 있습니다. 메인보드 제조사들은 DDR4 메모리를 사용하는 제품들을 다시 출시하려는 움직임을 보이고 있습니다. 컴퓨터는 업그레이드하고 싶은데, DDR5 메모리는 너무 비싸 사기 힘든 소비자에게 선택권을 넓히는 것입니다. ASUS, MSI 등 주요 제조사들이 B760, H610 등 칩셋을 탑재한 DDR4 보드 생산을 늘리고 있으며, ASRock은 DDR4/DDR5 겸용 보드(예: ASRock H610M Combo)로 시장을 공략하고 있습니다. 여기에 AMD의 라이젠 CPU 책임자인 데이비드 맥아피는 ‘2026 CES’에서 “전체 시스템을 재구축하지 않고도 (DDR4를 사용하는) AM4 플랫폼에서 상당한 업그레이드를 원하는 게이머들의 요구를 충족시키기 위해 공급량을 늘리고 AM4 생태계에 제품을 다시 도입하기 위해 할 수 있는 모든 것을 확실히 검토하고 있다“고 언급했습니다. 본래는 DDR5 메모리에 신형 CPU와 메인보드를 구매하려 했던 소비자들도 하염없이 가격이 떨어지기를 기다리는 것보다 차라리 구형 제품이라도 지금 있는 것보다 더 좋은 제품을 구매하는 것이 나을 수 있습니다. 특히 8코어 라이젠 5800X3D 같은 제품은 지금 기준으로도 게임 성능이 우수하기 때문에 12코어나 16코어 제품처럼 이를 조금 손봐서 내놓는다면 상당한 수요가 존재할 가능성이 있습니다. 이렇게 소비자용 IT 제품군이 시간에 따라 좋아지는 대신 과거로 역주행하는 일은 IT 업계에서 좀처럼 보기 힘든 일입니다. 다만 올해 메모리 물량이 이미 모두 판매된 상태이고 2027년까지도 가격이 원상 복귀되기 힘든 상황인 만큼 가능한 업계가 살기 위해서는 모든 방법으로 대안을 찾아야 할 것으로 보입니다.

힘찬 붉은 말의 기운을 받아 시작한 병오년 새해도 벌써 1월이 반이 지나갔습니다. 연초에 여러 가지 세웠던 계획대로 꾸준히 이뤄 나가는 분들도 있고 벌써 작심삼일인 경우도 있겠지만, 올해 데스크톱이나 노트북 PC를 새로 사려고 생각했던 소비자들은 고민이 깊어지는 병오년 새해일 수밖에 없습니다. 왜냐하면 작년부터 광풍이 분 AI 데이터 센터 건설 붐으로 인해 관련 부품 가격이 폭등했기 때문입니다. 시작은 메모리 가격 폭등이었습니다. 작년 1월 6만 7천 원 대에서 거래되던 삼성전자 DDR5 16GB 1개의 가격은 작년 중반부터 서서히 오르기 시작해서 11월에는 거의 20만원에 육박하기 시작했습니다. 보통 메모리를 포함해서 컴퓨터 부품 가격은 시간이 지나면서 용량 대비 가격이 떨어지는 것이 일반적이기 때문에 소비자들의 원성이 자자했지만, 사실은 이때라도 구매한 분들은 늦지 않게 최선의 선택을 한 것이었습니다. 현재는 가격이 두 배로 뛴 상태이기 때문입니다. 이렇게 가격이 폭등한 이유는 한정된 메모리 생산을 HBM이나 서버용 DDR5 메모리 쪽으로 주로 돌리면서 공급이 부족해졌기 때문입니다. 주요 빅테크들이 AI 시대에 주도권을 잃지 않기 위해 경쟁적으로 AI 데이터 센터를 짓고 있고 여기에 들어가는 메모리 가격이 비싸기 때문에 당연히 메모리 제조사들도 우선 물량을 배정하고 있어 소비자용 메모리 가격은 무섭게 치솟고 있는 중입니다. 최근 마이크론은 아예 소비자용 메모리 및 SSD 브랜드인 크루셜의 소비자 사업 철수 계획을 발표했는데, 30년 이어진 브랜드를 포기할 정도로 소비자용 DDR 및 낸드 플래시 메모리 공급이 부족하다는 이야기로 해석됩니다. 비슷한 이유로 SK 하이닉스 역시 아예 소비자용 메모리 시장에서 철수한다는 루머가 나왔는데, SK 하이닉스는 현재로서는 그런 계획이 없다고 부인했습니다. 그러나 비슷한 이유로 가능성을 배제할 순 없는 상황입니다. 최근의 DDR5 메모리 및 SSD 가격 폭등은 인공지능(AI)발 공급 부족에 일부 제조사의 소비자용 제품 생산 중단 소식이 겹치면서 더 자극된 측면이 있습니다. 하지만 소비자용 제품 공급 중단 소식은 메모리 시장에만 국한되지 않습니다. 고성능 GDDR 메모리를 사용하는 그래픽 카드 역시 예외가 아닐 수 없습니다. 기본적으로 고성능 그래픽 카드는 최근 게임보다 AI 수요가 더 많아 본래부터 정식 공개 가격보다 더 비싼 가격에 팔리고 있었습니다. 다만 RTX 5090을 제외한 나머지 하위 제품군은 출시 초 비싼 가격에서 내려와 어느 정도 가격이 안정화되어가던 중이었는데, 작년 말부터 메모리 가격 폭등에 의한 가격 인상 랠리가 시작되고 있습니다. 여기에 최근에는 메모리처럼 일부 제조사에서 인기 제품 단종 루머까지 나왔습니다. 최근 RTX 5060 Ti 16GB나 RTX 5070 Ti처럼 고가의 GDDR7 메모리를 많이 쓰지만 판매 단가는 상대적으로 낮은 제품들을 단종시킨다는 루머가 돌았는데, 이 역시 많은 사람들이 사실로 믿을 만큼 그럴듯한 근거가 있습니다. GDDR7 메모리가 가격은 둘째치고 공급 자체가 어려운 상황에서 16GB 그래픽 카드 하나보다 8GB 그래픽 두 개를 파는 것이 엔비디아나 그래픽 카드 제조사 모두에게 이득이라는 것입니다. 하지만 처음 이 루머의 근원지였던 A 제조사는 공급 부족으로 인한 물량 부족은 인정하나 제품 단종은 사실이 아니라고 발표했습니다. 그리고 엔비디아 역시 “모든 GeForce RTX 50 시리즈 SKU는 계속 출하되고 있으며, 메모리 공급 제약 속에서도 공급을 유지하려고 노력하고 있다”고 공식적으로 밝혔습니다. 다만 메모리(특히 GDDR7) 부족으로 인해 공급량이 자연스럽게 줄어드는 문제가 있으며, 엔비디아는 파트너사 및 메모리 공급처와 협력하여 문제를 완화하려 한다고 전했습니다. 요약하면 단종은 사실이 아니지만 공급 부족은 인정한 것으로 향후 16GB 이상의 메모리를 사용하는 고성능 제품을 중심으로 가격 인상 가능성이 높다는 점을 인정하는 발언입니다. 물론 이미 고성능 제품들의 가격은 치솟고 있는 중이고 RTX 5090은 본래 공식 가격인 1999달러보다 몇 배 치솟을 것이라는 예측까지 나오고 있습니다. 이렇게 시장 분위기가 흉흉해지면서 소비자는 물론 제조사들의 고민도 깊어지고 있습니다. 노트북 및 PC 제조사들의 경우 사실상 시장에서 저가 라인업이었던 8GB 시스템 메모리 제품을 다시 부활시키고 있으며 기존의 16GB/32GB 제품군의 가격을 인상하고 있습니다. 하지만 메모리 대란의 악몽 속에서 희망을 찾는 제조사들도 있습니다. 메인보드 제조사들은 DDR4 메모리를 사용하는 제품들을 다시 출시하려는 움직임을 보이고 있습니다. 컴퓨터는 업그레이드하고 싶은데, DDR5 메모리는 너무 비싸 사기 힘든 소비자에게 선택권을 넓히는 것입니다. ASUS, MSI 등 주요 제조사들이 B760, H610 등 칩셋을 탑재한 DDR4 보드 생산을 늘리고 있으며, ASRock은 DDR4/DDR5 겸용 보드(예: ASRock H610M Combo)로 시장을 공략하고 있습니다. 여기에 AMD의 라이젠 CPU 책임자인 데이비드 맥아피는 ‘2026 CES’에서 “전체 시스템을 재구축하지 않고도 (DDR4를 사용하는) AM4 플랫폼에서 상당한 업그레이드를 원하는 게이머들의 요구를 충족시키기 위해 공급량을 늘리고 AM4 생태계에 제품을 다시 도입하기 위해 할 수 있는 모든 것을 확실히 검토하고 있다“고 언급했습니다. 본래는 DDR5 메모리에 신형 CPU와 메인보드를 구매하려 했던 소비자들도 하염없이 가격이 떨어지기를 기다리는 것보다 차라리 구형 제품이라도 지금 있는 것보다 더 좋은 제품을 구매하는 것이 나을 수 있습니다. 특히 8코어 라이젠 5800X3D 같은 제품은 지금 기준으로도 게임 성능이 우수하기 때문에 12코어나 16코어 제품처럼 이를 조금 손봐서 내놓는다면 상당한 수요가 존재할 가능성이 있습니다. 이렇게 소비자용 IT 제품군이 시간에 따라 좋아지는 대신 과거로 역주행하는 일은 IT 업계에서 좀처럼 보기 힘든 일입니다. 다만 올해 메모리 물량이 이미 모두 판매된 상태이고 2027년까지도 가격이 원상 복귀되기 힘든 상황인 만큼 가능한 업계가 살기 위해서는 모든 방법으로 대안을 찾아야 할 것으로 보입니다.

지난해는 인공지능(AI) 데이터 센터 건설 붐과 함께 관련 주식은 물론 부품 가격이 크게 상승한 한 해였습니다. 특히 메모리 가격이 폭등하면서 1월과 대비해 12월에서는 5~6배 가격이 상승하는 역대급 폭등을 보였습니다. 국내에서는 ‘다나와’ 최저가 기준 DDR5 16GB 메모리가 6만원대였으나 12월 말에는 30만원에 근접한 가격으로 폭등했습니다. 이런 상황은 해외라도 다르지 않아서 연초에 40~50달러(약 5만 7700~7만 2100원) 하던 DDR5 16GB가 이제는 200달러(28만 8500원)를 훨씬 넘어가고 있습니다. 과거에는 볼 수 없던 메모리 가격 폭등은 배경으로 지목되는 것은 HBM 메모리 수요 폭등입니다. D램 다이를 여러 장 쌓아 올리는 HBM 메모리는 일반 D램보다 훨씬 많은 웨이퍼가 필요한데, 현재는 비싼 가격에도 없어서 못 파는 지경이기 때문입니다. 따라서 주요 메모리 제조사들이 HBM 생산에 물량을 우선 배정하고 있으며 이로 인해 소비자용 DDR5 메모리 공급이 줄어들 수밖에 없는 상황입니다. 여기에 더해 소비자 PC와 휴대기기에도 AI 때문에 메모리를 더 많이 탑재한 것이 부메랑으로 돌아오고 있습니다. 예를 들어 메모리 용량에 인색한 편인 애플조차 AI 지원을 위해 맥의 메모리 용량을 16GB 이상으로 올리고 아이폰과 아이패드 역시 8GB 이상 확장했습니다. 애플 인텔리전스 구동을 위해서는 적어도 휴대폰에서는 8GB, 컴퓨터에서는 16GB 이상 메모리가 필요하기 때문입니다. LPDDR 메모리와 함께 패키징 되는 인텔과 AMD의 노트북 CPU 역시 코파일럿 기능이나 다른 AI 기능 활용도를 높이기 위해 16GB 이상의 메모리를 탑재했습니다. 마이크로소프트 코파일럿 기능을 지원하기 위해서는 40TOPS의 NPU와 함께 충분한 메모리가 필수적입니다. 이렇게 해서 메모리 수요가 자연스럽게 늘어났는데, 공급은 줄어드니 가격은 폭등할 수밖에 없는 것입니다. 심지어 이제는 AI 서버에서도 LPDDR 메모리 채택이 늘어나면서 수요가 더 늘어날 것으로 예상됩니다. 현재 상황은 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 ‘램포칼립스’(Ram+apocalypse)나 ‘메모리 아마겟돈’이라고 불릴 만큼 충격적인 상황입니다. 가격도 가격이지만, 물량 확보도 쉽지 않기 때문입니다. 이런 상황에서 PC 제조사들은 지난해 표준으로 자리 잡은 16GB 메모리를 포기하고 8GB로 용량을 줄인 퇴행적인 스펙을 지닌 제품을 출시하며 대응 전략을 마련하고 있습니다. 물론 기존 사양을 유지하고 가격을 크게 올리는 경우도 흔해지고 있습니다. 하지만 가격이 오르고 스펙은 낮아지면서 고객들이 구매를 뒤로 미루는 경우가 많아지고 있어 올해는 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 암울한 한 해가 될 것으로 예상됩니다. 다만 상대적으로 대형 고객사로 슈퍼 갑 위치에 있는 애플이나 메모리를 직접 제조하는 삼성의 경우 오히려 입지를 확대할 가능성도 예상되고 있습니다. 애플의 경우 1~2년 단위로 장기 계약을 맺는 데다, 구매 물량이 많은 우량 고객이다 보니 물량이 우선 배정되는 경우가 많습니다. 메모리 가격은 변동성이 심하고 언젠가는 폭락할 가능성도 있어 애플은 미래를 위해 유지해야 하는 중요 고객입니다. 다만 올해는 새로 계약을 맺는 물량이 있어 결국 아이폰 가격을 10% 정도 인상할 것이라는 이야기도 나오고 있습니다. 다만 아이폰은 본래부터 비싸게 팔기 때문에 메모리 가격이 생산 단가에서 차지하는 비중이 낮고 소비자들이 느끼는 가격 변동이 적어 오히려 모든 휴대폰 가격이 오르는 상황에서 유리할 것이라는 예측도 나오고 있습니다. 애플보다 더 유리한 건 물론 삼성전자입니다. 올해 출시되는 갤럭시 신제품의 가격은 어쩔 수 없이 오르겠지만, 기본적으로 자체 생산 물품이라 수급은 걱정할 필요가 없어 다른 제조사들이 메모리 용량을 줄일 때 유지하는 방식으로 시장 지배력을 강화할 수 있습니다. 또 휴대폰 가격이 올라가면서 모바일 부분에서 판매가 좀 줄더라도 메모리 부분에서 그 이상으로 수익을 낼 수 있으니 램포칼립스의 최대 수혜자가 될 것으로 보입니다. 반면 중소 휴대폰 제조사들은 입지가 축소될 것이라는 추정도 가능합니다. 한편 메모리 가격 폭등은 그래픽 카드와 게임기에 들어가는 고성능 그래픽 메모리인 ‘GDDR’ 역시 비켜가지 않고 있습니다. 그리고 데이터 센터용 AI GPU를 구매하기 힘든 기업과 개인 사용자들이 RTX 5090 같은 고성능 게임 그래픽 카드를 더 비싼 가격에도 구매하고 있어 올해는 가격이 더 폭등할 것으로 예상됩니다. 1999달러에 출시된 RTX 5090은 출시 직후 너무 비싼 가격에도 물량을 구하기 힘들다가 지난해 중반 이후로 400만~500만원 대에서 가격이 안정화되는 듯했으나 올해는 720만원으로 가격이 치솟을 것이라는 전망이 나오고 있습니다. 물론 그보다 메모리 탑재량이 적은 16GB 메모리 그래픽 카드들도 가격이 크게 오를 수밖에 없는 상황입니다. 플레이스테이션이나 Xbox 게임 콘솔 역시 램포칼립스를 피해 갈 순 없을 것으로 보입니다. 따라서 올해는 소비자 컴퓨터, 휴대폰, 게임 시장에서는 재앙 같은 한 해가 될 것이라는 우려가 나오고 있습니다. AI가 빠르게 보급되면서 나타나는 과도기적 상황으로 결국 언젠가는 사태가 완화될 것으로 보이지만, 한동안은 일반 소비자 시장은 크게 위축될 수밖에 없습니다. 역설적이지만, AI 붐이 소비자 제품에서 AI 확산을 막는 장애물이 된 것입니다. 그렇다고 갑작스럽게 AI 버블이 터지면서 시장이 붕괴되는 상황은 경제에 더 좋지 않을 것입니다. AI 호황이 자연스럽게 연착륙하면서 메모리와 다른 부품 가격도 안정화되기를 기대합니다.

지난해는 인공지능(AI) 데이터 센터 건설 붐과 함께 관련 주식은 물론 부품 가격이 크게 상승한 한 해였습니다. 특히 메모리 가격이 폭등하면서 1월과 대비해 12월에서는 5~6배 가격이 상승하는 역대급 폭등을 보였습니다. 국내에서는 ‘다나와’ 최저가 기준 DDR5 16GB 메모리가 6만원대였으나 12월 말에는 30만원에 근접한 가격으로 폭등했습니다. 이런 상황은 해외라도 다르지 않아서 연초에 40~50달러(약 5만 7700~7만 2100원) 하던 DDR5 16GB가 이제는 200달러(28만 8500원)를 훨씬 넘어가고 있습니다. 과거에는 볼 수 없던 메모리 가격 폭등은 배경으로 지목되는 것은 HBM 메모리 수요 폭등입니다. D램 다이를 여러 장 쌓아 올리는 HBM 메모리는 일반 D램보다 훨씬 많은 웨이퍼가 필요한데, 현재는 비싼 가격에도 없어서 못 파는 지경이기 때문입니다. 따라서 주요 메모리 제조사들이 HBM 생산에 물량을 우선 배정하고 있으며 이로 인해 소비자용 DDR5 메모리 공급이 줄어들 수밖에 없는 상황입니다. 여기에 더해 소비자 PC와 휴대기기에도 AI 때문에 메모리를 더 많이 탑재한 것이 부메랑으로 돌아오고 있습니다. 예를 들어 메모리 용량에 인색한 편인 애플조차 AI 지원을 위해 맥의 메모리 용량을 16GB 이상으로 올리고 아이폰과 아이패드 역시 8GB 이상 확장했습니다. 애플 인텔리전스 구동을 위해서는 적어도 휴대폰에서는 8GB, 컴퓨터에서는 16GB 이상 메모리가 필요하기 때문입니다. LPDDR 메모리와 함께 패키징 되는 인텔과 AMD의 노트북 CPU 역시 코파일럿 기능이나 다른 AI 기능 활용도를 높이기 위해 16GB 이상의 메모리를 탑재했습니다. 마이크로소프트 코파일럿 기능을 지원하기 위해서는 40TOPS의 NPU와 함께 충분한 메모리가 필수적입니다. 이렇게 해서 메모리 수요가 자연스럽게 늘어났는데, 공급은 줄어드니 가격은 폭등할 수밖에 없는 것입니다. 심지어 이제는 AI 서버에서도 LPDDR 메모리 채택이 늘어나면서 수요가 더 늘어날 것으로 예상됩니다. 현재 상황은 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 ‘램포칼립스’(Ram+apocalypse)나 ‘메모리 아마겟돈’이라고 불릴 만큼 충격적인 상황입니다. 가격도 가격이지만, 물량 확보도 쉽지 않기 때문입니다. 이런 상황에서 PC 제조사들은 지난해 표준으로 자리 잡은 16GB 메모리를 포기하고 8GB로 용량을 줄인 퇴행적인 스펙을 지닌 제품을 출시하며 대응 전략을 마련하고 있습니다. 물론 기존 사양을 유지하고 가격을 크게 올리는 경우도 흔해지고 있습니다. 하지만 가격이 오르고 스펙은 낮아지면서 고객들이 구매를 뒤로 미루는 경우가 많아지고 있어 올해는 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 암울한 한 해가 될 것으로 예상됩니다. 다만 상대적으로 대형 고객사로 슈퍼 갑 위치에 있는 애플이나 메모리를 직접 제조하는 삼성의 경우 오히려 입지를 확대할 가능성도 예상되고 있습니다. 애플의 경우 1~2년 단위로 장기 계약을 맺는 데다, 구매 물량이 많은 우량 고객이다 보니 물량이 우선 배정되는 경우가 많습니다. 메모리 가격은 변동성이 심하고 언젠가는 폭락할 가능성도 있어 애플은 미래를 위해 유지해야 하는 중요 고객입니다. 다만 올해는 새로 계약을 맺는 물량이 있어 결국 아이폰 가격을 10% 정도 인상할 것이라는 이야기도 나오고 있습니다. 다만 아이폰은 본래부터 비싸게 팔기 때문에 메모리 가격이 생산 단가에서 차지하는 비중이 낮고 소비자들이 느끼는 가격 변동이 적어 오히려 모든 휴대폰 가격이 오르는 상황에서 유리할 것이라는 예측도 나오고 있습니다. 애플보다 더 유리한 건 물론 삼성전자입니다. 올해 출시되는 갤럭시 신제품의 가격은 어쩔 수 없이 오르겠지만, 기본적으로 자체 생산 물품이라 수급은 걱정할 필요가 없어 다른 제조사들이 메모리 용량을 줄일 때 유지하는 방식으로 시장 지배력을 강화할 수 있습니다. 또 휴대폰 가격이 올라가면서 모바일 부분에서 판매가 좀 줄더라도 메모리 부분에서 그 이상으로 수익을 낼 수 있으니 램포칼립스의 최대 수혜자가 될 것으로 보입니다. 반면 중소 휴대폰 제조사들은 입지가 축소될 것이라는 추정도 가능합니다. 한편 메모리 가격 폭등은 그래픽 카드와 게임기에 들어가는 고성능 그래픽 메모리인 ‘GDDR’ 역시 비켜가지 않고 있습니다. 그리고 데이터 센터용 AI GPU를 구매하기 힘든 기업과 개인 사용자들이 RTX 5090 같은 고성능 게임 그래픽 카드를 더 비싼 가격에도 구매하고 있어 올해는 가격이 더 폭등할 것으로 예상됩니다. 1999달러에 출시된 RTX 5090은 출시 직후 너무 비싼 가격에도 물량을 구하기 힘들다가 지난해 중반 이후로 400만~500만원 대에서 가격이 안정화되는 듯했으나 올해는 720만원으로 가격이 치솟을 것이라는 전망이 나오고 있습니다. 물론 그보다 메모리 탑재량이 적은 16GB 메모리 그래픽 카드들도 가격이 크게 오를 수밖에 없는 상황입니다. 플레이스테이션이나 Xbox 게임 콘솔 역시 램포칼립스를 피해 갈 순 없을 것으로 보입니다. 따라서 올해는 소비자 컴퓨터, 휴대폰, 게임 시장에서는 재앙 같은 한 해가 될 것이라는 우려가 나오고 있습니다. AI가 빠르게 보급되면서 나타나는 과도기적 상황으로 결국 언젠가는 사태가 완화될 것으로 보이지만, 한동안은 일반 소비자 시장은 크게 위축될 수밖에 없습니다. 역설적이지만, AI 붐이 소비자 제품에서 AI 확산을 막는 장애물이 된 것입니다. 그렇다고 갑작스럽게 AI 버블이 터지면서 시장이 붕괴되는 상황은 경제에 더 좋지 않을 것입니다. AI 호황이 자연스럽게 연착륙하면서 메모리와 다른 부품 가격도 안정화되기를 기대합니다.

현재 인공지능(AI) 투자 붐으로 인해 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 여러 관련 제품의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 그 대표적인 제품이 바로 메모리입니다. 특히 차세대 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)의 수요 급증은 국내 메모리 제조사의 실적은 물론 국내 주식시장 전체를 견인하고 있습니다. HBM의 가장 큰 장점은 메모리 대역폭이 매우 넓어 GPU의 AI 연산에 필요한 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 것입니다. 다만, 가격이 매우 비싸 고성능 데이터센터 GPU에만 주로 사용되고 있습니다. 구체적인 가격은 제조사 간의 계약으로 공개되지 않으나, 12단 HBM4 메모리 같은 차세대 제품은 개당 500~600달러 선이라는 루머가 있을 정도입니다. 이러한 가격적 이유로 게임용 그래픽 카드는 여전히 GDDR7 메모리를 사용하고 있습니다. GDDR7은 HBM보다 대역폭은 낮지만 가격이 상대적으로 저렴하여 일반 소비자에게 적합합니다. 다만 서버 GPU 대비 대역폭뿐만 아니라 메모리 용량도 부족하여 거대한 AI 모델을 구동하기 어렵다는 제한점이 있습니다. 엔비디아가 올해 초 깜짝 공개했던 ‘프로젝트 디짓’은 이러한 약점을 극복하기 위해 등장했습니다. 이 개인용 AI 미니 PC는 연산 능력은 크게 늘리지 않으면서도 메모리 용량을 128GB로 대폭 확장했습니다. 가격을 3000달러 선으로 유지하면서 고용량 메모리를 구현할 수 있었던 비결은 HBM은 물론 GDDR7보다 저렴하고 저전력인 LPDDR5x 메모리를 탑재했기 때문입니다. GB10 칩을 사용한 프로젝트 디짓은 정식 명칭을 DGX 스파크(Spark)로 정하고 공식 출시되었습니다. AI 연산 능력은 FP4 기준 1 PFLOPS로, 블랙웰 B200 GPU의 20 PFLOPS보다 훨씬 느립니다. 그러나 메모리가 넉넉하여 2000억 파라미터를 가진 거대 모델도 구동할 수 있습니다. 반면 게임용 GPU인 RTX 5090은 3.35 PFLOPS로 연산 능력은 더 빠르지만, 메모리가 32GB에 불과하여 큰 모델을 사용하기 어렵습니다. 엔비디아가 LPDDR5x 메모리를 사용한 AI 칩을 선보인 뒤, 최근에는 인텔과 퀄컴도 이 대열에 합류할 것임을 발표했습니다. 다만 엔비디아와는 달리 이들은 서버 AI 제품군에 LPDDR5x 메모리를 적용할 계획입니다. 내년 하반기 출시를 목표로 하는 인텔의 AI 추론 칩인 크레센트 아일랜드(Crescent Island)는 정확한 속도와 대역폭은 밝히지 않았으나, 160GB의 LPDDR5x 메모리를 사용합니다. Xe3P 아키텍처를 적용한 AI 프로세서로, 정확한 연산 능력 역시 아직 베일에 가려 있습니다. HBM이나 GDDR7이 아닌 스마트폰에 주로 사용되는 LPDDR5x를 채택한 만큼, 가격은 저렴할 것으로 보이며, 인텔은 아마도 보급형 틈새시장을 노릴 가능성이 높습니다. 퀄컴은 이보다 더 본격적으로 엔비디아의 아성에 도전하려는 모습입니다. 최근 공개한 퀄컴 AI200 및 AI250은 엔비디아의 GB300 NVL72처럼 수냉식 서버 랙 시스템을 전제로 하고 있기 때문입니다. 퀄컴 AI200/AI250은 구체적인 대역폭은 미공개 상태이지만, 최대 768GB의 LPDDR5x 메모리를 사용한다고 밝혔습니다. AI 가속기는 퀄컴의 헥사곤 NPU 기반입니다. AI200/AI250 제품군의 메모리 대역폭이나 연산 능력 모두 미공개 상태이지만, 퀄컴은 LPDDR5x 메모리 기술에 상당한 노하우를 보유하고 있습니다. 예를 들어, 최근 공개한 윈도우 노트북용 프로세서인 스냅드래곤 엘리트 X2 익스트림 프로세서에서 LPDDR5x-9523 16GB 메모리 모듈 3개를 활용하여 192비트 인터페이스로 228GB/s라는 상당한 대역폭을 확보하는 데 성공했습니다. 다만, 아무리 여러 개의 LPDDR5x 메모리를 병렬로 연결해도 HBM 계열처럼 광대한 대역폭을 확보하기는 어렵습니다. 따라서 엔비디아의 GB300 블랙웰 같은 초고성능 AI GPU보다는, 성능은 낮지만 훨씬 저렴하고 전력 소모가 적은 AI 가속기를 여러 개 병렬로 연결하는 전략을 사용할 것으로 보입니다. 참고로 퀄컴 AI200/AI250 랙 시스템 한 개의 전력 소모량은 160kW로 결코 적지 않은 수준입니다. LPDDR5x 메모리는 저렴하고 전력 소모가 적어 개인용 AI PC 같은 틈새시장을 노리는 엔비디아 DGX 스파크에는 최적의 선택입니다. 하지만 이 분야의 후발 주자인 인텔이나 퀄컴이 데이터센터 시장을 노리고 LPDDR5x 메모리를 채택한 배경에는 다른 이유가 있어 보입니다. 가장 큰 이유는 가격과 수급 문제일 가능성이 높습니다. 인텔과 퀄컴은 업계를 주도하는 대기업이지만, AI 가속기 부문에서는 후발주자인 만큼 현시점에서 시장을 주도하는 엔비디아의 AI GPU와 정면 대결하기는 어렵습니다. 따라서 저전력 또는 저렴한 가격으로 승부수를 던지는 것이 가장 합리적인 접근법이 될 수 있습니다. 여기에 HBM 메모리의 경우 수요 폭발로 인해 가격이 비싸고 수급도 쉽지 않은 상황이므로, 무리하게 HBM을 고집할 필요가 없다는 계산이 깔린 것으로 보입니다. 이러한 접근법이 내년에 가시적인 성과를 거둘 수 있을지 그 결과가 주목됩니다.

현재 인공지능(AI) 투자 붐으로 인해 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 여러 관련 제품의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 그 대표적인 제품이 바로 메모리입니다. 특히 차세대 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)의 수요 급증은 국내 메모리 제조사의 실적은 물론 국내 주식시장 전체를 견인하고 있습니다. HBM의 가장 큰 장점은 메모리 대역폭이 매우 넓어 GPU의 AI 연산에 필요한 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 것입니다. 다만, 가격이 매우 비싸 고성능 데이터센터 GPU에만 주로 사용되고 있습니다. 구체적인 가격은 제조사 간의 계약으로 공개되지 않으나, 12단 HBM4 메모리 같은 차세대 제품은 개당 500~600달러 선이라는 루머가 있을 정도입니다. 이러한 가격적 이유로 게임용 그래픽 카드는 여전히 GDDR7 메모리를 사용하고 있습니다. GDDR7은 HBM보다 대역폭은 낮지만 가격이 상대적으로 저렴하여 일반 소비자에게 적합합니다. 다만 서버 GPU 대비 대역폭뿐만 아니라 메모리 용량도 부족하여 거대한 AI 모델을 구동하기 어렵다는 제한점이 있습니다. 엔비디아가 올해 초 깜짝 공개했던 ‘프로젝트 디짓’은 이러한 약점을 극복하기 위해 등장했습니다. 이 개인용 AI 미니 PC는 연산 능력은 크게 늘리지 않으면서도 메모리 용량을 128GB로 대폭 확장했습니다. 가격을 3000달러 선으로 유지하면서 고용량 메모리를 구현할 수 있었던 비결은 HBM은 물론 GDDR7보다 저렴하고 저전력인 LPDDR5x 메모리를 탑재했기 때문입니다. GB10 칩을 사용한 프로젝트 디짓은 정식 명칭을 DGX 스파크(Spark)로 정하고 공식 출시되었습니다. AI 연산 능력은 FP4 기준 1 PFLOPS로, 블랙웰 B200 GPU의 20 PFLOPS보다 훨씬 느립니다. 그러나 메모리가 넉넉하여 2000억 파라미터를 가진 거대 모델도 구동할 수 있습니다. 반면 게임용 GPU인 RTX 5090은 3.35 PFLOPS로 연산 능력은 더 빠르지만, 메모리가 32GB에 불과하여 큰 모델을 사용하기 어렵습니다. 엔비디아가 LPDDR5x 메모리를 사용한 AI 칩을 선보인 뒤, 최근에는 인텔과 퀄컴도 이 대열에 합류할 것임을 발표했습니다. 다만 엔비디아와는 달리 이들은 서버 AI 제품군에 LPDDR5x 메모리를 적용할 계획입니다. 내년 하반기 출시를 목표로 하는 인텔의 AI 추론 칩인 크레센트 아일랜드(Crescent Island)는 정확한 속도와 대역폭은 밝히지 않았으나, 160GB의 LPDDR5x 메모리를 사용합니다. Xe3P 아키텍처를 적용한 AI 프로세서로, 정확한 연산 능력 역시 아직 베일에 가려 있습니다. HBM이나 GDDR7이 아닌 스마트폰에 주로 사용되는 LPDDR5x를 채택한 만큼, 가격은 저렴할 것으로 보이며, 인텔은 아마도 보급형 틈새시장을 노릴 가능성이 높습니다. 퀄컴은 이보다 더 본격적으로 엔비디아의 아성에 도전하려는 모습입니다. 최근 공개한 퀄컴 AI200 및 AI250은 엔비디아의 GB300 NVL72처럼 수냉식 서버 랙 시스템을 전제로 하고 있기 때문입니다. 퀄컴 AI200/AI250은 구체적인 대역폭은 미공개 상태이지만, 최대 768GB의 LPDDR5x 메모리를 사용한다고 밝혔습니다. AI 가속기는 퀄컴의 헥사곤 NPU 기반입니다. AI200/AI250 제품군의 메모리 대역폭이나 연산 능력 모두 미공개 상태이지만, 퀄컴은 LPDDR5x 메모리 기술에 상당한 노하우를 보유하고 있습니다. 예를 들어, 최근 공개한 윈도우 노트북용 프로세서인 스냅드래곤 엘리트 X2 익스트림 프로세서에서 LPDDR5x-9523 16GB 메모리 모듈 3개를 활용하여 192비트 인터페이스로 228GB/s라는 상당한 대역폭을 확보하는 데 성공했습니다. 다만, 아무리 여러 개의 LPDDR5x 메모리를 병렬로 연결해도 HBM 계열처럼 광대한 대역폭을 확보하기는 어렵습니다. 따라서 엔비디아의 GB300 블랙웰 같은 초고성능 AI GPU보다는, 성능은 낮지만 훨씬 저렴하고 전력 소모가 적은 AI 가속기를 여러 개 병렬로 연결하는 전략을 사용할 것으로 보입니다. 참고로 퀄컴 AI200/AI250 랙 시스템 한 개의 전력 소모량은 160kW로 결코 적지 않은 수준입니다. LPDDR5x 메모리는 저렴하고 전력 소모가 적어 개인용 AI PC 같은 틈새시장을 노리는 엔비디아 DGX 스파크에는 최적의 선택입니다. 하지만 이 분야의 후발 주자인 인텔이나 퀄컴이 데이터센터 시장을 노리고 LPDDR5x 메모리를 채택한 배경에는 다른 이유가 있어 보입니다. 가장 큰 이유는 가격과 수급 문제일 가능성이 높습니다. 인텔과 퀄컴은 업계를 주도하는 대기업이지만, AI 가속기 부문에서는 후발주자인 만큼 현시점에서 시장을 주도하는 엔비디아의 AI GPU와 정면 대결하기는 어렵습니다. 따라서 저전력 또는 저렴한 가격으로 승부수를 던지는 것이 가장 합리적인 접근법이 될 수 있습니다. 여기에 HBM 메모리의 경우 수요 폭발로 인해 가격이 비싸고 수급도 쉽지 않은 상황이므로, 무리하게 HBM을 고집할 필요가 없다는 계산이 깔린 것으로 보입니다. 이러한 접근법이 내년에 가시적인 성과를 거둘 수 있을지 그 결과가 주목됩니다.

올해 초 발표된 엔비디아의 지포스 RTX 50 시리즈는 몇 년 만에 대대적인 아키텍처 변경이라는 점에서 처음에는 많은 기대를 받았습니다. 하지만 막상 가격과 성능이 알려지면서 여론은 싸늘하게 변하기 시작했습니다. 인공지능을 이용해서 프레임을 생성하거나 이미지 품질을 높이는 DLSS4 기능을 빼고 나면 몇 년 전 나온 RTX 40 시리즈와 성능 차이가 별로 없었기 때문입니다. 예를 들어 RTX 5080은 4K 해상도에서 RTX 4080 Super와 비교해 성능 차이가 12~14% 정도에 지나지 않았습니다. DLSS4를 지원하는 게임에서는 프레임 생성을 통해 속도 차이가 두 배까지 날 수 있지만, 이를 지원하지 않는 상당수 게임에서는 이전과 성능 차이를 크게 느낄 수 없었습니다. 사실 RTX 40 시리즈는 DLSS를 빼도 전작인 RTX 30 시리즈보다 훨씬 성능이 좋았습니다. 다만 가격이 비싸서 업그레이드를 미룬 소비자들이 많았는데, 정작 RTX 50 시리즈의 성능이 기대에 미치지 못하는 건 물론이고 가격마저 비싸다 보니 소비자들의 실망은 이만저만 큰 게 아니었습니다. 그러나 모두가 실망한 건 아니었습니다. 오랜 세월 지포스의 기세에 눌려 시장 점유율 한 자릿 수에 머문 AMD의 라데온에게는 실로 오랜만에 반가운 기회가 아닐 수 없었습니다. 올해 AMD가 출시한 라데온 RX 9070 시리즈는 높은 가성비로 환영받으며 시장에서 선전했습니다. 초기 판매량은 전작의 10배 수준이고 점유율도 두 자릿수로 크게 늘었다는 소식이 들릴 정도였습니다. 하지만 그런데도 엔비디아는 별다른 대응을 하지 않았습니다. 신제품을 출시하거나 가격을 낮춰 경쟁사를 다시 압박하지 않았던 것입니다. 물론 이와 같은 소극적 행보도 어느 정도는 납득할 수 있는 부분이 있습니다. 현재 엔비디아의 매출 대부분은 AI 데이터 센터에 납품하는 서버용 GPU에서 나오고 있고 이 제품들이 훨씬 비싸서 이윤이 많이 남기 때문에 굳이 게임용 그래픽 카드에 집중할 필요가 없는 상황입니다. 구태여 가격을 낮춰가며 더 팔아야 할 이유가 없는 셈입니다. 그런데 최근 발표한 엔비디아의 2분기 실적(회계연도로는 2026년 2분기)을 보면 의외의 반전 스토리를 볼 수 있습니다. 엔비디아의 이번 2분기 매출은 전년 동기 대비 56% 증가한 467억 4000만 달러를 기록했으며 순이익도 전년 대비 59% 증가한 257억 8000만 달러를 기록했습니다. 데이터 센터 부분 매출이 410억 달러로 대부분을 차지하는 가운데 놀라운 사실은 게임 부분 매출도 역대 최대를 기록했다는 것입니다. 올해 2분기 게임 부분 매출은 작년 동기 대비 49%, 전 분기 대비 14%나 늘어난 43억 달러에 달했습니다. RTX 40 시리즈 단종으로 현재 대부분 RTX 50 시리즈만 판매된다는 점을 생각하면 지포스 RTX 50 시리즈는 지포스 역사상 가장 높은 매출액을 달성한 셈입니다. 경쟁사를 압박하기 위해 굳이 가격을 낮추지 않은 게 충분히 이해되는 실적입니다. 지포스 분기 매출 43억 달러가 정말 과거에는 상상하기 힘든 깜짝 실적이라는 점은 10년 전 분기 실적을 보면 알 수 있습니다. 2015년 2분기(회계연도 상으로는 2016년 2분기) 실적은 전체 매출 11억 5300만 달러 규모였습니다. 이는 지포스는 물론 쿼드로나 데이터 센터, 임베디드 매출을 다 합친 액수였습니다. 그런데 이제는 지포스만으로 10년 전 1년 매출을 3개월 만에 올린 것입니다. 이런 깜짝 실적의 배경은 일부 점유율을 내줬다고는 해도 여전히 80% 이상인 지포스의 높은 시장 점유율과 이전보다 훨씬 비싸진 그래픽 카드 가격 덕분으로 풀이됩니다. 하지만 왜 높은 가격에도 수요가 줄지 않고 계속 팔리는지에 대한 분석도 필요합니다. 가장 가능성 높은 설명은 AI 연산 수요입니다. 현재도 공식 가격보다 훨씬 높은 가격에 팔리는 RTX 5090의 경우 여전히 공급 대비 수요가 높아 국내에서는 400만 원에 달하는 가격에 팔리고 있습니다. 그나마 좀 저렴한 대안인 RTX 5080도 200만 원 수준입니다. 그래도 잘 팔리는 이유는 이미지 생성 및 대규모 언어 모델 (LLM) 같은 AI 연산 목적으로 사용하기 위해서는 넉넉한 메모리를 지닌 고성능 그래픽 카드가 필요하기 때문입니다. 연구실이나 기업에서 사용한다고 생각하면 서버용 GPU와 비교할 때 오히려 저렴한 가격이라고 할 수 있습니다. 현재의 AI 발전 속도를 고려하면 앞으로 AI 연산을 위한 고성능 그래픽 카드 수요는 기업뿐 아니라 개인도 상당한 수준으로 늘어날 것으로 보입니다. 여전히 게임도 중요한 목적이긴 하지만, 앞으로 그래픽 카드 수요를 견인하는 큰 축은 내부 정보 유출이나 추가 비용 걱정 없이 사용할 수 있는 로컬 AI가 될 것으로 예상됩니다.

엔비디아는 올해 초부터 최신형 그래픽 카드인 지포스 RTX 50 시리즈를 하나씩 공개했습니다. 하지만 공개 후 소비자들의 반응은 아직 차갑기만 합니다. 기대한 만큼 성능 향상 폭이 크지 않은 데다 페이퍼 론칭 논란이 일 정도로 물량도 부족했기 때문입니다. 물량 부족 문제는 서서히 해소되고 있지만, 아직도 소비자들이 체감하는 가격은 가뜩이나 비싸진 공식 가격보다도 더 비싼 편입니다. 최상위 그래픽 카드인 지포스 RTX 5090은 한때 800만원을 호가하기도 했지만, 심지어 가격을 지불할 의사가 있는 소비자도 물건을 구하기 어려울 정도였습니다. 이제는 공급이 약간 원활해진 상태지만, 여전히 RTX 5090은 400만~500만원대이고, RTX 5080 역시 999달러라는 공식 가격이 무색하게 아직도 200만원 전후의 가격에서 팔리고 있습니다. 하지만 사실 대다수 소비자들이 100만원이 넘는 고가 그래픽 카드를 구매하는 것은 아닙니다. AI 개발 및 연구라면 몰라도 게임이 목적이라면 그렇게 많은 돈을 지불하기 부담스럽기 때문입니다. 실제로 시장에서 가장 많이 팔리는 것은 100만원이 넘지 않는 ‘저렴한’ 가격의 그래픽 카드들입니다. 이번에 출시된 지포스 RTX 5060Ti처럼 60 라인업의 중급형 그래픽 카드가 여기에서 속합니다. 이들은 주로 팔리는 대중적 그래픽 카드라는 뜻에서 메인스트림 제품으로 불리기도 합니다. 물론 메인스트림 그래픽 카드도 이제는 그렇게 저렴하지 않습니다. RTX 4060도 40만원대, RTX 4060 Ti는 60만원대에서 가격을 형성하고 있습니다. 그나마 그 뒤를 잇는 RTX 5060 시리즈에서 한 가지 희망적인 부분은 초기 출시 가격이 전작보다 저렴해졌다는 것입니다. RTX 5060Ti의 가격은 16GB(기가바이트) 버전 기준 429달러(약 61만원)로 RTX 4060보다 70달러나 저렴해졌고 8GB 버전 역시 379달러로 20달러 저렴해졌습니다. 기본 모델인 RTX 5060은 299달러로 가격이 동결됐지만, 고급형인 Ti 모델과 성능 차이가 줄어들어 어느 정도 납득할 수 있는 수준으로 여겨집니다. 하지만 먼저 출시된 RTX 5060 Ti의 벤치마크 결과를 보면 아쉬운 점이 많은 게 사실입니다. RTX 5060 Ti의 성능은 RTX 4060 Ti와 비교해서 17~23% 정도 높기는 하나 RTX 4070과 비교해서는 7~12% 정도 낮은 성능을 보여주고 있습니다. 일반적으로 차세대 제품이 나오면 이전 세대 상위 제품을 넘어섰던 것과 비교해서 아쉬운 대목입니다. 다소 아쉬워 보이는 성능은 사실 RTX 5060 Ti의 스펙을 생각하면 당연한 결과이기도 합니다. RTX 5060 Ti에 사용된 GB 206은 전작인 RTX 4060 Ti에 사용된 AD 106보다 큰 GPU가 아닙니다. 둘 다 TSMC의 4N 공정으로 만들어졌는데, GB 206의 트랜지스터 집적도가 219억 개로 오히려 AD 106보다 10억 개나 줄어들었습니다. 덕분에 다이 사이즈도 줄어들어 최신 GDDR7 메모리 적용에도 가격을 낮출 여지가 있었던 것으로 보입니다. 다만 트랜지스터 집적도가 줄어든 만큼 성능도 약간 줄거나 비슷한 게 아닐까 하는 우려도 있었으나 출시 후 벤치마크 결과를 보면 이런 최악의 경우는 피한 것으로 보입니다. GPU 아키텍처 개선과 GDDR7 덕분에 대폭 늘어난 메모리 대역폭(288GB/s에서 448GB/s로 증가)이 최악의 결과를 피한 비결로 보입니다. 그래도 벤치마크 결과를 보면 RTX 5060 Ti는 대다수 소비자들에게 실망스러운 제품인 것이 분명합니다. 몇 년을 기다렸는데, 성능 향상 폭은 기다림의 대가치곤 만족스럽지 않기 때문입니다. 다만 한 가지 치트키라고 할 수 있는 부분은 인공지능 이미지 품질 및 성능 향상 기술인 DLSS 4입니다. DLSS 4의 다중 프레임 생성(MFG)를 사용하면 속도가 몇 배 빨라질 수 있습니다. DLSS 4를 지원하는 게임에서는 MFG x4 적용 시 RTX 4070은 물론 RTX 4070s도 넘어서는 성능을 보여줍니다. 물론 모든 게임에서 DLSS4가 지원되는 것은 아니지만, 이미 100개의 게임이 지원 리스트에 추가됐고 점점 지원 가능한 게임의 숫자가 늘고 있어 시간이 지날수록 RTX 4060 Ti와 체감 차이가 분명해질 것입니다. 따라서 가격이 별 차이가 없다면 대다수의 소비자들이 RTX 5060 Ti로 이동하게 될 것으로 예상됩니다. 한편 전력 제한과 발열 때문에 고성능 그래픽 카드를 탑재하기 부담스러운 노트북에는 RTX 5060 시리즈가 중급형 게이밍 노트북의 표준으로 RTX 4060을 빠르게 대체할 것으로 예상됩니다. RTX 5060은 기본 연산 성능이 FP32 기준 19.2 TFLOPS로 RTX 5060 Ti의 23.7TFLOPS나 RTX 4070의 22.1TFLOPS보단 낮지만, RTX 4060의 15.1TFLOPS와 비교해서 27% 정도 높습니다. 따라서 가격이 같다면 당연히 RTX 5060으로 가게 될 것입니다. 여기에 DLSS4를 지원하는 게임에서는 RTX 5060의 성능이 RTX 4070도 넘볼 수 있으면서 전력 소모는 훨씬 적기 때문에 노트북 환경에서 안성맞춤입니다. 8GB의 메모리도 디스플레이 해상도가 대부분 QHD나 FHD인 노트북 환경에서는 큰 단점이 아닙니다. 요약하면 소비자들의 초기 반응은 아직까지 냉랭하지만, 가격이 빠르게 안정화돼서 RTX 5060 Ti가 60만원대, RTX 5060가 40만원대로 안착할 수 있다면 비슷한 가격대에서 다른 대안이 없기 때문에 자연스럽게 메인스트림 시장을 장악하게 될 것으로 보입니다. 반면 다른 RTX 50 시리즈처럼 초기 가격이 비싸다면 냉담한 반응은 한동안 이어질 것으로 예상됩니다. 한 가지 변수는 AMD가 RTX 5060/5060 Ti의 대항마가 될 수 있는 가성비 높은 중급형 그래픽 카드를 내놓는 것입니다. 만약 그렇게 된다면 RTX 5060/5060 Ti의 가격도 빠르게 안정화될 것으로 예상됩니다.

GTC 2025 참가 협력업체 부스 방문엔비디아, 4년간 AI 칩 개발 로드맵에HBM 수요 늘어날 듯…삼성·하이닉스 훈풍 젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 최고경영자(CEO)가 20일(현지시각) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 진행중인 연례 개발자 콘퍼런스 ‘GTC 2025’에서 삼성전자 부스를 방문해 그래픽 메모리에 ‘최고’(Rocks)라고 친필 사인을 남겼다. 엔비디아가 이번 GTC에서 향후 4년간의 AI 칩 로드맵을 제시하면서 여기에 들어갈 고대역폭메모리(HBM)를 만드는 삼성전자와 SK하이닉스에 대한 기대감도 커지고 있다. GTC 2025에 마련된 협력업체 전시관을 찾은 황 CEO는 삼성전자 부스에서 삼성전자의 ‘GDDR7’ 그래픽 메모리 제품의 패널에 ‘삼성전자 RTX 탑재! GDDR7 최고!’(SAMSUNG RTX ON! GDDR7 ROCKS!)라고 적었다. GDDR7은 현재 삼성전자가 엔비디아에 공급하고 있는 제품으로, 엔비디아는 이를 탑재한 개인용 GPU ‘지포스 RTX 5090’을 생산하고 있다. 황 CEO는 지난해 GTC 행사에서는 삼성전자의 5세대 HBM인 HBM3E에 ‘젠슨 승인’(JENSEN APPROVED)이라고 적은 바 있다. 이 때문에 당시 시장에서는 엔비디아 납품이 임박했다는 기대가 쏟아졌지만, 퀄(품질) 테스트는 1년째 진행중이다. 이날 삼성 부스에는 HBM4가 전시돼 있었지만 황 CEO의 이동 동선과 맞지 않아 HBM4 제품을 직접 보지는 못한 것으로 전해졌다. 또 예정된 시간보다 길어지면서 SK하이닉스 부스도 방문하지 못했다. 다만 엔비디아가 이번에 발표한 4개년에 걸친 AI 칩 개발 로드맵은 더 많은 HBM을 필요로 할 것으로 예상되면서 삼성전자와 SK하이닉스에도 훈풍이 불고 있다. 황 CEO는 지난 18일 기조연설에서 “첨단 AI를 위해 전 세계가 예상했던 것보다 100배 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요하다”며 “AI 추론 모델과 AI 에이전트가 엔비디아 칩 수요를 크게 증가시킬 것”이라고 말했다. 삼성전자와 SK하이닉스는 올해 하반기 차세대 HBM4 양산을 목표로 하고 있는 상황에서 엔비디아가 어떤 제품을 선택할지에 따라 실적이 갈릴 것으로 보인다.

엔비디아가 새해 초 발표한 RTX 50 시리즈(코드네임 블랙웰)을 두고 여러 가지 이야기가 나옵니다. 우선 DLSS4 같은 AI(인공지능) 기능을 제외하면 사실 전 세대인 RTX 40 시리즈와 비교해서 성능이 큰 차이가 없다는 것입니다. 이는 같은 4nm(나노미터·10억분의1m) 공정을 쓴다고 알려질 때부터 예견된 결과이기도 했습니다. RTX 5090에 사용된 GB202 칩은 회로를 구성하는 판인 다이(die) 면적 744㎟에 트랜지스터 집적도는 922억 개인데 반해 RTX 4090에 사용된 AD102 칩은 다이 608㎟, 트랜지스터 집적도 760억 개입니다. 둘 다 엄청난 수의 트랜지스터를 쌓아 올리긴 하지만 RTX 4090이 이전 버전인 RTX 3090 Ti(283억 개)의 두 배 이상인 것과 비교하면 미미한 수준입니다. 8nm 공정에서 4nm 공정으로 이동한 RTX 40 시리즈와 달리 RTX 50 시리즈는 같은 미세 공정을 사용하기 때문입니다. 엔비디아가 3nm 공정 대신 4nm 공정에 남기로 결정한 것은 비용 문제가 크게 작용한 것으로 보입니다. 최신 미세 공정 웨이퍼는 가격이 꽤 비싸기 때문에 엔비디아는 RTX 30 시리즈에서도 8nm 공정에 만족한 바 있습니다. GPU는 꽤 덩치가 크기 때문에 비싼 최신 미세 공정 웨이퍼를 적용할 경우 제조 원가가 크게 오르기 때문입니다. 물론 반도체 미세 공정 자체가 한계에 도달하면서 발전 속도가 느려진 것 역시 무시할 수 없는 이유입니다. 엔비디아가 대안으로 내세운 것은 AI입니다. 엔비디아는 RTX 30 시리즈 이후 AI 기능을 갈수록 강조했는데, RTX 50 시리즈에서는 아예 핵심 기능으로 자리 잡았습니다. 가장 중요한 AI 기능은 물론 DLSS4입니다. DLSS4는 그래픽 이미지 품질을 높이는 것은 물론 동시에 3개의 프레임을 생성하는 다중 프레임 생성(MFG)을 이용해 자원을 많이 소비하지 않으면서 부드러운 영상을 만들 수 있습니다. 검은 신화: 오공의 경우 4K에서 DLSS 제외 성능이 29프레임, DLSS 적용 성능이 243프레임으로 성능을 8배 정도 늘릴 수 있습니다. 다만 앞서 이야기한 것처럼 RTX 50 시리즈의 트랜지스터 집적도가 크게 높아지지 않았기 때문에 DLSS를 제외한 기본 성능은 큰 차이가 없습니다. FP32 기준 RTX 5090의 성능은 RTX 4090보다 27% 높아진 104.8TFLOPS이고 하위 모델들은 그보다 성능 향상 폭이 좁습니다. RTX 4090에서 기본 성능이 두 배 이상 높아진 것과 대조적입니다. 이 부분이 논쟁이 되고 있지만, 사실 앞으로 게임 그래픽과 성능의 중심은 결국 AI가 될 수밖에 게 사실입니다. 반도체 미세 공정의 한계로 다른 방법으로 성능을 높이기 어려워졌기 때문입니다. RTX 50 시리즈의 두 번째 특징은 그래픽을 만드는 핵심인 셰이더 자체에 AI 기능을 통합한 뉴럴 셰이더(Neural Shader)입니다. 기존 셰이더로 만든 그래픽을 AI를 이용해 이미지 품질을 높이고 프레임을 더 생성하게 만들 뿐 아니라 아예 렌더링 단계에서 AI로 성능과 품질을 높이는 기술입니다. 예를 들어 RTX 뉴럴 텍스처 압축(Neural Texture Compression) 기술을 사용하면 AI를 이용해 수천 장의 텍스처를 1분 안에 압축할 수 있습니다. 엔비디아의 주장에 의하면 VRAM을 7배나 아낄 수 있어 메모리 용량을 크게 늘리지 않고도 고해상도 텍스처를 처리할 수 있습니다. 사실적인 얼굴을 생성하는 뉴럴 페이스나 머리카락이나 피부를 더 사실적으로 보이게 하는 AI 기술을 그래픽에 접목한 기술입니다. 뉴럴 렌더링은 앞으로 그래픽 기술의 표준으로 자리 잡을 수도 있습니다. 마이크로소프트(MS)가 아예 다이렉트 X에 뉴럴 렌더링을 지원하기 위해 협동 벡터(cooperative vector) 기술을 포함시키겠다고 발표했기 때문입니다. 윈도우 OS를 위한 게임 API인 다이렉트 X에 뉴럴 랜더링이 들어가면 향후에는 AMD나 인텔 GPU에서도 이를 이용할 수 있게 될 것으로 보입니다. RTX 50 시리즈의 세 번째 특징은 AI 기술을 그래픽에만 적용하는 것이 아니라 게임 내 가상 캐릭터에도 적용한다는 것입니다. ACE(Avatar Cloud Engine)은 AI의 힘을 이용해 게임 내 등장하는 몬스터가 정해진 패턴이 아닌 학습을 통해 적절한 반응을 하도록 만들 수 있습니다. 이를 통해 게이머는 반복적이고 지루한 플레이에서 벗어날 수 있습니다. 다만 이렇게 AI를 게임의 여러 부분에서 활용하는 만큼 AI 연산 자원의 효율적 분배가 중요해지기 때문에 RTX 50 시리즈는 최초로 AI 관리 프로세서를 탑재했습니다. 앞으로 AI가 그래픽은 물론이고 게임의 모든 부분에서 핵심 요소로 자리 잡게 만들겠다는 엔비디아의 구상이 엿보이는 대목입니다. 이외에도 RTX 50 시리즈는 게임 내 폴리곤(3D 입체를 표현하는 데 사용하는 삼각형) 숫자를 5억 개까지 늘려주는 메가 지오메트리 기능이나 게임 반응 속도를 크게 줄여주는 리플렉스 2 기능 등을 포함시켰습니다. 그리고 AI 기능을 통해 성능을 높인 만큼 같은 성능을 기준으로 전력 소모와 발열량을 줄여 노트북 환경에서 더 유리할 것으로 생각됩니다. 현재 최신 미세 공정의 더딘 발전과 갈수록 비싸지는 웨이퍼 가격을 생각하면 아마 RTX 60 시리즈는 더 AI에 의존할 가능성이 높습니다. 물론 AI 기능을 적극 지원하지 않는 게임을 플레이하는 일부 소비자들은 불만을 품을 수 있습니다. 하지만 앞으로 나올 최신 게임이 대부분 AI 기능을 적극 활용할 것이라는 점을 생각하면 대세는 정해진 것과 다를 바 없습니다.