[인터뷰] 진종문 교수 “HBM 16단 쌓아도 역부족...AI 메모리 승부처는 ‘계층 설계’

AI 요약

진종문 경남대 교수는 HBM이 용량·전력·가격 한계에 직면해 초거대 AI를 단독으로 감당하기 어렵다고 진단했습니다. 이를 보완하기 위해 SK하이닉스는 PIM, HBF, SALT-KV 등을 제시했고 삼성전자는 zHBM·zNAND 등 3D 구조를 앞세우며 여러 메모리를 조합하는 전략이 다음 승부처라고 분석했습니다. 진 교수는 PIM을 디코딩 가속에 적합하다고 보면서도 파편화된 소프트웨어 생태계와 표준 부재를 상용화 걸림돌로 지적했고, HBF는 HBM과 SSD 사이의 읽기 플랫폼 역할을 하며 CXL 기반 풀링이 변곡점이자 메모리를 연결하는 기업이 미래 승자가 될 것이라고 평가했습니다.