메모리 반도체 시장이 어느 단계인지 인사이트를 찾으며 쓴 글입니다.

잘못된 내용이 있다면 보완을 위해 얘기해주세요!

메모리는 디램(DRAM)과 낸드 플래시(NAND Flash)로 구분되는건

삼보컴퓨터 시대부터 경험하신 앙님들 모두 아실거에요.

쉽게 비유하면 디램은 컴퓨터 책상(휘발성), 낸드는 컴퓨터 창고(비휘발성)죠.

클로드, 챗지피티, 제미나이 등 프론티어 모델을 돌리기 위해서

DRAM 최상급 HBM과 대규모 학습을 위한 낸드 플래시 기반의 SSD를 사용했죠.

이제는 본격적으로 피지컬 AI가 떠오르고 있고

핵심 로봇의 뇌(VLA)를 돌리기 위한 메모리 반도체가 필요합니다.

젠슨 황 사장이 자꾸 한국을 찾는 이유도 지금 이 시장을 선점하기 위함이거든요.

(협동로봇과는 조금 다르긴 하지만 같이 발전할 것 같기는 해요)

기존 AI가 1차원의 텍스트라면 피지컬AI는 4차원의 실시간 스트리밍 데이터입니다.

거대한 데이터 적재 공간에 메모리 병목 현상은 당연히 발생할 수 밖에 없죠.

이를 해결하기 위해 로봇에도 사람같은 두뇌를 만드는겁니다.

이쪽 부문에서 미국(글로벌) 3대장은

Nvidia GR00T, GOOGLE GEMINI ROBOTICS, Physical Intelligence (π)

중국 3대장은

샤오미, 유니트리, 칭와대 연구팀(X-VLA)

두 나라의 지향 목표는 철저하게 달라요.

중국 회사는 당장에 사용할 수 있는 경량급 로봇에 탑재하고 하드웨어 최적화를 우선시했습니다.

빠른 피드백과 오픈소스 생태계를 무지막지하게 넓히고 있죠.

반대로, 미국 회사는 거대한 자본과 연산에 기반해서 범용성을 중시합니다.

압도적인 추론과 계획 수립을 통해 하드웨어 발전 속도와 맞추는 모양세입니다.

자율주행차 시장에서 현기차의 라이더 모델이냐, 테슬라의 카메라 모델이냐 논쟁이 있었는데

피지컬AI도 결국엔 현장 실패, 성공 데이터를 얼마나 빠르게 수집하고 분석해서 개량하느냐 싸움인 듯 싶어요.

결과적으로 피지컬 AI가 구동하기 위해서는 거대한 데이터를 적재하는 공간과 이를 빠르게 추론할 수 있는 방법 마지막으로 로봇을 구동하는데 필요한 메모리가 있습니다. 사실 여기에 더해 우주항공과 자율주행차 시장도...

마지막에 주식과 연관지으면 뭔가 좀 타락해보이지만,

글로벌 메모리반도체 시장은 SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론이 90% 점유율을 가져가고 있습니다.

메모리 반도체 이제 시작인 상황이죠.