SK하이닉스는 치열한 경쟁 속 HBM 시장에서의 선도적 지위를 유지하기 위해 광 인터커넥트 기술을 활용하고 있다.

SK하이닉스는 광 인터커넥트 및 공동 패키징 옵틱스(CPO)를 AI 메모리 월을 돌파하기 위한 핵심 기술로 포지셔닝하고 있는 것으로 보인다. 미국 버지니아 대학교, 난양 공과대학교, 매사추세츠 공과대학교(MIT)의 학자들과 함께 한국 메모리 업계 선두주자가 공동 저술한 연구 논문은 광 컴퓨팅 인터커넥트가 차세대 AI 시스템을 어떻게 지원할 수 있는지 살펴보고 있다. 연구진은 구리 인터커넥트를 광 링크로 대체하는 것을 제안하며, 이를 “미래 확장성을 향한 가장 유망한 경로”라고 묘사했다.

컴퓨트 트레이 내 칩-투-칩 링크와 스위치 간 연결 가속화를 위해 CPO 기술이 점차 채택되고 있지만, SK하이닉스와 그 연구 파트너들은 이러한 인터커넥트를 메모리 인터페이스까지 확장하는 비전을 제시한다. 이 논문은 전기 신호와 빛 모두를 통해 데이터를 라우팅하는 칩 패키징 기판인 포토닉 인터포저를 활용하여 메모리 풀과 프로세서를 직접 연결하는 “옵틱스 중심 아키텍처”를 개요로 제시한다. 이 접근 방식은 컴퓨팅 시스템 전반에 걸친 데이터 이동 효율을 극대화하는 것을 목표로 한다. 여러 AI 가속기가 기존 저장소 링크보다 훨씬 빠른 속도로 광범위한 메모리 풀을 공유할 수 있게 함으로써, 이 아키텍처는 매우 효율적이고 확장 가능한 시스템 수준의 데이터 이동을 가능하게 할 것이다.

버지니아 대학교의 Kyusang Lee 교수는 “광 인터커넥트를 메모리 인터페이스까지 확장하면 컴퓨팅 칩 주변의 물리적 제약을 극복하여 메모리 용량과 전기적 연결 수에 대한 제한을 제거할 수 있다”며 “또한 여러 AI 가속기가 대규모 메모리 풀을 공유할 수 있게 되어, AI 모델의 규모가 계속 커짐에 따라 AI 인프라가 훨씬 더 유연해진다”고 설명했다.

하드웨어 가격을 사상 최고 수준으로 끌어올린 지속적인 메모리 부족 현상은 주로 AI 데이터센터 개발업체들에 의해 주도되고 있다. 최근 몇 년간 AI 가속기는 지수함수적인 성능 향상을 이루었으나, 하이 밴드위쓰 메모리(HBM)는 이를 따라잡기 어려운 상황이다. HBM은 기존 메모리에 비해 기가비트당 실리콘 웨이퍼 용량을 훨씬 더 많이 소비하므로 상당한 성능 병목 현상을 초래한다. 결과적으로 AI 인프라 운영자들은 고성능 컴퓨팅 스택을 충족시키기 위해 가용 공급량을 적극적으로 구매해 왔다.

이러한 메모리 월을 돌파하려는 노력은 한국의 전자통신연구원(ETRI)에서 개발한 2T0C와 같은 더 빠르고 전력 소모가 적은 대안과, 컴퓨팅 엔진과 메모리 간 저지연 연결을 제공하도록 설계된 칩렛 기반 인터커넥트의 개발을 촉진했다. SK하이닉스는 또한 Sandisk가 개발한 하이 밴드위쓰 플래시를 형태의 잠재적 HBM 대안을 지지하고 있다. 그러나 HBM 시장에서 지배적인 입지를 차지하고 있는 SK하이닉스의 CPO 투자는 자사의 대표 제품의 관련성을 유지하기 위한 전략적 방어 수단으로 작용한다. HBM에 대한 강력한 수요는 과거 한국 메모리 거인의 시가총액을 1조 달러를 넘어설 정도로 끌어올렸으며, 나스닥에서 외국 기업 중 역대 최대 규모의 시장 상장도 이끌었다. 최근 거래 활동에서 한국 반도체 거인의 주가는 나스닥에서 약 30%, KRX에서 13% 상승했다.