HBM이 AI 반도체 경쟁력을 좌우하는 이유와 차세대 인공지능 인프라의 핵심 동력 – 2026

Ⅲ. 결론 Ⅳ. 참고 문헌

인공지능 기술의 급격한 진화는 생성형 AI와 대규모 언어 모델의 폭발적인 확산을 이끌어내며 전 세계 산업 전반 의 지형을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 테라바이트급 이상의 파라미터를 처리해야 하는 현대 인공지능 서비스는 과거 단순 연산 중심의 계산 구조에서 벗어나 초대량의 데이터를 실시간으로 주고받는 복합 데이터 처리 구조로 전 환되었습니다. 이러한 패러다임의 변화 속에서 컴퓨팅 시스템의 성능을 결정짓는 핵심 요인 역시 연산 장치 자체의 속도에서 메모리와 연산 장치 간의 데이터 전송 능력으로 빠르게 이동하게 되었습니다. 기존의 연산 아키텍처는 폰 노이만 구조에 기반하여 중앙처리장치나 그래픽처리장치가 연산을 수행하고 데이터 는 별도의 메모리에 저장되는 방식을 채택해 왔습니다. 그러나 연산 장치의 발전 속도에 비해 메모리의 데이터 전송 속도가 따라가지 못하면서 연산 장치가 데이터를 기다리며 대기하는 이른바 폰 노이만 병목 현상이 심화되었습니 다. 수만 개의 연산 코어가 동시 다발적으로 작동하