엔비디아 SRAM 위협 오해로 한국 메모리 주식 15% 반등

엔비디아 루머로 KOSPI 10% 하락 후 반등

엔비디아가 3월 GTC 컨퍼런스에서 Groq의 온칩 SRAM 아키텍처를 사용하는 새로운 AI 추론 칩을 발표할 계획이라는 보고서는 한국 주식 시장에 충격을 주었습니다. 투자자들은 SRAM으로의 전환이 삼성전자와 SK하이닉스 같은 거대 기업의 핵심 제품인 고대역폭 메모리(HBM) 및 DRAM 수요를 잠식할 것이라는 우려에 따라 메모리 주식을 적극적으로 매도했습니다. 이러한 매도 압력으로 인해 한국의 벤치마크 KOSPI 지수는 이틀 동안 10% 이상 하락하여 2008년 이후 가장 심각한 이틀간의 하락세를 기록했습니다.

그러나 이러한 하락세는 오래가지 않았습니다. 시장 분석을 통해 SRAM 기술의 기술적, 경제적 현실이 명확해지면서 강력한 반등이 뒤따랐습니다. KOSPI 지수는 11% 회복되었으며, 패닉의 중심에 있던 SK하이닉스와 삼성전자의 주가는 각각 15%와 13% 급등하여 이전 손실을 만회했습니다.

SRAM의 비용과 밀도로 HBM 대체 불가

시장의 초기 패닉은 메모리 기술에 대한 근본적인 오해에서 비롯되었으며, KIS 분석가들은 이를 '메모리에 대한 잘못된 이해'라고 지적했습니다. SRAM은 접근 속도 면에서 이점을 제공하지만, 물리적으로는 DRAM보다 밀도가 낮고 생산 비용이 훨씬 높습니다. 동일한 저장 용량을 위해 SRAM 칩은 DRAM 칩보다 5~10배 더 많은 실리콘 다이 면적을 필요로 하므로, 대규모 AI 모델에서 주요 메모리 솔루션으로 사용하기에는 비용이 너무 많이 듭니다.

역사적으로 SRAM의 역할은 CPU 캐시나 온칩 버퍼와 같이 극도로 낮은 지연 시간이 중요한 애플리케이션에 국한되었습니다. 이는 HBM 및 DRAM이 뛰어난 밀도와 비용 효율성으로 탁월한 역할을 하는 대규모 AI 모델 훈련 및 실행에 필요한 방대한 데이터 세트를 저장하도록 설계되지 않았습니다.

다각화된 메모리 시장은 더 큰 TAM을 시사

엔비디아의 SRAM 아키텍처 탐색은 위협이 아니라 특정 고가치 AI 워크로드의 성능을 최적화하기 위한 전략적 움직임을 의미합니다. 이 기술은 로봇 공학, 자율 주행, 전문 데이터센터 추론 작업과 같이 실시간 응답성과 최소한의 데이터 이동이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. OpenAI가 고가 추론 서비스를 위해 Cerebras의 SRAM 기반 칩을 배포하는 등 이러한 추세는 이미 실제로 적용되고 있습니다.

SRAM 기반 솔루션의 채택은 더욱 정교하고 다단계적인 메모리 환경을 조성할 것으로 예상됩니다. 이러한 미래 계층 구조에서 SRAM은 초저지연 세그먼트를 서비스하고, HBM 및 DRAM은 대규모 모델 훈련 및 범용 서버의 핵심 역할을 유지할 것입니다. 분석가들은 이러한 다각화가 궁극적으로 전체 메모리 산업의 총 유효 시장(TAM)을 확장하고 새로운 성장 기회를 창출할 것이라고 결론지었습니다.