에이전트 AI 확산에 HBM 수요 논쟁 가열

에이전트 AI의 메모리 수요가 폭발하는 이유는 얼마나 필요한지 아무도 예측하지 못하기 때문이라는 주장이 나왔다. 이동수 에이투시스 대표는 같은 문제에서도 토큰 사용량이 최대 30배 차이 난다는 연구를 근거로 '불확실성 프리미엄'이 수요에 붙어 있다고 진단했다. 다만 토큰 증가를 HBM 수요 폭증으로 읽는 해석은 절반만 맞다는 지적이 나왔다.

유민수 KAIST 석좌교수팀 실험에서 자기 검토형 에이전트는 일반 챗봇 응답의 136.5배에 이르는 GPU 에너지를 썼다. 마이크론은 HBM이 같은 비트를 만들 때 일반 D램보다 약 3배 웨이퍼를 소모하며 내년 물량 대부분을 계약했다고 밝혔다. 제번스의 역설에 따라 작업당 메모리 비용이 낮아져도 총수요는 오히려 커질 수 있다고 분석됐다.

전문가들은 HBM을 더 붙였을 때 동시 이용자 수와 응답 속도가 얼마나 나아지는지 따져야 한다고 강조했다. 공급이 늘면 과잉 투자된 HBM이 값비싼 유휴 자산이 될 위험도 제기됐다. 앞으로 기업 가치는 메모리 양이 아니라 성공 작업 한 건당 총비용으로 가려질 전망이다.