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곽민정 현대차증권 연구원은 "최근 인공지능(AI) 반도체 시장은 AI 연산장치와 메모리간 물리적 거리를 좁히고 대역폭을 넓혀 데이터를 빠르게 주고받을 수 있는 특성이 강조되면서,마운트서버에서 온디바이스까지 시장이 확대되고 있다"고 말했다.
이어 "AI 서버 내 그래픽처리장치(GPU)가 고대역폭메모리(HBM)과 데이터를 주고 받으며 AI 연산을 수행하는 것처럼 온디바이스 역시 HBM에 상응하는 메모리가 필요하다"고 설명했다.
업계에 따르면 기존 ChatGPT 등 생성형 AI를 기반으로 하는 디바이스는 사용자가 입력한 데이터를 서버로 전송한 뒤 초거대AI를 가동해 아웃풋을 다시 내보내주는 방식으로 구동된다.
이에 대해 곽 연구원은 "CPU내에 GPU가 들어가서 구동되다 보니 처리 속도가 늦고 서버로 전송되는 과정에서의 문제가 제기된다"며 "이러한 문제를 해결하기 위해 칩 안의 CPU와 GPU를 분리하고 HBM을 적용해 인터커넥트 구현을 위한 입출력(I/O) 다이(die)를 적용하는 설계 방식을 기반으로 TSMC의 시스템온IC(SoIC) 공정이 적용될 예정"이라고 설명했다.
그러면서 "칩 설계 변경이 의미하는 바는 결과적으로 온디바이스 내에서 GPU와 모바일용 HBM의 수요 증가"라며 "결과적으로 기존 데이터센터용 서버(B2B) 시장에서 모바일용 HBM(B2C)로 시장 개화가 일어나면서 듀얼본더,마운트마일드 하이브리드 본더,하이브리드 본더 뿐만 아니라 2.5D 빅 다이 본더까지 한미반도체의 장비가 주력 제품이 될 가능성이 높다"고 판단했다.
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