AI 다음은 피지컬 AI다

메모리 슈퍼사이클은 정말 2027년에 끝날까?

반도체 시장에서는 계속해서 한 가지 질문이 나오고 있습니다.

“AI 데이터센터 투자가 어느 순간 둔화되면 메모리 사이클도 꺾이는 것 아닌가?”

충분히 가능한 이야기입니다.

지금 메모리 산업의 폭발적인 성장은 결국 AI 데이터센터에서 시작됐습니다.

GPU가 늘어나고, 서버가 늘어나고, HBM 탑재량이 증가하면서 메모리 수요가 폭발했습니다.

실제로 TrendForce는 2027년에도 HBM과 서버용 메모리 수요가 강하게 증가하면서 DRAM 공급 부족이 이어질 것으로 전망하고 있습니다.

그런데 여기서 우리가 한 가지를 더 봐야 합니다.

AI의 다음 단계가 데이터센터 안에만 머무르는 것이 아니라 현실 세계로 나오고 있다는 것입니다.

바로 피지컬 AI(Physical AI)입니다.

 

디지털 AI와 피지컬 AI는 메모리 수요의 성격 자체가 다릅니다.

ChatGPT와 같은 디지털 AI는 거대한 데이터센터에서 수많은 사용자의 요청을 처리합니다.

하지만 휴머노이드 로봇, 자율주행 자동차, 배송 로봇, 산업용 로봇은 다릅니다.

각각의 기기가 하나의 독립적인 AI 시스템이 됩니다.

카메라가 달리고,

센서가 달리고,

AI 프로세서가 들어가고,

그리고 그 AI를 움직이게 할 로컬 메모리와 저장장치가 필요합니다.

여기서 중요한 변화가 발생합니다.

지금까지는 AI 연산 능력을 확보하기 위해
거대한 데이터센터에 메모리를 집중시키는 구조였다면,

피지컬 AI 시대에는

수백만~수천만 개의 독립된 디바이스로 AI 컴퓨팅과 메모리가 분산되는 구조가 될 수 있습니다.

자동차 한 대가 하나의 AI 컴퓨터가 됩니다.

 

자율주행 차량을 생각해보겠습니다.

자동차에는 카메라, 레이더, 라이다, 각종 센서가 들어갑니다.

이 데이터를 실시간으로 처리하려면 AI 연산 칩뿐만 아니라 충분한 메모리 대역폭과 용량이 필요합니다.

휴머노이드도 마찬가지입니다.

로봇은 주변 환경을 보고,

사람의 행동을 이해하고,

자신의 위치를 파악하고,

움직임을 계획하고,

과거의 상황과 현재의 상황을 비교하면서 행동해야 합니다.

즉,

로봇 한 대가 단순한 기계가 아니라 하나의 독립적인 AI 컴퓨터가 되는 것입니다.

최근 연구에서도 로봇의 장기적인 작업 수행을 위해 지속적인 공간·작업 메모리가 중요하다는 연구들이 나오고 있습니다.

여기서 메모리 산업의 새로운 변수가 등장합니다.

지금까지 메모리 수요를 계산할 때는 주로

PC + 스마트폰 + 서버 + AI 데이터센터

를 봤습니다.

하지만 앞으로는 여기에

자동차 + 휴머노이드 + 물류로봇 + 산업용 로봇 + 드론 + 각종 엣지 AI 디바이스

가 추가될 수 있습니다.

이것은 단순히 새로운 제품 하나가 등장하는 것이 아닙니다.

AI가 들어가는 기기의 숫자 자체가 폭발적으로 증가하는 것입니다.

 

스마트폰은 사람이 한 대씩 사용합니다.

하지만 미래에는 한 공장에 수백~수천 대의 로봇이 들어갈 수 있습니다.

물류센터에는 수천 대의 이동 로봇이 움직일 수 있습니다.

도시에는 배송 로봇과 자율주행 차량이 돌아다닐 수 있습니다.

그리고 각각의 기기가 독립적인 AI 컴퓨팅 시스템을 필요로 합니다.

그래서 저는 메모리 사이클을 볼 때 '쌍봉 구조'를 생각할 필요가 있다고 봅니다.

첫 번째 봉우리는 디지털 AI입니다.

2024~2027년의 핵심 수요가 데이터센터와 GPU, HBM이었다면,

두 번째 봉우리는 피지컬 AI가 될 가능성이 있습니다.

2027~2030년 이후 자율주행과 로봇이 본격적으로 대량 보급된다면,

AI 데이터센터에서 발생했던 메모리 수요가
이번에는 현실 세계의 수많은 디바이스로 확산될 수 있습니다.

 

즉,

디지털 AI → 데이터센터 메모리 수요

에서 끝나는 것이 아니라

디지털 AI → 피지컬 AI → 디바이스 메모리 수요

로 이어지는 것입니다.

물론 여기에는 중요한 조건이 있습니다.

피지컬 AI가 정말 빠르게 상용화되어야 합니다.

현재 휴머노이드 로봇은 아직 해결해야 할 문제가 많습니다.

가격, 배터리, 액추에이터, 안전성, 데이터 부족, 자율성 등 수많은 문제가 남아 있습니다.

실제로 현재 중국의 휴머노이드 산업도 하드웨어 생산 능력에 비해 실제 공장 업무에서의 자율성과 적응력이 아직 부족하다는 평가가 나오고 있습니다.

 

따라서 “2028년이면 무조건 로봇이 폭발한다”고 단정할 수는 없습니다.

하지만 기술 발전 속도가 예상보다 빨라진다면 이야기가 달라집니다.

메모리 투자에서 가장 중요한 것은 '수요의 양'보다 '수요의 연속성'입니다.

반도체 산업은 원래 사이클 산업입니다.

수요가 폭발하면 기업들이 증설합니다.

그러면 공급이 늘어나고,

가격이 떨어지고,

투자가 줄어들고,

다시 공급 부족이 발생합니다.

이것이 전형적인 메모리 사이클입니다.

그런데 AI가 기존 데이터센터 수요를 만들고,

그 다음 피지컬 AI가 새로운 수요처로 등장한다면?

기존 사이클의 골짜기가 상당 부분 완충될 수 있습니다.

 

이것이 중요한 이유입니다.

단순히 메모리 가격이 한 번 더 올라가는 문제가 아닙니다.

메모리 산업 자체가 새로운 장기 성장 사이클로 진입할 가능성이 생기는 것입니다.

실제로 현재 전망에서도 AI는 이미 메모리 산업의 구조를 바꾸고 있습니다.

Gartner는 2027년 메모리 매출이 1조 달러를 넘어설 것으로 전망했고, AI 데이터센터가 전체 반도체 시장에서 차지하는 비중 역시 장기적으로 계속 확대될 것으로 보고 있습니다.

결국 AI의 진짜 확산은 '클라우드 → 현실 세계'일 수 있습니다.

 

지금 우리는 AI를 주로

GPU와 데이터센터

의 관점에서 보고 있습니다.

하지만 다음 단계에서는

자동차가 AI가 되고,
로봇이 AI가 되고,
공장이 AI가 되고,
드론이 AI가 되고,
각종 기기가 AI가 됩니다.

그리고 각각의 기기에는

연산 칩 + 메모리 + 센서 + 네트워크 + 전력

이 필요합니다.

그래서 앞으로 반도체 투자를 볼 때 단순히

“2027년에 데이터센터 투자가 둔화되는가?”

만 볼 것이 아니라,

“데이터센터 이후 AI가 어디로 이동하는가?”

를 봐야 합니다.

그 다음 목적지는 결국 현실 세계일 가능성이 높습니다.

 

그리고 그 순간,

AI 메모리 사이클은 하나의 봉우리에서 끝나는 것이 아니라

디지털 AI → 피지컬 AI

라는 두 번째 성장축을 만들면서
생각보다 훨씬 긴 슈퍼사이클로 이어질 가능성이 있습니다.

AI의 첫 번째 전쟁은 두뇌를 만드는 것이었습니다.

 

이제 두 번째 전쟁은

그 두뇌를 현실 세계의 수억 개 기기에 집어넣는 것일지도 모릅니다.

그리고 그때 가장 조용하지만 가장 많이 필요한 부품 중 하나가 바로 메모리일 것입니다.