삼성전자와 SK하이닉스가 HBM 중심의 대규모 반도체 투자에 속도를 내는 가운데, 중국 AI 기업 딥시크의 논문 한 편이 메모리 시장의 새로운 변수로 떠올랐다.

오마이뉴스에 따르면 딥시크가 공개한 DSpark 논문은 대규모 언어모델 추론 과정에서 발생하는 HBM 병목을 소프트웨어 알고리즘으로 완화하는 방안을 제시했다.

DSpark는 추측 디코딩 방식의 프레임워크다. 경량 초안 모델이 여러 후보 토큰을 먼저 예측하고, 대형 모델이 이를 한 번에 검증하는 구조다.

이를 통해 HBM에서 데이터를 반복적으로 가져오는 비효율을 줄이고 추론 처리 속도를 높이는 것이 핵심이다.

오마이뉴스는 이 기술이 HBM을 직접 대체하는 것은 아니지만, 같은 하드웨어로 더 많은 연산을 처리하게 해 고성능 메모리 수요의 증가 속도를 낮출 수 있다고 해석했다.

문제는 이 흐름이 중국 메모리 업체들의 성장과 맞물리고 있다는 점이다.

중국의 양쯔메모리와 창신메모리는 낸드플래시와 D램 시장에서 점유율을 빠르게 확대하고 있으며, HBM 분야에서도 기술 격차를 좁히고 있다는 평가가 나온다.

즉 한국 기업들이 HBM 고사양 시장에 집중하는 사이, 중국은 범용 메모리 시장을 넓히고 소프트웨어 효율화로 고성능 메모리 의존도를 낮추는 전략을 병행하고 있다는 것이다.

오마이뉴스는 이를 “하드웨어 해자를 소프트웨어로 우회하는 전략”으로 설명했다.

한국이 막대한 자본을 들여 생산능력을 늘리는 동안, 중국은 더 저렴한 하드웨어와 효율적인 AI 모델을 결합해 가격 경쟁력을 키우고 있다는 분석이다.

글로벌 빅테크의 AI 투자 효율성 논란도 변수다.

AI 인프라 투자가 계속 확대될 것이라는 전제 아래 HBM 수요 전망이 형성됐지만, 저비용 AI 모델이 확산되면 고가 메모리 수요에 대한 시장의 기대가 조정될 수 있다.

이 경우 삼성전자와 SK하이닉스의 대규모 증설은 선제 투자라는 평가와 함께 공급 과잉 우려를 동시에 안게 된다.

HBM 슈퍼사이클이 장기화될 것인지, 소프트웨어 효율화와 중국산 메모리 확산이 수요 구조를 바꿀 것인지가 핵심 쟁점이다.

딥시크 논문이 당장 한국 반도체 기업의 경쟁력을 흔드는 것은 아니다.

그러나 AI 연산의 승부처가 단순한 칩 성능과 메모리 용량에서 소프트웨어 효율과 비용 경쟁력으로 이동할 수 있다는 점에서, HBM 중심 투자 전략에도 재점검이 필요하다는 지적이 나온다.