[딜사이트 이승연 기자] 오픈AI의 새 인공지능(AI) ‘GPT-6 아스트라(Astra)’가 AGI 시대를 앞당길 모델로 주목받으면서 반도체 수요 확대 기대도 커지고 있다.

AI가 질문에 답하는 도구에서 복잡한 업무 전체를 장시간 수행하는 ‘에이전트’로 진화하면서 작업당 연산량과 메모리 사용량이 늘어날 수 있다는 분석이다. 여기에 공개형 AI 확산으로 기업과 정부의 자체 AI 구축이 늘어나면 반도체 수요처도 소수 빅테크에서 일반 기업과 공공부문으로 넓어질 전망이다.

AGI는 특정 작업에 특화된 기존 AI와 달리 사람이 일일이 수행 방법을 지정하지 않아도 새로운 문제를 이해하고 학습해 여러 분야의 과제를 해결할 수 있는 범용적인 지능을 뜻한다. 아스트라가 곧 AGI라는 의미는 아니지만 자료 검색과 분석, 문서 작성, 코딩, 프로그램 실행과 검증 등 여러 단계를 연결해 하나의 업무를 끝까지 수행할 수 있다는 점에서 AGI로 향하는 진전으로 평가된다.

유진투자증권은 지난 7일 발간한 ‘GPT-6 Astra: 새로운 분기점에 도달했는가?’ 보고서에서 아스트라를 AI 발전의 새로운 분기점으로 평가했다. 챗GPT가 AI 대중화를, GPT-o1이 추론 능력 확대를, 클로드 코드(Claude Code)가 에이전트 상용화를 이끌었다면 아스트라는 장기 업무 수행 능력을 끌어올리면서 AI 활용의 단위를 ‘토큰’에서 ‘업무’로 확장했다는 설명이다.

교보증권도 지난 7일 ‘Astra가 열어준 AGI시대, 되살린 반도체 불씨’ 보고서에서 아스트라의 범용 문제 해결 능력에 주목했다. AI가 처음 접하는 환경에서 스스로 규칙을 파악하고 문제를 해결하는 능력을 평가하는 ARC-AGI-3 벤치마크에서 아스트라는 인간 수준의 99.9%를 기록했다. 비교 대상으로 제시된 ‘클로드 오퍼스 5(Claude Opus 5)’는 30.2%, ‘GPT-5.6 Sol’은 7.8%였다.

◆ AGI 가까워질수록 메모리 수요도 커진다

반도체 업계가 주목하는 대목은 한 번의 AI 작업 자체가 길고 복잡해진다는 점이다. 에이전트 AI는 한 번의 요청에도 계획 수립과 자료 검색, 프로그램 실행, 결과 검증과 오류 수정 등의 과정을 반복한다. 모델을 여러 차례 호출하고 이전 작업 내용을 계속 참조해야 하기 때문에 단순 질의응답형 AI보다 작업당 연산량과 데이터 처리량이 커진다.

유진투자증권은 아스트라의 기술적 배경으로 반복형 '트랜스포머(Looped Transformer)’가 거론된다고 설명했다. 동일한 층 블록을 반복 활용해 파라미터 증가를 억제하면서 연산 깊이를 확장하는 구조다. 아스트라의 구체적인 내부 구조는 공개되지 않았지만 이러한 기술이 도구 사용과 기억 관리 기능에 결합하면 장기 작업의 완성도를 높일 수 있다는 분석이다.

이 과정에서 GPU뿐 아니라 고대역폭메모리(HBM), 서버용 D램, 기업용 SSD(eSSD)의 역할도 커질 수 있다. 긴 작업 맥락과 다수의 동시 요청을 처리하는 서버용 D램, 모델과 작업 데이터를 저장하고 불러오는 기업용 SSD(eSSD) 수요도 함께 늘어날 수 있다.

유진투자증권은 장기 업무 완성도가 높아질수록 기업 고객의 AI 활용 범위와 유료 이용량이 확대될 것으로 내다봤다. 이로인해 AI 업체의 매출 성장과 추가 컴퓨팅 자원 확보가 맞물리면서 HBM·서버 D램·eSSD의 장기 수요 기대도 높아질 것으로 전망했다.

시장에서는 반도체주를 중심으로 이러한 기대가 반영되는 모습이다. 8일(현지시간) 미국 증시 전반은 중동 긴장과 국제유가 상승, 금리 우려 등으로 약세를 보였지만 반도체주는 상대적으로 견조한 흐름을 나타냈다. 필라델피아 반도체지수는 장중 2% 안팎 상승하며 3주 만의 최고 수준까지 올랐고, 지수 구성 종목 30개 가운데 26개가 상승했다.

이러한 흐름은 국내 증시에도 이어졌다. 9일 코스피는 전 거래일보다 1.40% 오른 7051.64에 마감하며 종가 기준 33거래일 만에 7000선을 회복했다. SK하이닉스는 3.51% 오른 185만6000원에 장을 마쳤고 삼성전자는 보합을 기록했다.

◆ 공개형 AI 확산에 반도체 고객층 확대

아스트라가 작업당 연산 수요를 키우는 요인이라면 공개형 AI 확산은 AI 반도체를 사용하는 고객의 범위를 넓히는 요인이다. 그동안 대규모 AI 인프라 투자는 마이크로소프트와 구글, 메타 등 빅테크가 주도해왔다. 하지만 공개형 AI 모델이 확산되면서 일반 기업과 정부도 외부 모델을 활용해 자체 AI 서비스를 구축할 수 있는 환경이 만들어지고 있다.

엔비디아가 약 129억3000만달러에 인수하기로 한 허깅페이스는 개발자가 만든 AI 모델을 공유하고 기업이 이를 가져와 자체 서비스에 활용할 수 있도록 하는 플랫폼이다. 1800만명 이상의 개발자와 연구자가 이용하고 있으며 20만곳 이상의 기업이 AI 모델을 업무에 적용하고 있다.

공개형 AI 생태계가 커질수록 기존 빅테크뿐 아니라 일반 기업과 정부에서도 AI 서버와 GPU, 메모리 등 인프라 수요가 발생할 수 있다. 엔비디아가 허깅페이스를 통해 확보하려는 것도 특정 AI 모델 하나보다 AI 모델과 개발자, 기업 사용자를 연결하는 생태계에 가깝다는 게 교보증권의 분석이다. 주요 고객들이 자체 AI 반도체 개발에 나서는 가운데 새로운 AI 사용자층을 확보해 반도체 수요 기반을 넓히려는 전략으로 해석된다.

◆ 수요 지속 여부는 AI의 실제 성과가 관건

다만 에이전트 AI의 진화와 수요처 확대가 장기간의 반도체 호황으로 직결되는 것은 아니다. 데이터센터 투자는 한 번의 건설로 끝나지 않고 서버와 GPU 등 내부 장비의 교체와 성능 개선을 위해 지속적인 재투자가 필요하다. 반도체 업체에는 반복적인 교체 수요가 성장 기회지만 이를 구매하는 AI 업체와 빅테크에는 계속해서 자금을 투입해야 하는 부담이다.

결국 재투자가 지속되려면 AI를 도입한 기업들도 실제 비용 절감과 매출 확대 효과를 내야 한다. 기업이 AI를 통해 성과를 내야 서비스 이용을 늘릴 유인이 생기고, AI 공급 업체 역시 늘어난 수익을 서버와 메모리에 다시 투자할 수 있다.

초기 성과는 나타나고 있다. 교보증권이 인용한 모건스탠리 자료에 따르면 AI 도입 효과를 구체적인 수치로 제시한 S&P500 기업 비중은 전년 14%에서 올해 2분기 25%로 높아졌다. 교보증권은 AI 활용 효과가 사무 자동화를 넘어 제조 공정과 물류, 에너지 운영 등으로 확산될 경우 AI 활용 기업의 성과가 다시 AI 인프라 투자로 이어지는 선순환 구조가 강화될 수 있다고 분석했다.