HBM 79%, 한국 AI 3강이 넘어야 할 다음 문

한국의 AI 경쟁력을 말할 때 가장 먼저 나오는 숫자는 HBM이야. SK하이닉스와 삼성전자의 올해 1분기 글로벌 HBM 매출 기준 점유율을 합치면 79%였어. 그런데 이 숫자만으로는 한국이 AI 3강에 가까워졌다고 말하기 어려워. HBM은 강한 출발점이지, AI 서비스 전체를 완성하는 마지막 조각은 아니기 때문이야.¹

한국이 이미 가진 것

연합뉴스는 7월 24일 이재명 대통령이 발표한 ‘샌프란시스코 AI 선언’을 한국을 글로벌 AI 공급망의 핵심이자 생산기지로 키우겠다는 청사진으로 설명했어. 정부가 내건 목표는 미국과 중국에 이은 AI 3강이야.¹

기사가 제시한 기반은 세 가지야. 한국이 개발한 ‘주목할 만한 AI 모델’ 수는 미국과 중국에 이어 세계 3위였고, 인구 10만 명당 AI 특허 등록 건수는 14.31건으로 2년 연속 세계 1위였어. 여기에 전자·통신·제조 현장에서 쌓은 공정·센서·품질 데이터가 더해져.¹

HBM은 이 기반을 AI 가속기와 연결하는 메모리야. 여러 D램을 쌓고 연산 칩 가까이 붙여 데이터 통로를 넓히는 구조라서, HBM의 경쟁력은 단순한 메모리 생산량과는 다르게 읽어야 해. 기사에 따르면 올해 1분기 HBM 시장에서 SK하이닉스가 58%, 삼성전자가 21%를 차지했어. 두 회사를 합친 79%가 한국의 전략적 우위로 제시된 이유야.¹

그런데 연산을 돌릴 무대가 부족해

문제는 HBM 다음이야. GPU 시장은 엔비디아가 장악하고 있고, 마이크로소프트·구글·아마존은 AI 데이터센터에 연간 수십조 원에서 100조 원 안팎을 투자한다고 기사는 전해. 한국 기업의 AI 투자 규모는 수조 원대에 머물러 대형 인프라를 만드는 체급에서 차이가 난다는 설명이야.¹

서비스를 세계로 퍼뜨리는 플랫폼도 약점으로 꼽혔어. 미국 빅테크는 검색·스마트폰·소셜미디어 같은 전 세계 서비스에 AI를 얹지만, 한국 AI 생태계는 한국어 중심의 내수 시장에 묶여 있다는 거지. 좋은 모델과 메모리를 갖는 것, 많은 사용자가 계속 쓰는 서비스를 갖는 것은 같은 일이 아니야.

AI가 실제 공장으로 들어가는 속도도 고르지 않아. 국내 기업의 AI 도입률은 빠르게 오르고 있지만, 250인 미만 중소기업의 도입률은 독일과 아일랜드 등 주요국보다 낮다고 기사는 설명해. 데이터 표준화와 초기 비용이 걸림돌이야.¹

선언이 확인해야 할 다음 숫자

기사에서 업계 관계자들은 GPU 확보, 국가 AI컴퓨팅센터, AI 데이터센터 확충을 기업 혼자 해결하기 어려운 과제로 들었어. 국산 추론용 AI 반도체와 고효율 냉각·전력 기술을 묶은 인프라 전략이 필요하다는 제안도 나왔고.¹

그래서 이 선언을 읽을 때는 HBM 점유율만 보면 안 돼. 국가 컴퓨팅센터와 데이터센터가 실제로 얼마나 구축되는지, 국내 모델이 내수 밖에서 쓰이는지, 중소 제조 현장의 도입률이 오르는지를 함께 봐야 해. 앞서 발표된 메모리·연구소·데이터센터 협력이 계획의 외연을 보여 줬다면, 이번 기사는 그 계획이 넘어야 할 인프라와 확산의 간격을 보여 줘.

HBM 79%는 분명한 제조 우위야. 다만 AI 3강이라는 목표가 실제 경쟁력으로 바뀌려면, 그 메모리를 컴퓨팅·플랫폼·서비스·현장 도입으로 이어 주는 다음 문을 열어야 해.

각주

1. 연합뉴스 심재훈, 「‘HBM 1위’ 한국, AI 3강 노린다…샌프란 선언 현주소는」(2026-07-25) 기사. ↩︎ ↩︎² ↩︎³ ↩︎⁴ ↩︎⁵ ↩︎⁶ ↩︎⁷