리니어 어텐션, 엔비디아·HBM 악재 아니다

최근 중국 AI 모델 Kimi K3가 리니어 어텐션(KDA·Kimi Delta Attention) 방식을 도입한 것을 두고 반도체 업계에 악재라는 해석이 확산되고 있다. 리니어 어텐션은 기존 방식 대비 KV 캐시(Key-Value Cache) 요구량이 상대적으로 낮아, 엔비디아 GPU와 HBM, DRAM, 그리고 데이터센터 네트워킹 수요를 위축시킬 수 있다는 논리다. 이는 앞서 DeepSeek R1 공개 당시 시장을 흔들었던 이른바 '효율성 패닉'과 유사한 흐름이다. 저비용·고효율 모델이 등장하면 첨단 반도체 수요가 줄어들 것이라는 우려가 반복되고 있는 셈이다. 그러나 해당 게시자는 이러한 해석을 '오해'로 규정하며 정반대 결론을 제시했다. 메모리 대역폭과 캐시 부담을 줄이는 아키텍처 혁신이 오히려 더 긴 컨텍스트 처리와 대규모 추론 확산을 가능하게 해, 결과적으로 컴퓨팅·메모리·네트워킹 전반의 수요를 키운다는 논지다. 다만 구체적 근거는 8편 분량의 후속 스레드에서 전개될 예정으로, 현 시점에서는 핵심 주장만 제시된 상태다. 시장 관점에서 이 논쟁은 AI 아키텍처 변화가 반도체 수요에 미치는 영향을 둘러싼 반복적 논란의 연장선에 있으며, 효율성 개선이 수요 파괴가 아닌 수요 확대(제본스의 역설)로 이어질 가능성에 주목할 필요가 있다.