Kimi K3 공개, 초거대 모델이 메모리 수요 견인

중국 Moonshot AI가 신형 대형언어모델 'Kimi K3'를 공개하면서 반도체 업종의 투자심리가 엇갈리고 있다. AI 모델의 효율이 개선될수록 필요한 연산량이 줄어 반도체 수요가 위축될 수 있다는 우려가 다시 부각된 것이다. 다만 시장의 초기 반응과 달리 Kimi K3의 구조적 특성은 오히려 메모리 수요 확대 쪽에 무게를 싣는다. 연산 비용 절감에 초점을 맞췄던 DeepSeek R1과 달리, Kimi K3는 초거대 모델 기반이라는 점이 핵심 차별화 요소로 평가된다. 이 모델은 총 2.8조 개의 파라미터를 갖춘 중국 최대 규모 AI로, 일부 파라미터만 선택적으로 활성화하는 MoE(Mixture of Experts) 방식을 채택해 연산 효율성 측면에서 역대 최고 수준을 기록한 것으로 전해진다. 관건은 활성화되는 파라미터가 줄어도 전체 파라미터는 모두 메모리에 상주해야 한다는 점이다. 저정밀 데이터 형식으로 압축하더라도 모델 크기는 약 1.4TB에 이르러, 실제 서비스 운영을 위해서는 대용량 메모리를 탑재한 AI 시스템이 필수적이다. 이에 따라 SK하이닉스의 HBM, 엔비디아의 Blackwell GB300 AI 시스템, TSMC의 첨단 공정에 대한 수요가 견조하게 유지될 것으로 예상된다. Moonshot AI는 7월 27일 Kimi K3의 모델 가중치를 공개할 예정이다. 이 경우 기업들은 자체 서버에서 직접 모델을 구동할 수 있게 되지만, 대규모 서비스를 구축하려면 여전히 고성능 AI 인프라가 요구된다. 아울러 중국 AI 기업들이 자국산 AI 반도체에 최적화된 모델 개발을 늘리면서 중국 내 AI 하드웨어 생태계 성장 기대감도 커지고 있다. 단기적으로는 AI 모델 효율화 우려가 반도체 주가 변동성을 확대할 수 있으나, 중장기적으로는 초거대 AI 모델의 확산이 메모리와 AI 인프라 수요를 지속적으로 끌어올릴 것이라는 전망에 무게가 실린다.