UBS: CPU-to-GPU 비율의 상당한 상승 여력, 그러나 궁극적으로 전체 시장 규모(TAM)를 결정하는 것은 메모리
UBS는 복잡한 에이전틱 AI 워크로드의 확산으로 GPU당 필요한 CPU 수가 크게 증가할 가능성이 있지만, 이론적인 CPU 수요가 실제 도입으로 이어질 수 있는 규모는 궁극적으로 DRAM 공급 능력에 의해 제한될 것
최근 UBS의 분석에 따르면, AI 인프라에서 이상적인 CPU 대 GPU 비율은 3:1에 가까워질 수 있으며, 잠재적으로 4:1까지 상승할 가능성도 있습니다.
다만 워크로드에 따라 상당한 차이가 존재합니다. 인터넷 및 소비자용 애플리케이션은 상대적으로 적은 CPU를 필요로 하지만, 기업용 및 에이전틱 AI 워크로드는 더 많은 CPU를 필요로 합니다.
1. UBS의 2030년 AI CPU 수요 전망
- AI 가속기: 약 4,400만 개
- CPU 대 GPU 비율: 3:1~4:1
- AI 인프라용 CPU: 약 1억 2,000만 개
- 기존 서버용 CPU: 약 3,000만 개
- 전체 CPU 잠재 수요: 약 1억 5,000만 개
UBS는 이러한 CPU 대 GPU 비율이 실현된다면 AI 및 에이전틱 AI 인프라만으로 약 1억 2,000만 개 이상의 CPU가 필요할 것으로 추정합니다.
여기에 기존 서버용 CPU 약 3,000만 개가 추가됩니다.
그러나 UBS는 이러한 규모의 CPU 도입을 뒷받침하는 데 필요한 막대한 메모리 용량을 고려하면, 업계가 현실적으로 해당 수준의 CPU를 공급하고 운영하기는 어렵다고 판단합니다.
2. CPU당 DRAM 요구량 증가
- 기존 서버 CPU: 평균 약 0.5TB
- 현재 AI CPU: 약 1.5TB
- 차세대 AI CPU: 약 2~3TB
AI CPU는 기존 서버 CPU보다 훨씬 많은 메모리를 필요로 합니다.
특히 차세대 AI CPU의 메모리 요구량은 현재보다 더욱 증가할 것으로 예상됩니다.
3. 2030년 DRAM 수요: 기존 추정치의 약 3.5배
기존 업계 DRAM 추정치
77EB
UBS의 제약 없는 잠재 수요
282EB
DRAM 요구량
약 3.5배
기존 추정치 77EB추가 필요량 205EB
UBS는 공급 제약을 고려하지 않은 이론적인 AI CPU 시장이 완전히 실현되려면 DRAM 282EB가 필요할 것으로 추정
이는 업계의 기존 추정치인 77EB보다 약 3.5배 높은 규모입니다.
4. UBS의 핵심 결론
"AI 인프라 구축에서 실질적인 제약 요인은 컴퓨팅 수요가 아니라 메모리 공급 능력이다."
AI CPU 시장이 본격적으로 성장하려면 현재 예상되는 수준보다 훨씬 많은 DRAM 공급이 필요합니다.