[컨콜] SK하이닉스 "챗 GPT, 중장기 메모리 성장 엔진 될 것"

SK하이닉스는 2022년 4분기 실적 컨퍼런스콜을 갖고 "4분기는 3분기 대비 재고가 증가하고 판가도 하락했기 때문에 전체적으로 6000~7000억원 규모의 재고평가손실을 인식했다. 1분기 추가 가격 하락하면 재고평가손 늘어날 수 있으나 규모는 재고 수준, 추가 가격 하락 정도에 따라 결정되기 때문에 현 시점에서는 얼마 정도라고 예측이 어렵다. 다만 1분기는 4분기와 같은 가격 하락이 예상되지 않기 때문에 규모가 4분기 대비 줄어들 것으로 조심스럽게 예측한다"고 1일 밝혔다.

이어 "미래 변화 방향 추세에서 봤을 때 경쟁력 핵심은 테크 포트폴리오, 팹과 프로덕트 리더십이다. 자사는 D램 낸드 리더십 업계 리딩 포지션으로 해나가고 있다.DDR5는 올해 신규 CPU 지원 준비 끝났고 CPU업체 측면에서 보더라도 자사가 선두임이 증명됐다. HBM도 시장에 초격차수준 리더십 갖고 있다. LPDDR도 터보 제품이 기존 요구되던 스펙 대비 30% 가까이 개선돼 같은 파워 대비 성능 지원한다. GDDR도 GD7 이행 빠르게 하면서 리더십 가져갈 것이고 오토 사업도 LPDDR5 중심으로 빠르게 확연하게 늘려나갈 계획이다. 전반적으로 그러한 면에서 CAPEX 운영 여부 관계 없이 미래 테크 리더십은 문제 없이 선도적으로 준비되고 다"고 말했다.

챗 GPT에 대해서는 "AI와 관련된 내용이다. 언어 모델 확장성, 대중을 상대로 한 인공지능 활용 일반화 및 상용화라는 데서 파급성이 크다. 이러한 웹 검색 엔진 활용, 향후 웹 발전하는 기술적 진화에 따른 메모리 뿐 아니라 업계 전반 활용 확장 가능성은 매우 크다고 믿는다. 이러한 서비스 위한 학습 과정에서 데이터가 텍스트, 이미지, 생체 신호까지 모든 데이터 형식 커버하는 멀티 모달 AI 진화하기 때문에 학습, 추론 위한 서버 인프라 투자 수반돼야 한다. 메모리 관점에서는 중요한 것이 두 가지다. 속도, 용량이다. 속도가 핵심인데 그것을 지원하기 위해서는 병렬 처리를 위한 고성능 D램 및 고성능 컴퓨테이녀설 스토리지 디바이스가 필요하게 될 것이다. 결과적으로 HBM 같은 고대역 메모리는 곧바로 활용이 되고 있고 그 다음에 기존 서버 메모리 중 128기가바이트급 이상 모듈 수요가 빠르게 성장하고 나중에 64기가바이트에서 128기가바이트로 넘어가는 크로스오버 시점도 당길 수 있는 시점이라고 생각한다. 한편으로 낸드 관점에서는 기존 저장매체 보다는 더 빠르고 강력한 성능의 컴퓨팅 지원해야하기 때문에 QLC 기반의 병렬처리용 SSD를 빠르게 개화시키는 매개체 될 것으로 본다. 기술 발전이 메모리센트리 아키텍처 전환 리드하면서 CXL 프로세싱 메모리 메모리 풀링 등 메모리 관점에서의 중장기 성장 엔진이 될 것으로 본다. 단기적으로 보더라도 일부 고객들이 128기가바이트 DDR5 모듈 수요를 올해 크게 늘리고 있는 게 무관하지 않다고 본다"고 설명했다.