1. CXL, 한 줄로 말하면 뭔가
CXL(Compute Express Link)은 2019년 인텔이 주도해 만든 개방형 산업 표준으로, CPU와 GPU 같은 연산 장치와 메모리 사이를 PCIe 5.0 기반의 초고속 통로로 연결하는 기술입니다. 업계에서는 이를 **”넥스트 HBM”**이라 부르는데, 이유는 명확합니다. HBM이 GPU ‘옆’에 바짝 붙여 속도를 극한까지 끌어올리는 기술이라면, CXL은 여러 서버에 흩어진 메모리를 하나로 묶어 용량 자체를 획기적으로 늘리는 기술이기 때문입니다.
2. 왜 지금 CXL인가 – 추론 시대의 등장
2026년 7월 13일 나온 국내 반도체 업계 소식은 이 흐름을 명확히 보여줍니다. 생성형 AI가 대규모 모델을 훈련시키는 학습 중심에서, 이미 만들어진 모델로 실제 서비스를 제공하는 추론(Inference) 중심으로 무게중심을 옮기면서, CPU와 GPU, 메모리를 효율적으로 연결하는 CXL이 차세대 AI 데이터센터의 핵심 기술로 재조명받고 있습니다.
학습 단계에서는 HBM처럼 극한의 대역폭이 중요했다면, 추론 단계에서는 상황이 조금 다릅니다. 다양한 크기의 AI 모델을 서비스하려면 그때그때 필요한 만큼 메모리를 유연하게 늘렸다 줄였다 할 수 있는 능력이 더 중요해집니다. 바로 이 지점에서 CXL의 메모리 확장·공유 기능이 진가를 발휘합니다.
3. 원리 – 메모리를 ‘나눠 쓰는’ 기술
기존 서버는 각자 자기 방(서버) 안에 있는 창고(메모리)만 쓸 수 있었습니다. 옆방 창고에 빈 공간이 아무리 많아도 가져다 쓸 방법이 없었죠. CXL은 이 방들 사이에 복도를 뚫어, 필요할 때 옆방의 창고까지 함께 쓸 수 있게 해주는 기술입니다. 이를 **’메모리 풀링(Pooling)’**이라 부릅니다.
기술적으로는 세 가지 하위 프로토콜로 구성됩니다.
- CXL.io: 기본적인 장치 탐색·설정을 담당
- CXL.cache: 캐시 일관성을 유지하며 장치가 호스트 메모리에 접근
- CXL.mem: 호스트(CPU)가 장치에 연결된 메모리에 직접 접근
연결되는 장치 종류에 따라 Type 1(캐시 장치), Type 2(연산+메모리 결합 장치), Type 3(순수 메모리 확장 장치)로 나뉘며, AI 데이터센터에서 주로 쓰이는 것은 메모리 용량 확장에 특화된 Type 3입니다.
4. 표준 진화와 2026년 현재 위치
CXL 표준은 빠르게 진화해왔습니다.
- CXL 1.0(2019.3): 캐시 일관성 프로토콜을 지원하는 첫 표준
- CXL 1.1(2019.6): 초기 보완 버전
- CXL 2.0(2020.11): CXL 스위칭을 지원해 여러 장치를 하나의 호스트에 연결하거나, 하나의 장치를 여러 호스트가 나눠 쓰는 ‘풀링’ 구성이 가능해짐
- CXL 3.x: 대역폭을 한층 더 끌어올린 최신 표준
2026년 현재 시점에서 실제 양산되는 제품 대부분은 CXL 2.0을 지원하고 있으며, CXL 3.x는 표준 자체는 나와 있지만 실제 디바이스와 호스트 CPU의 지원이 이제 막 따라잡는 단계입니다. 다만 최근 삼성전자와 SK하이닉스가 나란히 CXL 3.2를 탑재한 신제품을 공개하면서, 2026년 하반기가 CXL 3.x 세대로 넘어가는 실질적인 전환점이 될 가능성이 커지고 있습니다.
5. 삼성전자 vs SK하이닉스 경쟁 구도
CXL 기반 D램 시장에서는 삼성전자와 SK하이닉스가 나란히 선두를 달리고 있으며, 업계에서는 시장이 본격 형성되면 두 회사가 합산 70% 이상의 점유율을 차지할 것으로 예상합니다.
삼성전자는 2026년 7월, 엔비디아 RTX Pro 6000 블랙웰 GPU와 CXL 스위치, 자사의 CMM-D(CXL Memory Module-DRAM)를 활용해 1TB 규모의 CXL 메모리 풀을 구성하는 성능 검증을 완료했습니다. 단일 GPU 환경에서는 일반 D램과 유사한 성능을 냈고, 8개 GPU를 동시에 연결한 환경에서도 D램 대비 약 92% 수준의 성능을 구현했다고 밝혔습니다.
SK하이닉스는 같은 시기 ‘HPE 디스커버 라스베이거스 2026’에서 CXL 3.2를 탑재한 256GB급 2세대 CMM-DDR 샘플을 처음 공개했습니다. SK하이닉스는 2024년 CXL 2.0 기반 1세대 제품(CMM-DDR5)을 먼저 선보인 바 있는데, 당시 기존 DDR5 D램 대비 대역폭 50%, 용량 100% 향상을 강조했습니다. 이번 2세대 제품은 전작 대비 대역폭을 약 2배 끌어올리는 것을 목표로 하고 있습니다.
6. HBM과 CXL, 경쟁이 아니라 보완
여기서 오해하기 쉬운 부분이 있습니다. CXL이 “HBM을 대체하는 기술”이 아니라는 점입니다. 두 기술은 서로 다른 문제를 풉니다. (앞서 다룬 ‘HBM4란 무엇인가’ 글에서 짚었듯) HBM은 GPU 바로 옆에서 극한의 대역폭을 뽑아내는 데 특화돼 있고, CXL은 그 GPU가 필요할 때 메모리 용량을 유연하게 늘려주는 역할을 합니다. AI 서버 한 대 안에서 HBM이 ‘빠른 단기 기억’을 담당한다면, CXL은 ‘넉넉한 장기 저장 공간’을 유연하게 붙여주는 셈입니다. 실제로 이번 삼성전자의 검증 사례에서도 엔비디아 GPU와 HBM, CXL 메모리 풀이 함께 결합된 구조로 테스트가 이뤄졌습니다.
7. 시장 규모 전망
시장조사업체 욜 인텔리전스(Yole Intelligence)에 따르면, CXL 관련 전체 시장 규모는 2022년 170만 달러 수준에서 2026년 약 21억 달러로 급성장할 것으로 전망됩니다. 더 장기적으로는 2028년 약 158억 달러까지 커질 것으로 예상되며, 이 중 CXL 기반 D램만 놓고 보면 2022년 15억 달러에서 2028년 125억 달러로 성장할 것으로 추산됩니다.
다만 시장이 본격적인 핵심 수익원으로 자리 잡기까지는 다소 시간이 걸릴 것이란 전망도 함께 나옵니다. 아직은 엔비디아 GPU와 HBM이 AI 반도체 시장의 주류를 이루고 있어, CXL의 실질적인 매출 기여는 추론 시장 확대 속도에 맞춰 점
❓ FAQ
Q1. CXL이 HBM을 대체하나요?
아닙니다. HBM은 GPU 바로 옆에서 대역폭을 극대화하는 기술이고, CXL은 시스템 전체에서 메모리 용량을 유연하게 확장하는 기술입니다. 서로 다른 역할을 하는 보완 관계에 가깝습니다.
Q2. CXL은 언제부터 실제로 쓰이나요?
2026년 현재 CXL 2.0 기반 제품은 이미 양산·고객 인증 단계에 들어섰고, 차세대 규격인 CXL 3.2 제품도 같은 해 양산 경쟁이 본격화되고 있습니다.
Q3. 왜 AI 추론에서 CXL이 특히 중요해졌나요?
생성형 AI가 학습 중심에서 추론 중심으로 옮겨가면서 KV 캐시 요구량이 급증했는데, 이 캐시가 D램 용량을 초과하면 성능이 크게 떨어집니다. CXL 메모리 풀은 이보다 훨씬 큰 용량을 유연하게 제공해 이 문제를 완화합니다.
Q4. 삼성전자와 SK하이닉스 중 누가 앞서 있나요?
두 회사 모두 CXL 2.0 제품 양산·인증 단계에 있고, CXL 3.2로의 전환도 비슷한 시기에 진행하고 있어 우열을 가리기보다는 치열한 경쟁 구도로 보는 게 정확합니다.
Q5. CXL 3.x는 뭐가 다른가요?
패브릭 스위치, 포트 기반 라우팅, 메시·드래곤플라이 같은 고급 네트워크 토폴로지를 지원해, 여러 장치를 훨씬 복잡하고 대규모로 연결할 수 있습니다. 다만 2026년 현재는 표준은 공개됐지만 실제 디바이스·CPU 지원이 이제 막 따라잡는 단계입니다.
Q6. CXL 시장이 왜 이렇게 빨리 성장하나요?
AI 추론 서비스 확산으로 메모리 용량 수요가 급증한 데다, 미·중 기술 경쟁 속에서 국내 메모리 기업들이 새로운 성장 동력으로 CXL을 적극 육성하고 있기 때문입니다.
Q7. 일반 소비자용 제품에도 CXL이 쓰이나요?
아니요. CXL은 서버, 데이터센터처럼 대규모 컴퓨팅 인프라를 위한 기술입니다. 일반 PC나 스마트폰에는 적용되지 않습니다.
마무리 요약
CXL은 HBM이 해결하지 못하는 ‘메모리 용량’이라는 또 다른 병목을 풀어주는 차세대 인터페이스입니다. AI 산업이 학습에서 추론 중심으로 옮겨가며 KV 캐시 문제가 부각되면서, CXL의 실질적 가치가 숫자로 증명되고 있는 것이 2026년의 가장 큰 변화입니다. 삼성전자와 SK하이닉스 모두 CXL 3.2 양산을 목표로 속도를 내고 있고, 시장조사기관들은 이 시장이 2026년 21억 달러 규모로 급성장할 것으로 전망합니다. HBM이 ‘AI 반도체의 속도’를 책임졌다면, CXL은 ‘AI 반도체의 용량’을 책임지는 다음 격전지로 떠오르고 있습니다.
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