SK하이닉스가 세계 최초로 300단을 넘어선 321단 쿼드레벨셀(QLC) 낸드 플래시 제품을 개발하고 양산에 돌입했다고 25일 밝혔다. 고성능·저전력을 동시에 확보한 초고용량 제품을 개발함으로써 폭발적으로 늘어나는 인공지능(AI)과 글로벌 데이터센터 수요 공략에 나선다는 전략이다. 낸드플래시는 전원이 꺼져도 데이터를 저장할 수 있는 메모리 반도체다. 한 셀(Cell)에 저장되는 정보 수에 따라 SLC(1비트), MLC(2비트), TLC(3비트), QLC(4비트) 등으로 구분된다. SK하이닉스는 “세계 최초로 300단 이상의 낸드를 QLC 방식으로 구현해 기술적 한계를 다시 한번 돌파했다”며 “현존 제품 가운데 최고의 집적도를 가진 이번 칩을 글로벌 고객사 인증을 거쳐 내년 상반기부터 AI 데이터센터 시장에 본격 공급하겠다”고 밝혔다. 이번 제품은 기존 QLC 적용 낸드플래시 대비 2배 용량인 2테라비트(Tb)로 개발됐다. QLC는 대용량 구현에 유리하지만 속도 저하와 내구성 한계가 뒤따르는 것이 일반적이다. SK하이닉스는 이러한 한계를 보완하기 위해 낸드 내부에서 독립적으로 동작하는 그룹 단위 ‘플레인’(Plane)을 기존 4개에서 6개로 확대했다. 그 결과 데이터 전송 속도는 두 배, 쓰기 성능은 최대 56%, 읽기 성능은 18% 개선됐다. 또 데이터 쓰기 전력 효율은 23% 이상 향상돼 저전력·고효율이 필수적인 AI 서버 환경에서도 강점을 확보했다. SK하이닉스는 우선 PC용 솔리드스테이트드라이브(SSD)에 321단 QLC 낸드를 적용한 뒤 기업 데이터센터용 eSSD와 스마트폰용 범용플래시저장장치(UFS)로 확대할 계획이다. 더 나아가 32개의 낸드를 한 번에 적층하는 독자 패키징 기술을 바탕으로 기존 대비 2배 높은 집적도를 구현해 AI 서버용 초고용량 데이터 저장장치 시장까지 겨냥한다. 정우표 SK하이닉스 부사장은 “고용량 제품 포트폴리오를 강화해 가격 경쟁력까지 확보하게 됐다”며 “AI와 데이터센터 시장의 고성능 요구에 발맞춰 글로벌 메모리 시장에서 더 큰 도약을 이뤄내겠다”고 말했다.

울산시가 미래 먹거리 수소산업 생태계 조성을 위해 ‘수소특화단지’에 도전한다. 11일 울산시에 따르면 산업통상자원부는 지난달 1일부터 오는 14일까지 ‘2025년 수소특화단지 신규 지정 공모’ 신청서를 접수한다. 수소특화단지는 ‘수소법’ 제22조에 따라 수소 사업자 및 지원시설 집적화와 산업생태계 조성을 위해 지정한다. 지난해에는 동해·삼척 액화수소 저장·운송 특화단지, 포항 발전용 연료전지 특화단지 등 2개소가 선정됐다. 올해는 수소특화단지 신규 지정을 대폭 확대해 수소산업 전주기(생산-운송·저장-활용) 벨류체인별 생태계 조성을 촉진할 계획이다. 산업부는 지자체에서 제출한 육성계획서를 중심으로 법적 지정요건인 수소산업 집적도, 기반시설 구축 여부, 지역산업 연계 가능성, 파급효과에 대해 현장조사 등을 통해 사전 검토할 예정이다. 법적 지정요건에 맞는 후보지는 수소산업 생태계 구축 기여도, 산학연 연계 효과, 기업 투자 계획, 지자체 육성 의지 등을 평가위원회에서 종합적으로 평가한 뒤 국무총리 주재 제8차 수소경제위원회의 심의·의결을 거쳐 신규 특화단지를 지정할 계획이다. 이에 울산시는 오는 14일 이전에 수소특화단지 지정 신청서와 육성계획서를 제출할 계획이다. 울산시는 미포국가산업단지를 특화단지로 지정해 차세대 에너지원으로 뜨는 암모니아 추진선 관련 기업을 육성할 계획이다. 또 수소 모빌리티와 관련한 ‘수소 성능·안전시험평가센터’(조선산업 연계) 구축도 추진하고 있다. 수소연료 인증과 성능, 안전시험을 표준화해 ‘수소경제 시대’를 촉진하는 전략이다. 울산은 연간 98만t의 수소를 생산해 전국 수소생산량의 50%를 담당하고 있다. 또 188㎞에 이르는 전국 최대 규모의 수소 전용 배관을 통해 석유화학단지와 연구시설, 수소 공동주택단지 등에 안정적인 공급하고 있다. 여기에다 130만㎡에 이르는 수소산업 거점지구가 경제자유구역으로 지정돼 있다. 시는 이런 산업 기반을 내세워 울산 수소특화단지 지정에 도전한다. 시 관계자는 “산업부의 공모 규정에 맞춘 계획서를 제출하는 등 수소특화단지에 지정될 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

전남대학교가 지역 주요 혁신기관들과 손잡고 AI 인재 양성, 글로벌 경쟁력 강화, 지역 상생을 아우르는 미래 혁신 생태계 구축에 나섰다. 전남대는 최근 대학본부에서 ▲광주테크노파크 ▲광주연구원 ▲광주정보문화산업진흥원 ▲광주미래차모빌리티진흥원 ▲인공지능산업융합사업단 ▲전남테크노파크 ▲전남연구원 ▲전남바이오산업진흥원 ▲녹색에너지연구원 등 광주·전남 9개 핵심 기관과 업무협약을 맺고 ‘대학-지역 상생발전 연구 협의체’ 출범식을 가졌다. 협의체는 단순한 네트워크를 넘어, 산학연의 실질적 협력과 공동 실행 기반을 갖춘 지역 혁신 플랫폼으로 자리매김하겠다는 의지를 담고 있다. 주요 목표는 ▲AI 융합 인재 양성 ▲국제 수준의 교육·연구 역량 강화 ▲정주 여건 개선을 포함한 지역 산업 연계 등이다. 전남대는 이번 협의체 출범을 계기로 대학과 지역 정책기관이 공동으로 기획·연구·실행하는 협력모델을 구축하고, 지역 전체가 함께 성장할 수 있는 구조를 마련하겠다는 방침이다. 그동안 전남대는 광주의 AI 기술 집적도와 전남의 제조업, 에너지, 미래차 산업을 연계한 융합 교육 기반을 지속적으로 다져왔다. 향후에는 이를 보다 체계적이고 확장 가능한 산학연 협력체계로 고도화할 계획이다. 특히 협의체는 ▲지역 기업과의 공동 연구 ▲청년 인재의 순환 구조 설계 ▲주거·생활 기반 정비 등을 통해 지역 내 고급 인재의 유입과 정착을 유도하는 실천 과제를 본격 추진할 예정이다. 이근배 전남대 총장은 “전남대는 사람을 키우고, 지역과 함께 세계로 나아가는 미래 대학으로 도약하고자 한다”며 “이번 협의체가 교육과 산업, 정책이 함께 성장하는 지속 가능한 지역발전 모델이 되도록 만들겠다”고 밝혔다. 전남대는 앞으로 협의체를 중심으로 ▲AI·미래기술 기반 인재 양성 ▲지역 전략산업에 특화된 공동연구 ▲정책 기획 및 실행 역량 강화 ▲성과 공유 체계 마련 등을 중점 추진할 계획이다. 또한 광주·전남이 함께 성장하는 개방형 혁신 플랫폼으로 협의체를 발전시켜 나갈 방침이다.

최근 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전한 배경 중 하나로 강력한 그래픽처리장치(GPU) 등장이 거론됩니다. 그래픽 연산을 위해 중앙처리장치(CPU)보다 단순하고 작은 연산 유닛을 대량으로 탑재한 것이 수많은 행렬 연산을 통해 인공 신경망을 소프트웨어적으로 구현하기에 안성맞춤이었던 것이죠. 이제 GPU는 이름처럼 그래픽처리장치가 아니라 AI 연산 장치로 더 주목받고 있습니다. 하지만 GPU가 태생부터 인간의 뇌를 모방한 프로세서는 아닙니다. AI 연산을 위한 유닛만 따로 모은 신경망처리장치(NPU) 역시 사정은 마찬가지입니다. 이들은 모두 소프트웨어적 방법으로 신경망을 시뮬레이션하는 장비라고 할 수 있습니다. 사실 과학자들은 오래 전부터 하드웨어적으로 뉴런을 모방한 프로세서를 개발해 왔습니다. 이를 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing)이라고 하는데, 1980년대 미국 캘리포니아 공과대학의 캐버 미드 교수가 명명했다고 알려져 있습니다. 다만 이 시기에는 뉴런을 모방한 복잡한 프로세서를 제조할 만한 기술이 없었습니다. 1990년대에 사용되던 프로세서의 트랜지스터 집적도는 300만개를 조금 넘는 수준이었는데, 뉴런만 1000억개에 달하는 인간의 뇌를 모방한다는 것은 불가능한 일이었습니다. 하지만 21세기 들어서 프로세서 제조 기술이 발전하고 인공지능이 다시 주목받자 뉴로모픽 컴퓨터 개발도 활기를 띠기 시작했습니다. IBM의 트루노스(TrueNorth), 인텔의 로이히(Loihi)가 2010년대 후반 등장한 대표적인 뉴로모픽 칩입니다. 다만 GPU 기반 인공신경망 기술이 눈부신 발전을 거듭해 실생활 깊숙이 침투한 것과는 달리, 뉴로모픽 칩은 의미 있는 성과를 거두지 못했습니다. 이론적으로는 인간의 뇌를 모방한 인공 신경망이 GPU 기반 기술보다 우수할 것 같지만, 실제로는 뉴로모픽 칩이 여전히 의미있는 직접도를 구현하지 못해 이렇다 할 성과를 거두지 못하고 있습니다. 그래도 도전은 계속되고 있습니다. 뉴로모픽 칩 연구를 주도하는 기관 가운데 하나인 미 국립 산디아 연구소는 지난해 인텔 로이히2 칩을 이용한 할라 포인트 (Hala Point) AI 컴퓨터를 도입했습니다. 로이히2 칩은 23억개의 트랜지스터에 100만 개의 뉴런을 집적한 칩입니다. 할라 포인트는 로이히2 칩 1152개를 모아 11억 5000만개의 전자 뉴런을 구현했습니다. 여기에 산디아 연구소는 최근 영국 맨체스터대 연구팀이 개발한 스핀네이커 (SpiNNaker·Spiking Neural Network Architecture) 뉴로모픽 칩 아키텍처의 최신 버전인 스핀네이커2를 도입해 첫 가동에 들어갔습니다. 스핀네이커는 ARM 아키텍처 기반 뉴로모픽 칩입니다. 2018년에 공개한 뉴로모픽 컴퓨터는 100만개의 코어를 연결해 1억개의 뉴런을 흉내 낼 수 있었습니다. 여기서 파생된 뉴로모픽 스타트업인 스핀클라우드(Spinncloud)는 스핀네이커보다 10배 빠른 뉴로모픽 컴퓨터를 목표로 스핀네이커2를 개발했습니다. 공개된 스핀네이커2 시스템은 여러 개의 프로세서와 메모리를 탑재한 대형 메인보드가 24개 결합해 17만 5000개의 ARM 코어를 구성하고 있습니다. 흥미로운 사실은 솔리드스테이트드라이브(SSD) 같은 저장장치가 없다는 것입니다. 실제 뇌와 마찬가지로 뉴로모픽 컴퓨터도 꺼지지 않고 계속 작동하는 시스템이기 때문입니다. 산디아 연구소는 최종적으로 1억 5000만~1억 8000만개 뉴런을 구현할 계획입니다. 이것 역시 인간의 뇌에 비해 현저히 적은 숫자지만, 점점 더 실제 생물의 뇌와 비슷한 수준으로 늘려 나갈 계획입니다. 아직 뉴로모픽 컴퓨팅은 걸음마 단계를 조금씩 벗어나려고 하는 수준에 불과합니다. 하지만 뉴런을 모방하는 것이 아니라 진짜 뉴런과 시냅스에 가까운 구조를 지닌 만큼 정말 인간처럼 생각하고 자의식이나 감정을 지닐 수 있는 쪽은 오히려 뉴로모픽 컴퓨터일 수도 있습니다. 그것이 인간에게 축복이 될지 재앙이 될지는 모르겠지만, 만약의 가능성을 생각해 AI 기술을 통제할 방법이 뉴로모픽 컴퓨터에게도 필요할 것입니다.

최근 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전한 배경 중 하나로 강력한 그래픽처리장치(GPU) 등장이 거론됩니다. 그래픽 연산을 위해 중앙처리장치(CPU)보다 단순하고 작은 연산 유닛을 대량으로 탑재한 것이 수많은 행렬 연산을 통해 인공 신경망을 소프트웨어적으로 구현하기에 안성맞춤이었던 것이죠. 이제 GPU는 이름처럼 그래픽처리장치가 아니라 AI 연산 장치로 더 주목받고 있습니다. 하지만 GPU가 태생부터 인간의 뇌를 모방한 프로세서는 아닙니다. AI 연산을 위한 유닛만 따로 모은 신경망처리장치(NPU) 역시 사정은 마찬가지입니다. 이들은 모두 소프트웨어적 방법으로 신경망을 시뮬레이션하는 장비라고 할 수 있습니다. 사실 과학자들은 오래 전부터 하드웨어적으로 뉴런을 모방한 프로세서를 개발해 왔습니다. 이를 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing)이라고 하는데, 1980년대 미국 캘리포니아 공과대학의 캐버 미드 교수가 명명했다고 알려져 있습니다. 다만 이 시기에는 뉴런을 모방한 복잡한 프로세서를 제조할 만한 기술이 없었습니다. 1990년대에 사용되던 프로세서의 트랜지스터 집적도는 300만개를 조금 넘는 수준이었는데, 뉴런만 1000억개에 달하는 인간의 뇌를 모방한다는 것은 불가능한 일이었습니다. 하지만 21세기 들어서 프로세서 제조 기술이 발전하고 인공지능이 다시 주목받자 뉴로모픽 컴퓨터 개발도 활기를 띠기 시작했습니다. IBM의 트루노스(TrueNorth), 인텔의 로이히(Loihi)가 2010년대 후반 등장한 대표적인 뉴로모픽 칩입니다. 다만 GPU 기반 인공신경망 기술이 눈부신 발전을 거듭해 실생활 깊숙이 침투한 것과는 달리, 뉴로모픽 칩은 의미 있는 성과를 거두지 못했습니다. 이론적으로는 인간의 뇌를 모방한 인공 신경망이 GPU 기반 기술보다 우수할 것 같지만, 실제로는 뉴로모픽 칩이 여전히 의미있는 직접도를 구현하지 못해 이렇다 할 성과를 거두지 못하고 있습니다. 그래도 도전은 계속되고 있습니다. 뉴로모픽 칩 연구를 주도하는 기관 가운데 하나인 미 국립 산디아 연구소는 지난해 인텔 로이히2 칩을 이용한 할라 포인트 (Hala Point) AI 컴퓨터를 도입했습니다. 로이히2 칩은 23억개의 트랜지스터에 100만 개의 뉴런을 집적한 칩입니다. 할라 포인트는 로이히2 칩 1152개를 모아 11억 5000만개의 전자 뉴런을 구현했습니다. 여기에 산디아 연구소는 최근 영국 맨체스터대 연구팀이 개발한 스핀네이커 (SpiNNaker·Spiking Neural Network Architecture) 뉴로모픽 칩 아키텍처의 최신 버전인 스핀네이커2를 도입해 첫 가동에 들어갔습니다. 스핀네이커는 ARM 아키텍처 기반 뉴로모픽 칩입니다. 2018년에 공개한 뉴로모픽 컴퓨터는 100만개의 코어를 연결해 1억개의 뉴런을 흉내 낼 수 있었습니다. 여기서 파생된 뉴로모픽 스타트업인 스핀클라우드(Spinncloud)는 스핀네이커보다 10배 빠른 뉴로모픽 컴퓨터를 목표로 스핀네이커2를 개발했습니다. 공개된 스핀네이커2 시스템은 여러 개의 프로세서와 메모리를 탑재한 대형 메인보드가 24개 결합해 17만 5000개의 ARM 코어를 구성하고 있습니다. 흥미로운 사실은 솔리드스테이트드라이브(SSD) 같은 저장장치가 없다는 것입니다. 실제 뇌와 마찬가지로 뉴로모픽 컴퓨터도 꺼지지 않고 계속 작동하는 시스템이기 때문입니다. 산디아 연구소는 최종적으로 1억 5000만~1억 8000만개 뉴런을 구현할 계획입니다. 이것 역시 인간의 뇌에 비해 현저히 적은 숫자지만, 점점 더 실제 생물의 뇌와 비슷한 수준으로 늘려 나갈 계획입니다. 아직 뉴로모픽 컴퓨팅은 걸음마 단계를 조금씩 벗어나려고 하는 수준에 불과합니다. 하지만 뉴런을 모방하는 것이 아니라 진짜 뉴런과 시냅스에 가까운 구조를 지닌 만큼 정말 인간처럼 생각하고 자의식이나 감정을 지닐 수 있는 쪽은 오히려 뉴로모픽 컴퓨터일 수도 있습니다. 그것이 인간에게 축복이 될지 재앙이 될지는 모르겠지만, 만약의 가능성을 생각해 AI 기술을 통제할 방법이 뉴로모픽 컴퓨터에게도 필요할 것입니다.

오래전부터 컴퓨터 게임을 좋아하는 사람들 사이에서는 ‘게임은 지포스’라는 이야기가 있어 왔습니다. 한때 경쟁자인 AMD의 라데온 그래픽 카드가 강력한 경쟁자로 등장하기도 했지만, GPU 시장을 석권한 엔비디아의 아성을 넘어서지 못하고 점유율이 크게 줄었기 때문입니다. 결국 라데온은 최상위급 고성능 제품은 아예 접고 중급형 및 보급형 제품에 집중했지만, 이 시장에서도 기를 펴지 못해 점유율이 크게 줄어들었습니다 엔비디아의 지포스 그래픽 카드 점유율은 국내에서 작년까지 90%가 넘어 사실상 독과점 상태였습니다. 라데온의 시장 점유율은 한 자릿수에 불과해 시장에서 존재가 미미했습니다. 그런 만큼 게임 제작사들도 주로 사용하는 지포스를 기준으로 게임을 제작해서 PC 게임에서는 지포스가 표준이었습니다. 게임은 지포스라는 이야기가 엔비디아가 만든 광고 문구가 아니라 그냥 소비자들 사이에서 통용된 이유이기도 합니다. 하지만 올해 초부터 이런 독점 구도에 균열이 생기기 시작했습니다. 엔비디아가 내놓은 RTX 50 시리즈가 생각 외로 낮은 기본 성능과 너무 비싼 가격으로 소비자의 불만을 산 상태에서 AMD가 훨씬 가성비가 높은 라데온 RX 9070 시리즈를 내놓았기 때문입니다. 물론 여전히 GPU 시장에서 엔비디아가 강세를 유지하긴 했지만, RX 9070 시리즈는 가성비로 경쟁자를 누르는 모습을 보여 시장에서 좋은 반응을 이끌어 냈습니다. 라데온 점유율도 두 자릿수로 껑충 뛰어올라 과거처럼 시장에서 팔리는 그래픽 카드라고 하면 지포스 일색은 아닌 상황이 됐습니다. 하지만 기본적으로 가장 많이 팔리는 중급형 그래픽 카드보다 좀 더 비싼 준 고급형 그래픽 카드로 시장 점유율을 높이는 데는 한계가 있습니다. 그래서 올해 6월 AMD는 중급형 시장을 위해 라데온 RX 9060 XT를 선보이며 본격적인 중원을 차지하기 위한 전쟁을 시작했습니다. 엔비디아는 AMD보다 먼저 중급형 시장에 RTX 5060 Ti와 RTX 5060을 내놓으면서 출시 가격을 인하하는 강수를 두긴 했으나 인공지능 기능인 DLSS4를 제외하면 이전 세대 제품과 성능 차이가 거의 없다는 점이 밝혀지면서 반응은 별로 좋지 않았습니다. 이런 상황에서 새로 출시된 라데온 RX 9060 XT는 상당히 공격적인 가격으로 등장했습니다. 16GB 제품 기준으로 RTX 5060Ti가 429달러인데 비해 RX 9060Ti는 349달러에 불과합니다. 여기서 흥미로운 대목은 GPU 제조 단가는 사실 RX 9060 XT가 더 높아 보인다는 점입니다. RX 9060XT에 쓰인 나비(Navi) 44 칩은 TSMC N4P 공정으로 제조됐는데 RTX 5060 Ti에 쓰인 GB 206의 N4보다 더 고성능 공정입니다. 심지어 칩 자체의 크기도 나비 44가 GB 206보다 큽니다. 따라서 GPU 자체로만 보면 RX 9060XT이 좀 더 높은 성능을 제공할 수 있습니다. 이는 기본 스펙으로도 확인됩니다. 공개된 내용에 따르면 나비 44의 트랜지스터 집적도는 297억 개로 GB 206의 219억 개보다 많습니다. 여기에 기본 클럭과 부스트 클럭 모두 RX 9060 XT가 좀 더 높습니다. 그 결과 FP32 기준 연산 능력은 25.6 TFLOPS와 23.7TFLOPS로 RX 9060 XT가 좀 더 높으며 인공지능 연산에 중요한 FP16 (FP4/INT4/FP8) 기준 연산 능력 역시 RX 9060 XT가 205 (821) TFLOPS로 RTX 5060 Ti의 190 (759) TFLOPS보다 약간 높게 나타납니다. 그러면서도 TDP는 160W로 RTX 5060 Ti보다 낮은데, 실제 사용시 전력 소모 역시 낮게 나타나고 있습니다. TSMC의 N4P 채택과 아키텍처 특성에 따른 것으로 생각됩니다. 다만 클럭과 트랜지스터 숫자의 차이를 고려하면 두 제품 간 기본 연산 능력 차이가 상당히 작아 오히려 엔비디아의 블랙웰 아키텍처가 AMD의 RDNA4 아키텍처보다 더 효율적이라는 점을 시사하는 결과라고 해석할 수 있는 여지는 있습니다. 그래도 어쨌든 RX 9060 XT가 기본 연산 성능은 높고 가격은 더 저렴한 것은 사실입니다. 심지어 가격을 낮추기 위해 메모리를 8GB로 줄인 RTX 5060 Ti 8GB보다 RX 9060 XT 16GB가 30달러 더 저렴합니다. 물론 그렇다고 모든 스펙에서 RTX 5060 Ti가 뒤지기만 하는 것은 아닙니다. RTX 5060 Ti는 GDDR7을 사용해 GDDR6에 머물러 있는 RX 9060 XT보다 메모리 대역폭이 훨씬 높습니다. 넓은 메모리 대역폭과 게임에서의 최적화 덕분인지, 실제 게임 벤치마크에서는 기본 연산 능력과 반대로 RTX 5060 Ti가 평균적으로 소폭 앞서는 모습을 보입니다. 특히 DX11을 사용하는 온라인 게임에서 강세를 보입니다. 반면 RX 9060 XT는 벌컨 API 사용 게임에서 강세를 보이고 있습니다. 하지만 일부 게임에서 앞선 성능과 DLSS4라는 강력한 무기에도 불구하고 RX 9060 XT는 RTX 5060 Ti의 가장 큰 약점인 높은 가격을 파고들었기 때문에 ‘게임은 지포스’라는 오랜 믿음에 큰 균열을 만들고 있습니다. 엔비디아가 고성능 AI GPU에 집중하면서 게임 시장에 소홀해진 사이 라데온이 약진하면서 이제는 중급형 시장까지 지포스의 우세를 장담할 수 없게 된 것입니다. 다만 엔비디아에는 아직 남은 카드가 몇 개 있습니다. 첫 번째는 가격입니다. 사실 제조 원가는 엔비디아가 더 저렴할 가능성이 높아 얼마든지 가격을 인하할 여력이 있습니다. 두 번째 무기는 여전히 엔비디아에 최적화된 게임이 많다는 것입니다. 세 번째로 RTX 50 시리즈의 가장 큰 무기인 DLSS4 적용 게임의 수를 더 늘려 가면 체감 성능을 크게 높일 수 있다는 점입니다. 물론 엔비디아가 어떤 대응책을 내놓더라도 모두 소비자에게 이득이기 때문에 라데온 RX 9060 XT는 그래픽 카드를 구매할 소비자들에게 가뭄에 단비 같은 존재라고 할 수 있습니다. 모처럼 좋은 반응을 얻고 있는 AMD가 올해 그래픽 카드 시장 점유율을 얼마나 뺏어올 수 있을지 앞으로 주목됩니다.

오래전부터 컴퓨터 게임을 좋아하는 사람들 사이에서는 ‘게임은 지포스’라는 이야기가 있어 왔습니다. 한때 경쟁자인 AMD의 라데온 그래픽 카드가 강력한 경쟁자로 등장하기도 했지만, GPU 시장을 석권한 엔비디아의 아성을 넘어서지 못하고 점유율이 크게 줄었기 때문입니다. 결국 라데온은 최상위급 고성능 제품은 아예 접고 중급형 및 보급형 제품에 집중했지만, 이 시장에서도 기를 펴지 못해 점유율이 크게 줄어들었습니다 엔비디아의 지포스 그래픽 카드 점유율은 국내에서 작년까지 90%가 넘어 사실상 독과점 상태였습니다. 라데온의 시장 점유율은 한 자릿수에 불과해 시장에서 존재가 미미했습니다. 그런 만큼 게임 제작사들도 주로 사용하는 지포스를 기준으로 게임을 제작해서 PC 게임에서는 지포스가 표준이었습니다. 게임은 지포스라는 이야기가 엔비디아가 만든 광고 문구가 아니라 그냥 소비자들 사이에서 통용된 이유이기도 합니다. 하지만 올해 초부터 이런 독점 구도에 균열이 생기기 시작했습니다. 엔비디아가 내놓은 RTX 50 시리즈가 생각 외로 낮은 기본 성능과 너무 비싼 가격으로 소비자의 불만을 산 상태에서 AMD가 훨씬 가성비가 높은 라데온 RX 9070 시리즈를 내놓았기 때문입니다. 물론 여전히 GPU 시장에서 엔비디아가 강세를 유지하긴 했지만, RX 9070 시리즈는 가성비로 경쟁자를 누르는 모습을 보여 시장에서 좋은 반응을 이끌어 냈습니다. 라데온 점유율도 두 자릿수로 껑충 뛰어올라 과거처럼 시장에서 팔리는 그래픽 카드라고 하면 지포스 일색은 아닌 상황이 됐습니다. 하지만 기본적으로 가장 많이 팔리는 중급형 그래픽 카드보다 좀 더 비싼 준 고급형 그래픽 카드로 시장 점유율을 높이는 데는 한계가 있습니다. 그래서 올해 6월 AMD는 중급형 시장을 위해 라데온 RX 9060 XT를 선보이며 본격적인 중원을 차지하기 위한 전쟁을 시작했습니다. 엔비디아는 AMD보다 먼저 중급형 시장에 RTX 5060 Ti와 RTX 5060을 내놓으면서 출시 가격을 인하하는 강수를 두긴 했으나 인공지능 기능인 DLSS4를 제외하면 이전 세대 제품과 성능 차이가 거의 없다는 점이 밝혀지면서 반응은 별로 좋지 않았습니다. 이런 상황에서 새로 출시된 라데온 RX 9060 XT는 상당히 공격적인 가격으로 등장했습니다. 16GB 제품 기준으로 RTX 5060Ti가 429달러인데 비해 RX 9060Ti는 349달러에 불과합니다. 여기서 흥미로운 대목은 GPU 제조 단가는 사실 RX 9060 XT가 더 높아 보인다는 점입니다. RX 9060XT에 쓰인 나비(Navi) 44 칩은 TSMC N4P 공정으로 제조됐는데 RTX 5060 Ti에 쓰인 GB 206의 N4보다 더 고성능 공정입니다. 심지어 칩 자체의 크기도 나비 44가 GB 206보다 큽니다. 따라서 GPU 자체로만 보면 RX 9060XT이 좀 더 높은 성능을 제공할 수 있습니다. 이는 기본 스펙으로도 확인됩니다. 공개된 내용에 따르면 나비 44의 트랜지스터 집적도는 297억 개로 GB 206의 219억 개보다 많습니다. 여기에 기본 클럭과 부스트 클럭 모두 RX 9060 XT가 좀 더 높습니다. 그 결과 FP32 기준 연산 능력은 25.6 TFLOPS와 23.7TFLOPS로 RX 9060 XT가 좀 더 높으며 인공지능 연산에 중요한 FP16 (FP4/INT4/FP8) 기준 연산 능력 역시 RX 9060 XT가 205 (821) TFLOPS로 RTX 5060 Ti의 190 (759) TFLOPS보다 약간 높게 나타납니다. 그러면서도 TDP는 160W로 RTX 5060 Ti보다 낮은데, 실제 사용시 전력 소모 역시 낮게 나타나고 있습니다. TSMC의 N4P 채택과 아키텍처 특성에 따른 것으로 생각됩니다. 다만 클럭과 트랜지스터 숫자의 차이를 고려하면 두 제품 간 기본 연산 능력 차이가 상당히 작아 오히려 엔비디아의 블랙웰 아키텍처가 AMD의 RDNA4 아키텍처보다 더 효율적이라는 점을 시사하는 결과라고 해석할 수 있는 여지는 있습니다. 그래도 어쨌든 RX 9060 XT가 기본 연산 성능은 높고 가격은 더 저렴한 것은 사실입니다. 심지어 가격을 낮추기 위해 메모리를 8GB로 줄인 RTX 5060 Ti 8GB보다 RX 9060 XT 16GB가 30달러 더 저렴합니다. 물론 그렇다고 모든 스펙에서 RTX 5060 Ti가 뒤지기만 하는 것은 아닙니다. RTX 5060 Ti는 GDDR7을 사용해 GDDR6에 머물러 있는 RX 9060 XT보다 메모리 대역폭이 훨씬 높습니다. 넓은 메모리 대역폭과 게임에서의 최적화 덕분인지, 실제 게임 벤치마크에서는 기본 연산 능력과 반대로 RTX 5060 Ti가 평균적으로 소폭 앞서는 모습을 보입니다. 특히 DX11을 사용하는 온라인 게임에서 강세를 보입니다. 반면 RX 9060 XT는 벌컨 API 사용 게임에서 강세를 보이고 있습니다. 하지만 일부 게임에서 앞선 성능과 DLSS4라는 강력한 무기에도 불구하고 RX 9060 XT는 RTX 5060 Ti의 가장 큰 약점인 높은 가격을 파고들었기 때문에 ‘게임은 지포스’라는 오랜 믿음에 큰 균열을 만들고 있습니다. 엔비디아가 고성능 AI GPU에 집중하면서 게임 시장에 소홀해진 사이 라데온이 약진하면서 이제는 중급형 시장까지 지포스의 우세를 장담할 수 없게 된 것입니다. 다만 엔비디아에는 아직 남은 카드가 몇 개 있습니다. 첫 번째는 가격입니다. 사실 제조 원가는 엔비디아가 더 저렴할 가능성이 높아 얼마든지 가격을 인하할 여력이 있습니다. 두 번째 무기는 여전히 엔비디아에 최적화된 게임이 많다는 것입니다. 세 번째로 RTX 50 시리즈의 가장 큰 무기인 DLSS4 적용 게임의 수를 더 늘려 가면 체감 성능을 크게 높일 수 있다는 점입니다. 물론 엔비디아가 어떤 대응책을 내놓더라도 모두 소비자에게 이득이기 때문에 라데온 RX 9060 XT는 그래픽 카드를 구매할 소비자들에게 가뭄에 단비 같은 존재라고 할 수 있습니다. 모처럼 좋은 반응을 얻고 있는 AMD가 올해 그래픽 카드 시장 점유율을 얼마나 뺏어올 수 있을지 앞으로 주목됩니다.

연구팀, 강유전체·액정 특성 활용전자 종이·웨어러블 기기 등 활용 무궁 단국대학교는 화확과 조병기(54) 교수 연구팀이 신태주 UNIST 교수팀과 공동으로 초고밀도 메모리 시대를 앞당길 ‘강유전 액정 소재’를 세계 최초로 개발했다고 27일 밝혔다. 현재 활용되는 반도체 메모리 기술은 주로 디램(DRAM)이나 낸드 플래시(NAND Flash)메모리다. 하지만 전원이 꺼지면 데이터 소실이나 집적도가 낮아 고밀도 메모리 개발에 기술적 한계가 있다. 대체 기술이 외부 전기장이 없어도 전하가 한쪽으로 쏠린 분극 상태를 유지하는 강유전성(ferroelectricity) 활용이다. 전기장에 따라 소재 분극이 전환될 수도 있고, 전기장이 사라져도 상태를 유지할 수 있는 특성이 있다. 반면 메모리 소자 크기가 작아질수록, 상온에서 분극 성질을 유지하기가 어려워 미세 공정 구현에 어려움이 있었다. 조 교수팀은 ‘트라이아졸’ 기반 화합물과 액정 특성을 활용한 나선형 원기둥 구조의 새 강유전체를 개발했다. 이 구조는 상온에서도 안정적으로 분극을 유지하고 필요할 때 분극 방향을 바꿀 수 있어 전원이 끊겨도 데이터 저장이 가능하다. 원기둥의 지름이 3나노미터(㎚, 10억분의 1미터)에 불과해 작은 면적에 많은 셀 배치가 가능한 장점으로 전력 소모가 적은 고밀도 차세대 메모리 소자에 적합하다. 조병기 교수는 “향후 전자 종이, 유연한 압전 센서, 웨어러블 기기 등 다양한 분야로 상용화가 가능하다”고 설명했다. 이번 연구 성과는 화학 분야 국제 학술지인 ‘Angewandte Chemie International Edition (IF = 16.1)’에 ‘Helical Columnar Liquid Crystal Exhibiting Both Polarization Retention and Ferroelectric Switching at Room Temperature’(상온에서 완전한 분극 유지와 강유전 스위칭을 구현하는 나선형 컬럼형 액정)‘ 제목으로 2025년 5월에 게재됐다.

SK하이닉스 전 직원이 중국 경쟁사로 이직하려고 기술·영업 자료 등을 몰래 찍어 유출한 혐의로 기소된 가운데 그가 찍은 자료의 양이 5900장에 이르는 것으로 파악됐다. 22일 법조계에 따르면 서울중앙지검 정보기술범죄수사부(부장 안동건)는 중국 화웨이의 자회사로 이직하려던 SK하이닉스의 CIS(CMOS Image Sensor) 관련 첨단기술과 영업비밀을 유출한 직원 A씨를 구속기소하면서 공소장에 이러한 정황을 적시했다. 이미지 센서란 전자장치에서 카메라의 필름 역할을 하는 부품으로, CMOS 이미지 센서는 집적도가 높고 전력 소비량이 적어 배터리 수명이 중요한 스마트 기기에 널리 쓰인다. 공소장에 따르면 A씨는 2016년부터 SK하이닉스에 일하다 2018년 1월부터 2022년 9월 말까지 SK하이닉스의 중국 판매법인 사무소에서 주재원으로 근무하면서 고객 지원 업무를 담당했다. 검찰은 A씨가 2022년 2월쯤 화웨이의 자회사로 이직하기로 마음 먹은 것으로 보고 있다. A씨는 SK하이닉스 문서공유시스템에 접속해 CIS 기술과 관련된 영업비밀 자료 총 20장을 출력해 유출한 것을 시작으로 3월까지 총 8차례에 걸쳐 CIS 기술과 관련한 영업비밀 자료 8개 총 186장을 몰래 출력해 무단 유출했다. 또 SK하이닉스의 업무용 노트북을 재택근무지로 반출한 뒤 첨단기술인 ‘하이브리드본딩’ 기술자료가 포함된 자료 77장을 자신의 아이패드로 촬영한 것을 비롯해 사진 파일 총 5900장 분량의 자료를 무단 유출한 것으로 파악됐다. A씨는 화웨이 자회사에 지원했으나 바람과 달리 이직이 보류됐다. 그러자 같은 해 8월 SK하이닉스의 또 다른 경쟁사로 이직하기 위해 이력서를 보내고, 해당 회사의 팀장 등에게 SK하이닉스의 영업비밀을 누설한 것으로 조사됐다. A씨가 SK하이닉스의 기술자료 사진을 찍으면서 일부는 회사 로고 등을 삭제해 유출이 금지된 자료라는 사실을 은폐한 정황도 검찰 수사 과정에서 드러났다. 검찰은 지난 7일 A씨를 구속 상태로 재판에 넘겼다.

현재 반도체 파운드리 시장의 절대 강자는 대만의 TSMC입니다. 만만치 않은 적수일 수밖에 없는 인텔과 삼성전자의 도전도 물리치고 여전히 미세 공정 파운드리를 독식하며 대체 불가능한 존재감을 과시하고 있습니다. 애플의 최신 A 시리즈 프로세서도, 엔비디아의 AI GPU도 심지어 인텔 프로세서까지 TSMC의 최신 미세 공정에 의존하고 있습니다. 미세 공정 웨이퍼를 합리적인 가격과 만족할만한 성능에 대량으로 공급할 수 있는 회사는 현재 TSMC 외에 없기 때문입니다. TSMC의 최신 미세 공정은 3nm급 공정인 N3, N3E, N3X, N3P입니다. 올해는 TSMC의 차세대 미세 공정인 2nm 공정의 첫 타자인 N2가 양산에 들어갈 예정입니다. N2는 TSMC 최초의 게이트 올 어라운드(GAA, Gate All Around) 기술인 나노시트(Nanosheet)가 적용되는 미세 공정으로 N3E와 비교해서 같은 전력에서 10~15% 정도 높은 성능 혹은 같은 성능에서 25~30% 낮은 전력을 소모합니다. 트랜지스터 밀도는 15% 정도 높아지기 때문에 더 크고 복잡한 프로세서를 제조할 수 있습니다. N2에서는 새로운 캐패시터인 SHPMIM와 재배선층(RDL)의 소재를 알루미늄에서 구리로 바꾸는 등 소소한 변화도 같이 적용할 예정입니다. 그리고 내년인 2026년에는 N2의 고성능 버전인 N2P를 제공함과 동시에 2026-2027년 사이 A16이라는 새로운 공정을 선보일 계획입니다. A16은 사실 물리적으로는 N2와 거의 동일한 공정이지만, 후면 전력 공급 기술(BSPDN)을 적용했다는 차이가 있습니다. 후면 전력 공급 기술은 전력층을 신호층과 분리해 트랜지스터 아래로 옮기는 방식으로 프로세서 구조를 단순화하고 배선 길이를 줄여 성능을 높일 수 있는 신기술입니다. 본래 후면 전력 공급 기술은 인텔이 20A에서 최초로 선보이려 했지만, 20A가 취소되면서 올해 18A 공정에서 최초 선보일 예정입니다. 사실 TSMC가 인텔보다 한발 늦게 되는 셈이지만, 양산 능력 및 트랜지스터 밀도 면에서 TSMC의 N2가 여전히 앞서 있는 유리한 상황입니다. N2에서 나노시트 GAA 기술을, A16에서 후면 전력 공급 기술을 각각 적용한 TSMC는 2028년에는 2세대 나노시트 GAA 기술을 도입한 A14 1.4nm) 공정 양산을 목표로 하고 있습니다. A14는 전력 소모가 적은 N2보다도 전력과 성능에서 우수합니다. 트랜지스터 집적도는 같은 면적에서 20~23% 정도 줄어들어 더 크고 복잡한 프로세서를 만들 수 있게 됩니다. 그리고 트랜지스터 배치를 훨씬 더 유연하게 해주는 나노플렉스 프로(NanoFlex Pro) 기술을 도입해 다양한 고객사의 요구를 충족시킬 계획입니다. 한 가지 흥미로운 대목은 A14에서 바로 후면 전력 공급 기술을 적용하지 않고 2029년으로 1년 미뤘다는 것입니다. 그 이유는 정확히 밝히지 않았지만 최대한 리스크를 줄이고 안전하게 로드맵을 만들어 고객들에게 제때 제품을 인도하려는 것으로 보입니다. TSMC는 매우 착실하게 로드맵대로 나아가는 것으로 유명합니다. 따라서 고객사들도 믿고 제품 계약을 맡길 수 있습니다. 경쟁사들이 TSMC의 독주를 멈추게 하기 위해서는 신뢰할 수 있는 로드맵을 제시하고 시간에 맞춰 양산에 들어가야 하는데, 사실 쉽지만은 않은 일입니다. 올해 양산 예정인 인텔의 18A가 독주를 멈추는 첫 시도가 될 수 있을지 주목됩니다.

엔비디아는 올해 초부터 최신형 그래픽 카드인 지포스 RTX 50 시리즈를 하나씩 공개했습니다. 하지만 공개 후 소비자들의 반응은 아직 차갑기만 합니다. 기대한 만큼 성능 향상 폭이 크지 않은 데다 페이퍼 론칭 논란이 일 정도로 물량도 부족했기 때문입니다. 물량 부족 문제는 서서히 해소되고 있지만, 아직도 소비자들이 체감하는 가격은 가뜩이나 비싸진 공식 가격보다도 더 비싼 편입니다. 최상위 그래픽 카드인 지포스 RTX 5090은 한때 800만원을 호가하기도 했지만, 심지어 가격을 지불할 의사가 있는 소비자도 물건을 구하기 어려울 정도였습니다. 이제는 공급이 약간 원활해진 상태지만, 여전히 RTX 5090은 400만~500만원대이고, RTX 5080 역시 999달러라는 공식 가격이 무색하게 아직도 200만원 전후의 가격에서 팔리고 있습니다. 하지만 사실 대다수 소비자들이 100만원이 넘는 고가 그래픽 카드를 구매하는 것은 아닙니다. AI 개발 및 연구라면 몰라도 게임이 목적이라면 그렇게 많은 돈을 지불하기 부담스럽기 때문입니다. 실제로 시장에서 가장 많이 팔리는 것은 100만원이 넘지 않는 ‘저렴한’ 가격의 그래픽 카드들입니다. 이번에 출시된 지포스 RTX 5060Ti처럼 60 라인업의 중급형 그래픽 카드가 여기에서 속합니다. 이들은 주로 팔리는 대중적 그래픽 카드라는 뜻에서 메인스트림 제품으로 불리기도 합니다. 물론 메인스트림 그래픽 카드도 이제는 그렇게 저렴하지 않습니다. RTX 4060도 40만원대, RTX 4060 Ti는 60만원대에서 가격을 형성하고 있습니다. 그나마 그 뒤를 잇는 RTX 5060 시리즈에서 한 가지 희망적인 부분은 초기 출시 가격이 전작보다 저렴해졌다는 것입니다. RTX 5060Ti의 가격은 16GB(기가바이트) 버전 기준 429달러(약 61만원)로 RTX 4060보다 70달러나 저렴해졌고 8GB 버전 역시 379달러로 20달러 저렴해졌습니다. 기본 모델인 RTX 5060은 299달러로 가격이 동결됐지만, 고급형인 Ti 모델과 성능 차이가 줄어들어 어느 정도 납득할 수 있는 수준으로 여겨집니다. 하지만 먼저 출시된 RTX 5060 Ti의 벤치마크 결과를 보면 아쉬운 점이 많은 게 사실입니다. RTX 5060 Ti의 성능은 RTX 4060 Ti와 비교해서 17~23% 정도 높기는 하나 RTX 4070과 비교해서는 7~12% 정도 낮은 성능을 보여주고 있습니다. 일반적으로 차세대 제품이 나오면 이전 세대 상위 제품을 넘어섰던 것과 비교해서 아쉬운 대목입니다. 다소 아쉬워 보이는 성능은 사실 RTX 5060 Ti의 스펙을 생각하면 당연한 결과이기도 합니다. RTX 5060 Ti에 사용된 GB 206은 전작인 RTX 4060 Ti에 사용된 AD 106보다 큰 GPU가 아닙니다. 둘 다 TSMC의 4N 공정으로 만들어졌는데, GB 206의 트랜지스터 집적도가 219억 개로 오히려 AD 106보다 10억 개나 줄어들었습니다. 덕분에 다이 사이즈도 줄어들어 최신 GDDR7 메모리 적용에도 가격을 낮출 여지가 있었던 것으로 보입니다. 다만 트랜지스터 집적도가 줄어든 만큼 성능도 약간 줄거나 비슷한 게 아닐까 하는 우려도 있었으나 출시 후 벤치마크 결과를 보면 이런 최악의 경우는 피한 것으로 보입니다. GPU 아키텍처 개선과 GDDR7 덕분에 대폭 늘어난 메모리 대역폭(288GB/s에서 448GB/s로 증가)이 최악의 결과를 피한 비결로 보입니다. 그래도 벤치마크 결과를 보면 RTX 5060 Ti는 대다수 소비자들에게 실망스러운 제품인 것이 분명합니다. 몇 년을 기다렸는데, 성능 향상 폭은 기다림의 대가치곤 만족스럽지 않기 때문입니다. 다만 한 가지 치트키라고 할 수 있는 부분은 인공지능 이미지 품질 및 성능 향상 기술인 DLSS 4입니다. DLSS 4의 다중 프레임 생성(MFG)를 사용하면 속도가 몇 배 빨라질 수 있습니다. DLSS 4를 지원하는 게임에서는 MFG x4 적용 시 RTX 4070은 물론 RTX 4070s도 넘어서는 성능을 보여줍니다. 물론 모든 게임에서 DLSS4가 지원되는 것은 아니지만, 이미 100개의 게임이 지원 리스트에 추가됐고 점점 지원 가능한 게임의 숫자가 늘고 있어 시간이 지날수록 RTX 4060 Ti와 체감 차이가 분명해질 것입니다. 따라서 가격이 별 차이가 없다면 대다수의 소비자들이 RTX 5060 Ti로 이동하게 될 것으로 예상됩니다. 한편 전력 제한과 발열 때문에 고성능 그래픽 카드를 탑재하기 부담스러운 노트북에는 RTX 5060 시리즈가 중급형 게이밍 노트북의 표준으로 RTX 4060을 빠르게 대체할 것으로 예상됩니다. RTX 5060은 기본 연산 성능이 FP32 기준 19.2 TFLOPS로 RTX 5060 Ti의 23.7TFLOPS나 RTX 4070의 22.1TFLOPS보단 낮지만, RTX 4060의 15.1TFLOPS와 비교해서 27% 정도 높습니다. 따라서 가격이 같다면 당연히 RTX 5060으로 가게 될 것입니다. 여기에 DLSS4를 지원하는 게임에서는 RTX 5060의 성능이 RTX 4070도 넘볼 수 있으면서 전력 소모는 훨씬 적기 때문에 노트북 환경에서 안성맞춤입니다. 8GB의 메모리도 디스플레이 해상도가 대부분 QHD나 FHD인 노트북 환경에서는 큰 단점이 아닙니다. 요약하면 소비자들의 초기 반응은 아직까지 냉랭하지만, 가격이 빠르게 안정화돼서 RTX 5060 Ti가 60만원대, RTX 5060가 40만원대로 안착할 수 있다면 비슷한 가격대에서 다른 대안이 없기 때문에 자연스럽게 메인스트림 시장을 장악하게 될 것으로 보입니다. 반면 다른 RTX 50 시리즈처럼 초기 가격이 비싸다면 냉담한 반응은 한동안 이어질 것으로 예상됩니다. 한 가지 변수는 AMD가 RTX 5060/5060 Ti의 대항마가 될 수 있는 가성비 높은 중급형 그래픽 카드를 내놓는 것입니다. 만약 그렇게 된다면 RTX 5060/5060 Ti의 가격도 빠르게 안정화될 것으로 예상됩니다.

지금은 인공지능(AI)용 그래픽처리장치(GPU)로 더 친숙하지만, 본래 엔비디아의 본업은 게임용 GPU라고 할 수 있습니다. 1990년대 중반에 TNT 시리즈로 파란을 일으키고 2000년대에는 지포스 시리즈로 그래픽 카드 시장을 평정했습니다. 하지만 여기에 도전장을 내민 경쟁자가 있었습니다. 바로 AMD에 인수된 ATI의 라데온 그래픽 카드입니다. 인수 후에도 AMD는 라데온 브랜드를 지금까지 이어오고 있는데, 한때는 지포스의 강력한 경쟁자로 서로 우열을 가리기 힘들만큼 경쟁이 치열했던 시절도 있었습니다. 하지만 시간이 지날수록 라데온 그래픽 카드 제품군은 지포스와 성능 격차가 점점 벌어졌습니다. 결국 최근에 와서는 하이엔드 그래픽 카드 시장에서는 사실상 경쟁을 포기하고 콘솔 게임기 시장과 중급 및 보급형 그래픽 카드 시장에서 명맥을 이어가고 있었습니다. 따라서 소비자도 ‘게임은 지포스’라는 인식이 어느 정도 자리 잡은 상태인데, 이렇게 시장 독점적인 기업이 되다 보니 신제품을 발표할 때마다 가격이 자꾸 비싸지는 문제가 생겼습니다. 여기에 최근 AI 붐으로 엔비디아 그래픽 카드 수요가 크게 늘어났고 서버 GPU 공급이 원활하지 못하자 풍선효과로 AI 연산용으로 사용할 수 있는 고성능 게임용 그래픽 카드까지 수요가 늘어 가격이 더 올라간 상태입니다. 최근 엔비디아는 RTX 50 시리즈를 발표했는데, 초기 공급 물량이 얼마 없고 수요는 넘쳐나 웃돈을 주고도 물건을 구하기 힘든 상황입니다. 최신 게임을 최고 사양을 즐기기 위해서는 수백만 원이나 되는 고가 그래픽 카드를 사야만 하는 상황이 된 것입니다. 이런 상황에서 일부 소비자들은 라데온 그래픽 카드에 눈길을 돌리고 있습니다. 지난 2월 21일 국내 IT 제품 가격 비교 사이트인 다나와리서치에 따르면 1월 라데온 그래픽 카드의 판매량은 1년 전의 두 배에 달하는 14.65%를 기록했습니다. 본래 점유율이 10% 이하였는데, 특별한 신제품 출시 없이도 반등에 성공한 것입니다. RTX 50 시리즈의 가격 폭등과 물량 부족이 그 원인으로 해석되고 있습니다. 이에 더해 AMD는 RDNA4 아키텍처를 이용한 라데온 RX 9070 시리즈를 공개하며 반전의 기회를 엿보고 있습니다. 라데온 RX 9070 XT에 사용한 나비 (Navi) 48 GPU는 엔비디아의 RTX 5070 Ti와 같은 TSMC의 4㎚ 공정을 사용합니다. 다이 사이즈는 356.5㎟인데 RTX 5080/RTX 5070Ti에 사용된 GB203의 378㎟와 비슷하고 트랜지스터 집적도는 539억 개에 달합니다. 64개의 컴퓨트 유닛(CU)를 사용한 라데온 RX 9070 XT의 경쟁 상대는 RTX 5070Ti입니다. 4K 해상도 기준 게임 성능은 AMD의 공식 발표에 따르면 2% 정도 뒤지는 결과를 보여줍니다. 하지만 출시 전부터 반응이 좋은 이유는 가격이 599달러에 불과하기 때문입니다. 공식 가격이 749달러인 RTX 5070 Ti와 비교하면 가격대 성능비가 23%나 높다는 게 AMD의 주장입니다. 더구나 현재 품귀 현상으로 인해 엔비디아 그래픽카드가 공식 가격보다 많이 높아진 상태임을 생각하면 소비자들이 대거 라데온으로 이동할 수 있는 수준의 파격적인 가격 책정입니다. AMD는 RDNA4 아키텍처를 도입하면서 라데온 RX 9070에서 기존의 약점도 상당 부분 극복했습니다. 컴퓨트 유닛의 연산 능력은 전 세대보다 40% 빨라졌고 3세대 레이트레이싱 가속기는 두 빼 빠른 성능을 제공합니다. 엔비디아의 DLSS처럼 AI를 이용해 게임 성능을 높이는 FSR(FidelityFX Super Resolution) 역시 FSR4 버전으로 업데이트되면서 이미지 품질 향상에 하드웨어 가속이 가능해지고 프레임 역시 대폭 높일 수 있게 됐습니다. 이를 적용하면 스페이스 마린 II 같은 일부 게임에서는 최대 3.4배의 성능 향상을 보여줍니다. DLSS4가 최대 4배 정도 게임 성능을 높이는 것과 견줄만한 결과입니다. 물론 여전히 전체 성능에서는 엔비디아가 유리한 게 사실입니다. 다이 사이즈가 거의 비슷한데, RTX 5080보다 한 단계 낮은 성능이라는 점이나 DLSS4보다 한 단계 낮은 AI 이미지 처리 성능, 그리고 아직 FSR이 DLSS처럼 많이 지원되지 않는다는 점 등 여러 가지 약점이 눈에 띄는 게 사실입니다. 그리고 출시에 앞서 공개된 슬라이드를 보면 게임 성능은 RTX 5070Ti와 비슷해도 AI 연산 능력은 훨씬 떨어지는 것으로 보입니다. 하지만 최근 비정상적인 수준의 그래픽 카드 가격 고공행진을 본 소비자들에게 라데온 RX 9070XT/9070의 파격적인 가격은 이 모든 약점을 다 상쇄하고도 남는 장점입니다. 만약 라데온 RX 9070XT/9070이 압도적인 가성비로 시장에서 좋은 반응을 얻는다면 엔비디아 역시 긴장하지 않을 수 없기 때문에 그래픽 카드 시장에서 가격 경쟁 효과를 기대할 수 있습니다. 어느 시장이든 독점은 해롭습니다. AMD의 라데온이 가성비 제품을 통해 시장에 파란을 일으킬 수 있을지 주목됩니다.

엔비디아가 새해 초 발표한 RTX 50 시리즈(코드네임 블랙웰)을 두고 여러 가지 이야기가 나옵니다. 우선 DLSS4 같은 AI(인공지능) 기능을 제외하면 사실 전 세대인 RTX 40 시리즈와 비교해서 성능이 큰 차이가 없다는 것입니다. 이는 같은 4nm(나노미터·10억분의1m) 공정을 쓴다고 알려질 때부터 예견된 결과이기도 했습니다. RTX 5090에 사용된 GB202 칩은 회로를 구성하는 판인 다이(die) 면적 744㎟에 트랜지스터 집적도는 922억 개인데 반해 RTX 4090에 사용된 AD102 칩은 다이 608㎟, 트랜지스터 집적도 760억 개입니다. 둘 다 엄청난 수의 트랜지스터를 쌓아 올리긴 하지만 RTX 4090이 이전 버전인 RTX 3090 Ti(283억 개)의 두 배 이상인 것과 비교하면 미미한 수준입니다. 8nm 공정에서 4nm 공정으로 이동한 RTX 40 시리즈와 달리 RTX 50 시리즈는 같은 미세 공정을 사용하기 때문입니다. 엔비디아가 3nm 공정 대신 4nm 공정에 남기로 결정한 것은 비용 문제가 크게 작용한 것으로 보입니다. 최신 미세 공정 웨이퍼는 가격이 꽤 비싸기 때문에 엔비디아는 RTX 30 시리즈에서도 8nm 공정에 만족한 바 있습니다. GPU는 꽤 덩치가 크기 때문에 비싼 최신 미세 공정 웨이퍼를 적용할 경우 제조 원가가 크게 오르기 때문입니다. 물론 반도체 미세 공정 자체가 한계에 도달하면서 발전 속도가 느려진 것 역시 무시할 수 없는 이유입니다. 엔비디아가 대안으로 내세운 것은 AI입니다. 엔비디아는 RTX 30 시리즈 이후 AI 기능을 갈수록 강조했는데, RTX 50 시리즈에서는 아예 핵심 기능으로 자리 잡았습니다. 가장 중요한 AI 기능은 물론 DLSS4입니다. DLSS4는 그래픽 이미지 품질을 높이는 것은 물론 동시에 3개의 프레임을 생성하는 다중 프레임 생성(MFG)을 이용해 자원을 많이 소비하지 않으면서 부드러운 영상을 만들 수 있습니다. 검은 신화: 오공의 경우 4K에서 DLSS 제외 성능이 29프레임, DLSS 적용 성능이 243프레임으로 성능을 8배 정도 늘릴 수 있습니다. 다만 앞서 이야기한 것처럼 RTX 50 시리즈의 트랜지스터 집적도가 크게 높아지지 않았기 때문에 DLSS를 제외한 기본 성능은 큰 차이가 없습니다. FP32 기준 RTX 5090의 성능은 RTX 4090보다 27% 높아진 104.8TFLOPS이고 하위 모델들은 그보다 성능 향상 폭이 좁습니다. RTX 4090에서 기본 성능이 두 배 이상 높아진 것과 대조적입니다. 이 부분이 논쟁이 되고 있지만, 사실 앞으로 게임 그래픽과 성능의 중심은 결국 AI가 될 수밖에 게 사실입니다. 반도체 미세 공정의 한계로 다른 방법으로 성능을 높이기 어려워졌기 때문입니다. RTX 50 시리즈의 두 번째 특징은 그래픽을 만드는 핵심인 셰이더 자체에 AI 기능을 통합한 뉴럴 셰이더(Neural Shader)입니다. 기존 셰이더로 만든 그래픽을 AI를 이용해 이미지 품질을 높이고 프레임을 더 생성하게 만들 뿐 아니라 아예 렌더링 단계에서 AI로 성능과 품질을 높이는 기술입니다. 예를 들어 RTX 뉴럴 텍스처 압축(Neural Texture Compression) 기술을 사용하면 AI를 이용해 수천 장의 텍스처를 1분 안에 압축할 수 있습니다. 엔비디아의 주장에 의하면 VRAM을 7배나 아낄 수 있어 메모리 용량을 크게 늘리지 않고도 고해상도 텍스처를 처리할 수 있습니다. 사실적인 얼굴을 생성하는 뉴럴 페이스나 머리카락이나 피부를 더 사실적으로 보이게 하는 AI 기술을 그래픽에 접목한 기술입니다. 뉴럴 렌더링은 앞으로 그래픽 기술의 표준으로 자리 잡을 수도 있습니다. 마이크로소프트(MS)가 아예 다이렉트 X에 뉴럴 렌더링을 지원하기 위해 협동 벡터(cooperative vector) 기술을 포함시키겠다고 발표했기 때문입니다. 윈도우 OS를 위한 게임 API인 다이렉트 X에 뉴럴 랜더링이 들어가면 향후에는 AMD나 인텔 GPU에서도 이를 이용할 수 있게 될 것으로 보입니다. RTX 50 시리즈의 세 번째 특징은 AI 기술을 그래픽에만 적용하는 것이 아니라 게임 내 가상 캐릭터에도 적용한다는 것입니다. ACE(Avatar Cloud Engine)은 AI의 힘을 이용해 게임 내 등장하는 몬스터가 정해진 패턴이 아닌 학습을 통해 적절한 반응을 하도록 만들 수 있습니다. 이를 통해 게이머는 반복적이고 지루한 플레이에서 벗어날 수 있습니다. 다만 이렇게 AI를 게임의 여러 부분에서 활용하는 만큼 AI 연산 자원의 효율적 분배가 중요해지기 때문에 RTX 50 시리즈는 최초로 AI 관리 프로세서를 탑재했습니다. 앞으로 AI가 그래픽은 물론이고 게임의 모든 부분에서 핵심 요소로 자리 잡게 만들겠다는 엔비디아의 구상이 엿보이는 대목입니다. 이외에도 RTX 50 시리즈는 게임 내 폴리곤(3D 입체를 표현하는 데 사용하는 삼각형) 숫자를 5억 개까지 늘려주는 메가 지오메트리 기능이나 게임 반응 속도를 크게 줄여주는 리플렉스 2 기능 등을 포함시켰습니다. 그리고 AI 기능을 통해 성능을 높인 만큼 같은 성능을 기준으로 전력 소모와 발열량을 줄여 노트북 환경에서 더 유리할 것으로 생각됩니다. 현재 최신 미세 공정의 더딘 발전과 갈수록 비싸지는 웨이퍼 가격을 생각하면 아마 RTX 60 시리즈는 더 AI에 의존할 가능성이 높습니다. 물론 AI 기능을 적극 지원하지 않는 게임을 플레이하는 일부 소비자들은 불만을 품을 수 있습니다. 하지만 앞으로 나올 최신 게임이 대부분 AI 기능을 적극 활용할 것이라는 점을 생각하면 대세는 정해진 것과 다를 바 없습니다.

현재 인텔은 창립 이후 반세기 만에 최대 위기를 맞이하고 있습니다. 2021년 인텔로 복귀하며 야심 찬 IDM 2.0 계획을 발표했던 팻 겔싱어 인텔 최고경영자(CEO)는 역대급 손실과 함께 인텔을 떠났고 그가 추진한 많은 사업들은 진행 여부가 불투명해진 상황입니다. 현재 인텔은 본업인 CPU 사업에서 경쟁력을 잃었고 신규로 진입한 인공지능(AI)나 파운드리, 그래픽 카드 사업도 부진한 상황입니다. 이런 상황에서 인텔은 2세대 독립 그래픽 카드인 인텔 아크 B500 시리즈를 공개했습니다. 코드네임 배틀메이지(Battlemage) GPU는 Xe 2 아키텍처를 적용한 GPU로 인텔 아크 B580과 B570 두 가지 제품으로 출시됐습니다. 두 제품 모두 BMG-G21 GPU를 이용한 것으로 B570는 B580에서 일부 유닛을 제외한 보급형 제품입니다. BMG-G21 GPU는 TSMC의 5㎚(나노미터) 공정으로 제조되었는데, 트랜지스터 집적도는 196억개이며 반도체 다이(die) 사이즈는 272㎟입니다. 반도체 집적도와 성능면에서 엔비디아의 보급형 그래픽 카드인 지포스 RTX 4060을 경쟁 상대로 설정한 것으로 보이는데, 인텔은 아크 B580의 게임 성능이 RTX 4060보다 10% 정도 빠르다고 주장합니다. 하지만 인텔의 1세대 아크 그래픽 카드는 판매량이 미미한 것으로 알려져 있습니다. 이때도 인텔은 아크 A770/750의 가격 대비 그래픽 성능이 지포스 RTX 3060보다 뛰어나다고 주장했지만, 시장에서 반응은 좋지 않았습니다. 게임 호환성이 떨어져 프레임이 안정적으로 유지되지 못하거나 오래된 게임에서 성능이 제대로 나오지 않았기 때문입니다. 더구나 전기도 많이 먹었습니다. 이를 의식한 탓인지 2세대인 아크 B580은 미세공정을 개선하면서도 트랜지스터 숫자를 줄이고, 미세 공정과 아키텍처를 개선해서 아크 A750보다 전력 소모는 줄이고 성능은 24% 정도 개선했습니다. 가격도 B580이 249달러, B570이 219달러로 출시가 기준 RTX 4060보다 저렴합니다. 순수 연산 능력은 FP32 기준 14.6TFLOPS로 RTX 4060과 거의 비슷합니다. 다만 5㎚ 공정으로 제조한 B580의 전력 소모는 TSMC의 4㎚ 공정을 사용한 RTX 4060보다 훨씬 많은 편입니다. 게임에서의 실제 체감 성능은 여전히 열세로 예상되는 상황에서 상대적으로 구형인 TSMC의 5㎚ 공정을 선택해 가격을 낮춘 전략이 효과를 볼 수 있을지 주목됩니다. 현재 AI 하드웨어 분야의 절대 강자인 엔비디아에 대응하기 위해 인텔은 AI 성능에도 공을 들였습니다. AI 게임 이미지 품질 향상 및 성능 향상 기능인 XeSS 역시 2세대로 업그레이드되면서 엔비디아의 게임 AI 성능 향상 기술인 DLSS를 추격하고 있습니다. 인텔은 DLSS처럼 해상도를 높이는 XeSS SR(Super Resolution) 기능과 프레임을 높이는 XeSS FG(Frame Generation)를 통해 게임 성능을 2.8배에서 3.9배까지 올릴 수 있다고 주장했습니다. 추가로 더 흥미로운 기능은 게임 반응 속도를 높이는 XeSS LL(Low Latency)으로 반응 속도가 중요한 FPS 게임 등에서 유용한 기능으로 보입니다. 아크 B580의 AI 엔진인 XMX AI 엔진은 게임에서만 활용되는 것이 아닙니다. 인텔은 생성형 AI에도 XMX AI 엔진을 사용할 수 있다고 강조했습니다. AI 성능은 FP 16 기준 117TFLOPS이고 INT8 기준으로 233TOPS로 수치상으로 보면 한 단계 상위 GPU인 RTX 4070과 비슷한 수준입니다. 소비자들은 아크 B580을 이용해 자신의 컴퓨터로 직접 생성형 AI를 통해 이미지, 영상, 언어 등을 생성할 수 있습니다. 물론 게임과 마찬가지로 AI 생태계 역시 엔비디아 GPU에 최적화되어 있어 실제로 주장한 수준으로 성능이 나올지는 의문이지만, 게임용 그래픽 카드 시장에서 엔비디아의 독점이 매우 강해 파고들기 쉽지 않은 만큼 AI 연산 목적으로 틈새시장을 노리는 것도 합리적인 선택일지 모릅니다. 다만 이런 노력에도 불구하고 아크 B580/570의 판매량이 신통치 않다면 그래픽 카드 시장에서 인텔의 미래는 상당히 불투명해질 것으로 보입니다. 최근 인텔은 대규모 해고 계획과 비용 절감 계획을 발표하고 실행에 옮기는 중입니다. 그런 와중에 적자가 나는 그래픽 카드 사업을 계속 유지할 여력이 될지 의구심이 커지고 있습니다. 인텔 아크 B580/570의 성패에 인텔 그래픽 카드 사업의 생사가 걸려있다고 해도 과언이 아닌 상황에서 출시 후 시장의 반응이 궁금합니다.

현재 인텔은 창립 이후 반세기 만에 최대 위기를 맞이하고 있습니다. 2021년 인텔로 복귀하며 야심 찬 IDM 2.0 계획을 발표했던 팻 겔싱어 인텔 최고경영자(CEO)는 역대급 손실과 함께 인텔을 떠났고 그가 추진한 많은 사업들은 진행 여부가 불투명해진 상황입니다. 현재 인텔은 본업인 CPU 사업에서 경쟁력을 잃었고 신규로 진입한 인공지능(AI)나 파운드리, 그래픽 카드 사업도 부진한 상황입니다. 이런 상황에서 인텔은 2세대 독립 그래픽 카드인 인텔 아크 B500 시리즈를 공개했습니다. 코드네임 배틀메이지(Battlemage) GPU는 Xe 2 아키텍처를 적용한 GPU로 인텔 아크 B580과 B570 두 가지 제품으로 출시됐습니다. 두 제품 모두 BMG-G21 GPU를 이용한 것으로 B570는 B580에서 일부 유닛을 제외한 보급형 제품입니다. BMG-G21 GPU는 TSMC의 5㎚(나노미터) 공정으로 제조되었는데, 트랜지스터 집적도는 196억개이며 반도체 다이(die) 사이즈는 272㎟입니다. 반도체 집적도와 성능면에서 엔비디아의 보급형 그래픽 카드인 지포스 RTX 4060을 경쟁 상대로 설정한 것으로 보이는데, 인텔은 아크 B580의 게임 성능이 RTX 4060보다 10% 정도 빠르다고 주장합니다. 하지만 인텔의 1세대 아크 그래픽 카드는 판매량이 미미한 것으로 알려져 있습니다. 이때도 인텔은 아크 A770/750의 가격 대비 그래픽 성능이 지포스 RTX 3060보다 뛰어나다고 주장했지만, 시장에서 반응은 좋지 않았습니다. 게임 호환성이 떨어져 프레임이 안정적으로 유지되지 못하거나 오래된 게임에서 성능이 제대로 나오지 않았기 때문입니다. 더구나 전기도 많이 먹었습니다. 이를 의식한 탓인지 2세대인 아크 B580은 미세공정을 개선하면서도 트랜지스터 숫자를 줄이고, 미세 공정과 아키텍처를 개선해서 아크 A750보다 전력 소모는 줄이고 성능은 24% 정도 개선했습니다. 가격도 B580이 249달러, B570이 219달러로 출시가 기준 RTX 4060보다 저렴합니다. 순수 연산 능력은 FP32 기준 14.6TFLOPS로 RTX 4060과 거의 비슷합니다. 다만 5㎚ 공정으로 제조한 B580의 전력 소모는 TSMC의 4㎚ 공정을 사용한 RTX 4060보다 훨씬 많은 편입니다. 게임에서의 실제 체감 성능은 여전히 열세로 예상되는 상황에서 상대적으로 구형인 TSMC의 5㎚ 공정을 선택해 가격을 낮춘 전략이 효과를 볼 수 있을지 주목됩니다. 현재 AI 하드웨어 분야의 절대 강자인 엔비디아에 대응하기 위해 인텔은 AI 성능에도 공을 들였습니다. AI 게임 이미지 품질 향상 및 성능 향상 기능인 XeSS 역시 2세대로 업그레이드되면서 엔비디아의 게임 AI 성능 향상 기술인 DLSS를 추격하고 있습니다. 인텔은 DLSS처럼 해상도를 높이는 XeSS SR(Super Resolution) 기능과 프레임을 높이는 XeSS FG(Frame Generation)를 통해 게임 성능을 2.8배에서 3.9배까지 올릴 수 있다고 주장했습니다. 추가로 더 흥미로운 기능은 게임 반응 속도를 높이는 XeSS LL(Low Latency)으로 반응 속도가 중요한 FPS 게임 등에서 유용한 기능으로 보입니다. 아크 B580의 AI 엔진인 XMX AI 엔진은 게임에서만 활용되는 것이 아닙니다. 인텔은 생성형 AI에도 XMX AI 엔진을 사용할 수 있다고 강조했습니다. AI 성능은 FP 16 기준 117TFLOPS이고 INT8 기준으로 233TOPS로 수치상으로 보면 한 단계 상위 GPU인 RTX 4070과 비슷한 수준입니다. 소비자들은 아크 B580을 이용해 자신의 컴퓨터로 직접 생성형 AI를 통해 이미지, 영상, 언어 등을 생성할 수 있습니다. 물론 게임과 마찬가지로 AI 생태계 역시 엔비디아 GPU에 최적화되어 있어 실제로 주장한 수준으로 성능이 나올지는 의문이지만, 게임용 그래픽 카드 시장에서 엔비디아의 독점이 매우 강해 파고들기 쉽지 않은 만큼 AI 연산 목적으로 틈새시장을 노리는 것도 합리적인 선택일지 모릅니다. 다만 이런 노력에도 불구하고 아크 B580/570의 판매량이 신통치 않다면 그래픽 카드 시장에서 인텔의 미래는 상당히 불투명해질 것으로 보입니다. 최근 인텔은 대규모 해고 계획과 비용 절감 계획을 발표하고 실행에 옮기는 중입니다. 그런 와중에 적자가 나는 그래픽 카드 사업을 계속 유지할 여력이 될지 의구심이 커지고 있습니다. 인텔 아크 B580/570의 성패에 인텔 그래픽 카드 사업의 생사가 걸려있다고 해도 과언이 아닌 상황에서 출시 후 시장의 반응이 궁금합니다.

무너진 ‘반도체 제왕’ 인텔에 구원투수로 영입된 팻 겔싱어 최고경영자(CEO)가 4년을 채우지 못하고 자리에서 물러났다. 컴퓨터 중앙처리장치(CPU) 경쟁력이 악화하는 상황에서 파운드리(반도체 위탁생산) 공장 건설에 거액을 쏟아부어 실적이 나빠진 데다 인공지능(AI) 열풍에서도 인텔이 소외되자 이사회가 경질 카드를 꺼내 든 것이다. 2일(현지시간) 인텔은 공식 성명을 통해 “겔싱어 CEO가 전날 회사를 떠났다”고 밝혔다. 새로운 수장을 찾을 때까지 데이비드 진스너 최고재무책임자(CFO)와 미셸 존스턴 홀트하우스 클라이언트컴퓨팅그룹(CCG) 수석부사장이 임시 CEO로 활동한다. 겔싱어 전 CEO는 “인텔은 내 삶과 같았고 CEO로 이끌어 온 것은 평생의 영광이었다. 많은 동료에게 감사드린다”고 말했다. 인텔은 1990년대 개인용 컴퓨터(PC) CPU 시장을 독점하다시피 한 세계 최고 반도체 기업이었다. 공동 창립자 고든 무어가 설파한 ‘무어의 법칙’(반도체 집적도가 2년마다 2배가 된다는 이론)은 업계 표준이 됐다. 마이크로소프트 윈도 운영체제(OS)와 인텔의 CPU 간 협력 관계를 일컫는 ‘윈텔 동맹’도 세계 PC 시장에서 다른 OS나 CPU의 진입을 불가능하게 만들었다. 겔싱어 전 CEO는 1979년부터 인텔에서 일한 ‘성골’로 1989년 32세의 나이로 인텔의 최연소 임원이 될 만큼 능력을 인정받았다. 2009년 회사를 떠났다가 2021년 2월 위기에 빠진 인텔을 구하기 위해 CEO로 화려하게 복귀했다. 그는 과거 무어에게 직접 가르침을 받아 ‘무어의 법칙 수호자’로 통했다. 그는 인텔로 복귀한 뒤 대규모 투자를 통해 무어의 법칙을 증명하려고 했다. 파운드리 재진출을 선언하고 삼성전자는 물론 세계 최대 파운드리 업체 TSMC를 수년 내에 따라잡겠다고 했다. 그러나 인텔은 시대 흐름과 기술 혁신에서 뒤처지며 이미 종이호랑이가 된 지 오래였다. 인텔은 2000년대 후반 애플 아이폰의 등장으로 정보통신(IT) 시장의 중심이 PC에서 모바일 기기로 바뀌는 흐름에 편승하지 못했다. 스마트폰 애플리케이션 프로세서(AP) 시장에 뛰어들었다가 선두 주자인 퀄컴에 밀려 참패했다. 겔싱어가 뒤늦게 1000억 달러(약 140조원)를 쏟아부은 파운드리 사업도 적자만 늘리며 결국 실패로 끝났다. 인텔은 주가가 올해 50% 넘게 폭락했고 미 다우존스30 산업평균지수(다우지수)에서도 편입 25년 만에 제외됐다. 이는 세계 반도체 시장이 ‘AI 제왕’ 엔비디아를 중심으로 새롭게 재편됐음을 보여 주는 상징적인 신호로 받아들여진다.

“인공지능(AI) 수요는 진짜다. 이제 시작일 뿐이다.”(TSMC) 대만 반도체 파운드리(위탁 생산) 기업 TSMC가 AI 붐으로 올 3분기 시장 예상치를 뛰어넘는 순익을 거뒀다. 올 4분기 전망치 역시 시장 전망치를 웃돌면서 네덜란드 ASML의 기대 이하 실적에 다시금 대두됐던 ‘반도체 겨울론’이 일부 불식될 것으로 보인다. 다만 TSMC의 독주에 파운드리 영역에서 경쟁 관계에 있는 삼성전자 위기론에 힘이 실리는 모양새다. 일각에선 TSMC와 엔비디아 간 동맹에 균열이 있다는 보도가 나오면서 삼성전자가 기회를 잡을 수 있을지에도 관심이 모인다. 17일 로이터통신 등에 따르면 세계 최대 파운드리 업체인 TSMC의 올 3분기 순이익은 3253억 대만달러(약 13조 8000억원)로 지난해 같은 기간 대비 54.2% 급증한 것으로 나타났다. 이는 시장조사 업체인 LSEG가 제시한 시장 예상치 3000억 대만달러를 뛰어넘는 실적이다. 앞서 TSMC는 올 3분기 매출이 지난해 대비 36.5% 증가한 236억 2200만 달러를 기록했다고 밝혔다. 이날 공개한 올 4분기 매출 가이던스는 261억~269억 달러로 이 또한 시장 예상치를 웃돈다. TSMC는 AI 모델을 학습시키는 데 필요한 최첨단 반도체를 위탁 생산하는 업체로 전 세계적인 AI 지출 급증 추세에 따른 핵심 수혜 기업으로 꼽힌다. 특히 AI 붐을 이끌고 있는 엔비디아와 30년 가까이 끈끈한 관계를 이어 오고 있다. 최근 두 회사는 신제품 출시 연기를 두고 갈등론이 불거졌다. 16일(현지시간) 미 정보기술(IT) 전문매체 디인포메이션은 복수의 소식통을 인용해 “AI 분야에서 가장 성공적이고 수익성 높은 제휴 관계가 긴장의 조짐을 보이고 있다”고 보도했다. 엔비디아와 TSMC가 차세대 AI 반도체인 ‘블랙웰’ 시리즈 생산을 두고 서로를 비난하고 있다는 것인데, 블랙웰 시제품에서 결함이 발견되며 출시 시기가 늦춰진 것과 관련해 엔비디아는 TSMC의 후공정 기술에 문제가 있다고 주장하는 반면 TSMC는 엔비디아가 자사 설계에 문제가 있었음에도 설계를 서둘렀다는 입장인 것으로 알려졌다. 상황이 이렇다 보니 엔비디아가 삼성전자에 일부 물량을 맡길 것이라는 관측도 나온다. 최신 AI 칩보다 비교적 간단하게 제조가 가능한 게임용 그래픽 처리장치(GPU) 제조를 삼성전자에 맡기는 걸 검토 중이라는 설명이다. 해당 언론은 “엔비디아는 현재 삼성전자와 해당 칩 제조 단가에 대해 협상 중”이라고 전했다. 한편 올 3분기 부진한 실적으로 전례 없는 위기론에 휩싸인 삼성전자는 이날 업계 최초로 12나노급 ‘24Gb(기가비트) GDDR7 D램’ 개발을 완료했다고 밝혔다. 업계 최고 사양인 이번 제품은 전작보다 용량·성능·전력 효율이 모두 향상됐다. 12나노급 미세 공정을 적용해 동일한 패키지 크기에서의 셀 집적도를 높였고 전작 대비 50% 향상된 용량이다. 그래픽 D램 중에서는 업계 최고 속도인 40Gbps를 구현했다. 사용 환경에 따라선 최대 42.5Gbps까지의 성능도 가능한데 이는 SK하이닉스가 지난 7월 공개한 GDDR7 속도(최대 40Gbps)보다 빠르다. GDDR은 고대역폭메모리(HBM) 대비 상대적으로 저렴하며 높은 전력 효율을 구현해 AI 시대에 응용처가 더욱 확대될 것으로 기대되는 D램이다. 일반적으로 데이터 학습을 위한 고성능 AI 칩에는 HBM이 주로 사용되며 데이터 추론을 위한 AI 칩에는 GDDR이 사용된다.

10년 전만 해도 미래의 일로 여겨지던 플렉서블 디스플레이는 이미 스마트폰에 적용되어 널리 사용되고 있습니다. 피부에 반창고처럼 붙일 수 있는 플렉서블 센서 역시 상용화 단계에 이르렀습니다. 하지만 두루마리처럼 말아서 보관하는 컴퓨터의 시대는 아직 멀었습니다. 고도로 정교한 과학기술의 결정체인 CPU는 아직도 단단한 실리콘 웨이퍼 기반으로 제조되기 때문입니다. 론 과학자들은 CPU나 GPU 같은 프로세서까지 구부릴 수 있는 소재로 만들기 위해 연구를 진행하고 있습니다. 영국 케임브리지에 있는 관련 스타트업인 프라그마틱 반도체 (Pragmatic Semiconductor)는 지금까지 개발된 것 가운데 가장 정교한 플렉서블 프로세서인 Flex-RV를 공개했습니다. Flex-RV는 최초의 32비트 플렉서블 CPU로 오픈 소스 아키텍처인 RISC-V 기반입니다. 구부리는 상태에서도 작동이 가능한데, 프라그마틱 반도체는 돌돌 말고 있는 상태에서도 작동이 가능하다는 것을 영상으로 공개했습니다. 당연히 단단한 실리콘 웨이퍼 기반의 프로세서는 자유롭게 구부릴 수 없기 때문에 연구팀은 TFT 디스플레이에 사용되는 IZGO (인듐(In)·갈륨(Ga)·산화아연(ZnO) 산화물) 기술을 이용해 프로세서를 만들었습니다. 덕분에 Flex-RV는 두께가 동물 세포 8개 수준인 80µm에 불과하며 소비하는 전력도 6mW에 지나지 않습니다. 하지만 그렇다고 해서 이제 몇 년 있으면 돌돌 말아서 휴대할 수 있는 컴퓨터를 만들 수 있는 것은 아닙니다. 이미 나노미터 단위까지 개발된 실리콘 반도체 웨이퍼와 달리 Flex-RV는 그렇게 미세한 회로를 만들 수 없기 때문에 로직 게이트 (트랜지스터) 숫자가 126,000개에 불과합니다. 1982년 나온 인텔 80286 프로세서가 134,000개의 트랜지스터를 지니고 있다는 점을 생각하면 현대적 프로세서와 견주기 힘든 수준입니다. 여기에 클럭은 52-60kHz 수준으로 현저히 낮습니다. 그럼에도 머신 러닝 연산에 필요한 유닛을 지니고 있어 AI 연산도 가능하다는 것이 연구팀의 주장입니다. 다만 작동 속도나 집적도를 보면 현재 수준에서 상용화는 기대하기 힘들고 앞으로 많은 연구가 필요한 분야임을 알 수 있습니다. 물론 스마트폰이나 PC 같은 고성능 제품이 아니더라도 플렉서블 프로세서에는 다양한 응용 분야가 있습니다. 피부에 붙이는 웨어러블 센서가 대표적인 경우입니다. 현재는 개발 단계이지만, 플렉서블 디스플레이처럼 언젠가는 플렉서블 프로세서도 우리 주변에서 보게 날이 올 것으로 기대합니다.

서울 종로구가 지역 특화산업인 주얼리 산업의 발전과 집적지 홍보를 위해 이달 말까지 ‘종로 주얼리거리 홍보시설물 디자인 아이디어 공모전’을 연다고 19일 밝혔다. 종로구 관계자는 “종로3가역 8번 출구 및 종로 주얼리거리 일대를 대표할 만한 혁신적이고 독창적인 디자인 아이디어를 발굴하려고 한다”며 “선정한 아이디어는 전문 디자이너의 작업을 거쳐 공공디자인 시설물로 구현, 종로 주얼리거리를 상징하면서 방문객에게 좋은 인상을 주는 사진 명소로 조성할 계획”이라고 설명했다. 참가는 구청 홈페이지나 담당자 전자우편으로 신청서, 작품설명서, 작품제안서를 제출하면 된다. 종로구는 지역 주얼리 산업이 국내 20%, 서울의 50%라는 높은 산업집적도를 가지며 제품 생산과 유통의 중요 부분을 담당하는 점을 고려해 관련 포럼, 명장 작품 전시, 종로 주얼리 페스티벌을 여는 등 상권 활성화를 위해 다방면으로 노력하고 있다. 정문헌 종로구청장은 “종로 주얼리거리 홍보시설물은 산업계와 시민 모두가 만족할 수 있는 상징물이 돼야 한다”며 “참신하고 기발한 아이디어를 가진 분들의 많은 참여를 바란다”고 말했다.

서울 종로구가 지역 특화산업인 주얼리 산업의 발전과 집적지 홍보를 위해 이달 말까지 ‘종로 주얼리거리 홍보시설물 디자인 아이디어 공모전’을 연다고 19일 밝혔다. 종로구 관계자는 “종로3가역 8번 출구 및 종로 주얼리거리 일대를 대표할 만한 혁신적이고 독창적인 디자인 아이디어를 발굴하려고 한다”며 “선정한 아이디어는 전문 디자이너의 작업을 거쳐 공공디자인 시설물로 구현, 종로 주얼리거리를 상징하면서 방문객에게 좋은 인상을 주는 사진 명소로 조성할 계획”이라고 설명했다. 참가는 구청 홈페이지나 담당자 전자우편으로 신청서, 작품설명서, 작품제안서를 제출하면 된다. 종로구는 지역 주얼리 산업이 국내 20%, 서울의 50%라는 높은 산업집적도를 가지며 제품 생산과 유통의 중요 부분을 담당하는 점을 고려해 관련 포럼, 명장 작품 전시, 종로 주얼리 페스티벌을 여는 등 상권 활성화를 위해 다방면으로 노력하고 있다. 정문헌 종로구청장은 “종로 주얼리거리 홍보시설물은 산업계와 시민 모두가 만족할 수 있는 상징물이 돼야 한다”며 “참신하고 기발한 아이디어를 가진 분들의 많은 참여를 바란다”고 말했다.