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.

주얼리 명가 종로가 주얼리 산업의 앞길을 모색하는 포럼부터 명장 작품을 소개하는 전시에 이르기까지 다채로운 관련 행사를 준비했다. 종로구는 13일 오후 3시 서울역사박물관 야주개홀에서 ‘종로 주얼리 포럼 2024’을 열었다. 지난해에 이어 두 번째 열리는 이번 포럼은 국내 주얼리 산업을 대표하는 민관산학연이 함께하는 의미 있는 자리다. 주얼리 산업이 나아가야 할 방향을 논의하고, 현실적인 대안을 도출하기 위해 마련됐다. 1부 주제 발표와 2부 이슈 토크쇼 순으로 이어진다.1부 주제 발표는 ‘PIVOT : K-주얼리의 미래 비전’(박세헌 월곡주얼리산업연구소 선임연구원), ‘종로와 한국 주얼리 산업 발전’(오효근 한국귀금속보석단체장협의회 총괄회장)으로 구성됐다. 2부 이슈 토크쇼 ‘살아남을 것인가, 사라질 것인가?’는 주얼리 소비 시장의 변화와 세제 정책을 논의하고, 차세대 주얼리인의 고민과 산업 성장 방안을 모색하는 시간이다. 디자인핏 권새라 총괄이사, 서울주얼리지원센터 남경주 센터장, 서울시립대학교 송오성 교학부총장, 월곡주얼리산업연구소 온현성 소장, 서울과학기술대학교 최승욱 교수가 패널로 참여한다. 아울러 종로구는 같은 장소인 서울역사박물관 1층 로비전시관에서 ‘영원한 빛의 아름다움, 주얼리’ 전시를 이달 23일까지 진행한다. 서울역사박물관과 손잡고 선보이는 본 전시는 한국 주얼리 산업을 ‘영원성’, ‘빛’, ‘아름다움’ 세 가지 핵심어로 표현했다. 주얼리 산업사뿐 아니라 대한민국을 대표하는 명장 9인의 작품 14점을 소개하려는 취지로, 조선시대 경공방이 밀집했던 종로가 오늘날 주얼리 산업 최대 집적지로 성장하기까지의 역사를 두루 알아볼 수 있다. 정문헌 종로구청장은 “종로 주얼리 산업은 국내 20%, 서울의 50%라는 높은 산업집적도를 가지며 제품 생산과 유통의 중요한 부분을 담당하고 있다”라며 “주얼리 산업의 중심 종로에서 민관산학연이 협력해 2년 연속으로 정책 포럼을 열게 돼 매우 뜻깊게 생각한다”고 밝혔다.

최근 IT 업계의 최대 화두는 AI입니다. 주요 프로세서 제조사와 빅테크들은 너도나도 AI 기반 서비스, 플랫폼, 하드웨어를 선보이면서 시장을 선점하기 위해 노력하고 있습니다. 하지만 AI 하드웨어 시장에서는 초반부터 기세를 장악한 엔비디아의 강세가 계속 이어지고 있습니다. 인텔은 엔비디아의 AI GPU의 대항마로 가우디 AI 가속기를 내놓고 반전을 모색하고 있습니다. 하지만 이를 위해서는 AI 하드웨어만이 아니라 이 하드웨어를 사용하는 개발자와 개발 생태계가 필요합니다. 인텔의 비전 2024 행사에서는 차세대 AI 가속기인 가우디 3(Gaudi 3)의 공개와 함께 깜짝 손님으로 한국의 네이버가 초대됐습니다. 네이버는 가우디 2를 인텔 클라우드에서 테스트해 거대 언어 모델 (LLM) 성능을 검증하고 개발했습니다. 네이버 개발팀에 따르면 가우디 2는 전력 대 성능비가 우수하고 LLM에 강점을 지닌 AI 가속 하드웨어입니다. 네이버 클라우드와 인텔은 AI 공동연구센터(NICL, NAVER Cloud·Intel·Co-Lab)를 설립하고 카이스트, 서울대, 포스텍 등 국내 대학 및 스타트업과 함께 AI 생태계 구축에 나서기로 했습니다. 다만 가우디 2가 네이버의 AI 서비스에 바로 활용되는 것은 아닙니다. 가우디는 최근에야 시장에 합류한 신참으로 이미 시장에서 견고한 위치를 차지하고 있는 엔비디아 GPU처럼 바로 서비스에 투입할 만큼 생태계가 구축되어 있지 않습니다. 여기에 엔비디아가 계속해서 차세대 GPU를 개발하면서 경쟁자를 저 멀리 따돌리려고 하고 있기 때문에 이를 추격하기 위해서는 가우디 2의 상용화보다 후속 모델 개발에 집중해야 할 형편입니다. 따라서 이날 행사에서 인텔은 차세대 AI 가속기인 가우디 3를 공개하고 올해 하반기에 출시한다고 발표했습니다. 가우디 3는 TSMC의 5nm 공정으로 제조되며 128GB의 HBM2e 메모리를 탑재하고 있습니다. 트랜지스터 집적도를 비롯한 더 구체적인 정보는 공개하지 않았지만, 가우디 2와 비교해서 텐서 코어를 24개에서 64개로 늘리고 연산 능력도 865 TFLOPS에서 1835 TFLOPS로 두 배 이상 대폭 늘렸다는 것이 인텔의 설명입니다.비전 2024 행사에서 인텔은 가우디 3가 엔비디아의 H100보다 더 빠르다고 주장했습니다. 예를 들어 Llama2-13B 훈련 기준으로 1.7배 빠르고 GPT 3 – 175B에서는 1.5배 빠릅니다. 그리고 다른 AI 연산에서도 전력 대 성능비로 우위에 있다는 것이 인텔의 주장입니다. 하지만 이 주장이 맞다고 해도 인텔의 도전은 쉽지 않은 게 사실입니다. H100은 이제 출시된 지 2년이 지난 제품이고 엔비디아는 이미 그 후속작인 블랙웰 GPU를 공개했기 때문입니다. 블랙웰 B200의 AI 연산 능력은 FP 8 기준으로 4.5페타플롭스로 단순 수치만 봐도 가우디 3보다 몇 배 뛰어납니다. 여기에 AI 서비스 기업과 개발자들이 사용하기 쉬운 생태계가 이미 구축된 점은 엔비디아 AI 하드웨어의 넘볼 수 없는 장점입니다. 이런 점을 봤을 때 가우디 3가 시장에서 의미 있는 성과를 거둘 수 있을지는 아직 미지수입니다. 하지만 엔비디아의 AI 하드웨어가 공급 부족에 시달리는 점이 한 가지 변수가 될 수 있습니다. 공급난을 타개하기 위해 엔비디아 GPU 이외에 다른 대안에 눈을 돌리는 기업이 많아질 수 있기 때문입니다. 한국과 손잡은 인텔의 가우디 AI 가속기가 치열한 경쟁 속에서 자신의 입지를 확보할지, 아니면 경쟁에서 밀려나 사라질지는 아직 말하기 이릅니다. 하지만 발전 속도가 매우 빠르고 한 번 뒤처지면 따라잡기 어려운 IT 분야의 속성을 생각할 때 결론이 나오는 것은 먼 미래가 아닐 것으로 생각합니다.

엔비디아는 AI 시대에 가장 가치가 치솟은 기업입니다. 현재의 AI 기술 중 상당 부분이 이 회사가 만든 GPU에 의존하고 있기 때문입니다. 오래전부터 GPU의 병렬 연산을 위해 CUDA 코어와 소프트웨어를 공개했고 이를 AI 연산에 활용하는 생태계를 구축해 왔기 때문에 지금 와서 다른 회사의 하드웨어로 이를 대체하기 힘든 것이 현실입니다. 오랜 경쟁자인 AMD도 데이터 센터 GPU를 계속 공개하고 있고 인텔도 새로운 AI 시장 공략을 위해 GPU를 공개했지만, 시장을 먼저 선점한 엔비디아의 아성을 깨뜨리기는 쉽지 않습니다. 이런 상황에서 새로 공개한 블랙웰 GPU는 반도체 미세 공정의 한계를 극복하고 AI 연산 성능을 높여 누구도 따라잡기 쉽지 않은 경쟁력을 유지하려는 의도로 풀이됩니다. 블랙웰 GPU는 TSMC의 4nm 공정의 개량형인 4NP 공정으로 제조되었습니다. 3nm 공정을 적용하지 않은 이유는 확실치 않지만, 비용 및 공급 부족 등이 이유가 된 것으로 보입니다. 하지만 그런 만큼 트랜지스터 집적도를 전 세대인 호퍼 (Hopper)보다 더 높이기 힘든 상황입니다. 800억 개의 트랜지스터를 집적한 호퍼 H100 GPU는 4nm 공정에서 다이(die, 웨이퍼에서 잘라낸 반도체 칩) 면적이 814㎟에 달합니다. 이는 현재 반도체 제조 기술에서 이론적인 다이 크기의 한계치에 거의 근접한 것으로 더 크기를 늘리기 쉽지 않습니다. 따라서 블랙웰 B200은 두 개의 다이를 연결하는 방법으로 2080억 개의 트랜지스터를 집적했습니다. 이런 접근법은 최근 점점 일반적인 추세가 되고 있습니다. 공정 미세화의 한계에 부딪힌 반도체 제조사들은 하나의 큰 칩 대신 여러 개의 작은 칩인 칩렛을 연결해 거대한 크기의 프로세서를 만들고 있습니다. 인텔, AMD, 애플이 모두 이 방법을 사용했고 이번에는 엔비디아도 이 방식을 적용해 트랜지스터 집적도를 대폭 늘렸습니다. 블랙웰 B200은 AI 연산에서 전 세대인 H100과 비교해서 최대 5배인 20페타플롭스의 성능을 지니고 있습니다. 물론 칩을 두 개 붙인 점을 생각하면 실제 성능은 2.5배라고 할 수 있는데, 실은 FP 8 연산의 절반 정도의 자원을 소모하는 FP 4 연산에서 그렇다는 이야기로 FP 8 기준으로 보면 AI 연산 능력은 절반 수준인 10페타플롭스가 최대입니다. 결국 칩 하나의 성능은 사실 1.25배 정도로 트랜지스터 수 증가를 생각하면 딱 그 정도의 성능 증가인 셈입니다. 하지만 그렇다고 해서 블랙웰이 아무 의미 없는 꼼수에 지나지 않는 것은 아닙니다. FP 4 연산만 해도 충분한 경우 AI 연산 속도를 크게 높일 수 있고 심지어 FP 4와 FP 8 연산의 중간을 원하는 고객을 위해 FP 6까지 지원하는 기능을 갖춰 더 유연한 AI 연산이 가능합니다. 그보다 더 중요한 점은 AI 경쟁이 격화되면서 어떤 비용을 치르더라도 남들보다 앞서기를 원하는 고객을 위해 성능을 높일 수 있는 다양한 옵션을 제공하고 있다는 것입니다.예를 들어 블랙웰은 기반 GB 200은 그레이스 슈퍼칩 CPU 한 개와 두 개의 B200 GPU를 하나로 묶어 최대 40페타플롭스의 AI 연산 능력을 갖고 있습니다. 물론 그만큼 비싸고 전력 소모도 엄청나지만, AI 개발에 사활을 걸고 있는 기업이 많아 오히려 수요 대비 공급이 부족할 것으로 예상됩니다. 그리고 이 경우 HBM의 수요가 크게 늘어 우리나라 메모리 업계에도 호재가 될 것입니다. B200 GPU는 24GB HBM3e를 8개나 탑재해 192GB의 메모리 용량을 갖고 있고 GB200는 그 두 배인 384GB의 HBM3e 메모리를 지니고 있기 때문입니다. 여기서 화룡점정을 찍는 것 같은 소식은 비용에 상관없이 최강의 성능이 요구하는 고객을 위한 서버 랙 시스템인 GB 200 NVL 72 노드입니다. 하나의 서버 랙에 두 개의 GB 200을 탑재한 서버 트레이 18 유닛을 쌓아서 총 72개의 B200 GPU를 장착한 시스템으로 강력한 대규모 AI 연산을 위한 슈퍼컴퓨터라고 할 수 있습니다. 다만 이 경우 엄청난 전력을 소모하기 때문에 공랭 쿨러 대신 수랭 쿨러를 사용해야 시스템 발열을 처리할 수 있습니다.그런데 이렇게 많은 프로세서를 사용해 대규모 연산 시스템을 구축하는 경우 데이터를 공유하고 작업을 분산하는 과정이 새로운 문제로 떠오르게 됩니다. 이 과정에서 병목현상이 생기면 전체 시스템의 성능이 크게 저하되는 것입니다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 아예 NVLINK 스위치라는 새로운 네트워크 전용 프로세서를 만들었습니다. 그리고 NVLINK 스위치 프로세서를 서버 트레이 하나에 두 개씩 넣어서 총 14.4TB/s의 대역폭을 확보했습니다. 이런 트레이가 9개가 있기 때문에 GB 200 NVL 72 노드 한 개가 130TB/s에 달하는 거대한 프로세서 간 대역폭을 확보할 수 있습니다. 덕분에 갈수록 커지고 있는 대규모 AI 학습 데이터를 더 효과적으로 처리하고 학습을 빨리할 수 있게 됐습니다. 마지막으로 GB 200 NVL 72 노드를 여러 대 연결하면 엑사플롭스급 AI 슈퍼컴퓨터 구축이 가능합니다. 물론 비용도 에너지 소모량도 엄청나지만, 역시 수요는 충분할 것으로 예상됩니다. 블랙웰 GPU를 보면 AI 하드웨어가 본격적인 산업화 시대에 도달했다는 것을 알 수 있습니다. 과거 GPU는 게임용으로 많이 사용되었고 초기 AI 연산용 GPU도 이것과 크게 다르지 않았으나 최근 나오는 데이터 센터 GPU는 산업용 및 연구용으로 특화되어 관련 분야에 종사하는 사람이 아니라면 직접 한 번 보거나 다뤄보기 어려운 물건이 됐습니다. 블랙웰 GPU는 대규모 데이터 처리와 AI 연산에 적합한 데이터 센터 GPU로 AI 혁명을 한 단계 앞당길 제품이 될 것으로 보입니다.

1965년 인텔의 창립 멤버 고든 무어(당시 페어차일드 세미컨덕터 근무)는 일렉트로닉스 잡지에 반도체 공정 복잡도가 1년마다 두 배로 증가하는 경향이 10년 동안 유지될 것이라고 전망하는 글을 실었습니다.  10년 후 고든 무어는 2년마다 두 배로 자신의 전망을 수정했습니다. 반도체의 성능이나 트랜지스터 집적도가 2년마다 두 배 증가하는 경향은 한동안 이어졌고 이는 무어의 법칙으로 알려지게 됐습니다. 이후 수십 년간 무어의 법칙은 대체로 큰 수정 없이 이어졌습니다. 예를 들어 1978년 등장한 인텔 8086 프로세서(x86 아키텍처의 시조)은 2만9000개의 트랜지스터를 집적했지만 1985년에 등장한 80386은 27만5000개의 트랜지스터를 집적했습니다. 1991년 펜티엄 프로세서는 310만 개의 트랜지스터를 집적했고 2002년 펜티엄 4(노스우드)는 5500만 개를 집적했습니다. 2012년 등장한 3세대 코어 프로세서(아이비브릿지)는 쿼드 코어 기준으로 14억 개의 트랜지스터가 사용됐습니다. 그리고 이제는 모바일 AP도 트랜지스터 집적도가 100억 개를 넘고 있습니다. 집적도만 따지면 2년에 두 배까지는 안되지만, 성능 향상까지 생각하면 얼추 비슷하다고 말할 수 있는 정도입니다. 이런 일이 가능했던 이유는 무엇보다 반도체 미세 공정의 진보 덕분이었습니다. 더 복잡하고 빠른 프로세서를 같은 크기로 제조할 수 있다 보니 점점 더 성능이 올라갔던 것입니다. 하지만 미세 공정이 극한에 도달하면서 점점 발전 속도가 느려지고 있는 게 현실입니다. 이에 따라 무어의 법칙은 사실상 유효 기간이 지났거나 곧 그렇게 될 것이라는 비관론이 힘을 얻고 있습니다. 반도체 업계는 이 위기를 타개할 방법으로 EUV 리소그래피 기술을 이용한 차세대 미세 공정과 여러 개의 작은 칩을 3차원적으로 모아 하나의 거대한 프로세서를 만드는 3D 패키징 기술을 대안으로 제시하고 있습니다.  대만 TSMC는 최근 열린 IEDM 콘퍼런스에서 2030년대 1조 개의 트랜지스터를 지닌 초대형 프로세서 제작도 가능하다는 야심 찬 비전을 제시했습니다. TSMC는 현재 진행 중인 2㎚ 공정인 N2와 N2P 진행이 순조롭게 이뤄지고 있으며 1.4㎚ 및 1㎚ 공정도 현재 개발 중이라고 언급했습니다.  현재 가장 복잡하고 큰 단일 칩(monolithic) 프로세서는 800억 개의 트랜지스터를 집적한 엔비디아의 H100 GPU입니다. 그 면적은 800㎟가 넘는데, 이 정도가 현재 웨이퍼에서 만들 수 있는 가장 큰 칩입니다. 4㎚ 공정에서도 이 정도를 만들 수 있기 때문에 TSMC는 조만간 1000억 개가 넘는 트랜지스터를 집적한 단일 칩 프로세서가 가능할 것으로 보고 있습니다. 그리고 2030년 전후로는 2000억 개의 트랜지스터를 집적한 단일 칩도 나올 수 있을 것으로 예측했습니다. 1㎚ 공정에서 그 정도 트랜지스터 밀도 증가는 충분히 달성할 수 있을 것으로 보입니다. 여기에 더해 TSMC는 CoWoS-L이라는 새로운 패키징 기술을 통해 최대 858㎟의 칩 6개를 하나의 슈퍼 캐리어 인터포저 층에 올린 시스템 인 패키지(SiP)도 구현할 수 있다고 보고 있습니다. 하나의 칩에서 트랜지스터 집적도를 2000억 개까지 높일 수 있다면 1조 2000억 개의 집적도를 넘볼 수 있는 수준입니다.  다만 공정 미세화에 따라 반도체 웨이퍼 가격이 지속해서 비싸지고 있고 여기에 복잡한 패키징 기술까지 들어가면서 가격이 천정부지로 오르고 있는 점은 문제입니다. 더구나 이미 프로세서의 전력 소모량과 발열량은 상당한 수준까지 올라간 상태로 칩이 더 거대해지면 이 문제도 더 심각해질 것으로 보입니다.  결국 언젠가 1조 개의 트랜지스터를 집적한 프로세서도 등장하겠지만, 갈수록 증가하는 비용과 전력 소모량을 어떻게 억제할 수 있을지가 새로운 목표로 떠오를 것으로 생각합니다.

애플이 M3, M3 프로, M 맥스와 함께 신형 맥북과 아이맥을 공개했습니다. 신형 M3 시리즈 프로세서는 3nm 공정을 도입해 전력 소모를 줄이고 성능을 높였습니다. 다만 세부적으로 보면 성능 향상만 전부가 아니라는 점을 알 수 있습니다. 가장 기본형이고 아마 앞으로 아이패드에도 들어갈 주력 프로세서인 M3의 경우 4개의 고성능 코어와 4개의 고효율 코어를 지닌 8코어 프로세서로 CPU는 M1보다 35%, M2보다 20% 빠르다는 것이 애플의 설명입니다. 작년에 나온 프로세서보다 20% 정도 빨라졌으면 겁나게 빠르다고 하긴 어려워도 요즘처럼 프로세서 성능을 높이기 어려운 시대에는 준수한 편입니다. 새로운 10코어 GPU는 다이내믹 캐싱 기술과 하드웨어 레이 트레이싱, 메시 셰이딩 기술 등 신기술을 적용해 M1 대비 65%, M2 대비 20% 빠릅니다. 역시 M2 대비 체감할 만한 차이는 아니지만, 하드웨어 레이 트레이싱 기능이 추가되었다는 점이 주목됩니다. 사실적인 광원 효과를 통해 컴퓨터 그래픽을 더 진짜 사물에 가깝게 보이게 만드는 레이 트레이싱 기술은 너무나 많은 연산 능력을 요구해 게임처럼 빠른 반응이 필요한 분야에서는 잘 사용되지 않았습니다. 게임에서 실시간 레이 트레이싱이 본격 적용된 것은 엔비디아의 RTX 2000 시리즈가 등장한 이후로 제대로 사용하기 위해서는 고가의 최신 그래픽 카드가 필요합니다. 애플은 레이 트레이싱 기능을 모바일 기기 중심인 M3에 가져온 것인데, 실제로 이를 활용한 게임이 나올 수 있을지도 주목됩니다. 사실 아이폰 15 시리즈에 들어간 A17 프로도 메시 셰이딩과 하드웨어 레이 트레이싱을 지원해 관련 게임이 나올 수 있을지 궁금증이 모아지고 있습니다. 다만 하드웨어 레이 트레이싱도 엄청난 자원을 소모하기 때문에 M3처럼 저전력 프로세서에서 원활한 게임 구동은 쉽지 않아 보입니다. 그리고 기본적으로 아이폰과 달리 맥은 게임 기능보다는 그래픽 및 전문 작업에 특화되어 있습니다. 따라서 게임보다는 그래픽 작업에서 도움을 받을 수 있을 것입니다.M3 프로는 6개의 고성능 코어와 6개의 고효율 코어를 탑재해 M3와 비교해 CPU 부분을 50% 늘리고 GPU는 18코어로 40% 늘렸습니다. 성능 차이도 딱 그 정도일 것으로 예상할 수 있는데, 흥미로운 부분은 M2 프로보다 오히려 트랜지스터 집적도가 줄어들었다는 것입니다. M2 프로는 5nm 공정에서 400억 개 이상의 트랜지스터를 집적한 반면 M3 프로는 370억 개로 오히려 줄어들었습니다. (사진 참조) M3가 전작보다 50억 개 늘어난 250억 개인 점을 생각하면 다소 의외의 구성입니다. 아무튼 이런 구성 때문인지 M3 프로의 CPU 성능은 M1 프로 대비 20% 높은 수준입니다. 뒤집어 말하면 M2 프로와 큰 차이가 없단 이야기입니다. 물론 M2 프로도 전력 소모를 생각하면 놀랄 만큼 빠르니 M3 프로 겁나게 빠르다고 해도 잘못된 이야기는 아닙니다. 고성능 코어 8 + 저전력 코어 4개의 구성에서 고성능 코어 6 + 저전력 코어 6로 바뀌었는데도 성능이 비슷하면 사실 코어 하나의 성능은 M3 프로가 더 좋아진 것으로 볼 수 있습니다. 하지만 유독 M3 프로만 트랜지스터 집적도가 역주행하면서 성능도 제자리 걸음인 데는 이유가 있지 않을까 생각됩니다. 먼저 생각할 수 있는 이유는 반도체 칩 면적인 다이(Die) 면적 감소를 통한 원가 절감입니다. 최신 미세 공정 웨이퍼 가격은 상당히 비싸기 때문에 다이 면적이 비슷해도 가격은 올라갑니다. 하지만 트랜지스터 집적도를 낮춰 다이 크기를 줄이면 가격 인상 요인을 최대한 억제할 수 있습니다. 다만 M3나 M3 맥스의 집적도 증가를 생각하면 원가 절감만이 이유의 전부는 아닐 것입니다. 다음으로 생각할 수 있는 것은 배터리 사용 시간을 늘리고 발열을 줄이는 것입니다. M3 프로는 3nm 미세 공정에도 트랜지스터 집적도를 약간 낮췄기 때문에 M2 프로와 비교해서 전력 소모를 상당히 줄일 수 있을 것으로 예상됩니다. 신형 맥북 프로의 경우 최대 22시간의 배터리 시간을 자랑하는데, 맥북 역사상 가장 배터리 사용 시간이 길다는 이야기가 허언이 아닐 가능성이 높습니다. 구체적인 건 벤치마크 결과를 봐야 알겠지만, 성능을 대폭 올리기보다는 배터리 사용 시간과 발열을 줄여 사용자들이 쾌적하게 쓸 수 있도록 한 것으로 풀이됩니다.하지만 M3 맥스는 플래그쉽 프로세서이고 나중에 이를 두 개 붙여 나올 것으로 예상되는 M3 울트라를 감안했는지 역대 가장 많은 트랜지스터 집적도인 920억 개의 트랜지스터를 집적했습니다. 전작인 M2 맥스의 670억 개보다 37%나 늘어난 숫자입니다. M3 맥스를 두 개 붙인 M3 울트라의 집적도는 1840억 개에 달할 것으로 보입니다. 덕분에 M3 맥스의 CPU 성능은 M1 맥스보다 80%, M2 맥스보다 50% 높으며 GPU 성능은 M1 맥스보다 50%, M2 맥스 보다 20%가 더 높습니다. 대신 일부 유닛을 제외한 컷칩이라도 발열량은 적지 않을 것으로 생각됩니다. M3 맥스를 탑재한 맥북 프로의 발열 및 배터리 사용 시간도 흥미로운 궁금증 중 하나입니다. 전체적으로 요약하자면, 아이패드, 맥북 에어, 아이맥, 맥북 프로에 널리 쓰이는 M3는 M2와 비교해서 적당한 수준의 트랜지스터 집적도 증가와 무난한 성능 향상을 보이고 있습니다. 제품의 포지션을 생각하면 당연한 결과라고 할 수 있습니다. M3 프로는 성능 향상보다는 배터리 사용 시간과 발열 제어에 초점을 맞춘 것 같지만, 정확한 건 벤치마크 결과를 봐야 알 수 있습니다. M3 맥스는 현재 기술 수준에서 가장 크고 강력한 M 시리즈 프로세서로 고성능 워크스테이션 시장을 겨냥한 제품으로 볼 수 있습니다. 같은 M3 패밀리라도 제각기 목적에 따라 강약을 조절했다는 점이 이번 M3 시리즈의 특징으로 보입니다.

현재 소비자용 CPU 시장은 노트북, 데스크톱, 서버 등 고성능 제품은 x86 아키텍처가 주류고 스마트폰, 태블릿 등 휴대용 기기는 ARM 아키텍처가 대세입니다. 물론 지난 10여 년 간 영역 파괴를 위한 노력이 진행되어 경계가 일부 무너지긴 했으나 그래도 여전히 대세는 그렇다고 말할 수 있을 것입니다. 이런 시장 구도를 깨려는 회사 가운데 하나가 바로 퀄컴입니다. 스마트폰 AP의 강자인 퀄컴은 그 기세를 몰아 태블릿은 물론 노트북 시장에도 도전장을 던졌습니다. 절대 성능에서는 x86 CPU와 독립 GPU의 조합을 이기기 어렵지만, 배터리 사용 시간과 휴대성이 중요한 노트북 시장에서라면 승산이 있다고 생각한 것입니다. 여기에 LTE/5G 통신 기능까지 합치면 더 경쟁력이 있을 것으로 생각됐습니다. 그렇게 해서 내놓은 스냅드래곤 8CX는 ARM 계열인 카이로(Kyro) 모바일 CPU와 자체 모바일 GPU인 아드레노(Adreno)을 사용해 사실 모바일 스냅드래곤 8 계열 AP와 큰 차이가 없었습니다. 하지만 2017년 당시 이 제품을 내놓았을 때 퀄컴에게는 든든한 우군이 있었습니다. 바로 마이크로소프트입니다. 스마트폰 시장에서 아이폰과 안드로이드폰에 밀린 마이크로소프트는 아이패드를 내세운 애플의 세력 확장에 위기를 느끼고 서피스 태블릿을 내놓았습니다. 하지만 기존의 x86 CPU로는 아이패드 만큼 얇고 가벼우면서 배터리 사용시간이 긴 태블릿을 만들기 힘들었습니다. 그래서 내놓은 것이 ARM CPU에서도 사용할 수 있는 윈도우 RT였습니다. 그러나 윈도우 RT는 기존의 x86용 윈도우 프그램을 사용할 수 없어 무늬만 윈도우라는 이야기를 들었고 결국 소비자의 외면 속 시장에서 사라졌습니다. 따라서 아이패드를 견제하고 x86을 넘어 ARM까지 생태계를 확장하려는 마이크로소프트와 주로 스마트폰 AP 시장에만 국한된 스냅드래곤의 영역을 확장하려는 퀄컴이 손을 잡은 것은 의외의 일은 아니었습니다. 이렇게 든든한 우군 덕에 삼성이나 레노버, HP 등 여러 제조사들이 스냅드래곤 8CX와 ARM 윈도우(Windows on ARM)를 사용한 노트북을 선보였습니다. 새로 내놓은 ARM 윈도우가 윈도우 RT와 가장 다른 점은 에뮬레이션을 통해 x86 윈도우용 어플리케이션도 사용할 수 있다는 것입니다. 이는 ARM에서 돌아가는 윈도우 운영체제의 가장 큰 약점을 극복한 것으로 평가받았습니다. 하지만 시장에서의 반응은 좋지 못했습니다. 스냅드래곤 8 CX에 사용된 카이로 CPU는 기본적으로 스마트폰에 들어가는 모바일 CPU이기 때문에 전력 소모는 적지만, 절대 성능에서 x86 CPU를 넘어선다고 보기는 어려웠습니다. 그런 상황에서 에뮬레이션까지 돌리면 속도는 훨씬 느려지게 됩니다. 윈도우 어플리케이션의 절대 다수를 차지하는 x86 어플리케이션에서 실행 속도나 안전성, 호환성을 따지면 스냅드래곤 8CX와 ARM 윈도우를 탑재한 노트북은 합격점을 주기 어려웠습니다. 그런데 그런 와중에 애플은 동일 전력 소모에서 x86 CPU의 성능을 뛰어넘는다는 평가를 받는 M 시리즈 프로세서를 출시했습니다. 호환성이나 생태계 문제는 애플이 맥OS 시장을 장악하고 있다 보니 큰 문제가 되지 않았습니다. 애플이 전환하면 소비자는 무조건 따라갈 수밖에 없는 폐쇄된 생태계이기 때문입니다. M 시리즈 프로세서는 다양한 맥북 및 맥 제품에 탑재되는 것은 물론 아이패드에도 사용되어 안드로이드 태블릿에 큰 위협이 되고 있습니다. M 시리즈 프로세서만 탑재하면 보급형 아이패드도 고성능 안드로이드 태블릿의 성능을 쉽게 넘어설 수 있습니다. 퀄컴 입장에서는 노트북 시장을 넘보지도 못하고 태블릿 시장만 잃게 될 상황에 놓인 것입니다. 새로 공개한 스냅드래곤 X 엘리트는 이런 위기 상황을 타개할 회심의 대작으로 보입니다. 우선 모바일 CPU인 카이로 대신 완전히 새로운 고성능 CPU인 오라이온 (Oryon) 코어를 12개나 탑재했습니다. 클럭도 3.8GHz까지 높이면서 코어 두 개는 4.3GHz의 터보 클럭 기능을 갖춰 성능을 더 높였습니다. 물론 정확한 성능은 제품이 나와봐야 평가할 수 있겠지만, 퀄컴에 따르면 비슷한 급의 인텔 CPU와 비교해서 동일 전력 소모에서 멀티스레드 성능이 2배 높고 GPU 성능도 내장 GPU를 기준으로 최대 2배에 달합니다.물론 TSMC의 4nm 공정을 사용하고 카이로를 기반으로 성능을 높이고 클럭도 높아졌다는 점을 생각하면 최소한 기존의 스냅드래곤 8CX보다 CPU 성능이 뛰어날 것임은 분명합니다. 다만 캐시 메모리 용량이나 동일 조건에서 스냅드래곤 8CX 기반 CPU와의 비교 등 상세한 정보가 빠져 있어 아직은 추측만 할 뿐입니다. 스냅드래곤 X 엘리트에 쓰인 GPU의 성능은 4.6TFLPOS입니다. 구체적인 클럭이나 코어 구성 등 상세한 정보는 빠져 있지만, 만약 FP32 기준이라면 적어도 단순 연산 능력으로는 인텔 내장 그래픽보다 빠를 가능성을 시사합니다. 여기에 NPU인 헥사곤은 INT4 기준 46 TOPS의 인공지능 연산 능력을 지니고 있습니다. 그리고 이런 빠른 연산 능력을 뒷받침하기 위해 128비트 LPDDR5x-8533 메모리를 사용해 136GB/s의 대역폭을 확보했습니다. 다만 트랜지스터 집적도와 다이 면적 같은 정보는 공개하지 않았습니다. 일단 스펙상으로는 스냅드래곤 8과 굳이 구분할 필요가 있는지 의구심이 들 정도였던 스냅드래곤 8CX보다 훨씬 강력해진 것으로 보입니다. 전반적인 구성을 보면 스냅드래곤 X 엘리트는 애플의 M 시리즈 프로세서와 인텔 CPU를 의식해 충분히 경쟁력을 지닌 고성능 프로세서로 재탄생한 것으로 보입니다.하지만 이번에도 역시 x86 중심의 윈도우 생태계가 발목을 잡을 가능성이 높습니다. 여전히 x86 어플리케이션은 직접 구동하기 어려워 에뮬레이팅이 필요하고 이 과정에서 속도가 느려질 가능성이 높습니다. 여기에 애플도 M3 시리즈의 출시를 눈앞에 두고 있고 인텔 역시 오랜 세월 준비한 메테오 레이크를 출시할 예정이라 스냅드래곤 X 엘리트의 성능상의 우위는 생각보다 크지 않을 수 있습니다. 이런 우려를 불식시키고 스냅드래곤 X 엘리트가 강력한 성능으로 시장에서 성공을 거둘 수 있을지 결과가 주목됩니다. 　 

삼성전자가 인공지능(AI) 기술 혁신을 이끌 초고성능 고대역폭 메모리(HBM)부터 차세대 PC와 노트북 D램 시장의 판도를 바꿀 패키지 모듈까지 다양한 분야에서 폭넓게 활용할 수 있는 메모리 솔루션을 대거 공개했다.삼성전자는 20일(현지시간) 미국 실리콘밸리 맥에너리 컨벤션센터에서 ‘삼성 메모리 테크 데이 2023’을 열고 반도체 시장의 신기술 흐름과 주요 제품을 소개했다. ‘메모리 역할의 재정의’를 주제로 열린 이번 행사는 삼성전자의 글로벌 정보기술(IT) 고객과 파트너, 애널리스트 등 600여명이 참석했다. 삼성전자는 클라우드, 에지 디바이스, 차량 등 응용처별 기술 트렌드를 공유하고 ▲ AI 기술 혁신을 이끌 초고성능 HBM3E D램 ‘샤인볼트’ ▲ 스토리지 가상화를 통해 분할 사용이 가능한 ‘Detachable AutoSSD(탈부착 가능한 차량용 SSD)’ 등 차별화된 메모리 솔루션을 소개했다. 에지 디바이스는 스마트폰을 비롯한 모바일 기기와 웨어러블, 센서를 활용한 사물인터넷 기기 등 데이터를 생성하고 활용·소비하는 모든 기기를 의미한다. 이정배 삼성전자 메모리사업부 사장은 “초거대 AI 시대는 기술 혁신과 성장의 기회가 교차하는 지점으로, 업계에 더 큰 도약과 함께 도전의 시간이 될 것”이라면서 “무한한 상상력과 담대한 도전을 통해 혁신을 이끌고, 고객·파트너와의 밀접한 협력으로 한계를 뛰어넘는 확장된 솔루션을 제공해 메모리 시장을 지속 선도해 나갈 것”이라고 밝혔다. 이어 이 사장은 새로운 구조와 소재 도입을 통해 초거대 AI 시대에서 직면한 난제를 극복해 나가겠다고 강조했다. 지난 5월 12나노급 D램 양산을 시작한 삼성전자는 차세대 11나노급 D램도 업계 최대 수준의 집적도를 목표로 개발 중이라고 밝혔다. 삼성전자는 10나노 이하 D램에서 3D 신구조 도입을 준비하고 있으며, 이를 통해 단일 칩에서 100Gb(기가비트) 이상으로 용량을 확장할 계획이다.삼성전자는 9세대 V낸드에서 더블 스택(Double Stack) 구조로 구현할 수 있는 최고 단수를 개발 중이며, 내년 초 양산을 위한 동작 칩을 성공적으로 확보했다고 밝혔다. 아울러 삼성전자는 셀의 평면적과 높이를 감소시켜 체적을 줄이고, 단수를 높이는 핵심 기술인 채널 홀 에칭으로 1000단 V낸드 시대를 준비해 나가겠다고 강조했다. 2016년 업계 최초로 고성능 컴퓨팅(HPC)용 HBM2를 상용화하며 HBM 시대를 연 삼성전자는 이번에 차세대 HBM3E D램 ‘샤인볼트’를 처음 공개했다. 샤인볼트는 데이터 입출력 핀 1개당 최대 9.8Gbps의 고성능을 제공하며, 이는 초당 최대 1.2TB 이상의 데이터를 처리할 수 있는 속도다. 30GB 용량의 UHD 영화 40편을 1초만에 처리할 수 있는 속도에 해당한다. 삼성전자 관계자는 “현재 HBM3 8단과 12단 제품을 양산 중이며, 차세대 제품인 HBM3E도 고객들에게 샘플을 전달하고 있다”고 밝혔다. 삼성전자는 차세대 HBM D램과 최첨단 패키지 기술, 파운드리까지 결합된 맞춤형 턴키 서비스도 제공할 예정이다.

경기도가 ‘세계 최대 반도체 메가클러스터 조성’ 이라는 목표에 성큼 다가서게 됐다. 경기도는 정부가 추진중인 ‘국가첨단전략산업 특화단지 반도체 분야’에 용인 남사 첨단시스템 반도체클러스터 등 용인·평택 4개 단지가, ‘소부장 특화단지 반도체 분야’에 안성 동신 일반산업단지가 최종 선정됐다고 20일 밝혔다. 산업통상자원부는 이날 국가첨단전략산업위원회와 소부장경쟁력강화위원회 회의를 열어 국가첨단전략산업 특화단지와 소부장 특화단지를 각각 지정 의결했다. ‘국가첨단전략산업 특화단지’ 반도체 분야에는 ▲용인 남사 첨단시스템 반도체클러스터(삼성전자) ▲용인 원삼 반도체클러스터(SK하이닉스) ▲용인 기흥 농서지구(삼성전자) ▲평택 고덕 국제화계획지구 일반산업단지(삼성전자) 등 4개 단지로,총면적 1633만㎡에 이른다. ‘소부장 특화단지’ 반도체 분야에 지정된 안성 동신일반산업단지는 안성시 보개면 동신리 일원 157만㎡이며, K-반도체 벨트인 경기 남부 평택~용인~이천을 잇는 중심에 자리 잡고 있다. 이와 관련 경기도는 “전국 최대 1790만㎡의 광역 단위 특화단지가 경기도에 지정되면서 명실상부 대한민국 반도체 산업의 중심임을 입증했다”며 “메모리-비메모리-팹리스-소부장을 연계해 경기남부 지역을 아우르는 ‘세계 최대 규모의 반도체 메가클러스터’ 구축의 토대를 마련했다”고 밝혔다. 아울러 “기초지자체 간 경쟁보다는 연대와 협력을 위한 ‘경기도 반도체 특화단지 통합 연계안’을 정부에 제시해 얻은 의미 있는 성과”라고 덧붙였다. 도는 지난해 정부 공모계획 발표 이후 시군 지자체, 기업, 차세대융합기술연구원이 함께 유기적이고 긴밀한 원팀 대응체계를 유지했다. 특히 육성 계획서 작성부터 평가위원회 대응에 이르기까지 산업 집적도와 지역 우위를 강조하고, 지역 여론을 결집한 의지와 염원을 정부에 전달했다. 이상일 용인시장은 “이동·남사읍 첨단 시스템반도체 국가산단 후보지 지정에 이어 반도체 분야 국가첨단전략산업 특화단지로 지정한 것은 반도체 산업 국가 경쟁력 제고를 위한 현명한 결단”이라며 “우리 시가 전국 최대 규모의 특화단지로 지정되면서 삼성전자와 SK하이닉스를 선도기업으로 하는 ‘용인 L자형 반도체 벨트’의 경쟁력도 한층 강화됐다”고 말했다. 정장선 평택시장도 “고덕 삼성반도체 산단을 중심으로 반도체 생태계를 선도해 조성해온 평택은 이번 특화단지 지정과 맞물려 세계 반도체 시장을 흔들 시너지를 낼 수 있을 것”이라고 했다. 김보라 안성시장은 “소부장 특화단지 지정은 지역 발전의 새로운 기회이자,도시 경쟁력 강화의 터닝포인트가 될 것”이라며 “안성이 지닌 지리적 강점을 토대로 반도체 후방 산업을 책임지고,미래 먹거리를 창출하는 첨단도시로 거듭날 수 있도록 하겠다”고 말했다. 이번 지정에 따라 해당 지역은 특화단지 인·허가 신속 처리,부지와 기반·편의시설 설치,인력양성 등을 지원받게 되고,입주기관 또는 사업시행자에 대한 국·공유 재산사용료 및 대부료,사업부담금 감면,지원사업 예비타당성 조사와 각종 규제 등에 대한 특례를 받게 된다. 반면 고양, 남양주, 양주, 성남, 이천시 등은 특화단지 공모에 신청했으나 고배를 마셨다. 한편, 김동연 경기지사는 “국민의 기대에 부응하는 세계 최고의 반도체 메카, 미래 신산업을 주도하는 경기도가 되겠다”고 밝혔다. 김 지사는 이날 오후 정부의 국가첨단전략산업 및 소부장 특화단지 지정과 관련해 페이스북에 올린 글에서 “글로벌 반도체 산업 중심지라는 경기도의 위상을 재확인한 이번 결정을 적극 환영한다”며 이같이 말했다. 김 지사는 “도내 기초지자체 간 협력하는 ‘통합 연계안’이 주효했다. 그 결과 1790만㎡에 달하는 전국 최대 규모의 광역 단위 특화단지가 지정됐다”며 “경기에게는 큰 성과이다. 용인~평택~안성을 아우르는 세계 최대 반도체 메가 클러스터 구축에 더욱 힘이 실렸다”고 평가했다. 이어 “선정된 용인과 평택, 안성시 모두 축하드린다”라면서 “고배를 마신 시군, 특히 이천과 화성시에 심심한 위로의 말씀을 전한다”고 덧붙였다.

코로나19 팬데믹(감염병 대유행) 이후 4년 만에 대면 행사로 열린 ‘제55회 한일경제인회의’에서도 화두는 ‘반도체 협력’이었다. 양국 경제인들은 전날 서울 중구 롯데호텔에서 개최돼 17일까지 이틀간 이어진 회의에서 첨단산업을 중심으로 협력을 강화하기로 뜻을 모았다. 박정규 한양대 겸임교수는 이날 반도체 산업의 패러다임 변화 속에서 한일 양국이 반도체 산업에서 협력을 더욱 공고히 해야 한다고 강조했다. 박 교수는 삼성전자 등 미세화 공정에서 앞서 가던 국내 반도체 기업들이 위기에 봉착했다고 진단했다. 그는 “반도체 집적도(칩당 소자 수) 향상이 정체되면서 패키징(후공정) 등 다른 형태의 반도체 경쟁이 치열해지고 경쟁 원리도 복잡해지고 있다”면서 “첨단 패키징 기술로 미세화 공정의 한계를 넘어설 수 있다”고 평가했다. 그러면서 박 교수는 일본 반도체 산업이 이런 후공정 기술에 강점을 갖고 있음을 주지시키며 “삼성전자는 일본의 (패키징) 기술이 필요할 것이고 일본도 (한국의) 미세공정 기술이 필요하며 양국의 ‘윈윈’이 가능하다”고 했다. 이어 “한국과 일본 기업은 비교적 비슷한 기업 조직 역량을 보유하고 있고 자동차와 반도체 산업의 패러다임 변화에 대응해 서로 경쟁하는 동시에 공조하는 것도 가능하다”고 덧붙였다. 이틀간 다양한 분야에서 협력 방안을 모색한 한일경제인회의는 경제 연계 확대와 상호 교류 촉진 등을 골자로 한 공동선언을 채택했다. 양국 경제인들은 공동선언을 통해 “한일 관계의 개선을 향한 움직임이 확실해지면서 상호 인적 왕래도 활발해졌다”면서 “연계·협력을 통해 창출할 수 있는 장점, 시너지를 새삼 확인하고, 제3국에서의 공동 프로젝트와 디지털·그린 등 신산업 분야에서 적극적으로 협력한다”고 다짐했다. 아울러 한일 양측은 2025년 일본국제박람회 성공과 2030년 세계박람회의 부산 개최를 위해서도 서로 힘을 모으기로 했다.

서울시의회 기획경제위원회 김인제 의원(더불어민주당·구로2)은 지난 3월 29일 ‘서울시 전략산업육성 및 기업지원에 관한 조례 일부개정조례안’(이하 “개정조례안”)을 발의했다. 개정조례안은 서울시의회 제318회 임시회에서 심사·통과될 예정이다. ‘서울시 전략산업육성 및 기업지원에 관한 조례 일부개정조례안’은 진흥지구 지정 및 진흥계획 수립을 자치구청장의 신청 없이 서울시장이 직접 할 수 있도록 규정하고, 선정 절차를 지연시키는 산학연협력사업심의위원회의 일부 기능을 정비했다. 서울시는 일정 지역 내 집적도가 높거나 집중적으로 육성할 필요가 있는 전략산업의 경쟁력을 강화하기 위해 해당 지역을 산업·특정 개발진흥지구로 지정해 운영하고 있었으나, 진흥지구 신청 권한이 자치구청장에게만 부여돼 신청과 지정이 지연되는 문제가 발생하고 있었다. 개정조례안은 시장이 자치구의 신청 없이도 진흥지구를 직접 지정하거나 진흥계획을 직접 수립·집행할 수 있도록 해 사업 추진 동력을 제고하고, 5년마다 진흥계획을 수립해 체계적으로 사업을 추진할 수 있도록 정비했다. 또한 진흥지구 선정 절차를 지연시키는 산학연협력사업심의위원회의 사업자 선정에 관한 사항을 삭제하는 등 규정을 정비해 사업추진의 효율성을 높였다. 김 의원은 “서울시민들이 높은 물가로 고통받고 시장경기 침체로 경제위기가 계속되고 있는 상황에서 서울시 차원의 전략산업 육성과 기업 지원이 신속하고 체계적으로 필요한 상황이었다”고 민생경제를 강조했다. 이어 “그동안 서울시가 전략산업을 육성하려고 해도 자치구의 신청이 있어야만 가능했는데, 조례가 개정되면 서울시가 직접 전략산업을 육성하고 계획을 수립할 수 있게 됐다. 더불어 해당 지구 안의 기업에 각종 인센티브 제공이 뒷받침될 수 있도록 협력해 나갈 것”이라고 말했다.

미국 정부가 주는 반도체 보조금 조건이 공개됐다. 당초 10년간 중국 투자가 원천 봉쇄되는 것으로 알려졌으나 기술 혁신에 따른 생산능력 향상은 문제 삼지 않는 것으로 결론 났다. 우리로서는 최악은 피한 셈이다. 하지만 아직 넘어야 할 산이 많다. 미 상무부가 그제 발표한 반도체지원법 가드레일(안전장치) 초안에 따르면 1억 5000만 달러(약 2000억원) 이상 미국 보조금을 받은 기업은 향후 10년간 중국 첨단 반도체 공장의 경우 5%, 구형 반도체는 10%까지만 생산능력을 확장하도록 했다. 기술 등을 끌어올려 생산능력을 늘리는 데는 제한을 두지 않았다. 삼성전자와 SK하이닉스의 중국 공장은 일단 첨단 공정으로 분류될 것으로 보이지만 ‘5% 제한’이 큰 족쇄가 되지는 않을 것이다. 반도체 생산량은 투입되는 웨이퍼의 양보다 한 장의 웨이퍼에서 얼마나 많은 칩을 만들어 내느냐의 집적도에 더 좌우되기 때문이다. 하지만 시간을 벌었을 따름이다. 사실상 추가 투자가 어려워진 만큼 지금부터 생산 거점 다변화를 더 고민해야 한다. 오는 10월까지로 유예해 놓은 미국 첨단 반도체 장비의 중국 공장 반입 금지도 매듭지어야 한다. 어떻게든 예외 인정을 끌어내야 할 것이다. 세부 조항을 논의할 미국 실무진이 오늘 방한한다. 정부와 기업이 이번에 합심해 ‘나쁘지 않은’ 가드레일 초안을 끌어낸 것처럼 남은 60일의 의견 수렴 기간 총력전을 펼쳐야 한다. 미국 현지 반도체 투자 공장도 민감한 시설 공개, 까다로운 재무제표 요구, 초과이익 공유 등 낮춰야 할 허들(장애물)이 많다. 중국은 최근 자국 메모리 기업인 YMTC에 19억 달러를 지원했다고 한다. 우리 국회는 어제서야 반도체 투자액의 세액 공제를 최대 25~35%로 올리는 특별법을 상임위에서 처리했다. 만시지탄이다.