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.

‘매년 반도체에 집적된 트랜지스터 숫자는 두 배로 늘어난다’ 1965년 인텔의 설립자 가운데 한 명인 고든 무어는 대략 이와 같은 추세로 반도체 기술이 발전한다고 언급했습니다. 고든 무어가 한 잡지에 기고한 글에서 그는 이런 반도체 집적도 발전 속도가 아마도 10년은 유지될 것이라고 예상했습니다. 이후에는 집적 속도가 약간 느려져 2년마다 2배로 정정했는데, 이쪽이 무어의 법칙이라는 이름으로 더 잘 알려져 있습니다. 그의 이름을 딴 무어의 법칙은 오랜 세월 IT 기술의 발전 속도의 척도처럼 여겨졌습니다.  현재는 프로세서가 복잡해지고 반도체 제조 공정 역시 미세화의 한계에 부딪히면서 프로세서의 집적도가 2배로 증가하는 시간은 갈수록 길어지고 있습니다. 일부에서 무어의 법칙은 죽었다는 이야기가 나오는 것도 무리는 아닙니다. 하지만 간격이 더 길어졌을 뿐 여전히 프로세서의 집적도는 일정한 주기로 2배씩 증가해 어느덧 스마트폰에 들어가는 어플리케이션 프로세서(AP)의 집적도도 100억 개를 훌쩍 뛰어넘은 상황입니다.  스마트폰과는 기준이 다르지만 데스크톱과 노트북 컴퓨터에 들어가는 x86 프로세서 역시 알게 모르게 기하급수적으로 트랜지스터 숫자가 늘어나고 있습니다. 예를 들어 1978년 등장한 최초의 x86 프로세서인 8086은 트랜지스터 숫자가 2만 9000개에 불과했으나 11년 뒤인 1989년에 등장한 80486은 그 41배인 118만 235개의 트랜지스터를 집적했습니다.  4년 뒤인 1993년에 등장한 펜티엄 프로세서는 310만 개, 1998년에 등장한 펜티엄 II는 750만 개, 2000년에 등장한 펜티엄 4는 4200만 개의 트랜지스터를 집적하면서 숫자를 급격히 늘렸습니다. 참고로 펜티엄 3/4에서 갑자기 트랜지스터 숫자가 증가한 것은 L2 캐시를 내장했기 때문입니다. 2000년대에는 코어 숫자가 늘어나고 64bit 아키텍처가 도입되면서 한 단계 더 트랜지스터 숫자가 증가합니다. 2008년에 등장한 코어 i7 (1세대, 네할렘)은 7억 3100만 개의 트랜지스터를 집적해 8년 전인 펜티엄 4보다 17배나 많은 트랜지스터를 집적했습니다. 그 사이 코어 숫자도 4개로 늘어나고 캐시 메모리도 증가했으며 최신 64bit 아키텍처를 도입했기 때문입니다.  하지만 이후 한동안 트랜지스터 집적도 증가세는 주춤하게 됩니다. 인텔의 경쟁자인 AMD가 2011년 내놓은 불도저가 12억 개의 트랜지스터를 집적하고도 큰 성능 향상을 보여주지 못하면서 시장이 독점 상태로 흘러가기 때문입니다. 인텔은 한동안 4코어 프로세서에서 더 이상 코어 숫자를 늘리지 않았을 뿐 아니라 아키텍처와 프로세서 생산 공정도 큰 변화 없이 유지했습니다. 2014년 내놓은 하스웰 프로세서 (4코어)의 트랜지스터 집적도는 14억 개로 2008년과 비교해서 두 배 차이도 나지 않았습니다.  이런 상황에서 다시 경쟁의 불을 지핀 것은 2017년 등장한 라이젠입니다. 8코어 라이젠 프로세서의 트랜지스터 집적도는 48억 개로 경쟁자보다 훨씬 많았습니다. 물론 프로세서의 성능은 아키텍처나 동작 클럭 등 여러 가지 요소에 의해 좌우되기 때문에 단순히 트랜지스터 숫자가 많다고 이기는 것은 아닙니다. 하지만 AMD가 코어 숫자를 늘리면서 성능을 대폭 끌어올린 것은 맞기 때문에 인텔도 코어 숫자를 늘리면서 대응하지 않을 수 없었습니다.  여기서 흥미로운 대목은 이후 인텔이 트랜지스터 집적도를 상세히 공개하지 않고 있다는 것입니다. 절대 성능에서 밀리진 않지만, 트랜지스터 집적도는 경쟁자만큼 높지 않음을 유추할 수 있는 대목입니다.  아무튼 AMD는 일반 소비자용 프로세서에서 코어 숫자를 16개까지 높였고 인텔도 이에 질세라 고성능 코어와 고효율 코어의 하이브리드 구조를 지닌 앨더 레이크 (12세대 코어 프로세서)와 랩터 레이크 (13세대 코어 프로세서)를 내놓으면서 코어 숫자를 24개까지 늘렸습니다. 따라서 트랜지스터 숫자는 경쟁에 의해 다시 한번 큰 폭으로 증가했습니다. 최근 공개된 슬라이드에 의하면 라이젠 7000시리즈의 트랜지스터 집적도는 이미 100억 개를 훌쩍 뛰어넘었습니다. 라이젠 7000은 6nm 공정으로 만든 I/O 다이와 5nm 공정으로 만든 컴퓨트 다이 (CCD) 두 가지 칩렛으로 구성되어 있는데, 각각의 트랜지스터 집적도와 크기를 정확히 공개한 것입니다.  8코어 컴퓨트 다이의 트랜지스터 집적도는 65.7억 개이고 면적은 66.3㎟입니다. I/O 다이의 집적도는 이보다 낮은 33.7억 개이지만 면적은 훨씬 큰 117.8㎟입니다. 공정과 로직이 서로 다른 만큼 트랜지스터 밀도에서 큰 차이가 있습니다.  따라서 컴퓨트 다이 한 개와 I/O 다이 한 개를 지닌 8코어 제품의 경우 트랜지스터 집적도는 100억 개로 볼 수 있습니다. 컴퓨트 다이 2개가 들어간 16코어 라이젠 9 7950X는 165억 개의 트랜지스터를 지녔습니다.  만약 여기에 3D V 캐시를 추가로 올려 캐시 메모리 용량을 늘린 경우 트랜지스터 숫자는 47억 개 증가합니다. 따라서 16코어 라이젠 9 7950X3D의 트랜지스터 집적도는 212억 개에 달합니다. 결국 작년과 올해 나온 중급형 이상의 데스크톱 CPU들은 트랜지스터 집적도가 100–200억 개에 달해 34년 전 486 CPU보다 1만 배 더 많아진 셈입니다.  인텔 13세대 코어 프로세서의 정확한 집적도는 공개하지 않았지만, 24개까지 코어 숫자가 증가한 만큼 경쟁자보다 크게 적지 않을 것으로 예상됩니다. 최대 60개의 고성능 코어를 지닌 사파이어 래피즈 제온 프로세서의 트랜지스터 집적도가 440-480억 개에 달한다는 점을 생각해도 이점을 유추할 수 있습니다.  1-2년마다는 2배는 아니지만, 프로세서의 트랜지스터 집적도는 멈추지 않고 증가하고 있습니다. 어디까지 증가할지는 알 수 없지만, 서버 영역이나 GPU에선 이미 1000억 개에 근접한 만큼 우리가 지금보다 더 많은 트랜지스터를 집적한 CPU를 쓰는 일은 시간문제입니다. 이렇게 보면 무어의 법칙은 큰 틀에서는 아직도 살아 있습니다. 이미 반 세기를 넘어간 무어의 법칙이 어디까지 살아남을 수 있을지 궁금합니다.

삼성전자, 인텔, 퀄컴 등 전 세계 반도체 기업들이 올 한해 인공지능(AI) 기반 반도체 설계에 3000억원 넘게 투자한다는 컨설팅업체 전망이 나왔다.한국 딜로이트그룹은 13일 발간한 AI 기반 반도체 설계 시장 전망 보고서에서 글로벌 반도체 기업들이 올해 반도체 설계 AI를 개발하거나 활용하는 데 3억 달러(약 3708억원) 이상 투자할 것으로 예측했다. 투자 규모도 매년 20ꎥ씩 증가해 2026년에는 이들 기업이 한 해 5억 달러(약 6180억원)를 인공지능 반도체 개발에 투자할 것으로 예상했다. 전체 반도체 시장 규모(약 816조 4200억원)에 비교했을 때는 작은 수치지만, 투자 수익이 예상외로 크다는 것이 딜로이트 측 설명이다. 딜로이트는 인공지능 기반 설계로 더 높은 집적도를 가진 반도체를 생산하면서도, 생산에 드는 시간과 비용을 절감할 수 있기 때문이라고 풀이했다. 미국 매사추세츠공대(MIT)가 개발한 인공지능 설계 도구는 엔지니어가 설계한 회로보다 에너지 효율을 2배 이상 개선했으며, 대만 반도체 설계 전문 업체 미디어텍은 인공지능으로 핵심 프로세서 부품 크기를 5ꎥ, 소비전력을 6ꎥ 감축했다. 딜로이트는 수년간 시놉시스, 케이던스, 지멘스 EDA 등 전자설계자동(EDA) 업체들이 반도체 설계 소프트웨어 산업을 주도해왔다면서, 현재 EDA 산업 규모를 100억 달러(약 12조 3610억원) 규모로 추정했다. 인공지능 기반 EDA 소프트웨어의 매출 증가율은 향후 5년간 일반 EDA의 2배, 반도체 칩의 3배를 웃돌 것으로 내다봤다. 최호계 한국 딜로이트 그룹 첨단기술·미디어 및 통신 부문 리더는 “반도체 산업이 가진 파운드리 미세공정 경쟁과 비용 문제, 공급 부족 리스크는 인공지능 기반 반도체 설계로 완화될 것으로 기대된다”고 말했다.

작년 출시된 엔비디아의 RTX 4000 시리즈 그래픽 카드는 소비자들의 관심을 집중시켰습니다. 가상화폐 채굴 수요로 그래픽 카드 가격이 폭등하고 물량마저 극히 부족해지면서 상당히 많은 대기 수요가 몰렸고, RTX 3000 시리즈 대비 성능이 대폭 향상될 것이라는 기대감이 있었기 때문입니다. 실제로 작년 말 공개된 RTX 4090와 RTX 4080는 괴물 같은 성능을 지니고 있었습니다. 하지만 가격 역시 그만큼 올라가 가상화폐 채굴 수요가 가라앉은 다음 합리적인 가격에 제품을 구매하려 했던 소비자들을 실망시켰습니다. 최상위 제품인 RTX 4090이 1,599달러인 점은 그렇다고 해도 RTX 4080이 1,199달러로 RTX 3080의 699달러의 거의 두 배라는 점은 납득하기 어려운 부분입니다. 하지만 소비자들을 가장 황당하게 만든 것은 RTX 4080 12GB라는 하위 모델의 존재였습니다. 왜냐하면 RTX 4080 16GB 버전과 완전히 다른 제품이었기 때문입니다. RTX 4080 16GB와 12GB는 각각 AD103-300과 AD10-400 이라는 다른 칩을 사용하고 있습니다. 둘 다 TSMC의 4nm 공정으로 만들긴 했지만, AD103-300의 경우 트랜지스터 집적도가 459억 개로 AD104-400의 358억 개보다 100억 개나 더 많습니다. 그런 만큼 연산 유닛인 쿠다 (CUDA) 코어의 숫자도 각각 9,728개와 7,680개로 상당한 차이가 있습니다. 메모리 인터페이스 역시 256bit와 192bit로 1/4 정도 작습니다. 당연히 그만큼 성능도 낮습니다. 하지만 RTX 4080 12GB는 RTX 3080보다 200달러나 더 비싼 899달러의 가격표를 달고 등장했습니다. 엄밀히 말해 중급형 모델인데, 고급형 이름을 억지로 단 후 높은 가격을 매긴 것입니다. 소비자들의 반응은 실망을 넘어 분노라는 표현이 더 적당했습니다. 사실 현재 그래픽 카드 시장은 엔비디아의 독점 구조라고 할 수 있습니다. 경쟁자인 AMD의 라데온은 시장 점유율이 낮아서 제대로 된 경쟁이 안 되는 상황이고 이제 막 그래픽 카드 시장에 진입한 인텔은 현재까지 별 영향력이 없습니다. 소비자의 눈치를 보지 않은 독특한(?) 제품 명칭은 그래서 나왔을 것입니다. 그러나 독점에 가까운 시장 점유율에도 불구하고 소비자의 분노를 외면할 수 있는 회사는 많지 않습니다. 암호 화폐 채굴 수요가 사라졌기 때문에 이제 고성능 그래픽 카드의 주된 수요는 게임이 가장 큽니다. 물론 최근 고성능 그래픽 카드는 연구 및 인공지능 부분의 수요도 강력하지만, RTX 4080는 전문가용이 아니라 게임용으로 가장 많이 팔립니다. 다시 말해 꼭 필요한 필수재가 아닌 만큼 무리한 가격으로 내놓을 경우 보이콧을 불러올 수 있습니다. 게임만이 유일한 여가 활동도 아니고 경쟁사인 AMD가 납품하는 콘솔 게임기로 소비자가 대거 이탈할 가능성도 있습니다.여론이 악화되자 엔비디아는 RTX 4080 12GB 출시를 철회했습니다. 그 후 관심은 하위 모델 명칭을 달고 나올 AD104-400의 가격에 쏠렸습니다. 올해 1월 정식 출시된 RTX 4070 Ti의 가격은 799달러로 여전히 RTX 3080보다 100달러 비싸고 RTX 3070 Ti보다 200달러 더 비싸지만 나름 소비자 눈치를 본 가격이라는 평가입니다. 그리고 지금 시점에서 성능을 생각하면 어느 정도 경쟁력 있는 가격이기도 합니다. 하지만 RTX 4070 Ti의 사례는 소비자의 권리를 찾기 위한 적극적인 의견 표시의 중요성을 보여주고 있습니다. 가격 책정이나 제품 명칭은 본래 제조사의 고유 영역이지만, 고객에 대한 배려도 중요합니다. 소비자를 무시하는 듯한 행동은 지금 세상에 통하기 힘들 것입니다. 

최근 대만 디지타임스 등의 보도에 따르면 TSMC의 최신 3nm(N3) 공정 반도체 웨이퍼(wafer)의 가격은 300mm 한 장 기준 2만 달러로 올라갔습니다. 이는 5nm(N5)의 1만 6000달러보다 25% 비싸진 것입니다. 참고로 우리가 사용하는 컴퓨터나 스마트폰의 고성능 프로세서들은 웨이퍼라는 동그란 원판에서 제조된 후 맞는 크기로 잘라 만들어집니다. 자체 생산 시설이 없는 팹리스 업체가 파운드리(위탁생산) 반도체 기업과 계약할 때는 웨이퍼 단위로 계약이 이뤄집니다. 물론 이 내용은 TSMC의 공식 발표가 아닙니다. TSMC를 포함한 파운드리 기업들은 정가를 정해 놓고 웨이퍼를 파는 게 아니라 업체 간의 개별 협상에 의해 가격을 정하기 때문에 계약 수량이니 기간 등 여러 가지 조건에 따라 가격이 달라질 수 있습니다. 주요 고객일수록, 많이 주문할수록 가격이 싸지는 게 당연합니다. 하지만 대략적인 가격이 이 정도 선에서 결정됐다는 이야기는 설득력이 있습니다. 반도체 웨이퍼 가격은 미세 공정을 한 단계 뛰어넘을 때마다 가격도 한 단계 높아지는 게 일반적이기 때문입니다. TSMC는 7nm에서 5nm로 넘어갈 때도 가격을 1만 달러에서 1만 6000달러로 높인 것으로 알려져 있습니다. 10nm에서 7nm로 갈 때는 6000달러에서 1만 달러로 높아졌습니다. 이런 점을 생각하면 2만 달러는 오히려 그렇게 많은 인상 폭이 아닙니다. 단지 상승이 누적되니 이제는 꽤 높은 가격이 된 것입니다. 파운드리 업체들이 공정 미세화에 따라 가격을 크게 높이는 데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 우선 최첨단 미세 공정으로 갈수록 반도체 팹 건설에 엄청난 비용이 들어갑니다. 전 세계적으로 7nm 이하의 미세 공정 파운드리가 가능한 기업은 TSMC, 삼성, 인텔 세 군데 밖에 없습니다. 그리고 사실상 TSMC의 점유율이 절반인 과점 구조로 얼마든지 가격을 올려 받을 수 있는 구조입니다. 제조 원가도 높고 제조 가능한 기업도 얼마 안 되니 싸게 팔 이유가 없는 것입니다. 구매하는 기업 입장에서는 웨이퍼당 가격은 계속 오르지만, 반대로 트랜지스터당 가격이나 성능 대비 가격은 오히려 저렴해지기 때문에 고성능 프로세서를 만드는 기업일수록 미세 공정을 선호합니다. 예를 들어 TSMC의 3nm 공정은 5nm 공정보다 1.6배 정도 트랜지스터 밀도가 높습니다. 25% 정도 가격이 상승한다면 오히려 트랜지스터 하나의 가격은 더 저렴해지는 것입니다. 여기에 앞선 미세 공정으로 제품을 만들어야 경쟁자를 이길 수 있다는 점도 비싼 가격에도 최신 미세 공정을 선호하는 배경입니다. 하지만 3nm 공정 웨이퍼 가격이 2만 달러를 돌파하면서 우려 섞인 목소리도 나오고 있습니다. 아무리 성능이 올라가도 가격도 같이 올라간다면 과연 소비자들이 수용할 수 있겠느냐는 질문입니다. 예를 들어 TSMC의 5nm 공정의 개량형인 4nm 공정(N4)의 가격이 5nm와 비슷하다고 할 경우 엔비디아의 최신 AD102 GPU의 웨이퍼 기준 가격은 개당 200달러 미만으로 추정됩니다. 다만 웨이퍼에서 바로 프로세서가 나오는 것은 아니고 복잡한 후처리 및 패키징 과정을 거쳐야 하므로 이 과정에서 가격이 늘어납니다. 여기에 GPU만으로 그래픽카드를 만들 순 없고 메모리, PCB 기판, 쿨러 및 전원부 등 각종 부품이 들어가므로 최종 가격은 훨씬 치솟게 됩니다. 마지막으로 거대해진 GPU를 설계하기 위해서는 많은 고급 두뇌 인력이 필요해지므로 여기서 적지 않은 비용이 발생합니다. 그 결과 AD102 GPU를 사용한 최신 그래픽 카드인 RTX 4090은 출시 가격이 무려 1599달러로 게임용으로 구매하기에는 상당히 부담스러운 수준이 됐습니다. 5nm 공정과 6nm 공정을 혼합해 훨씬 저렴하게 가격을 책정한 경쟁자인 라데온 RX 7900 XTX도 999달러입니다. 각각 트랜지스터 집적도가 763억 개와 580억 개인 점을 생각하면 트랜지스터의 개당 가격은 꽤 낮아졌지만, 트랜지스터 숫자가 폭발적으로 증가한 탓에 결국 전체 가격은 꽤 비싸진 것입니다. 이미 가격이 너무 비싸졌지만, 문제는 미래입니다. 더 높은 성능을 내기 위해서는 결국 더 많은 트랜지스터가 필요합니다. 트랜지스터 밀도를 높이기 위해서는 더 비싼 미세 공정 도입이 필요합니다. 2nm나 그 이하 미세 공정이 도입되고 트랜지스터 집적도가 1000억 개가 넘는 초대형 GPU가 나온다면 과연 얼마나 가격을 높일지 가늠하기 어렵습니다. 사실 이 문제는 갑자기 등장한 것이 아닙니다. 엔비디아가 10년 전 발표한 슬라이드에도 반도체 공정 미세화에 따른 가격 인상 문제를 지적하고 있습니다. 새로운 기술 혁신이 일어나더라도 너무 비싸 대부분의 사람이 사용할 수 없다면 혁신의 의미는 반감되고 속도도 느려질 수밖에 없습니다. 그리고 이 위기는 이제 현실이 되고 있습니다.반도체 업계는 이 문제를 극복하기 위해 여러 가지 대안을 마련하고 있습니다. 그중 하나는 여러 개의 반도체 조각을 묶어서 하나의 프로세서를 만드는 칩렛 방식입니다. 최신 미세 공정이 필요 없는 부분에는 저렴한 칩렛을 사용해 가격을 낮추는 것입니다. 프로세서를 메모리처럼 수직으로 쌓는 방법도 생각할 수 있습니다. 캐시 메모리를 프로세서 위에 쌓아 올린 구조는 이미 AMD CPU에서 시도되고 있습니다. GPU에서도 불가능한 일은 아닐 것입니다. 마지막으로 미세 공정 파운드리의 독과점 구조 역시 원인으로 지목될 수 있습니다. 근본적으로 제조 단가가 비싸질 수밖에 없긴 하지만, TSMC의 편중된 구조가 당연히 영향을 미치고 있습니다. 따라서 최근 파운드리 시장에 진출한 인텔이나 3nm 파운드리에서 설욕을 다짐하고 있는 삼성의 행보에 관심이 쏠리고 있습니다. 결국 가격을 낮추기 위해서는 치열한 경쟁 구도가 중요합니다. 

서울시의회가 ‘산업·특정개발진흥지구’ 제도를 정비, 금융·뷰티·정보통신기술 등 서울시 전략산업 육성에 박차를 가한다. 21일 서울특별시의회 이숙자 기획경제위원회 위원장(국민의힘·서초2)은 “지역별 특화산업을 집중 육성해 산업 생태계를 활성화하고 도시경쟁력을 끌어올리기 위해 ‘서울특별시 전략산업육성 및 기업지원에 관한 조례 일부개정안’을 대표발의했다”고 밝혔다.  서울시는 일정 지역내에 집적도가 높은 산업과 전략업종을 집중적으로 육성할 필요가 있는 지역을 지정해 전략산업 육성과 산업 경쟁력 강화를 위해 산업·특정개발진흥지구 제도를 2007년부터 운영 중이고 현재 8개 지구를 지정했지만, 제도 활성화가 미흡한 실정이다. 이에 따라 개정안은 그동안 진흥지구 대상지 선정 이후 진흥계획 수립을 순차적으로 진행하면서 지구단위계획 수립까지 걸리는 시간을 평균 8년 이상에서 4년 이내로 절반 이상 단축하기 위해 진흥지구 지정과 진흥계획 수립을 동시에 진행할 수 있도록 절차를 개선했다. 이 위원장은 “서울의 미래산업 경쟁력을 확보하기 위해서는 산업·특정개발진흥지구 활성화가 필수다”라며 “이번 조례 개정으로 진흥지구 활성화 기반을 마련했다면, 취득세 등의 시세 감면과 각종 인센티브 제공이 뒷받침될 수 있도록 서울시와 협의해 나가겠다”고 말했다.

강원 디지털 헬스케어 산업이 한 단계 도약할 기회를 맞았다. 지난 5월 출범한 윤석열 정부가 디지털 헬스케어 산업을 육성하는 데 적극적으로 나섰기 때문이다. 게다가 ‘규제혁신을 통한 경제활성화’를 기치로 내세운 강원특별자치도가 내년 6월 출범하면 디지털 헬스케어 산업이 성장하는 데 있어 가장 큰 걸림돌인 각종 규제를 완화하거나 해제하는 길이 열린다. 강원의 새로운 미래 먹거리로 성장하고 있는 디지털 헬스케어 산업의 현황과 전망을 16일 짚어 봤다. ●2026년 국내 시장 6조 3000억원 예상 디지털 헬스케어는 의료와 정보통신기술(ICT)을 융합해 개인의 건강과 질병을 예방·진단·치료·재활·사후관리하는 서비스다. 디지털을 통해 의료 서비스를 고도화하는 것이다. 일상에서 쉽게 접할 수 있는 모바일헬스를 비롯해 웨어러블 기기, 원격의료·케어 등이 대표적인 디지털 헬스케어다. 최근에는 보편적 치료제인 약물과 항체, 단백질, 세포 등의 생물제제가 아닌 소프트웨어로 질병을 관리, 치료해 ‘3세대 치료제’로 불리는 디지털 치료체와 유전체, 질병정보, 생활정보를 분석해 개인 맞춤형으로 치료하는 정밀의료(precision medicine)도 등장하는 등 디지털 헬스케어 영역이 점차 넓어지고 있다. 특히 2020년 초 촉발된 코로나19 사태를 계기로 비대면 문화가 확산하면서 디지털 헬스케어는 더욱 주목받고 있다. 국내에서 디지털 헬스케어 개념이 도입된 건 1980년대 후반이다. 원격의료 서비스 시범사업이 1988년 서울대병원과 경기 연천보건소 간 원격영상진단을 시작으로 1990년대 중반까지 다수 진행됐으나 법과 제도, 정보통신기술 등이 미흡해 발전하지 못했다. 이후 2000년대 들어 의료 서비스의 패러다임이 질병 치료에서 사전 예방·관리로 전환되면서 디지털 헬스케어 산업이 급성장하고 있다. 업계는 국내 디지털 헬스케어 시장 규모가 연평균 16% 안팎으로 성장해 2019년 2조 2000억원에서 2026년 6조 3000억원으로 커질 것으로 내다보고 있다. 같은 기간 세계 시장은 1063억 달러(약 153조 2516억원)에서 6394억 달러로 500% 이상 성장할 것으로 전망된다. 임유나 강원도 바이오헬스과 주무관은 “디지털 헬스케어는 ICT의 발전과 인구 고령화 속도만큼 저변이 빠르게 확대되고 있고, 코로나19 팬데믹을 겪으며 그 중요성이 더해졌다”며 “디지털 헬스케어 중에서도 진단, 사후관리 예방 부문 시장은 더욱 가파른 성장세를 보일 것으로 예상되고 있다”고 설명했다.●원주 의료기기, 춘천 바이오산업 특화 강원도가 디지털 헬스케어 산업에 뛰어든 건 2010년대 후반이다. 2018년 산업통상자원부가 전국 지방자치단체별로 지원하는 국가혁신클러스터 사업에서 강원도는 디지털 헬스케어 분야가 지정됐다. 국가혁신클러스터 사업은 지리적으로 인접한 지역의 혁신도시, 산업단지, 경제자유구역, 산업기술단지, 기업도시, 연구개발특구 등 혁신 거점들을 연계해 지역 신성장 거점을 육성하는 것으로, 1단계(2018∼2020년), 2단계(2021∼2022년), 3단계(2023∼2027년)로 나눠 추진되고 있다. 최지영 강원도 디지털헬스팀장은 “원주와 춘천에 각각 특화된 의료기기, 바이오산업을 확장하면 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있을 것으로 판단해 2017년 디지털 헬스케어 산업 육성을 본격적으로 시작했고, 2018년 국가혁신클러스터로 지정돼 탄력을 받았다”고 말했다. 2019년에는 강원도가 디지털 헬스케어 규제자유특구로 지정됐다. 중소벤처기업부가 지정하는 규제자유특구에서는 규제를 한시적으로 유예하거나 면제하는 ‘규제 샌드박스’가 적용된다. 강원도는 국가혁신클러스터와 규제자유특구를 바탕으로 ▲디지털 치료기기 개발지원센터 구축사업 ▲디지털 헬스케어 생태계 구축 지원사업 ▲의료기기 사업화 촉진사업 ▲정밀의료 산업 규제자유특구 사업 ▲지역특화산업육성 사업 ▲인공지능(AI) 바이오로봇 의료융합 기술개발 사업 ▲모바일헬스케어 지원센터 구축사업 ▲지역클러스터·병원 연계 창업 인큐베이터 지원사업 등을 추진해 왔다. 이를 통해 강원지역 디지털 헬스케어 사업체 수는 2017년 504곳에서 2019년 582곳으로 늘었고, 종사자 수는 6547명에서 6664명, 생산액은 7007억원에서 8411억원으로 증가했다. 강원도는 강원테크노파크, 원주의료기기테크노밸리, 강원ICT융합연구원, 혁신도시발전지원센터, 연세원주세브란스기독병원 등과 협력체제를 구축해 원주, 춘천, 강릉을 중심으로 육성하고 있는 디지털 헬스케어 산업을 홍천과 횡성으로 확장해 나갈 방침이다. 궁극적으로는 충북 오송, 대구와 연계한 광역벨트를 구축해 글로벌 경쟁력을 높인다는 복안이다. 오송은 바이오헬스, 대구는 디지털 의료 헬스케어를 각각 주력 산업으로 키우고 있다. 김광진 강원도 첨단산업국장은 “건강보험 빅데이터 진료지원 플랫폼 등 강원도만의 차별화된 인프라들을 차곡차곡 구축하며 역량을 키워 단기간에 괄목할 만한 성장을 이뤘다”며 “강원 디지털 헬스케어 산업의 특화도와 집적도는 전국 평균보다 높은 수준을 보이며 확고한 경쟁력을 확보하고 있다”고 말했다.●국정과제 ‘바이오·디지털 헬스’ 선정 강원 디지털 헬스케어 산업은 성장 속도가 한층 빨라질 것으로 전망된다. 윤석열 대통령은 당선인 시절인 지난 5월 원주를 방문해 “원주를 디지털 헬스케어의 메카로 만들겠다”고 약속했고, 취임 뒤 120대 국정과제 중 하나로 ‘바이오·디지털 헬스 글로벌 중심국가 도약’을 선정했다. 이어 내놓은 디지털 헬스케어 산업 육성 계획에는 ▲기술 및 제품 유효성·상업성 검증을 위한 실증 지원 ▲디지털 치료기기 개발 ▲인공지능 기반 진단 보조기기 개발 ▲모빌리티 기반 원격 헬스케어 서비스 개발 ▲보건의료데이터 접근성 제고 ▲융복합 인력 양성 확대 등이 담겼다. 강원 디지털 헬스케어 산업에서의 호재는 정부의 전폭적인 지원뿐만이 아니다. 8개월 뒤 ‘강원특별자치도 설치 등에 관한 특별법’에 따라 특별자치도 시대가 열리면 특례를 통해 강원도의 재량으로 불필요한 규제를 풀 수 있게 된다. 박성빈 연세대 원주의과대학 교수는 “데이터 관련 특례로 데이터를 수집·활용할 수 있는 플랫폼을 만들고, 대규모 실증을 통해 유효성과 안전성을 증명할 수 있는 환경을 구축하면 그것을 보고 많은 기업이 강원도로 찾아올 것”이라고 했다. 한현욱 차의과학대 교수는 “특별법에 의료 산업 중심도시라는 키워드를 만들 필요가 있다”며 “강원도가 청정 이미지로 의료 관광을 특화하는 데 있어 디지털 헬스케어가 굉장히 중요한 역할을 할 것”이라고 말했다. ●12월 연구용역 나오면 특화 전략 반영 강원도는 특별자치도 시대에 맞춰 새롭게 디지털 헬스케어 중장기 발전 로드맵을 세울 계획이다. 이를 위해 지난 7월 발주한 연구용역의 결과는 오는 12월쯤 나온다. 이 결과를 토대로 수립될 로드맵에는 특별자치도를 통한 차별화 전략과 특례가 담긴다. 이미숙 강원도 바이오헬스과장은 “남은 8개월은 강원도와 디지털 헬스케어의 미래를 결정짓는 중차대한 시간”이라며 “특별자치도 출범 전 이뤄질 특별법 개정안에 최대한 많은 특례가 담길 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.

컴퓨터를 오래 사용한 분들도 잘 기억하지 못하는 일이지만, 사실 인텔은 24년 전인 최초의 그래픽 카드인 i740을 시장에 출시했습니다. 그러나 당시 그래픽 시장에서 의미 있는 결과를 남기지 못한 채 결국 내장 그래픽에 통합되는 운명을 맞게 됩니다. 내장 그래픽은 거의 서비스로 끼워주는 기능에 불과했기 때문에 인텔 그래픽 카드는 시장에서 사라진 것과 같았습니다.  GPU가 그래픽 연산만이 아니라 인공지능이나 병렬 연산 등 여러 분야에서 중요성이 커지면서 인텔 역시 그래픽 카드 시장에 다시 진출을 모색했습니다. 이를 위해 경쟁사인 AMD의 라데온 GPU 개발자인 라자 코두리를 영입해 지난 5년간 막대한 투자를 진행했습니다. 그리고 올해 10월 12일 인텔 아크 A770과 A750를 출시하면서 본격적으로 시장 진입을 선언했습니다. 현재 그래픽 카드 시장은 엔비디아의 지포스 시리즈의 독과점 구조가 형성된 가운데 AMD의 라데온 그래픽 카드가 유일한 대항마로 외롭게 버티고 있습니다. 독립형 그래픽 카드 시장에서 엔비디아의 시장 점유율은 80% 이상으로 사실상 현재 개발되는 대부분의 게임이 지포스 그래픽 카드에 최적화되어 출시되고 있습니다. 그런 만큼 지포스는 성능면에서 상당히 앞서 있을 뿐 아니라 최적화와 호환성 부분에서도 가장 완벽하다고 할 수 있습니다.  이런 상황에서 새로 시장에 진입하는 인텔이 내세울 수 있는 강점은 바로 저렴한 가격입니다. 인텔 아크 A750은 289달러, A770 8GB 버전은 329달러, A770 16GB 버전은 349달러로 최신 기술을 집약한 그래픽 카드 치곤 비교적 저렴한 가격에 등장했습니다. 비슷한 시기에 등장한 엔비디아의 RTX 4090/4080과 비교하면 엄청나게 저렴한 수준입니다.사실 인텔 아크 7 시리즈 역시 TSMC의 6N 공정으로 217억 개의 트랜지스터를 집적하고 GDDR6 메모리를 8/16GB나 탑재했기 때문에 실제 제조 단가가 그렇게 저렴하지 않았을 것으로 추정됩니다. 그러나 원가를 반영해 비싸게 팔면 소비자의 외면을 받을 가능성이 크기 때문에 인텔은 공격적인 가격을 책정했습니다. 그 결과 가성비가 크게 높아졌다는 것이 인텔의 주장입니다.  인텔에 따르면 아크 A750/770 그래픽 카드는 엔비디아의 중급형 그래픽 카드인 RTX 3060과 비교해서 성능 당 달러 (performance per dollar) 기준으로 각각 53%와 42% 우수합니다. 이는 RTX 3060의 가격을 418달러로 봤을 때 가격으로 사실 본래 출시 가격인 329달러를 생각하면 초기 출시 가격과 아크 A750/770의 성능이 유사하다는 점을 유추할 수 있습니다. RTX 3060이 8nm 공정으로 제조되고 트랜지스터 집적도도 더 낮다는 점을 생각하면 (GA106의 트랜지스터 집적도는 132억 개) 솔직히 RTX 3060의 제조 비용이 더 저렴합니다. 따라서 인텔 아크 A750/770은 이윤을 남기지 못해도 최소한 시장에 진입할 수 있게 가격을 책정한 것으로 풀이할 수 있습니다. 다만 진짜로 가성비가 우수할지는 좀 더 검증이 필요합니다. 앞서 출시된 저가형 그래픽 카드인 A380의 경우 리뷰에서 게임 성능이 안정적으로 유지되지 못해 벤치마크 표에서 나타난 것보다 체감 성능이 낮았습니다. 특히 이런 문제는 오래된 게임일수록 심하게 나타났습니다. 최근에 등장한 그래픽 카드라 오래전 게임과는 호환성을 맞출 기회가 없었기 때문입니다. 아크 A750/770도 같은 문제를 겪을 것으로 예상됩니다.  두 번째 문제는 엔비디아와 AMD의 그래픽 카드도 가격이 내려가고 있다는 것입니다. 본래 인텔 아크 그래픽 카드는 암호화폐 채굴 수요로 그래픽 카드 가격이 비정상적으로 높아진 상황에서 기대를 모았으나 채굴 수요가 사라지면서 그래픽 카드 가격은 빠르게 정상화되고 있습니다. 이런 상황에서 가성비를 내세운 인텔의 신규 그래픽 카드는 입지가 좁아질 수밖에 없습니다.  마지막으로 엔비디아와 AMD가 올해 말에서 내년 상반기에 차세대 중급형 그래픽 카드를 출시할 경우 소비자들의 관심도 여기에 쏠리면서 인텔 아크 그래픽 카드는 시장에서 입지가 더 좁아질 수 있습니다.  그런데 사실 인텔 역시 첫술부터 배부를 순 없다는 사실을 잘 알고 있을 것입니다. 적어도 2-3세대 정도 제품을 계속 개발하면서 선두 주자인 엔비디아와 AMD와의 격차를 줄이려고 해야지 처음부터 수익 낼 순 없는 법입니다. 다만 최근 좋지 못한 실적을 기록하고 있고 최신 반도체 팹 증설에 나서면서 막대한 투자를 진행해야 하는 상황에서 인텔이 한동안 적자일 게 분명한 그래픽 카드 사업을 얼마나 지속할 수 있을지 의문 부호가 달리고 있습니다.  과연 인텔이 초기 어려움을 극복하고 몇 년 후 그래픽 카드 시장에서 입지를 다지는 데 성공할 것인지 아니면 결국 또 한 번의 시장 철수를 기록하게 될지 결과가 주목됩니다. 

LG전자가 6G(6세대) 테라헤르츠(㎔) 대역에서 실외 320m 무선 데이터 송수신에 성공했다. 5G(5세대) 통신을 넘어서 6G 기술 패권을 쥐기 위한 기업들의 움직임이 커지고 있다. 14일 LG전자에 따르면 독일 베를린에 위치한 프라운호퍼 하인리히-헤르츠 연구소는 최근 6G 테라헤르츠 대역(115~175㎔)를 활용해 실외에서 통신 신호를 320m 거리까지 전송하는 데 성공했다. 이는 지난해 8월 실외 100m 무선 송수신 성공에 이어 1년 만에 나타난 성과다. 당시 LG전자와 프라운호퍼 연구소는 6G 테라헤르츠 대역에서 전력 증폭기를 공동으로 개발해 출력 신호를 세계 최고 수준인 최대 15데시벨미릴와트(dBM)까지 끌어올렸다. 이번 성공은 일반 도심에서 사용하는 기지국의 범위가 250m 수준이라는 점에서 의미가 크다. 실내는 물론 실외 도심 지역 전반에서도 6G 테라헤르츠 통신이 상용화될 수 있다는 단서기 때문이다. 6G 테라헤르츠와 같은 초광대역은 주파수 도달거리가 짧고, 안테나 송·수신 과정에서 전력 손실이 심하다. 따라서 이를 해결하기 위한 송신 전력을 끌어올리는 ‘전력 증폭기’와 수신 신호 품질을 향상시키는 ‘수신기 소자’ 개발이 가장 큰 걸림돌로 꼽혀왔다. LG전자와 프라운호퍼 연구소는 이번 시연을 위해 전체 출력 20dBm 이상의 ‘다채널 전력 증폭기’, 노이즈 발생을 최소화하는 ‘저잡음 수신 신호 증폭기’ 등 세계 최고 성능의 송수신 핵심 소자의 신규 개발에 성공했다. 모듈의 집적도도 높여 향후 상용화에 용이하도록 했다. LG전자는 오는 23일 서울 마곡동 LG사이언스파크에서 한국과학기술원, 한국표준과학연구원(KRISS)과 공동으로 ‘6G 그랜드 서밋’ 행사를 열고 이번 테라헤르츠 기술 개발 성과를 포함한 그간의 6G 분야 개발 성과 등을 발표할 예정이다. LG전자 최고기술책임자(CTO) 김병훈 부사장은 “이번 실외 320m 시연 성공으로 초당 1테라비트 전송을 실현하는 6G 기술 목표를 보다 현실화했다”면서 “R&D 역량을 갖춘 연구기관, 업체들과의 협력을 지속해 LG전자 미래사업의 핵심 기술 요소 중 하나인 6G 기술 리더십을 공고히 할 것”이라고 강조했다.

1980년대만 해도 개인용 데스크톱 컴퓨터는 전기를 많이 먹는 기기가 아니었습니다. 하지만 프로세서의 성능을 높이기 위해 많은 기능과 장치를 추가하면서 전기도 많이 먹고 발열도 많아지게 됐습니다. 그리고 어느 순간부터 발열을 해결하는 문제가 개인용 컴퓨터에서 중요한 문제로 떠올랐습니다.  CPU에 냉각용 방열판이 장착된 것은 486 시대 이후였고 작은 냉각팬이 일반화된 것은 펜티엄 프로세서 이후로 볼 수 있습니다. 그리고 펜티엄 4 프로세서와 애슬론 프로세서의 경쟁이 격화된 2000년대 초반부터 상당한 열을 처리할 수 있는 고성능 쿨러가 보급됐습니다.  여기에 GPU가 CPU보다 더 크고 복잡해지면서 거대한 쿨러를 장착한 그래픽 카드가 등장해 열을 식혔습니다. 그리고 나중에는 늘어나는 열을 감당하기 위해 라디에이터와 펌프를 지닌 수랭식 쿨러까지 등장했습니다.  이렇듯 프로세서의 전력 소비와 발열량이 늘어나자 점차 전력 대 성능 비율 혹은 와트(W)당 성능이라는 개념이 등장했습니다. 특히 하루 24시간 1년 365일 가동해야 하는 데이터 센터는 전력 소모가 엄청나기 때문에 이 개념이 중요합니다. 전기를 많이 먹을수록 유지비가 늘어났고 발열량도 같이 늘어나기 때문에 냉각 시스템에 들어가는 비용도 더 늘어나니 어쩔 수 없는 일이었습니다. 이에 따라 주요 프로세서 제조사들 역시 와트당 성능을 중요시하게 됐습니다.  와트 당 성능비를 높이는 방법은 여러 가지입니다. 대표적인 방법은 클럭을 낮추고 코어 숫자를 늘리는 것입니다. CPU 클럭이 두 배가 되면 전력 소모는 두 배 이상 늘어납니다. 뒤집어 말해 클럭을 절반으로 낮추고 코어 숫자를 두 배로 늘리면 더 적은 전력으로 같은 성능을 달성할 수 있습니다. 따라서 서버용 CPU는 코어 숫자는 많은 대신 클럭은 소비자용 제품보다 낮습니다. GPU 역시 CPU보다 클럭이 훨씬 낮지만, 수많은 작은 연산 유닛을 병렬로 연결해 연산 능력을 높이는 방식으로 볼 수 있습니다.  여기에 마이크로 아키텍처를 개선하고 반도체 미세 공정을 도입하면 같은 성능에서 전력 소모를 줄이거나 반대로 같은 에너지를 사용해도 성능을 높여 와트당 성능비를 높일 수 있습니다.  여기까지 보면 꼭 전력 소모를 늘리지 않더라도 쉽게 와트당 성능을 높일 수 있는 것처럼 보입니다. 하지만 사실 그럴 수 없는 속사정이 있습니다. 전력 소모를 줄이는 데 매우 중요한 미세 공정 개발 속도가 최근 더디게 진행되고 있기 때문입니다. 이미 너무 작아진 트랜지스터를 더 작게 만들기 위해서는 천문학적인 투자와 연구 개발이 필요합니다. 이 과정은 과거보다 더디게 진행 중입니다.  인텔, AMD, 엔비디아, 애플 등 주요 제조사들은 성능을 더 높이기 위해 여러 개의 반도체 칩을 하나로 묶어 더 큰 프로세서를 만드는 대안을 선택했습니다. 그러면 미세 공정이 허용하는 것보다 더 거대한 프로세서를 만들 수 있기 때문입니다. 하지만 대신 전력 소모는 더 커질 수밖에 없습니다.  세계 최대의 파운드리 반도체 제조사인 TSMC는 2D, 2.5D, 3D 반도체 패키징 기술을 이용해 앞으로 3000억 개의 트랜지스터를 집적한 초거대 프로세서 개발이 가능할 것으로 내다봤습니다. 하지만 그 과정에서 프로세서의 전력 소모가 1000W를 넘게 될 것으로 예상됩니다. 여러 개의 칩렛으로 구성된 프로세서가 사실상 에어컨 수준인 킬로와트급 전기를 먹게 된다는 이야기입니다.  이미 단일 칩으로 가장 거대한 엔비디아의 H100 호퍼 GPU의 경우 트랜지스터 집적도가 800억 개에 달하고 최대 전력 소모가 700W에 달합니다. 여기에 엔비디아는 자사의 첫 서버 ARM 프로세서인 그레이스 슈퍼칩을 연결해 슈퍼컴퓨터와 서버 시장을 노릴 계획입니다. 이 경우 전력 소모량은 훨씬 올라갈 것입니다.  아직 정식 출시 전이지만, 인텔의 차세대 서버 프로세서인 사파이어 래피즈도 최대 4개의 타일을 붙여 하나의 큰 CPU를 만드는 방식이라 전력 소모량이 크게 높아질 수 있습니다. 인텔의 고성능 GPU인 Xe HPC (폰테 베키오)의 경우에도 47개의 타일을 붙여 1000억 개 이상의 트랜지스터를 집적한 만큼 전력 소모량이 급격히 늘어날 것으로 예상됩니다. 전력 소모량 증가는 서버 제품군에만 국한되지 않고 있습니다. 게임용 GPU 시장 역시 지난 몇 년간 전력 소모가 다시 늘어나고 있습니다. 엔비디아의 RTX 3090은 350W, RTX 3090 Ti은 450W의 TDP를 갖고 있는데, RTX 4000 시리즈는 이것보다 전력 소모가 더 늘어난다는 소식이 들리고 있습니다. 고성능 게이밍 PC에 국한된 이야기지만, PC용 파워 서플라이 용량도 서버급인 1000W를 넘는 게 낭비가 아닌 시대가 오고 있는 것입니다. 인텔과 AMD의 차기 CPU 역시 고성능 제품은 전력 소모가 다시 늘어날 가능성이 높습니다.  2004년 등장한 인텔의 펜티엄 4 프레스캇 프로세서는 당시 기준으로 엄청난 발열량과 전력 모소 때문에 프레스핫(hot)이라는 별명이 붙었습니다. 이 시기 쿨러로는 감당하기 힘든 최대 115W의 TDP 때문에 잘 모르고 케이스를 만졌다가 뜨거움에 놀란 소비자들이 하나둘이 아니었고 국내에서는 보일러 광고로 패러디되기까지 했습니다. 하지만 현재 등장하는 고성능 CPU와 GPU를 보면 이 정도는 애교로 보일 정도입니다.  현재까지는 전력 소모나 발열량 증가보다 성능 향상이 더 빨라서 와트당 성능비는 계속 향상되고 있습니다. 하지만 지구는 점점 뜨거워지고 있고 전기 요금도 점점 더 오르고 있어 앞으로 전력 소모량을 줄이는 것이 점차 중요한 과제로 떠오를 것입니다. 반도체 제조사들이 어디서 돌파구를 마련할 수 있을지 주목됩니다.