황 기조연설… 온라인 생중계900개 세션·250개 전시 구성시총 3위 터치 후 주가 급등락 미국 인공지능(AI) 반도체 시장의 ‘큰손’으로 떠오른 엔비디아가 5년 만에 AI 개발자 행사를 대면으로 진행한다. 역대 최대 규모로 진행되는 이번 행사에서 엔비디아 창립자이자 최고경영자(CEO)인 젠슨 황이 어떤 비전을 내놓을지 주목된다. 11일 업계에 따르면 엔비디아는 오는 18~21일(현지시간) 미 캘리포니아주 새너제이 SAP센터 등에서 AI 개발자 콘퍼런스(GTC 2024)를 연다. 코로나19 대유행 이후 5년 만에 여는 대면 행사로 시장의 관심은 첫날 진행되는 황 CEO의 기조연설에 쏠려 있다. 황 CEO의 기조연설은 온라인을 통해 전 세계에 생중계된다. 해마다 열리는 GTC는 새로운 기술을 소개하는 자리였지만 올해는 기술 강연을 넘어 지식을 공유하고 혁신을 촉발하는 협업 플랫폼으로 차별화한 것으로 보인다. 이번 행사는 900개의 세션과 250개의 전시, 수십 개의 기술 워크숍 등으로 구성돼 있으며 온라인으로도 참석이 가능하다. 엔비디아 측은 30만명 이상의 전 세계 개발자 커뮤니티 회원이 참석할 것으로 예상하고 있다. 그레그 에스테스 엔비디아 부사장(기업 마케팅·개발자 프로그램 부문)은 “여러 산업의 선도 기업이 최고의 AI를 경험하기 위해 GTC를 찾는다”면서 “우리는 그들을 하나로 모으는 것을 자랑스럽게 생각한다”고 말했다. AI 서버에 탑재되는 그래픽처리장치(GPU) 등을 만드는 엔비디아는 ‘AI 열풍’ 수혜를 톡톡히 보면서 1년 전에 비해 주가가 세 배 이상 올랐다. 시가총액은 지난해 6월 1조 달러 돌파 이후 지난 1일 2조 달러를 넘었다. 마이크로소프트(MS), 애플에 이어 시총 3위에 오른 엔비디아 주가는 지난 7일 주당 900달러 선도 넘어섰다. 그러나 다음날인 8일 875.28달러로 하루 만에 5.5% 급락하면서 시장에 충격을 주기도 했다. 증권가에선 급락 배경으로 차익 실현 매물 등에 따른 영향을 꼽았다. 한편 엔비디아도 자체 AI 플랫폼인 ‘네모’를 학습시키기 위해 저작권이 있는 도서를 허가 없이 사용했다는 이유로 저자로부터 소송을 당한 것으로 전해졌다. 로이터통신과 CNBC 방송은 세 명의 미국 소설가가 지난 8일 샌프란시스코 연방법원에 엔비디아를 상대로 소를 제기했다고 보도했다.

생성형 인공지능(Gen AI)에 대한 글로벌 경쟁이 AI 반도체 수요 급증으로 이어지고 있다. 현재 AI 반도체 시장의 독보적인 리더는 미국의 반도체 회사 엔비디아다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 수요가 폭증하면서 엔비디아 시가총액은 2조 달러를 넘었다. 작년 6월 1조 달러를 넘어선 뒤 불과 9개월 만의 일이다. 엔비디아가 감당하지 못할 만큼 지구촌의 AI 반도체 수요가 폭증한 덕분이다. 최근 오픈AI가 텍스트로 동영상을 생성하는 소라 서비스를 예고했다. 현재의 챗GPT서비스에 비해 소라는 스케일이 다른 연산 수요를 일으키게 된다. 이 때문에 엔비디아 주가는 당분간 오를 수밖에 없다. 엔비디아 주가가 뛰면서 경쟁사 AMD의 주가도 따라 오르고 있다. 엔비디아 반도체가 많이 팔리면 중앙처리장치(CPU) 칩 수요도 올라가는데, 이 시장을 주도하는 기업이 인텔과 AMD인 것이다. 특히 AMD는 낙후된 자체의 반도체 생산 라인을 고집해 온 인텔과 달리 일찌감치 생산 파트를 매각하고 대만 반도체 위탁생산(파운드리) 기업 TSMC의 최신 공정을 사용해 왔다. 이 때문에 AMD의 가성비가 인텔에 비해 좋아 x86 기반의 CPU 시장 점유율을 높여 왔다. 엔비디아 수요가 증가하면 AMD 서버용 CPU 수요도 증가한다. 이에 더해 AMD가 엔비디아에 가장 근접한 GPU 제품을 출시하면서 시장 가치가 빠르게 오르고 있다. 사실 AI 반도체칩 설계 기술은 이제 대단한 기술은 아니다. AI 연산의 상당 부분을 차지하는 매트릭스 연산을 병렬적으로 처리하는 코어를 설계하고 이 코어 가까이에 처리할 데이터를 가능한 한 많이 올려놓을 고속 메모리를 배치하는 것이다. 모든 빅테크 회사들이 자체 AI 반도체를 이미 가지고 있다. 하지만 중요한 것은 다수의 이런 AI 반도체칩들 위에서 Gen AI 모델을 구동하는 소프트웨어다. 이 소프트웨어는 엔비디아가 2000년대부터 개발해 확산시킨 CUDA가 독보적이다. 이 CUDA 때문에 엔비디아가 독점에 가까운 95%의 시장 점유율을 가지는 것이다. 엔비디아 의존도가 큰 마이크로소프트와 메타 같은 회사들은 AMD 소프트웨어가 CUDA와 근접한 성능을 내도록 도와 왔다. AMD 주가가 빠르게 오르는 것은 AMD가 엔비디아에 근접한 성능을 낼 때가 가까워졌음을 의미한다. 한편 소프트뱅크가 90% 지분을 가진 ARM CPU는 인텔이나 AMD의 x86 CPU보다 같은 일을 할 때 전력이 적게 든다. 빅테크 클라우드 회사에는 x86에 비해 매력적인 솔루션이다. 엔비디아가 한때 인수하려 한 ARM의 주가가 오르는 이유이고, ARM 주식의 상당 부분을 보유한 소프트뱅크 주식이 오르는 이유다. 엔비디아, AMD, ARM CPU 대부분을 TSMC가 생산한다. 이 회사들의 칩 수요가 늘면 TSMC 주가도 오른다. TSMC는 시가총액 7000억 달러로 반도체 업계 2위가 됐다. TSMC의 수요가 늘면 반도체 장비 회사들의 수요도 늘어난다. ASML이 3823억 달러의 시가총액으로 반도체 업체 4위가 됐다. 그다음이 시가총액 3683억 달러의 삼성전자다. 그 뒤를 AMD가 3314억 달러의 시가총액으로 빠르게 올라오고 있다. SK하이닉스는 880억 달러로 17위다. 엔비디아는 20여년 전만 해도 게임용 GPU를 공급하는 회사에 불과했다. 그런 기업이 삼성전자 시총의 5배에 이르는 1위 반도체 회사가 된 것은 첫째는 생산을 해 주는 TSMC가 있었기 때문이고, 둘째는 소프트웨어의 중요성을 일찌감치 깨달아 게임 외에 CUDA를 개발해 퍼트린 것이다. 그다음은 Gen AI 시대가 올 것을 예상하고 과감한 기술 투자와 우수한 인재를 확보한 것이다. 모두 엔비디아 최고경영자(CEO) 젠슨 황의 리더십 없이는 불가능한 일이다. 차상균 서울대 데이터사이언스대학원 초대원장

‘혁신의 대명사’로 불리던 애플의 시가총액이 올해 들어서만 500조원 가까이 증발했다. 중국 내 아이폰 판매가 급감하고 유럽연합(EU)에 수조원의 과징금 처분을 받은 데 이어 정보기술(IT) 업계의 최대 화두인 인공지능(AI) 분야에서도 소외된 결과다. 6일(현지시간) 미국 뉴욕증시에서 애플 주가는 전날보다 0.59% 떨어진 169.12달러로 거래를 마쳤다. 지난달 27일(182.63달러) 이후 6거래일 연속 하락이다. 애플 주가가 160달러대로 내려온 것은 지난해 10월 말 이후 4개월여 만이다. 애플 주가에 ‘경고등’이 켜진 것은 중국·과징금·AI로 상징되는 삼중고에 빠진 탓이다. 지난 5일 리서치업체 카운터포인트가 낸 보고서를 보면 올해 첫 6주간 중국 내 아이폰 판매량은 전년 같은 기간 대비 24% 감소했다. 경쟁사인 화웨이 스마트폰 판매량은 64% 급증했다. 경기 침체 장기화로 가격이 높은 애플 스마트폰 수요가 줄고, 미국의 기술 제재에 대응한 중국인의 애국소비 성향도 강해진 결과다. 앞서 EU 집행위원회는 지난 4일 애플에 ‘음악 스트리밍 앱 시장에서 시장 지배력을 남용했다’는 이유로 18억 4000만 유로(약 2조 7000억원)의 과징금을 부과했다. 현재 애플은 EU뿐 아니라 주요국 규제 당국의 ‘반(反)독과점 표적’이 되고 있다. AI 분야에서 이렇다 할 성과를 보이지 못한 것도 애플의 위기를 부추긴다. IT 업계의 성장 테마가 AI로 바뀌면서 엔비디아·마이크로소프트(MS)·메타 등이 AI 기능과 그래픽처리장치(GPU) 혁신을 이끄는데 애플은 아직 흐름에 올라타지 못했다. 계속된 주가 하락으로 지난해 3조 달러(약 3990조원)를 넘었던 애플의 시가총액은 2조 6115억 달러로 쪼그라들었다. 올해 들어서만 3500억 달러가량 사라졌다. 지난 1월 MS에 ‘시총 1위’ 자리를 내주고, 3위 엔비디아에도 쫓기는 신세다. ‘AI 대장주’인 엔비디아는 이날도 주가를 3.18% 끌어올렸다. 시총은 2조 2170억 달러로 애플과의 차이를 좁히고 있다.

‘혁신의 대명사’로 불리던 애플의 시가총액이 올해 들어서만 470조원 가까이 증발했다. 중국 내 아이폰 판매가 급감하고 유럽연합(EU)에 수조원의 과징금 처분을 받은 데 이어 정보기술(IT) 업계의 최대 화두인 인공지능(AI) 분야에서도 소외된 결과다. 6일(현지시간) 미국 뉴욕증시에서 애플 주가는 전날보다 0.59% 떨어진 169.12달러로 거래를 마쳤다. 지난달 27일(182.63달러) 이후 6거래일 연속 하락이다. 애플 주가가 160달러대로 내려온 것은 지난해 10월 말 이후 4개월여 만이다. 애플 주가에 ‘경고등’이 켜진 것은 중국·과징금·AI로 상징되는 삼중고에 빠진 탓이다. 5일 리서치업체 카운터포인트가 낸 보고서를 보면 올해 첫 6주간 중국 내 아이폰 판매량은 전년 동기 대비 24% 감소했다. 경쟁사인 화웨이 스마트폰 판매량은 64% 급증했다. 경기 침체 장기화로 가격이 높은 애플 스마트폰 수요가 줄고, 미국 기술 제재에 대응한 중국인의 애국소비 성향도 강해진 결과다. 앞서 EU 집행위원회는 지난 4일 애플에 ‘음악 스트리밍 앱 시장에서 시장 지배력을 남용했다’는 이유로 18억 4000만 유로(약 2조 7000억원)의 과징금을 부과했다. 현재 애플은 EU뿐 아니라 주요국 규제 당국의 ‘반(反)독과점 표적’이 되고 있다. AI 분야에서 이렇다 할 성과를 보이지 못한 것도 애플의 위기를 부추긴다. IT업계의 성장 테마가 AI로 바뀌면서 엔비디아·마이크로소프트(MS)·메타 등이 AI 기능과 그래픽처리장치(GPU) 혁신을 이끄는데 애플은 아직 흐름에 올라타지 못했다. 계속된 주가 하락으로 지난해 3조 달러(약 3990조원)를 넘었던 애플의 시가총액은 2조 6115억 달러로 쪼그라들었다. 올해 들어서만 3500억 달러가량 사라졌다. 지난 1월 MS에 ‘시총 1위’ 자리를 내주고, 3위 엔비디아에도 쫓기는 신세다. ‘AI 대장주’인 엔비디아는 이날도 주가를 3.18% 끌어올렸다. 시총은 2조 2170억 달러로 애플과의 차이를 좁히고 있다.

GDDR은 이름처럼 그래픽 카드를 위해 만들어진 고속 메모리입니다. 초기 그래픽 카드는 일반 SDR, DDR 메모리를 사용했지만, 처리해야 하는 그래픽 데이터의 양이 갈수록 커지면서 PC용 메모리로는 감당하기 힘들어지자, GDDR이라는 새로운 규격을 만든 것입니다. GDDR 메모리가 본격 사용된 것은 2004년에 나온 엔비디아의 지포스(GeForce) FX 5700 울트라 그래픽 카드였습니다. 이 그래픽 카드는 GDDR2 메모리를 탑재한 시험작이었습니다. 그 다음 지포스 6800 울트라에 GDDR3가 사용되면서 본격적인 GDDR 메모리 시대가 열렸습니다. GDDR 메모리는 본래 DDR2, DDR3 메모리에 기반한 고속 메모리로 데이터가 지날 수 있는 통로를 여러 개 만들고 각각의 통로의 속도를 더 빠르게 만든 것이 특징입니다. 다만 그렇기 때문에 DDR 메모리보다 가격이 비싸고 전력 소모가 큰 단점도 지니고 있습니다. 일반 컴퓨터에서 DDR 계열 메모리 대신 GDDR 메모리를 사용하지 않는 이유입니다. 시스템 메모리는 속도 못지않게 용량도 중요하고 전력 소모와 발열이 너무 커서도 안 되기 때문에 DDR 계열 메모리 정도면 적당합니다. 하지만 GPU의 경우 발전 속도가 워낙 빠르다 보니 GDDR 계열 메모리로도 충분하지 않다는 지적이 나왔습니다. 이를 대체하기 위해 개발된 메모리가 바로 HBM입니다. HBM는 여러 층으로 메모리를 쌓고 더 극단적으로 많은 통로를 만들어 속도와 용량 두 마리 토끼를 잡은 차세대 메모리입니다. 따라서 GDDR 메모리의 한계를 극복하고 차세대 그래픽 메모리가 되리라는 기대가 상당했습니다. 하지만 가격은 잡지 못했다는 게 문제였습니다.HBM을 최초로 적용한 그래픽 카드는 사실 AMD의 라데온 R9 퓨리 X입니다. 피지 GPU에 1세대 HBM 메모리 4GB를 달고 당시로는 상당히 빠른 512GB/s의 대역폭을 확보했습니다. 하지만 당시 기준으로 너무 비싼 649달러의 가격이 발목을 잡았습니다. 값비싼 HBM를 탑재하고도 성능은 경쟁사인 엔비디아의 지포스를 능가하지 못했기 때문에 한동안 HBM 메모리는 널리 쓰이지 못했습니다. HBM이 본격적으로 빛을 보게 된 것은 AI 붐과 함께 데이터 센터용 GPU에 대규모로 공급된 이후입니다. 2022년 19억 달러 수준에 불과했던 HBM 시장 규모는 2023년에는 40억 달러로 급증했고 2027년에는 330억 달러로 폭증할 것이라는 예측이 나오고 있습니다. 이렇게 시장 규모가 커지고 규모의 경제를 달성할 수 있게 되면 HBM이 가격 경쟁력을 지니게 되면서 서버용 GPU나 CPU를 넘어 GDDR 메모리의 주요 소비처인 콘솔 게임기나 일반 소비자용 그래픽 카드에 다시 탑재될 수 있는 가능성이 열리게 됩니다. 하지만 GDDR 메모리 역시 진화를 거듭하면서 성능이 높아지고 있어 당장 큰 변화가 없을 가능성이 높습니다. 현재 사용되는 GDDR 메모리의 최신 버전은 GDDR6X입니다. 하지만 삼성전자는 이미 작년에 GDDR7 개발을 완료했습니다. 그리고 메모리 표준을 정하는 JEDEC은 최근 GDDR7 규격을 확정했습니다. GDDR7 메모리의 최대 속도는 48Gbps로 GDDR6X의 두 배입니다. 덕분에 메모리 하나의 대역폭도 192GB/s로 두 배 높아졌습니다. 256비트 메모리 인터페이스라면 총 1.5TB/s, 384비트 메모리 인터페이스에서는 2.3TB/s의 대역폭을 확보할 수 있습니다. H100 같은 서버용 GPU보다는 낮지만, 게임이나 AI 연산용의 일반 고성능 그래픽 카드에는 충분한 대역폭을 확보할 수 있습니다. 다만 초기 등장할 GDDR7 메모리는 이전과 마찬가지로 규격에서 허용하는 최대 속도보다 다소 느릴 것입니다. 작년 삼성전자가 개발한 GDDR7 역시 32Gbps의 스펙을 지니고 있습니다. 하지만 이는 RTX 3080에 사용된 19Gbps의 GDDR6X 메모리나 RTX 4080 Super에 사용된 23Gbps GDDR6X 메모리보다 훨씬 빠른 것입니다. 여러 층으로 메모리를 쌓아 올리고 이를 관통하는 TSV라는 통로를 여러 개 뚫은 후 인터포저라는 별도의 통로를 통해 GPU나 CPU에 연결해야 하는 HBM는 속도와 용량에서 GDDR 메모리를 몇 배 앞설 순 있지만 여전히 가격도 몇 배 앞서게 됩니다. 기존 DDR 계열 메모리처럼 생산하고 정착할 수 있는 GDDR 메모리는 HBM의 가격이 지금보다 현저하게 떨어지지 않는 이상 시장에서 살아남게 될 것입니다. 다만 일부에서 예측하는 것처럼 HBM 시장 규모가 급격히 커지고 규모의 경제에 의해 가격이 내려가면 상황이 바뀔 수도 있습니다. 지금처럼 메모리 대역폭과 가격에 따라 DDR – GDDR - HBM의 3층 구조가 앞으로도 이어질지 아니면 HBM이 메모리의 대세가 될지 미래가 주목됩니다.

인간 뇌 구조와 기능을 모방한 원리로 전력 소모를 최소화하면서도 초고속으로 거대언어모델(LLM)을 처리할 수 있는 인공지능(AI) 반도체를 국내 연구진이 세계 최초로 개발했다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) A100의 41분의1 크기에 전력은 625분의1만 소모하면서 GPT 2 구동에 성공했다. 격화하는 세계 AI 반도체 전쟁에서 승기를 쥘 수 있는 실마리를 제공한 연구성과로 평가된다. 한국과학기술원(카이스트) PIM반도체 연구센터와 인공지능반도체대학원 유회준 교수 연구팀은 이 같은 초저전력 반도체 ‘상보형 트랜스포머’를 삼성전자 28㎚(나노미터) 공정을 통해 개발했다고 6일 과학기술정보통신부가 밝혔다. 연구팀은 그동안 다량의 GPU와 250W(와트)의 전력 소모를 통해 구동되던 GPT 2를 가로·세로 4.5㎜ 크기의 AI 반도체 한 개로 400㎽(밀리와트) 전력만 소모하면서 0.4초 만에 처리했다. 이번 연구 결과는 지난달 19∼23일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표·시연됐다. 상보형 트랜스포머란 뇌의 뉴런이 정보를 처리하는 방식을 모사한 ‘스파이킹 뉴럴 네트워크’(SNN)와 여러 신경망 층으로 이뤄져 복잡한 패턴을 인식하고 학습하는 AI 모델인 ‘심층인공신경망’(DNN)을 선택적으로 사용할 수 있도록 한 기술이다. 생각할 것이 많을 때는 에너지 소모가 많고, 생각할 것이 적을 때는 에너지 소모가 적은 사람의 뇌 작동 원리를 AI반도체 형태로 구현했다. 입력값 크기가 클 때는 DNN을, 입력값이 작을 때는 SNN을 사용해 전력 소모를 최소화했다. 유회준 교수는 “뉴로모픽(뇌 기능 모사 기술) 컴퓨팅은 IBM, 인텔 같은 회사들도 의미 있게 구현하지 못한 기술로, 초저전력 뉴로모픽 가속기(상보형 트랜스포머)로 LLM을 구동한 것은 저희가 세계 최초라고 자부한다”고 말했다. 다만 당장 상용화로 이어질 수 있는 단계는 아니다. 연구팀은 향후 해당 기술을 LLM뿐 아니라 다양한 응용 분야로 확장해 연구하고, 상용화 관련 문제점들을 파악해 개선한다는 계획이다.

한국투자증권 ‘한국투자글로벌AI&반도체TOP10펀드’는 높은 성장 잠재력을 가진 AI와 반도체 두 산업의 대표 기업에 집중 투자하는 상품이다. 해당 펀드는 생성형 AI 시대에 가장 큰 수혜를 입을 빅테크 종목을 80% 이상 편입하고 있다. 동일 유형의 공모펀드 내 빅테크 종목 편입비 평균이 30~40%라는 점을 감안하면, 빅테크 편입비가 높은 셈이다. 특히 편입한 종목들 상당수가 시장 내 독점적인 위치에 있는 기업들로, 현재 편입종목 상위권에는 엔비디아, 브로드컴, 애플, 마이크로소프트, 아마존, TSMC, 구글, 테슬라, ASML 등이 이름을 올리고 있다. 이 펀드는 투자 대상 선별을 위해 자체 분석 시스템을 채용했다. 먼저 AI와 반도체 산업의 핵심분야를 선정한 뒤 각 핵심분야에 해당하는 종목을 빅데이터 분석을 통해 걸러내 투자 유니버스를 구성한다. 이를 기반으로 시장 점유율과 사업에 대한 진입장벽, 경쟁우위 등 다양한 부문에 점수를 매겨 최종적으로 투자 대상 기업을 10곳 선정한다. 핵심분야 선정 시에는 반도체 파운드리와 반도체 장비, GPU, 커뮤니케이션, 모빌리티&자율주행 등 산업 전반을 커버할 수 있도록 설계하며, 투자 대상 기업을 평가할 때는 일반적인 정량 지표와 더불어 해당 기업의 특허 경쟁력과 독점적 플랫폼 보유 여부, 데이터 보유 수준 등 테마 요소도 함께 감안한다. 또한 기본적으로 대형 기술주 위주로 투자한다. 종목 평가 점수가 높지만 비교적 낮은 시가총액으로 대표성을 띠지 못하는 차세대 TOP종목도 포트폴리오에 후보그룹으로 일부 편입해 초과 수익을 노린다. 이렇게 구성된 포트폴리오는 반기마다 핵심분야 재검토를 거쳐 산업 트렌드 변화에 대응한다. 한국투자글로벌AI&반도체TOP10펀드는 A-e, C-e클래스 등으로 나뉜다. A-e클래스는 0.5% 이내 선취수수료가 존재하며, 연보수는 0.995%다. C-e클래스는 선취수수료 없이 연보수가 1.24%다. 별도의 환매수수료는 없다.

업계 최대 용량 36GB 구현 성공8단 쌓은 ‘선두’ SK하이닉스 추격D램 점유율 46%… 7년 만에 최고마이크론, 엔비디아용 HBM 양산새달 삼성과 ‘36GB 용량’ 맞붙어 인공지능(AI) 반도체에 탑재되는 고대역폭 메모리(HBM)를 놓고 메모리 반도체 업체간 경쟁이 본격화됐다. 선두 SK하이닉스를 추격 중인 삼성전자는 업계 최초로 D램 칩을 12단으로 쌓은 ‘5세대 HBM(HBM3E) 개발에 성공하면서 반전 계기를 맞았다. 미국 마이크론도 엔비디아용 5세대 HBM 양산을 시작하고 HBM 시장을 사실상 양분하고 있는 국내 업체에 도전장을 냈다. 27일 업계에 따르면 삼성전자가 이번에 개발한 36기가바이트(GB) 5세대 HBM은 업계 최대 용량이다. 3GB 용량인 24기가비트(Gb) D램을 12단으로 쌓아 올려 8단까지 쌓은 경쟁업체 제품(24GB)과 차별화를 한 것이다. 수천개의 미세 구멍을 뚫은 D램을 수직으로 쌓아 적층된 칩 사이를 전극으로 연결하는 기술(TSV·실리콘 관통 전극)을 활용했다고 한다. HBM은 D램 여러 개를 수직으로 연결해 데이터 처리 속도를 끌어올린 고성능 메모리다. 삼성전자가 고용량 HBM 시장을 주목한 건 AI 서비스 고도화로 데이터 처리량이 급증하고 있기 때문이다. 회사 측은 “성능과 용량이 이전 제품인 4세대 HBM(HBM3 8단) 대비 50% 이상 개선됐다”면서 “이 제품을 사용하면 그래픽처리장치(GPU) 사용량이 줄어 기업들이 비용을 절감할 수 있다”고 했다. 삼성전자는 6세대 HBM도 2026년 양산을 목표로 준비 중이다. 6세대에서는 16단까지 용량이 커질 것으로 보고, 칩과 칩 사이의 ‘갭’을 완전히 없애는 신공정도 개발하고 있다. 삼성전자의 HBM 매출이 늘면서 지난해 4분기 D램 점유율은 45.7%(옴디아 기준)를 기록했다. 2016년 3분기(48.2%) 이후 가장 높은 수준이다. 다만 HBM 시장만 놓고 보면 SK하이닉스가 앞서가고 있다는 평가를 받는다. SK하이닉스는 AI 반도체의 핵심인 GPU 시장의 80% 이상을 장악한 엔비디아에 HBM3를 사실상 독점 공급하고 있다. 지난달 8단으로 쌓은 5세대 HBM도 초기 양산을 시작했다. 내부 인증을 마친 HBM 제품을 고객사에 보냈고, 고객사 인증 절차가 마무리되는 대로 본격 양산에 돌입할 계획이다. 12단 제품도 국제 표준 규격(JEDEC)에 맞춰 개발 중이다. 국내 업체에 비해 HBM 시장 점유율이 상대적으로 미미한 마이크론도 반격에 나섰다. 마이크론은 26일(현지시간) 2분기 출시 예정인 엔비디아의 ‘H200’ GPU에 탑재될 5세대 HBM(24GB 8단) 양산을 시작한다고 공식 발표했다. H200은 엔비디아의 주력 제품인 ‘H100’을 대체할 차세대 제품이다. 마이크론도 다음달 36GB 12단 5세대 HBM의 샘플 제품을 내놓고 고용량 시장에서 삼성전자와 맞붙는다. HBM 생산 능력과 함께 얼마나 효율적으로 생산할 수 있느냐에 따라 HBM 시장의 판도도 바뀔 것으로 보인다.

인공지능(AI) 대장주로 불리는 미국 반도체 기업 엔비디아가 시장 전망치를 웃도는 깜짝 실적을 발표하면서 미 증시가 뜨거워지고 있다. 엔비디아에 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 SK하이닉스에 대한 기대도 커지고 있다. 엔비디아 주가는 22일(현지시간) 뉴욕 증시에서 전날보다 16.4% 폭등한 785.38달러(약 104만원)에 마감했다. 시가총액도 전날 1조 6670억 달러에서 1조 9390억 달러로 크게 오르며 하루 만에 2720억 달러(약 361조원) 증가했다. 이달 초 페이스북 모회사 메타플랫폼의 하루 증가분(1970억 달러)을 넘어서는 수치다. 시총 2조 달러를 눈 앞에 두고 있는 엔비디아는 아마존(1조 8130억 달러), 구글 모회사 알파벳(1조 7970억 달러)를 제치고 시총 순위 3위 자리도 탈환했다.엔비디아는 전날 시장 예상치를 뛰어넘는 2023년 회계연도 4분기(11~1월) 실적을 발표했다. 매출은 전년 같은 기간 대비 265% 늘었고 총이익은 769% 급증했다. 전세계 AI 반도체 시장의 80%를 차지하는 엔비디아의 호실적에 미 증시도 강한 랠리를 펼쳤다. 다우존스30 산업평균지수는 사상 처음으로 3만 9000선을 돌파했고, 스탠더드앤드푸어스(S&P) 500 지수는 지난해 1월 이후 가장 큰 폭의 상승률을 기록했다. 엔비디아발 열풍에 AMD(10.69%), 브로드컴(6.31%), 마블 테크널러지(6.64%), ASML(4.81%), 어플라이드 머티어리얼즈(4.94%), 마이크론(5.42%) 등 다른 반도체 관련주도 크게 올랐다. 엔비디아와 AI 반도체 협력 관계를 맺고 있는 SK하이닉스도 덩달아 수혜를 입고 있다. SK하이닉스 주가(15만 6500원, 22일 종가 기준)는 전날 5.03% 급등하며 시총이 114조원에 달했다. 23일 장 초반 16만원을 넘어서며 시총이 한때 118조원을 넘었다. 3년 내 200조원 시총을 목표로 하는 SK하이닉스로서는 ‘엔비디아 효과’ 덕을 톡톡히 보고 있는 셈이다. SK하이닉스는 AI 칩에 들어가는 HBM 시장에서 엔비디아와 협력 관계를 이어가고 있다. SK하이닉스의 5세대 HBM인 ‘HBM3E’도 엔비디아의 차세대 AI용 그래픽처리장치(GPU)에 탑재될 것이란 관측이 제기되면서 추가 협력 전망도 밝은 편이다. 지난해 4분기 흑자전환을 하면서 빠르게 적자 터널을 벗어난 SK하이닉스는 올해 10조원이 넘는 영업이익을 낼 것으로 증권가에선 보고 있다.

인공지능(AI) 반도체 시장을 선점한 엔비디아가 아마존을 제치고 미국 증시 시가 총액 4위에 오른 지 불과 하루 만에 구글의 알파벳까지 넘어 시총 3위 자리에 올랐다. 오는 21일 실적 발표를 앞두고 월가의 금융투자회사들이 엔비디아의 목표주가를 잇달아 올린 것이 영향을 준 것으로 풀이된다. 이 같은 주가 상승세가 계속된다면 엔비디아가 조만간 ‘시총 2조 달러 클럽’에 입성하는 날도 멀지 않을 것으로 전망된다. 14일(현지시간) 미 뉴욕증시에서 엔비디아 주가는 전장보다 2.46% 오른 739.0달러에 마감했다. 엔비디아 시총은 이날 종가 기준 1조 8253억 달러(약 2438조원)로 미 상장기업 중 마이크로소프트(MS)와 애플에 이어 세 번째로 가치가 큰 기업이 됐다. 엔비디아 주가는 올해 들어서만 49% 올랐고 지난 1년간의 상승 폭은 무려 221%에 달한다. 블룸버그 통신은 엔비디아의 주가 상승세가 전문가의 예측보다 더 가파른 탓에 월가 애널리스트들이 목표주가를 조정하는 데 애를 먹을 정도라고 전했다. 1993년 설립된 엔비디아는 게임용 PC에 들어가는 그래픽처리장치(GPU)를 만드는 회사였다. 하지만 최근 AI 모델 학습과 추론에 특화된 반도체 패키지인 ‘AI 가속기’를 만드는 회사로 변신한 뒤 챗GPT의 등장과 함께 생성형 AI 시장이 본격화되면서 기업 가치가 급성장했다. 엔비디아는 AI 반도체 시장에서 점유율 80%를 기록할 정도로 독점적인 위치를 차지하고 있어 미래 실적에 대한 기대치도 높아지는 분위기다. 애널리스트들은 엔비디아의 연간 매출 증가율이 118%에 달할 것으로 예상하면서 최근 목표주가를 30~50%씩 올렸다. 만약 엔비디아의 주가가 810달러 수준에 이르면 시총이 2조 달러를 넘어서게 된다. 그렇게 되면 엔비디아 시총은 메모리반도체 1위 기업이자 파운드리(반도체 위탁생산), 시스템반도체 사업에 뛰어든 삼성전자 시총(448조 9276억원, 13일 종가 기준)의 다섯 배가 넘는다.

인공지능(AI) 반도체 시장을 선점한 엔비디아가 미국 증시에서 아마존을 제치고 시가총액 4위에 올랐다. 시총 2조 달러를 바라보는 엔비디아의 거침없는 진격은 기술주의 위력이 얼마나 강력한지를 보여 준다. 우리 정부도 저평가된 국내 기업 주가를 끌어올리기 위한 정책을 이달 안에 내놓기로 했지만 엔비디아와 같은 ‘신데렐라’가 나오려면 기술 혁신을 할 수 있는 토양을 만들어 줘야 한다는 지적이 나온다. 엔비디아 시총은 13일(현지시간) 종가 기준 1조 7816억 달러(약 2381조원)로 아마존(1조 7517억 달러)을 따돌리고 미 상장기업 4위에 올라섰다. 엔비디아가 아마존을 넘어선 것은 2002년 이후 22년 만으로 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 2~3개월 전부터 공개적으로 탈엔비디아를 언급했음에도 주가가 상승세를 달리고 있다. 엔비디아는 AI 모델 학습과 추론에 특화된 반도체 패키지인 ‘AI 가속기’를 만드는 회사로 챗GPT의 등장과 함께 생성형 AI 시장이 본격 열리면서 기업 가치가 크게 올랐다. 그래픽처리장치(GPU) 제조업체인 엔비디아가 AI 시대 최대 수혜주로 떠오른 비결은 끊임없는 기술 혁신으로 경쟁력을 끌어올렸기 때문이다. 그 결과 엔비디아 시총은 메모리반도체 1위 기업이자 파운드리(반도체 위탁생산), 시스템반도체 사업에도 뛰어든 삼성전자 시총(448조 9276억원, 13일 종가 기준)의 다섯 배가 넘는다. 엔비디아에 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 SK하이닉스 시총은 109조 2004억원으로 국내 시총 2위에 해당하지만 미 대형 기술주 7인방(일명 ‘매그니피센트 7’)과는 비교가 안 된다. 코리아디스카운트(한국 증시 저평가)를 해소하기 위해 정부가 준비 중인 밸류업 프로그램이 주가 부양에 일정 부분 도움이 될 수 있지만 주가 상승의 원동력은 언제나 실적이며 이를 위해서는 기술 혁신과 산업구조 재편이 필요하다는 게 전문가들 설명이다. 김양팽 산업연구원 전문연구원은 “미국은 전통적인 팹리스(반도체 설계 전문) 강국으로 우리가 한 번에 따라가기는 어렵다”면서 “향후 10년 안에 반도체 시장이 지금의 두 배 수준까지 커질 수 있는 만큼 우리가 강점을 갖는 메모리반도체 산업을 활성화해야 한다”고 했다. 장영욱 대외경제정책연구원 부연구위원은 “공매도 등 제도 정비도 중요하지만 코리아디스카운트를 근본적으로 해소하려면 규범에 입각한 경쟁 기반을 만들면서 연구개발(R&D) 지원 규모를 늘려야 한다”고 말했다.

인공지능(AI) 반도체 기업 엔비디아가 13일(현지시간) 미국 증시에서 아마존을 제치고 시가총액 4위에 올랐다. 전 세계에 불어닥친 AI 붐을 타고 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)가 폭발적 인기를 얻고 있어서다. 이날 뉴욕증권거래소(NYSE)에서 엔비디아 주가는 전날보다 0.17% 내린 721.28달러에 거래를 마쳤다. 아마존은 2.15% 하락했다. 종가 기준 엔비디아 시총은 1조 7816억달러(약 2381조원)로 아마존(1조 7517억달러)을 넘어섰다. 마이크로소프트(MS·3조 191억달러)와 애플(2조 8574억달러), 알파벳(구글·1조 8198억 달러)에 이어 미 상장기업 4위로 도약했다. 종가 기준 시총으로 엔비디아가 아마존을 넘어선 것은 2002년 이후 22년 만이다. 게임용 PC에 들어가는 그래픽 카드를 제조하는 엔비디아는 최근 AI 열풍에 편승해 ‘챗GPT’ 등 생성형 AI 개발에 쓰이는 그래픽처리장치(GPU)가 수요가 급증해 주가가 치솟았다. 지난 12개월간 246% 올랐고 올해 들어서도 상승 폭이 46%에 달한다. 엔비디아는 오는 21일 분기 실적을 발표한다. 어닝 서프라이즈(예상밖 호실적)를 공개해 주가가 810달러 수준이 되면 MS와 애플에 이어 ‘시총 2조 달러 클럽’이 된다. 시총 3위 알파벳을 제치는 것도 시간 문제로 보인다. 이달 들어서도 최소 5곳의 금융투자회사가 엔비디아 목표주가를 상향 조정했다. UBS그룹은 목표주가를 580달러에서 850달러로 올렸고, 미즈호 증권도 625달러에서 825달러로 바꿨다. 블룸버그통신은 “엔비디아 주식은 미국에서 가장 사랑받는 주식 가운데 하나가 됐다”고 설명했다.

생성형 인공지능(AI) 챗GPT를 세상에 내놓은 오픈AI가 AI 반도체 독자 개발을 추진하면서 글로벌 반도체 시장에도 적지 않은 변화가 예상된다. 지난주 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 한국을 찾았을 때 삼성전자와 SK하이닉스 최고경영진이 총출동한 것도 향후 오픈AI가 반도체 시장의 ‘큰손’으로 떠오를 수 있다는 기대감 때문으로 풀이된다. 28일 업계에 따르면 AI 반도체 시장은 2025년 711억 달러 규모(약 95조원)로 커질 것으로 전망된다. AI 반도체 시장이 커질수록 필수 부품인 고대역폭 메모리(HBM) 수요는 더 늘어날 수밖에 없다.SK하이닉스는 최근 실적 발표 콘퍼런스 콜에서 HBM 수요가 연평균 60% 수준으로 성장할 것으로 예상했다. HBM은 그래픽처리장치(GPU)와 함께 AI 가속기에 탑재돼 대용량 데이터 처리를 돕는다. HBM을 원활하게 공급받는 게 중요한데 이 시장을 삼성전자와 SK하이닉스가 장악하고 있다. AI 칩을 직접 생산하려는 오픈AI 측과 HBM 시장 강자인 삼성전자·SK하이닉스가 손을 잡는다는 건 단순한 기업 간 협업을 넘어 기존 반도체 시장을 재편할 수 있다는 점에서 파급력이 클 수밖에 없다. 오픈AI가 엔비디아의 독주를 견제하면 HBM의 수익성도 당분간 일반 D램보다 높은 수준에서 유지될 수 있고 엔비디아와의 협상에서도 주도권을 잃지 않을 수 있다. 현재 HBM의 개당 수익률이 D램의 5배가 넘는 것으로 알려진 만큼 삼성이나 SK 입장에서도 수익성을 끌어올릴 수 있다. 특히 올트먼 CEO가 삼성전자 평택 반도체 공장을 찾고 삼성 서초사옥에서 또다시 경영진과 면담한 것은 삼성전자가 갖고 있는 사업 포트폴리오가 오픈AI의 구상과도 잘 맞아떨어지기 때문이다. 삼성전자는 반도체 설계부터 파운드리(위탁 생산), 메모리 생산까지 모든 공정을 처리할 수 있어 AI 칩 개발부터 생산까지 하기 원하는 오픈AI 입장에선 최적의 파트너다. 실제 올트먼 CEO와의 면담에는 경계현 DS(반도체)부문장(사장)을 비롯해 최시영 파운드리사업부장, 이정배 메모리사업부장, 박용인 시스템LSI사업부장 등도 함께한 것으로 전해졌다. 앞서 한진만 삼성전자 DS부문 미주총괄 부사장은 지난 11일(현지시간) 기자들과 만나 “앞으로 메모리와 파운드리 의사결정자들이 한 테이블에 모여 같은 고객을 만나게 될 것”이라고 했는데 2주 만에 현실화한 것이다. 박재근 한양대 융합전자공학부 교수는 “오픈AI 입장에선 엔비디아의 기준이 아닌 자체 기준에 맞게 GPU를 설계하고 싶어 한다”면서 “삼성전자는 파운드리를 하고 있고 SK하이닉스와 함께 HBM도 생산하고 있으니 협업을 검토하기 위해 다녀간 것 같다”고 말했다.

챗GPT 제작사 오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)가 자체 인공지능(AI) 반도체 개발을 위해 아랍에미리트(UAE) 투자자들을 만나고 대만 TSMC와 협의 중이라고 영국 파이낸셜타임스(FT)가 20일(현지시간) 보도했다. 익명의 소식통은 FT에 올트먼이 새로운 AI 모델 구축에 필요한 AI 반도체를 개발하고 이를 생산하는 공장을 짓기 위해 중동의 부유한 투자자들과 자금 조달에 대해 대화하고 있다고 밝혔다. 올트먼이 만난 잠재적 투자자 중에는 타흐눈 빈 자예드 UAE 국가안보보좌관이 포함된 것으로 알려졌다. 그는 무함마드 빈 자예드 알 나흐얀 UAE 대통령의 동생이고, UAE의 AI 기업 G42의 소유주이자 회장직을 맡고 있다. 올트먼은 현재 AI 반도체 시장을 장악한 미국 반도체기업 엔비디아에 대한 의존도를 낮추기 위해 자체 AI 반도체 개발을 추진하고 있다. G42는 오픈AI의 투자사인 마이크로소프트(MS), 오픈AI와 이미 협력 중이다. 전날 블룸버그통신도 올트먼이 G42, 일본 소프트뱅크 그룹을 포함해 다수의 재무 투자자들과 자금 조달 방안에 관해 논의 중이라고 보도했다. 타흐눈 보좌관은 8000억 달러(약 1070조원) 규모의 아부다비 국부펀드를 운용하는 아부다비투자청(ADIA)과 또 다른 아부다비 국부펀드인 ADQ도 관리하고 있다. GPU 반도체업계 시장 선도 기업인 엔비디아와 시장에서 경쟁하기 위해 품질과 기술력이 뒷받침된 반도체를 개발하려면 막대한 자금이 들어갈 수밖에 없기 때문에 FT는 오픈AI가 수십억 달러를 조달해야 한다고 설명했다. 생성형 AI에 투입되는 딥러닝에는 동시에 여러 연산을 처리할 수 있는 성능을 갖춘 컴퓨터가 필요하다. 올트먼은 또 세계 최대 파운드리(반도체 수탁생산) 기업인 TSMC와 AI 반도체 생산에 대해 협의 중인 것으로 전해졌다. 올트먼의 AI 칩 벤처기업이 오픈AI의 자회사가 될지 또는 별도 기업이 될지는 확실하지 않지만, 오픈AI는 이 기업의 최우선 고객이 될 것으로 알려졌다.

세계 최대의 가전·IT 전시회인 CES 2024에서 몬드리안에이아이(대표 홍대의)가 최신 AI(인공지능) 혁신 기술과 플랫폼을 선보이며 전 세계의 이목을 집중시켰다. 지난 9일부터 12일까지 미국 라스베이거스에서 열린 CES(Consumer Electronics Show) 2024는 소비자 전자 기술업계의 선두주자들이 모여 전 세계 혁신적인 기술과 트렌드의 흐름을 한눈에 파악할 수 있는 최대 규모의 전시회다. 올해 CES는 역대 최대 규모로 AI가 주요 키워드로 자리 잡았으며, 전 세계 150여개 나라와 3500여개 기업이 참여한 가운데 한국 기업은 770여곳이 참여했다. 특히 인천시는 한국 지방자치단체로 유일하게 CES 메인 전시관인 라스베가스 컨벤션센터의 노스홀 내 AI·로봇 구역에 ‘인천·IFEZ 홍보관’을 운영했으며, 몬드리안에이아이는 ‘인천·IFEZ 홍보관’에 참가해 한국의 AI 기술과 혁신의 국제적인 인식을 높이는데 중요한 역할을 기여했다.최근 ‘2024 Emerging AI+X Top 100’에 4년 연속 최종 선정돼 AI 분야 강소기업으로서 자리매김해온 몬드리안에이아이는 이번 CES 2024에서 빅데이터, 인공지능 분석과 시각화 전문성을 바탕으로 AI 컨설팅, AI 연구개발, AI 플랫폼 등 인공지능의 시작부터 운영까지 전문적으로 관리하는 ‘Fully Managed AI Service’를 통해 차별화된 인공지능 혁신 기업임을 선보였다. 몬드리안에이아이는 플랫폼 예니퍼(Yennefer) SaaS화를 통한 MLOps 플랫폼 대중화와 고성능 GPU 클라우드 중개 서비스인 ‘runyourAI’를 소개했다. 또한 몬드리안에이아이 DX사업본부 정훈 이사는 대규모언어모델(LLM)을 통해 촉발된 AI산업의 트랜드와 스타트업을 위한 대응전략이라는 주제로 참가한 글로벌 기업과 전세계 참가자의 주목을 이끌었으며, 몬드리안에이아이의 출시 예정인 기업용 생성형 AI 플랫폼과 AI First 클라우드 플랫폼에 대한 향후 계획을 공개했다. 정훈 이사는 “이번 CES 2024를 통해 몬드리안에이아이의 AI 기술을 전 세계적으로 선보이고 AI 혁신 기술 기업으로서의 입지를 강화하는 중요한 기회를 얻었다”며 “CES 참여 기간 동안 120여개 기업 및 참가자와 미래 사업 추진에 대해서 논의했고 AI 서비스 및 시스템 도입을 위한 컨설팅, PoC 및 모델 개발 사업을 추진할 예정”이라고 밝혔다. 몬드리안에이아이는 이번 CES 2024에서 선보인 혁신적인 AI 기술과 플랫폼을 통해 글로벌 시장에서의 영향력을 더욱 확대할 것으로 예상된다. AI 기술이 빠르게 발전하는 가운데 몬드리안에이아이의 지속적인 혁신과 성장은 업계에서 주목할 만한 현상이다. 이번 행사를 통해 얻은 글로벌 네트워크와 파트너십은 향후 회사의 발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

인텔은 작년에 데스크톱 시장에 13세대 랩터 레이크의 개량형인 14세대 랩터 레이크 리프레쉬를 내놓았습니다. 사실상 크게 바뀐 것이 없긴 하지만 랩터 레이크 자체가 우수한 프로세서인 만큼 크게 실망할 이유는 없었습니다. 노트북 시장에는 오랜 세월 준비한 야심작인 메테오 레이크(코어 울트라)를 내놓았습니다. 그런데 메테오 레이크의 경우 GPU와 NPU에 대해서는 호평이 쏟아졌지만, 정작 인텔이 직접 제조한 CPU 자체에 대해서는 그렇지 못했습니다. GPU와 달리 눈에 띄는 성능 향상이 없을 뿐 아니라 같은 클럭에서 성능을 비교했을 때 오히려 랩터 레이크보다 낮은 성능을 보여줬기 때문입니다. 인텔이 공개한 슬라이드에서 인텔 코어 울트라 7 165H의 싱글 스레드 성능은 인텔 코어 i7 - 1370P보다 오히려 낮습니다. 그래도 경쟁자인 라데온 7 7840U보다는 높다는 것이 인텔의 주장이지만, 이는 SPECrate*2017_int_base 벤치마크 기준이고 SPECint 2017 같은 다른 벤치마크에서는 IPC가 별 차이 없게 나타났습니다. 참고로 같은 클럭일 때 성능을 비교하는 기준이 IPC (Instructions per cycle, 사이클 혹은 클럭 당 명령어 처리 수)입니다. 그리고 SPECint 2017에서 메테오 레이크의 클럭 당 성능은 13세대 코어 프로세서보다 낮고 애플의 M3 프로세서보다 현저히 낮게 나왔습니다.벤치마크 결과는 항목에 따라 앞서거나 뒤처질 수 있지만, 그나마 좋은 것을 골라 나오는 공식 슬라이드에서도 이전 제품 대비 낮게 나오는 경우는 매우 드문 사례입니다. 과거 펜티엄 4의 IPC가 펜티엄 3보다 낮은 사례가 있긴 했지만, 펜티엄 4는 클럭이 워낙 높아 이를 상쇄하고도 남았습니다. 하지만 메테오 레이크의 클럭은 이전 제품과 별 차이가 없습니다. 새로운 미세 공정과 개선된 마이크로 아키텍처를 사용하고도 이런 결과가 나온 이유는 모르지만, 인텔은 다음 제품에서 설욕을 준비하고 있습니다. 인텔 소비자 컴퓨팅 부분 부사장인 미셀 존스턴 홀트우스 (Michelle Johnston Holthaus)는 CES 2024 인터뷰에서 애로우 레이크(Arrow lake)와 루나 레이크(lunar lake)에서 상당한 IPC 개선이 있을 것이라고 주장했습니다. 그리고 GPU와 NPU의 AI 성능이 최대 3배까지 늘어날 것이라고 언급했습니다. 과거 로드맵(사진)에서는 애로우 레이크가 20A 공정으로 먼저 출시되고 루나 레이크는 18A 같은 차세대 공정을 적용해 2025년 이후 출시되는 것으로 알려졌으나, 홀트하우스 부사장은 두 제품 다 2024년 하반기에 출시될 것이라고 밝혔습니다. 두 제품 모두 최종 단계에 이른 상태로 더 출시를 연기할 이유가 없다는 것입니다. 따라서 2024년에는 인텔의 타일 구조 프로세서가 데스크톱과 노트북 모두에서 일반적으로 적용되는 첫 해가 될 것으로 보입니다. 애로우 레이크와 루나 레이크에 대해서는 제한적인 정보만이 알려졌고 여러 가지 세부 사항은 아직 베일에 가려져 있습니다. 제목처럼 비밀 무기에 가깝지만, 올해 하반기 출시 예정인 만큼 점차 상세한 정보가 공개될 것으로 보입니다. 메테오 레이크에서 보여준 강력한 GPU와 NPU에 새로운 아키텍처와 미세 공정을 적용해 IPC가 높아진 CPU 타일이 합쳐진다면 메테오 레이크에서 아쉬웠던 부분을 충분히 만회할 수 있을 것입니다. 다만 경쟁자인 AMD 역시 Zen 5 아키텍처로 반격을 노리고 있다는 점도 생각해야 합니다. AMD의 Zen 계열 코어는 인텔의 고성능 P 코어보다 더 빠르진 않지만, 3D V 캐시를 탑재하면 게임 성능에서 인텔 프로세서를 능가합니다. 애로우 레이크가 3D V 캐시라는 치트키를 뛰어넘을 수 있을 만큼 성능을 높일 수 있는지가 관건입니다. 2024년에도 두 회사의 양보 없는 싸움이 예상되는 만큼 결과가 주목됩니다.

새해가 시작됐다. 기업들은 빠르게 변하는 세계 속에서 한 해의 경영 계획을 정하기 바쁜 때다. 정부와 공공기관도 연말에 정해진 예산에 따라 올해 추진할 사업에 대해 구체적으로 고민하는 때다. 미국 라스베이거스에서는 지난 9일부터 12일까지 컨슈머 전자 쇼(CES)가 열린다. 삼성, LG, 현대자동차 등 국내 대표 기업들은 매년 이 행사에서 미래 제품과 기술을 선보여 왔다. CES에서도 지난해 내내 지구상의 관심을 끌어 왔던 젠AI가 화두다. 휴대폰, TV, 자동차 등 개인 소비자들의 모든 전자 제품에 젠 AI가 탑재돼 상호작용하는 ‘앰비언트 젠AI 시대’가 오고 있다. 이 때문에 엔비디아 GPU와 같은 고성능 데이터센터 AI 반도체 외에도 다양한 용도와 성능의 엣지 AI 반도체 수요가 늘어날 전망된다. 지금까지 젠AI에 대한 관심은 챗GPT 같은 서비스가 개인 소비자들의 지적 활동을 도와주는 데 집중됐다. 하지만 젠AI는 기업, 국가와 같이 목적을 가진 엔터프라이즈 경영에서 투명성과 생산성, 유연성을 높여 엔터프라이즈 내부와 외부의 상호작용 프로세스의 파괴적 혁신을 일으킬 수 있는 무한 가능성이 있다. 잘 알려진 것처럼 젠AI의 파워는 데이터에서 나온다. 예를 들어 CES에서 선보이는 새로운 제품들도 각 기업에서 연구개발과 생산, 인재와 시설의 선행 투자, 부품 공급망 확보 등 일련의 프로세스를 통해 만들어진다. 이 각각의 프로세스에서 다양한 데이터가 ERP를 비롯해 기업 내부의 여러 정보 시스템에 축적된다. 젠AI는 일차적으로 설계, 생산, 인사, 재무 등 기업의 각 단위 조직에서 비효율적이고 사람이 하기 싫어 하는 반복적 데이터 기반 업무를 자동화하는 데 효과를 낼 수 있다. 예를 들어 기업의 분기, 반기, 연차 경영 성과는 상장 기업이면 감사 절차를 거쳐 누구든 공개해야 하고 그 내용에 대해 CEO와 CFO가 법적 책임을 진다. 젠AI 시스템이 내부 감사 보고서 초안과 공시용 경영 보고서 초안을 ERP에 쌓인 경영 히스토리 데이터와 과거의 보고서를 바탕으로 만들고, 내부 전문가와 최고 경영진이 수정을 하면 이 결과를 젠AI가 다시 학습해 다음 보고서 수준을 높이는 선순환 구조를 만들 수 있다. ERP 데이터가 기반이므로 기업의 투명성을 높여 최고 경영진의 법적 위험을 낮추고 데드라인에 쫓기는 감사 및 경영 보고서 작업자의 효율성을 키워 경영 진단과 미래 예측에 도움이 되는 인사이트 도출에 집중하도록 할 수 있다. SAP나 세일즈포스닷컴, 워크데이 같은 기존 ERP, CRM, HR 시스템 소프트웨어는 데이터베이스 위에 전통적 코딩 방식으로 이뤄진 시스템이다. 이 소프트웨어들을 이루는 수천만 라인의 코드에는 기업의 각종 업무 프로세스 로직이 경직된 형태로 구현돼 있다. 이들 소프트웨어에 구현된 로직이 특정 기업 또는 신규 사업과 맞지 않아도 의존할 수밖에 없었다. 젠AI 기반의 엔터프라이즈 경영관리 시스템은 경직된 코딩을 없애고 기업 경영 전반에 필요한 데이터의 라이프사이클에 집중하는 새로운 패러다임의 소프트웨어다. 기업 경영에 필요한 다양한 기능의 모델이 학습을 통해 자동적으로 만들어진다. 혁신을 추구하는 기업에 절대적으로 필요한 유연성이다. 투입된 데이터의 다양성만큼 기업의 경영 효율화가 이뤄지므로 기업 내 조직들 사이의 데이터 흐름과 상호 협력이 불가피하다. 기업 내 사일로가 사라질 수밖에 없다. 이 새로운 엔터프라이즈 젠AI 패러다임은 국가 운영에도 적용된다. 올해 657조원의 정부 예산 집행은 기획재정부 산하 한국재정정보원이 운영하는 통합재정정보시스템에 기록돼 분석된다. 젠AI 시대에 이 통합재정정보시스템에 국가의 모든 프로젝트 데이터가 실시간으로 모이게 하면 대한민국의 경영에 어떤 파괴적 혁신이 일어날지 상상해 보라.

업스테이지·KT·콴다 공동개발매스GPT, 1점 만점에 0.488점 토종 인공지능(AI) 스타트업 업스테이지와 매스프레소(콴다), KT가 함께 만든 수학 특화 언어모델이 AI의 수학 능력을 평가하는 테스트에서 마이크로소프트(MS)와 오픈AI를 뛰어넘고 세계 1위를 차지했다. 업스테이지는 지난해 12월엔 ‘솔라’라는 경량 언어모델로 세계 성능 순위표에서 1위를 차지하기도 했다. 업스테이지는 수학 특화 언어모델 ‘매스(Math)GPT’가 고난도 수학 경시 문제 1만 2500개로 구성된 테스트에서 1점 만점에 0.488점을 받아 0.481점을 받은 MS의 ‘토라(ToRA)13B’를 제치고 역대 최고점을 기록했다고 밝혔다. 매스GPT는 업스테이지의 모델 설계, 수학 공부앱 ‘콴다’를 만든 매스프레소의 학습할 데이터 제공, KT의 그래픽처리장치(GPU)와 클라우드 등 인프라 지원으로 만들어졌다. 매스GPT와 토라13B는 AI 모델의 규모를 의미하는 매개변수가 약 130억개다. 업계가 300억 매개변수 이하를 경량 언어모델(SLM)로 구분하는 만큼 두 모델 역시 SLM에 해당한다. 그럼에도 매스GPT가 획득한 점수는 매개변수 1750억개인 오픈AI의 ‘챗GPT’(GPT-3.5, 0.355점)는 물론 조 단위 매개변수로 추정되는 같은 회사의 ‘GPT-4’(0.425점)보다도 앞섰다. 매스GPT는 초등·중학교 수학 문제 8500개로 구성된 연산 테스트 ‘GSM8K’에서도 SLM 중 최고점인 0.782점을 기록했다. 업계에 따르면 GSM8K에서 매스GPT보다 점수가 높은 모델은 매개변수가 2조~5조개로 추정되는 구글의 ‘제미나이’(0.944점)와 GPT-4(0.92점)뿐이다. MS의 토라13B는 0.758점을 기록했다. MATH와 GSM8K는 누구나 소스코드를 가져다 자신의 AI를 테스트할 수 있는 측정 도구로, 모델들이 경쟁해 순위를 매기는 플랫폼은 아니다. 업스테이지는 측정 결과를 담은 논문을 통해 매스GPT를 전 세계 개발자들과 공유할 방침이다.

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.

삼성전자가 배당락일에도 거뜬히 상승세를 이어가며 ‘8만전자’에 바짝 다가섰다. 삼성전자는 27일까지 6거래일 연속 상승하며 전날보다 1.83%오른 7만 8000원에 거래를 마쳤다. 이 종가는 52주 신고가이기도 하다. 지난 20일부터 5거래일 연속 52주 신고가. 이날 종가는 지난해 1월 12일 7만 8900원 이후 약 2년 만에 가장 높은 가격이다. 연일 이어진 외국인 매수세가 주가 상승을 견인했다. 외국인은 지난 20일부터 이날까지 8600억원어치 순매수했다. 기관은 전날까지 순매수세를 지속하다가 이날 매도 모드로 전환했고 개인 투자자는 지난 19일부터 6거래일 연속 매도 우위를 나타내고 있다. 26일(현지시간) 미국 뉴욕증시에서 인텔(5.2%), 마이크론(0.7%), AMD(2.7%) 등 반도체주가 강세를 보였고 최근 증권가가 내년 ‘온디바이스 AI’(기기 자체에 직접 인공지능 서비스를 탑재해 제공하는 기술) 관련 수요 증가와 반도체 업황 회복 기대감을 피력하면서 삼성전자에 대한 투자심리 개선에 기여하는 것으로 보인다. 또 중국산 반도체에 대한 미국 정부의 규제가 계속되고 있어 삼성전자가 반사이익을 얻을 수 있다는 관측도 여전하다. 조 바이든 미 행정부는 반도체 생산 장비의 중국 수출을 통제했으며 내년 1월부터는 미국 기업들에 중국산 반도체 사용 의존도를 조사할 예정이다. 여기에 내년 금리 인하 전망 속 북미 클라우드 업체들이 AI 서버 신규 투자를 늘리면서 AI용 그래픽 처리정치(GPU)와 단짝인 고대역폭메모리(HBM)가 없어서 못 팔 정도로 수요가 늘 수도 있다는 전망이 나온다. 이날 코스피는 배당락 충격 없이 개인과 외국인의 대량 매수에 힘입어 전날보다 10.91 포인트(0.42%)오른 2613.50으로 집계됐다. 전날보다 3.24포인트(0.12%) 내린 2599.35에 개장한 뒤 혼조세를 보이다가 오후 들어 강세로 완전히 돌아섰다. 통상 배당락일에는 전날까지 배당을 노리고 투자했던 투자자들의 매물이 빠지며 지수도 하락하는 경향이 있지만, 올해부터는 금융 당국의 배당 제도 선진화 방침에 따라 기업들의 배당락일이 내년 초까지로 분산돼 충격이 덜한 것으로 풀이된다. 코스닥지수는 전장보다 11.45포인트(1.35%) 오른 859.79로 거래를 마쳤다. 이날 하루 동안 유가증권시장과 코스닥시장의 거래대금은 각각 10조 2622억원, 10조 5126억원으로 집계됐다.