세계에서 가장 작은 여성이지만 꿈은 세계에서 가장 큰 꿈을 꾸는 인도 여성 ‘죠티 키산지 암게’(Jyoti Kisanji Amge)가 화제다. 죠티는 2011년 18세 때, 59.69cm 키로 ‘세계에서 가장 작은 여성’이란 기네스 기록을 세웠으며 24세 현재도 62.8cm 키로 그 타이틀을 유지하고 있다. 최근 기네스 세계 기록 페이스북 새 브랜드 ‘비욘드 더 레코드’(Beyond the Record)의 진행자 겸 모델 출신의 아샤 레오(Asha Leo)가 죠티가 살고 있는 마하라슈트라 주 북동부 나그푸르(Nagpur)를 방문해 그녀의 소식을 전했다. 더 이상 자신의 키가 자라지 않음을 깨달은 죠티가 병원을 찾았을 때, “호르몬의 한계로 인해 더 이상 키가 자라지 않을 것이며 체내에 호르몬이 없기 때문에 앞으로 키나 몸무게의 변화도 없다”는 의사의 진단을 받았다. 비록 이러한 상황들이 항상 가족의 보살핌에 의존할 가능성이 많은 죠티에게 더욱 도전할 수 있는 삶의 국면을 만들어줬다 할지라도 그녀는 믿을 수 없을 정도의 긍정적인 마인드를 소유하고 있다. “키로 인해 제 자신은 전 세계적으로 매우 유명해졌으며 제가 가는 곳마다 큰 관심을 받는다”며 “제 꿈은 할리우드 배우가 되는 것”이라고 말하며 미소를 지었다. ‘비욘드 더 레코드’는 기네스 세계 기록에서 제작한 전 세계의 놀라운 기록 보유자를 소개하는 페이스북 프로그램이다. 다음 편은 기괴한 식습관의 소유자 엘에이 비스트(L.A. Beast)로 더 잘 알려진 케빈 스타런(Kevin Strahle)이다.한편 세상에서 가장 작은 남성은 네팔의 77세 찬드라 바하두 당기(Chandra Bahadur Dangi)로 그의 키는 54.6cm다. 찬드라와 죠티는 지난 2012년 ‘기네스북’ 2013년 판에 사용될 사진을 찍기 위해 이탈리아의 한 스튜디오에서 첫 만남을 가진 바 있다. 사진·영상= Beyond the Record 손진호 기자 nasturu@seoul.co.kr

지난 5월 알파고는 중국의 바둑 신성 커제 9단과의 대결에서 승리한 뒤 화려하게 은퇴했다. 이 대결은 지난해 3월 있었던 이세돌 9단과의 대결에 비하면 충격적이지는 않았지만 학계에 남겨진 여운은 매우 컸다. 첫 번째 이유는 알파고가 컴퓨터 한 대를 활용해 커제와 대결했다는 점이다. 이세돌 9단과의 대결에서는 슈퍼컴퓨터급의 장비를 활용했는데 1년여의 기간에 전력 소비를 큰 폭으로 줄인 것이다. 두 번째는 바둑기사들의 기보를 전혀 학습하지 않았다는 점이다. 이런 접근은 역설적으로 대규모 데이터를 학습하여 패턴을 예측하는 현대 인공지능 개념을 뒤엎는 것이다. 구글 딥마인드는 지난 10월 우리에게 남긴 여운에 대한 해답을 주는 논문을 세계적인 학술지 네이처에 발표했다. 논문에서 소개된 ‘알파고 제로’는 바둑기사의 기보 없이 스스로 대결하며 학습했다고 밝혔다. 비결은 강화학습이다. 강화학습은 행위에 대한 보상을 통해 전략을 강화하는 방법으로, 게임 인공지능 분야에 주로 활용됐다. 알파고 제로의 강화학습 알고리즘은 지난 이세돌 9단과 대결했던 버전보다 상당 부분 개선됐다. 지난 버전의 알파고는 두 가지 형태의 인공신경망을 활용했다. 이 두 가지는 전문 바둑기사의 기보를 학습해 착수 선호도를 결정하는 정책망과 현재 바둑판의 승률을 근사하는 가치망이다. 알파고 제로에서는 이 두 가지를 하나의 신경망으로 통합해 성능을 개선한 것이다. 또 기존 알파고는 바둑판을 48가지 특징으로 분류하여 학습을 진행했으나 알파고 제로는 바둑돌의 위치만을 토대로 학습했다. 즉 알파고 제로는 백지 상태에서 바둑의 규칙만을 토대로 학습했다고 볼 수 있다. 한편 알파고 제로는 학습을 위해 4개의 TPU(Tensorflow Processing Unit)를 활용했다. TPU는 구글이 고안한 학습 전용 하드웨어로 기존 연산처리장치보다 최대 80배 정도 전력 효율이 높다. 학습기반 인공지능은 일반적으로 계산량이 매우 많다. 현재 인공지능 컴퓨팅 인프라로 GPU가 각광받는 이유도 같은 가격의 CPU 대비 계산 성능이 월등히 뛰어나기 때문이다. 문제는 GPU의 전력 소모가 크다는 점이다. TPU는 GPU와 같이 인공지능 학습에 뛰어난 성능을 보이면서도 전력을 적게 소모한다는 점에 주목할 필요가 있다. 딥마인드의 알파고 제로는 현대 인공지능의 변혁을 알리는 신호탄이 될 것이다. 데이터를 스스로 생산하며 학습한다는 패러다임을 제시했기 때문이다. 사람처럼 행동하는 인공지능은 현재 시점에서는 요원한 일이지만, 알파고 제로가 증명한 기술 발전의 속도는 우리들이 생각하는 것보다 훨씬 더 빠를지도 모른다.

CPU 업계 1위인 인텔과 40년 앙앙불락(怏怏不樂)으로 사이가 좋지 않았던 회사가 바로 AMD입니다. X86 프로세서라는 같은 제품을 만드는 만큼 두 회사는 충돌하지 않을 수 없었는데, 특히 본래 이 프로세서가 인텔의 기술이었기 때문에 법정소송으로 비화하는 일이 적지 않았습니다. 인텔의 역사를 다룬 ‘인텔 끝나지 않은 도전과 혁신’(The Intel Trinity)에 따르면 이는 1976년 AMD의 창업자인 제리 샌더스가 인텔 8086의 클론 칩을 만들 때부터 시작된 갈등이었습니다. 사실 AMD 외에도 여러 클론 칩 업체가 있었지만, 대부분 파산하거나 혹은 x86 프로세서 제조업에서 손을 뗀 반면 AMD는 끊임없는 기술 개발을 통해 한때 인텔을 크게 위협하는 수준까지 커집니다. 따라서 법정 소송이 마무리된 이후에도 인텔과 AMD는 서로 사이가 좋을 순 없었습니다. 이 둘은 계속해서 서로 경쟁하면서 제품을 내놓았습니다. 그러던 두 회사가 손을 잡았다고 하면 모두가 깜짝 놀랄 뉴스가 아닐 수 없습니다. 가장 일어나지 않을 것 같은 일이 일어난 것이기 때문입니다. 다만 서로 담합을 해서 CPU 가격을 올린다든지 하는 건 아닙니다. AMD의 라데온 그래픽 프로세서를 인텔에 판매한다는 소식이기 때문입니다. 앞으로 라데온 내장 그래픽을 사용한 인텔 프로세서를 볼 수 있게 될 전망입니다. AMD는 CPU는 물론 그래픽 처리 장치(GPU)도 같이 만들고 있습니다. 과거 ATI라는 회사를 인수하면서 해당 부서를 인수해 라데온 GPU를 만들고 있는데, 독립 그래픽 카드 제품으로도 내놓고 CPU와 합쳐서 APU라는 형태의 제품으로도 내놓습니다. CPU+GPU가 같이 있으면 비싼 그래픽 카드를 별도로 살 필요가 없기 때문에 보통 중저가형 PC용으로 사용됩니다. 인텔 역시 CPU+GPU 통합형 제품을 내놓았는데, 솔직히 말해 그래픽 성능은 그다지 좋지 않았습니다. 가벼운 노트북처럼 발열과 전력 소모를 크게 줄여야 하는 제품이나 혹은 그래픽 성능이 별로 중요하지 않은 사무용 PC 등에 사용되는 물건이라고 할 수 있습니다. 물론 인텔 역시 좀 더 비싼 그래픽 제품을 판매하려고 시도하지 않은 것은 아닙니다. 인텔도 고성능 내장 그래픽 프로세서인 아이리스 및 아이리스 프로 그래픽 프로세서를 내놓긴 했습니다. 하지만 성능 면에서는 AMD나 엔비디아의 최신 그래픽 프로세서를 따라잡기 힘들었습니다. 여기에 대부분의 게임이 AMD가 엔비디아의 프로세서에 최적화되어 인텔 내장 그래픽으로는 성능이나 최적화 모두 따라잡기 어려운 것이 현실입니다. 아마도 이것이 인텔이 자체 그래픽 프로세서에 공을 들이기보다 AMD의 그래픽 프로세서를 구매하기로 결정한 이유 가운데 하나였을 것입니다. 물론 그래픽 부분 1위인 엔비디아도 가능성 있는 협상 대상자지만, 현재 시장 1위를 하면서 비싼 가격에 제품을 파는 엔비디아가 큰 흥미를 보이지 않았던 것으로 보입니다. AMD는 신제품인 라이젠 CPU를 통해 적자에서 탈출하긴 했지만, 여전히 부진한 라데온 프로세서 판매를 촉진하기 위해 고육지책으로 프로세서를 판매하기로 결정했을 것입니다. 인텔은 신기술을 통해 새로 구매한 라데온 프로세서는 물론 차세대 메모리인 HBM2까지 결합하려고 생각하고 있습니다. EMIB(Embedded Multi-die Interconnect Bridge)이 그것으로 여러 개의 이질적인 다이(die)를 서로 연결하는 고속 인터페이스를 통해 하나의 칩처럼 효과적으로 통합할 수 있다는 것이 인텔의 설명입니다. 물론 이 두 회사의 동상이몽이 해피엔딩으로 끝날지는 두고 봐야 알겠지만, 이 소식은 영원한 적도 친구도 없다는 것을 다시 한번 보여주는 사례가 될 것 같습니다. 치열한 생존경쟁에서 살아남기 위해서는 누구와도 손을 잡을 수 있고 누구와도 싸울 수 있다는 것만이 진리인 셈이지요. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

프로세서 업계 1위로 군림해온 인텔의 입지는 지난 몇 년간 크게 변했습니다. 여전히 프로세서 업계 1위긴 하지만, 시장이 모바일 중심으로 바뀌고 고성능 ARM 기반 프로세서의 비중이 커지면서 위상이 예전 같지 않은 것입니다. 올해 3분기 인텔의 매출은 161억 달러로 5년 전인 2012년 3분기 135억 달러보다 성장은 했지만, 물가 상승률 등을 감안하면 큰 성장세라고 하긴 어려운 수준입니다. 매출에서 가장 큰 부분을 차지하는 클라이언트 컴퓨팅 부분(PC용 CPU 및 연관 제품) 매출이 88억 6000만 달러로 정체된 것이 가장 큰 이유입니다. 그나마 서버 부분을 포함한 데이터 센터 부분의 성장률은 꾸준해서 매출과 순이익은 점점 증가하는 추세긴 하지만 그 성장 속도는 완만합니다. 그래서 인텔은 인공지능과 사물인터넷에서 새로운 가능성을 탐색하고 있습니다. 솔직히 말하면 인공지능 분야에서 아직 인텔의 입지는 그렇게 크지 않습니다. 최근 인공지능 하드웨어 부분에서 최근 단연 두각을 나타내는 기업은 엔비디아로 이 회사의 그래픽 연산 유닛 혹은 GPU는 딥러닝 연구에서 매우 널리 활용되고 있습니다. 구글 역시 인공지능 관련 소프트웨어는 물론 텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Unit·TPU) 같은 하드웨어를 공개하면서 앞선 기술력을 자랑하고 있습니다. 이에 질세라 최근 인텔은 매우 과감한 기술 개발과 인수 합병을 통해 새로운 제품군을 공개하고 있습니다. 그것도 하나가 아니라 비슷한 시기에 3개를 동시에 발표했습니다. 첫 번째 타자는 USB 메모리나처럼 생긴 모비디우스(Movidius) 뉴럴 컴퓨트 스틱(Neural Compute Stick)입니다. (사진) 모비디우스는 작년에 인텔에 인수된 신생 기업으로 절전형 인공지능 프로세서에 특화된 기술을 지니고 있습니다. 우리가 사용하는 USB 메모리보다 약간 큰 이 장치를 이용하면 1w의 전력으로 100GFLOPS의 인공지능 관련 연산이 가능합니다. 가격은 79달러. 성능을 생각하면 저렴한 편입니다. 일반 PC의 USB에 끼워서 사용할 수 있는 것은 물론 앞으로 소형 저전력 장치에 강력한 인공지능을 부여할 수 있습니다. 두 번째 타자는 엔비디아의 고성능 GPU와 경쟁할 제품으로 너바나(Nervana)라는 명칭을 가지고 있습니다. 아직 실물이 공개된 것은 아니지만, 공개된 내용을 종합하면 강력한 성능을 지닌 고성능 인공지능 전용 프로세서라고 할 수 있습니다. 너바나의 구체적인 성능에 대해서는 아직 공개되지 않았지만, 12개의 내부 프로세서와 4개의 고속 메모리인 HBM2를 사용한다는 점은 알려졌습니다. 더 흥미로운 사실은 이 제품의 개발에 페이스북이 참여했다는 것입니다. 당연히 구매 가능성 역시 높을 것으로 추정됩니다. 참고로 너바나 역시 사실 작년에 인텔에 인수된 기업입니다. 새로운 프로세서에 대한 투자를 하는 것은 물론 과거와 달리 인공 지능 관련 스타트업을 과감히 인수해서 자신의 제품군에 투입한다는 점은 과거 ‘공룡’으로 불리던 인텔의 행보가 덩치에 비해 매우 빨라졌다는 것을 보여줍니다. 과연 너바나가 엔비디아의 고성능 GPU와 견줄 성능을 지녔는지 결과가 주목됩니다. 세 번째 제품은 아직 그 성능을 짐작하기 어려운 로이히(Loihi) 입니다. 앞서 두 제품을 포함해 현재 인공지능 연구에 널리 사용되는 GPU는 모두 소프트웨어적인 방법으로 뉴런(신경세포)을 구성하는 반면 로이히는 하드웨어적인 뉴런을 가지고 있습니다. 실제 뇌의 작동 방식을 모방한 프로세서이기 때문에 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic computing)이라고 불립니다. 로이히는 13만 개의 뉴런과 1억 3000만 개의 시냅스를 가지고 있습니다. 기존의 인공지능과 작동방식이 달라 과거 인공지능이 취약한 부분에서 더 좋은 성능을 보일 것으로 기대하고 있습니다. 인텔의 공격적인 AI 행보가 얼마나 성공을 거둘지는 아직 예측하기 어렵습니다. 아무리 프로세서 업계 1위지만, 과거에도 스마트폰 시장에서 고배를 마신 경험이 있어 무조건 성공을 장담하기 어렵습니다. 그리고 이미 경쟁자인 엔비디아는 이 부분에서 많은 경험을 축적했습니다. 하지만 적극적인 연구 개발과 인수합병을 통해 무섭게 성장한 인텔의 인공지능 관련 부분 역시 무시하기 어려울 것입니다. 중생대 비조류 공룡(non-avian dinosaur)는 모두 멸종했지만, 새로 진화한 공룡의 후손은 지금도 크게 번성하고 있습니다. 급격히 변하는 IT 세상에서 살아남기 위해서는 공룡으로 비유되는 인텔 역시 변화에 맞는 진화가 필요합니다. 세상이 변하는데 나만 변하지 않는 것은 세상을 거부하는 것이기 때문입니다. 변해야 산다는 것은 단지 구호가 아니라 모든 기업이 직면한 현실입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

서울대 유승주·전병곤 교수, 페이스북 리서치 선정 서울대 공대는 유승주, 전병곤 컴퓨터공학부 교수팀이 지난 9월 ‘페이스북 카페2 리서치 어워드’ 프로그램 대상자로 선정됐다고 11일 밝혔다.페이스북에서 개발 중인 카페2는 수 많은 GPU(그래픽 처리장치)를 활용해 클러스터 환경에서 모바일까지 다양한 플랫폼을 지원하고 있는 오픈소스 딥러닝 프로젝트다. 페이스북은 카페2를 활용해 딥러닝 분야 우수 연구를 수행하는 연구기관을 선별해 지원하는 동시에 페이스북과 긴밀히 협업할 수 있는 기회를 제공한다. 유승주 교수팀은 모바일 기기상 신경네트워크 에너지 및 성능 최적화 연구, 4비트급 데이터 양자화 연구를 진행하고 있다. 스마트폰 같은 모바일 디바이스에서는 낮은 전력을 사용하는 딥러닝 기술 구현이 필수적이기 때문에 데이터 크기를 줄이는 양자화는 단위 동작당 에너지 효율과 단위 면적당 계산능력을 모두 개선할 수 있는 중요한 기술이다. 현재 구현된 최고 수준의 양자화는 대규모 신경망 네트워크에서 8비트 데이터 사용이 가능한데 유 교수팀은 이를 4비트 수준까지 최적화하는 기술 개발을 목표로 하고 있다. 전 교수팀은 대규모 딥러닝 학습과 초고속 딥러닝 추론 연구를 수행 중에 있다. 카페2와 같은 딥러닝 모델은 일반적으로 단일 서버와 단일 GPU에서 처리한다. 연구팀은 카페2를 클러스터 환경과 데이터, 모델의 복잡도 등을 고려해 자동으로 분산처리 하는 기술을 개발하기 위해 연구를 진행 중이다. 유승주, 전병곤 교수는 “페이스북 카페2 리서치 어워드에 선정돼 매우 기쁘다”며 “혁신적 연구성과로 기대에 부응할 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

　도널드 트럼프 미국 대통령이 제동을 걸어 미국 반도체 회사를 인수하지 못했던 중국계 사모펀드가 영국의 대표적인 반도체 회사를 인수한다. 　24일 영국 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 중국계 사모펀드(PEF)인 캐넌브리지가 영국의 그래픽칩(GPU) 설계·개발 회사 이매지네이션테크놀로지를 인수한다. 이매지네이션은 캐넌브리지에 회사를 5억 5000만 파운드(약 8500억원)에 팔기로 합의했다. 　이매지네이션은 스마트폰에서 구동되는 비디오 게임과 인공지능(AI), 가상현실(VR)을 가능케 하는 GPU 반도체를 만드는 회사다. 지난 6월 애플이 이매지네이션의 GPU를 더 이상 쓰지 않기로 결정하면서 주가 폭락이 발생했고, 회사는 매각을 결정했다. 미국 반도체 인수에 번번이 실패한 캐넌브리지가 이 기회를 적극 활용한 셈이다. 　미국 실리콘밸리가 본거지인 캐넌브리지는 중국 정부 소유인 이타이캐피털의 지원을 받는 중국계 자본이다. 이 때문에 트럼프 대통령은 최근 캐넌브리지가 미국 반도체회사 래티스를 인수하는 거래를 국가안보 위협을 이유로 불허했다. 캐넌브리지는 이번에 인수 협상을 하면서 이매지네이션의 미국 법인은 사지 않기로 결정했다. 미국 법인 인수가 미국 정부에 의해 또다시 거부되면 전체 인수 작업이 무산될 수 있기 때문이다. 　캐넌브리지는 이매지네이션 인수를 계기로 영국 내 연구·개발(R&D) 투자를 더욱 확대하고, 이매지네이션 인력을 감축하지 않기로 약속했다. 사업체를 중국 등 다른 나라로 옮길 계획도 없다고 밝혔다. 핵심 산업 매각을 주저하는 테레사 메이 영국 총리를 향한 화해의 손짓으로 풀이된다. 캐넌브리지 대변인은 “매각 합의에 앞서 영국 정부 관리들을 두루 만났다”고 밝혔다. 베이징 이창구 특파원 window2@seoul.co.kr

컴퓨터의 가격은 성능과 사양에 따라 천차만별입니다. 매우 저렴한 컴퓨터의 경우 수십만 원에 불과한 것도 있지만, 특수목적에 사용되는 전문가용 컴퓨터는 CPU, 그래픽카드, SSD 등 주요 부품의 가격만 수백만 원을 넘는 경우가 드물지 않습니다. 물론 업무에 꼭 필요하다면 비싼 돈을 주고서라도 구매하려는 이는 있게 마련입니다. 이 경우 종종 장비의 가격은 억대를 훌쩍 넘어설 수도 있습니다. 그래픽 전문 기업인 엔비디아가 출시한 DGX-1 시스템 역시 마찬가지입니다. 14.9만 달러 (약 1억 6850만원)의 비싼 가격이지만, 이를 구매한 매사추세츠 종합 병원 및 브리검 여성병원의 임상 데이터 과학센터는 그만한 가치를 할 것으로 믿고 있습니다. 가격만큼 강력한 사양을 갖추고 있기 때문입니다. 구체적인 사양은 20개의 코어를 지닌 제온(Xeon) E5-2698 v4(브로드웰 E) CPU 2개와 연산에서 핵심 기능을 담당할 테슬라 V100 GPU 8개, 그리고 512GB DDR4 메모리, 1.92TB SSD 4개로 이를 작동시키기 위해서는 3200W 파워서플라이가 필요합니다. 모두 비싼 부품이지만, 사실 가격에서 대부분을 차지하는 것은 테슬라 V100입니다. 코드명 볼타(Volta)로 알려진 이 그래픽 처리 장치는 사실 그래픽 처리보다 연산을 위해서 태어났습니다. 트랜지스터 집적도가 210억 개에 달해 CPU와 비교해도 엄청나게 큰 프로세서입니다. 이렇게 커진 이유는 물론 연산 유닛이 여러 개이기 때문이지만, 인공지능을 위해 별도의 텐서 코어를 탑재한 것도 이유입니다. 그래서 DGX-1의 딥 러닝 연산 능력은 960TFLOPS에 달해 CPU 800개가 수행하는 것과 맞먹는 연산을 3U 랙마운트 서버 크기(866㎜x444㎜x131㎜)의 시스템 하나에서 수행할 수 있습니다. 따라서 특수 목적의 딥 러닝 연산에서는 오히려 가격 대 성능비가 우수한 편입니다. 물론 훨씬 저렴한 게이밍 그래픽카드 역시 딥 러닝 목적으로 사용할 수 있습니다. 하지만 근본적으로 하루 24시간 1년 365일 작동을 보장하는 제품이 아니기 때문에 장시간 작업을 하면 뭔가 오작동을 하거나 고장 날 가능성이 큽니다. 이런 시스템을 판매하는 쪽이나 구매하는 쪽 모두 이 사실을 알기 때문에 비싸도 팔리는 것입니다. 이를 구매한 임상 데이터 과학 센터는 이를 이용해 유전자 연구 및 다양한 의료용 영상 및 이미지 연구에 사용할 계획입니다. 진단 기술의 발전으로 의료용 이미지의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하고 처리할 인공지능 시스템이 큰 도움이 될 수 있기 때문입니다. 더 나아가 의사의 임상적 판단을 돕고 더 정확한 치료를 하는 데 인공지능이 많은 이바지 할 수 있습니다. 비록 일반인이 이런 시스템을 구매할 일은 없겠지만, 결국 알게 모르게 그 열매를 모든 사람이 누릴 수 있을 것으로 기대합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

과거 가정과 사무실의 개인용 컴퓨터(PC) 산업을 주도했던 것은 ‘286’, ‘386’, ‘486’, ‘펜티엄’(586), ‘펜티엄 프로’(686) 등으로 통칭됐던 중앙처리장치(CPU)의 비약적인 발전이었다. 미국의 거대 반도체 기업 인텔이 새 CPU 제품을 내놓을 때마다 PC와 반도체를 비롯한 전 세계 정보기술(IT) 산업은 몇 단계씩 도약했다.PC의 시대가 저물고 스마트폰, 태블릿PC 등 모바일 시대가 한층 빠르게 진전되면서 ‘모바일 AP(애플리케이션 프로세서)’ 시장 경쟁이 갈수록 뜨겁게 달아오르고 있다. 시장조사기관 가트너의 조사에 따르면 2012년 전 세계 PC 출하량은 3억 5600만대에서 지난해 2억 7000만대로 23% 줄어든 반면, 스마트폰은 같은 기간 6억 8000만대에서 14억 9500만대로 219% 급증했다. 이런 이유에서 IT 매체들은 모바일AP 출시 동향에 촉각을 곤두세우고 있다. 지난 5월 외신들은 “미국 반도체 기업 퀄컴이 7나노 공정을 사용한 ‘스냅드래곤 845’ 칩셋을 내년 초 공개될 삼성 스마트폰 갤럭시 S9에 처음 탑재할 예정”이라고 보도해 비상한 관심을 끌었다. 7나노 공정 칩셋은 기존 공정보다 좀 더 작은 크기의 반도체에 성능은 25~35% 높일 수 있어 스마트폰 등의 ‘고성능·경량화’ 실현이 가능하다. 모바일 AP는 PC의 CPU처럼 모바일 디바이스에 들어가는 핵심 반도체 부품이다. PC CPU와 달리 하나의 칩 안에 주연산 처리를 위한 CPU, 영상 처리를 하는 GPU, 통신용 모뎀, 램메모리 등이 한데 들어 있어 모바일 기기의 성능에서 차지하는 비중이 절대적이다. AP는 스마트폰, 태블릿PC는 물론이고 ‘4차 산업혁명’을 이끌 사물인터넷(IoT), 웨어러블(신체 착용) 기기로도 쓰임새가 갈수록 넓어지고 있다. 공간제약이 큰 모바일 기기의 특성상 AP 성능의 핵심은 칩셋 안에 얼마나 많은 기능을 집약해 넣을 수 있느냐다. 이 때문에 인텔, 삼성전자, SK하이닉스 등 주요 반도체 회사들은 ‘나노’(nano) 공정의 고도화에 모든 노력을 기울이고 있다. 나노 공정은 1㎜의 1000만분의1에 해당하는 1㎚(나노미터)에서 나온 말로, 공정이 미세화될수록 반도체의 크기가 작아지고 전력 소모가 줄어 성능이 향상된다. 모바일 AP에서 글로벌 최강자는 CDMA 통신의 원조인 미국의 퀄컴이다. 퀄컴 ‘스냅드래곤’ 시리즈가 세계 시장의 3분의1 이상(36.2%)을 차지한 가운데 대만 미디어텍의 ‘MT’·‘헬리오’ 시리즈(21.5%), 애플의 ‘A’ 시리즈(20.2%), 삼성전자의 ‘엑시노스’ 시리즈(9.8%)가 추격하는 모양새다. 여기에 스프레드트럼(6.4%), 하이실리콘(3.1%) 등 중국기업들도 빠르게 상위권과 기술 격차를 줄이며 시장 점유율을 확대하고 있다. 애플은 A 시리즈를 자사 모바일 기기인 아이폰과 아이패드에만 탑재하고 있다. 삼성전자는 퀄컴의 스냅드래곤 파운드리(위탁생산)를 병행하면서 자사 스마트폰에 스냅드래곤과 엑시노스를 함께 쓰고 있다. 글로법 업체들은 나노 공정 경쟁 외에 타사 고객사 쟁탈전도 동시에 치르고 있다. 대만 TSMC는 최근 7나노 공정의 퀄컴 스냅드래곤칩 생산 물량 수주를 삼성전자로부터 빼앗아오는 데 성공했다. 미디어텍도 삼성전자를 제치고 중국 주요 스마트폰 업체인 메이주에 올해 전략폰 AP를 공급하기로 한 것으로 최근 전해졌다. AP 생산기업과 단말기 제조사의 관계는 서로 물고 물리는 구조로 엮여 있다. 이들은 기본적으로 ‘수탁업체’와 ‘고객사’의 관계이지만, 자체 AP 생산능력이 없는 단말기 제조사는 AP 생산기업의 전략에 휘둘릴 수 있다. 스마트폰 완제품 제조업체들이 독자적인 AP를 만들어 내려는 이유다. 실제로 퀄컴의 AP를 쓰던 LG전자는 지난해 인텔에 위탁생산을 맡기려고 시도하기도 했다. 삼성전자 관계자는 “휴대전화 업체들이 특정 회사의 AP만을 100% 쓰지 않는 것은 물량 공급이 불가능한 비상 상황에 대비해야 하기 때문”이라고 말했다. 현재 애플은 퀄컴과 칩셋 특허료 지급을 놓고 소송을 벌이면서 퀄컴의 엔지니어링 부문 부사장을 스카우트하기도 했다. 삼성전자 역시 퀄컴과 공정거래위원회의 과징금 부과 소송에서 반퀄컴 측 참고인으로 참여한다. 거대 IT 공룡기업들에는 영원한 동지도 영원한 적도 없는 셈이다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

지난 30년 이상 인텔은 데스크톱, 노트북, 서버 등에 사용되는 CPU 시장을 독점해 왔습니다. 많은 회사가 이 시장에 도전했지만, 번번이 고배를 마시고 역사 속으로 사라졌습니다. 다만 우리가 컴퓨터에 사용하는 x86 CPU 시장에서 인텔을 위협했던 회사가 있으니 바로 AMD입니다. AMD는 지금도 명맥을 유지하고 있지만, 사실 지난 몇 년간 매우 어려운 시기를 보냈습니다. 경쟁사 대비 성능이 떨어지는 CPU로 인해 낮은 가격에 팔 수밖에 없었고 이마저도 사실 잘 팔리지 않아 매출이 인텔과 비교할 수 없을 만큼 격차가 커졌기 때문입니다. 몇 년 동안 제대로 수익을 낸 적도 없기 때문에 회사가 매각된다는 소문도 꾸준히 돌았습니다. 하지만 2017년 야심차게 내놓은 신제품인 라이젠(Ryzen)이 CPU 시장의 판도를 바꾸고 있습니다. 비록 CPU 코어 한 개의 성능은 경쟁사 대비 더 높지는 않지만, 대신 여러 개의 코어를 탑재해 다수의 코어가 필요한 작업에서는 경쟁사를 압도하고 있습니다. 이런 특징은 여러 개의 코어를 가질수록 유리한 서버 및 전문분야에서 더 유리한 조건입니다. AMD는 올해 상반기에 인텔의 4-6코어 제품과 비슷한 가격에 8코어 제품을 내놓았으며 역시 경쟁사 대비 훨씬 저렴한 12/16코어 제품도 곧 출시할 예정입니다. 서버 부분에서는 무려 32코어를 지닌 제품을 출시할 계획입니다. 최근 AMD는 쿼드코어 제품인 라이젠3 시리즈(1300X, 1200)를 공개했습니다. 109달러(라이젠3 1200)와 129달러(라이젠 1300X) 가격의 보급형 제품임에도 쿼드코어라는 점이 중요합니다. AMD가 100달러 초반대 제품까지 쿼드코어로 출시했기 때문에 오랜 세월 듀얼 코어 CPU를 이 가격에 팔아온 인텔의 정책에 큰 변화가 예상됩니다. 여기에 AMD는 올해 하반기에 쿼드코어 모바일 CPU를 내놓을 계획입니다. 물론 이전에도 AMD의 쿼드코어 모바일 CPU가 있었지만, 두 개의 코어가 하나의 모듈을 공유하는 방식이라 진정한 의미의 쿼드코어라고 보기는 다소 어려웠습니다. 반면 라이젠 모바일은 4개의 젠 코어를 사용하는 분명한 쿼드코어 CPU로 최신의 베가 GPU와 14nm 미세 공정을 이용해서 모바일 CPU 시장에서도 변화를 가져올 것으로 생각됩니다. 노트북용 CPU 시장 역시 인텔이 장악하고 있으며 보급형 모델에는 듀얼코어가 기본으로 탑재되고 있습니다. 만약 라이젠 모바일이 저렴한 가격에 등장할 경우 시장 판도의 변화가 예상되는 부분입니다. 이와 같은 경쟁 구도는 어떤 결론이 나오던 소비자에게 가장 유리합니다. 따지고 보면 인텔이 특별히 나빠서가 아니라 경쟁이 없다 보니 오랜 세월 듀얼코어와 쿼드코어 CPU를 일반 소비자용으로 판매해온 것이죠. 반면 경쟁이 치열한 모바일 AP 시장에서는 이미 옥타코어 제품이 흔하고 오히려 듀얼코어 제품을 보기 힘든 상황입니다. 비록 아키텍처가 달라서 직접 비교는 어렵지만, 시장 경제가 제대로 작동하기 위해서 경쟁이 왜 중요한지를 보여주는 사례 가운데 하나입니다. CPU 시장의 경쟁 구도는 한동안 정체되어 있었던 CPU 기술 발전을 촉진해 모두에게 이익을 가져다줄 것으로 기대됩니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

“이 슈퍼 컴퓨터 안에선 72만개에 이르는 GPU(그래픽처리장치) 코어가 쉼 없이 돌아갑니다. 덕분에 통상 일주일 정도 걸리던 음성 데이터 학습도 하루 만에 끝낼 수 있습니다.”서울에 폭염주의보가 내린 25일 서초구 우면동 KT융합기술원 2층에 위치한 AI(인공지능) 테크센터. 섭씨 18도인 테크 존 실내는 동굴처럼 서늘했다. 캐비닛 크기의 슈퍼 컴퓨터가 과열되지 않도록 하기 위해서다. 지난 6일 문을 연 AI 테크센터의 슈퍼 컴퓨터는 국내 최고 수준 연산 능력으로 딥러닝과 AI 연구를 하고 있다. KT 측은 “인공지능이나 딥러닝 연구를 위해서는 막대한 양의 데이터를 빠르게 처리하는 연산 능력이 필요한데 이곳 컴퓨터는 연산 시간을 비약적으로 단축했다”고 설명했다. 에너지 효율을 고려한 전 세계 슈퍼 컴퓨터 순위(Green Top 500)로는 10위권, 연산량 기준 세계 400위권 수준이다. 집 거실처럼 꾸며 놓은 음성 성능 평가실에서는 음성인식 기반 AI 서비스인 ‘기가지니’를 하루 수천건씩 테스트한다. KT는 지난달 기가지니의 개발도구(SDK)를 공개한 데 이어 오는 9월엔 ‘음성 오픈 플랫폼’을 연다. 40여개 제휴사가 신규 어휘를 기가지니 음성엔진에 등록하고 공유할 수 있게 되면 더 빠르고 똑똑한 기가지니가 세상에 나오게 된다. KT 관계자는 “개방형 AI 생태계를 만들어야 글로벌 지능형 플랫폼 회사로 거듭날 수 있다”고 덧붙였다. 현재 인터넷전문은행 케이뱅크, 미래에셋대우를 비롯해 호텔·아파트 건설업체까지 다양한 제휴업체들이 온라인 뱅킹, 주가 조회, 114 서비스, 홈 비서 등 서비스를 개발 중이다. 케이뱅크는 하반기에 기가지니로 간편 송금을 할 수 있는 ‘카우치 뱅킹’, 통장 조회 서비스를 선보일 예정이다. 김진한 KT 융합기술원 AI 테크센터장은 “AI 시장은 특정사업자 혼자 이끌어 나갈 수 있는 게 아닌 만큼 관련 업계가 더 협력해야 한다”면서 “기술을 외부에도 공개해 한국형 AI 생태계를 함께 만들어 갈 방침”이라고 말했다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

KT가 지난 1월 말 출시한 인공지능(AI) TV ‘기가지니’가 출시 5개월 만에 가입자 10만명을 넘어섰다.기가지니는 KT가 오랜 시간 축적한 AI 노하우와 차별화된 네트워크 기술을 접목시킨 AI TV로 원거리 음성인식 기술과 함께 최고 수준의 한국어 음성인식 기술을 바탕으로 하고 있다. 그동안 국내외에서 출시된 AI 스피커를 TV와 연동한 ‘시청각’ 기반의 서비스로 호평받고 있다. 기가지니의 장점은 TV 연동뿐 아니라 다양한 기능을 갖췄다. TV, 음악 등 미디어 서비스와 함께 홈 비서 기능과 홈 사물인터넷(IoT) 제어, 영상·음성 통화 등을 제공하고 있다. KT는 지난 4월 미래에셋대우와 업무협약을 체결하고 오는 30일부터 음성인식을 이용한 AI 금융서비스를 기가지니를 통해 제공한다. 국내 1호 인터넷 전문은행 ‘케이뱅크’와도 서비스 연동을 추진 중이다. 9월 중으로 퀵송금, 계좌조회 등을 음성으로 처리할 수 있는 ‘카우치 뱅킹’ 서비스를 준비하고 있다. KT는 기가지니를 바탕으로 한 AI 생태계 조성을 본격화한다. 개발자 포털과 함께 기가지니 서비스 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 공개한다. KT의 축적된 음성인식 기술과 함께 음성·영상통화 기능을 사용할 수 있는 앱 프로그래밍 환경(API)을 포함했다. 지난 6일에는 AI 테크센터를 개소했다. AI 테크센터는 슈퍼컴퓨터 등 국내 산업계 최고 수준의 인공지능 개발인프라를 기반으로 구축한 개방형 인공지능 개발 플랫폼으로, KT와 제휴사들의 미디어, 네트워크 및 플랫폼의 지능화를 주도할 KT 인공지능 허브 역할을 수행한다. AI 테크센터의 연구공간은 ▲KT의 AI 인프라를 사용한 인공지능 기술 연구와 협력을 위한 AI 크래프트숍 ▲국내외 단말과 서비스를 벤치마킹할 수 있는 체험 스페이스 ▲AI 교육을 위한 아카데미 라운지 ▲음성 녹음 및 테스트를 할 수 있는 음성 성능평가실로 구성됐다. 또한 최고 수준의 딥러닝 인프라를 갖추기 위해 ‘GPU Computing Cluster 1’도 구축했다. KT 이필재 기가지니사업단장은 “기가지니 관련 기술과 연구 공간의 공유를 통해 국내 AI 생태계가 보다 활성화되는 계기가 되기를 바란다”고 말했다. 김태곤 객원기자

프로세서가 얼마나 큰지 설명하기 위해서 예시로 드는 것이 트랜지스터 숫자입니다. 인구가 100만인 도시보다 1000만 명인 도시가 더 복잡하고 큰 도시인 것처럼 트랜지스터 10억 개를 가진 프로세서보다 100억 개를 가진 프로세서가 더 복잡하고 큰 프로세서일 것입니다. 물론 반드시 성능이 비례적으로 증가하는 건 아니지만, 대체로 성능이 우수하고 값비싼 프로세서라고 할 수 있을 것입니다. CPU나 그래픽 연산을 처리하는 GPU의 트랜지스터 숫자는 반도체 제조기술과 더불어 기하급수적으로 증가했습니다. 최초의 펜티엄 프로세서의 경우 300만 개가 조금 넘는 수준에 불과했지만, 더 작은 회로를 그릴 수 있는 미세 공정 반도체 제조 기술의 발전으로 이제는 우리가 쓰는 스마트폰에 들어가는 두뇌인 애플리케이션 프로세서(AP)에도 수십억 개의 트랜지스터가 담길 수 있습니다. 상대적으로 공간이나 전력 소모의 제약이 덜한 GPU의 경우 이제 100억 개가 넘는 제품까지 등장했습니다. 본래 GPU의 목적은 3D 게임을 빠른 속도로 처리하기 위한 보조 프로세서였으나 최근에는 다양한 병렬 연산을 돕는 프로세서로 발전하고 있습니다. 다양한 슈퍼컴퓨터에 GPU가 탑재되고 있는데, 이 시장에서 선두를 달리는 회사는 엔비디아입니다. 요즘 이 회사가 자주 거론되는 이유는 인공지능 때문입니다. 인공지능 연산을 위해서 전통적인 CPU만 사용하는 것보다 GPU를 이용해서 연산하는 것이 훨씬 빠르기 때문입니다. 최근 고성능 컴퓨터 시장뿐 아니라 인공지능 부분에서 수요가 급격히 증가하면서 이에 특화된 GPU가 등장했습니다. 최근 엔비디아가 공개한 GPU인 볼타 V100의 경우 210억 개의 트랜지스터를 지닌 괴물 프로세서입니다. 면적도 815㎟로 이제까지 나온 프로세서 가운데 가장 큰 편에 속합니다. 이렇게 크기가 커진 이유는 여러 종류의 연산 유닛을 탑재했기 때문인데, 눈길이 가는 부분은 구글이 기계학습 오픈소스인 텐서플로(TensorFlow)를 노리고 나온 듯한 연산 유닛인 텐서 유닛(Tensor Unit)을 탑재한 점입니다. 이는 인공 지능 연산에 특화된 부분입니다. 엔비디아에 의하면 V100의 텐서 유닛 연산 능력은 120TFLOPS에 달해 기존 제품에 비해 12배나 빠르게 인공 지능 관련 연산이 가능합니다. V100을 8개 탑재한 DGX-1 제품의 경우 960TFLOPS의 연산 능력을 지녀 전통적인 CPU 연산 대비 400배나 빠르다고 합니다. 한마디로 요즘 뜨는 분야인 인공지능을 위한 프로세서라고 할 수 있습니다. 하지만 그렇다고 해서 이 분야에 경쟁자가 없는 것은 아닙니다. 이 분야에서 가장 앞선 기업인 구글의 경우 텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Unit, TPU)이라는 텐서 플루 전용 프로세서까지 선보였습니다. 기존의 프로세서 대비 14~16배 정도 더 빠를 뿐 아니라 하루 1억 개의 이미지를 처리할 수 있는 능력을 지니고 있습니다. 더구나 이 프로세서는 28nm 같은 오래된 공정을 이용하는 만큼 마음먹고 더 미세한 공정을 이용해 고성능 텐서 프로세싱 유닛을 만들면 훨씬 강력한 인공 지능 칩을 만들 수 있습니다. 엔비디아가 결국 텐서 유닛을 추가로 집어넣어 거대한 프로세서를 만든 것도 사실 여기에 대응하기 위해서일 가능성이 큽니다. 인공 지능 연산에 특화된 유닛이 없으면 경쟁이 어렵기 때문입니다. 사실 이런 특수목적의 프로세서는 일반 사용자가 직접 접하기 어려운 제품입니다. V100을 8개 탑재한 DGX-1은 가격이 14만 9000달러(약 1억 6700만원)에 달합니다. 하지만 사실 우리가 일상적으로 사용하는 여러 인터넷 기반 서비스에는 인공지능이 이미 결합해 있습니다. 음성인식이 그렇고 언어 번역이나 검색도 마찬가지입니다. 자율주행같이 미래가 기대되는 분야도 있습니다. 우리가 모르는 사이 이런 고성능 프로세서들의 경쟁이 우리의 삶을 바꾸고 있고 앞으로 더 바꿔 나갈 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

SK텔레콤이 엔비디아와 자율주행 차량 개발에 협력하기로 했다. 엔비디아는 자율주행차 핵심 솔루션인 인공지능(AI) 기반 그래픽처리장치(GPU) 부문에서 세계 최고 수준의 기술력을 보유한 회사다. 올해 초 미국 라스베이거스에서 열린 소비자가전전시회(CES)에서 엔비디아를 공동창업한 젠슨 황 최고경영자(CEO)가 기조연설에 나서기도 했다.박정호 SK텔레콤 사장과 젠슨 황은 지난 11일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 자율주행 기술 공동개발 프로젝트를 본격 추진하기 위한 ‘전략적 파트너십’을 체결했다고 SK텔레콤과 엔비디아가 14일 공동 발표했다. 엔비디아의 AI 기술을 활용해 SK텔레콤이 보유한 T맵을 도로 주변 지형 정보를 25㎝ 이하 수준까지 판별할 수 있는 3D 초정밀 지도(HD맵)로 개발하는 일에 우선 협력하고 5G(세대) 기반 차량통신, 자율주행 플랫폼 등으로 협력 범위를 넓혀 갈 계획이다. 박 사장은 파트너십 체결 뒤 기자들과 만나 “1월 취임 뒤 새로운 생존전략을 위해 정보통신기술(ICT) 신사업에 (11조원) 투자를 하겠다고 한 직후 CES에서 젠슨 황을 만나 회동을 합의했다”면서 “같은 동양인이고 나이도 (54세로) 같아 친근감이 들었다”고 밝혔다. 젠슨 황은 대만계 미국인이다. 박 사장은 “모든 것을 AI가 데이터를 돌려 예측할 수 있는, 직관이 필요 없는 시대로 가고 있다”면서 “그 AI를 가장 잘하고 있는 곳이 엔비디아”라고 덧붙였다. 운행 주변 정보를 ‘직관’ 수준으로 계산하는 AI와 함께 주행 중 돌발 상황에 즉각 반응을 이끌어낼 5G 수준의 통신속도는 자율주행차 대중화 시대의 선결과제로 꼽힌다. 5G는 현재 상용화된 LTE보다 속도가 30배 빠르다. 박 사장은 “2019년까지 5G 개발을 위한 기반 시설을 구축할 것”이라고 자신했다. 한편 박 사장은 지난 9일 일본으로 출국해 도시바 반도체 부문 인수 협상을 논의한 뒤 미국으로 향해 젠슨 황을 만났다. 도시바 인수전에 대해 박 사장은 “우리가 도시바 같은 회사 10개를 갖고 있다면 국민소득 3만 달러에 도달할 수 있을 것”이라면서 “윈윈하는 구조로 가져가고 싶다”고 말했다. 홍희경 기자 saloo@seoul.co.kr

2007년, 몇몇 양자 컴퓨터 연구자들이 오리온 양자 컴퓨팅 시스템(Orion quantum computing system)이라는 프로토타입 양자 컴퓨터를 만들고 세상에 자신의 존재를 알렸습니다. 이들이 설립한 디 웨이브 시스템스(D-Wave systems)는 2011년 최초의 상업 양자 컴퓨터인 D-Wave One을 내놓게 됩니다. 128 큐빗(양자 정보처리의 기본 단위. 0과 1을 동시에 표시할 수 있다. 큐빗 n개는 2의 n제곱만큼의 상태를 표시할 수 있음.) 프로세서를 이용한 D-Wave One은 1000만 달러(약 116억 7000만원)라는 엄청난 가격표를 달고 세상에 나왔으나 최초의 양자 컴퓨터라는 기념비적 위치에 서기에 앞서 실제 양자 컴퓨터가 맞는지에 대한 논쟁에 시달려야 했습니다. 실제 연산에서 기대한 성능이 나오지 않았기 때문입니다. 이 논쟁이 어느 정도 사그라진 것은 2015년에 이 양자 컴퓨터를 구매한 구글의 연구팀이 양자 어닐링(quantum annealing·QA) 연산에서 상당한 성능을 지니고 있다는 것을 입증한 이후입니다. 구글은 기존의 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 어닐링(Simulated annealing, SA), 퀀텀 몬테카를로 연산(Quantum Monte Carlo), 그리고 1000큐빗 컴퓨터인 D-Wave 2X의 연산능력을 비교했습니다. 그 결과는 D-Wave 2X의 연산 능력이 기존의 싱글 코어 컴퓨터 대비 최대 1억 배 정도 빠르다는 것이었습니다. 모든 애플리케이션을 구동할 수 있는 범용 컴퓨터는 아니지만, 양자 어닐링 연산에서는 확실히 양자 컴퓨터가 아니라면 불가능한 속도를 보였다는 것이죠. 최근 디 웨이브 시스템스는 성능을 2000큐빗으로 끌어올린 D-Wave 2000Q를 내놓았습니다.(사진) 가격은 대당 1500만 달러(약 175억원)이며 첫 고객은 템포럴 디펜스 시스템스(Temporal Defense Systems)라고 합니다. 물론 이 회사는 연방 정부 연구 기관 및 구글, 나사, 록히드 마틴 같은 기존의 구매 고객의 업그레이드 수요도 기대하고 있습니다. 앞서 이야기했듯이 큐빗 단위가 늘어날수록 기하급수적으로 정보 처리 단위가 늘어나기 때문에 2000큐빗은 기존의 1000큐빗 대비 2배가 아니라 1000배 빠릅니다. 이 회사 주장으로는 2000Q의 연산 능력은 싱글 코어 CPU + GPU(2500코어) 대비 1만 배나 빠릅니다. 하지만 가격 역시 비싸고 아직은 사용할 수 있는 분야가 한정되어 있습니다. 기존의 컴퓨터를 대체할 범용 양자 컴퓨터의 등장은 앞으로 상당한 시간이 필요할 것입니다. 하지만 이렇게 양자 컴퓨터를 개발하려는 노력이 계속된다면 불가능한 일은 아닐 것입니다. 현재 구글, IBM, 마이크로소프트 등 여러 기업에서 계속해서 연구가 진행 중이며 디 웨이브 시스템스도 이 회사의 양자 컴퓨터에 맞는 애플리케이션을 개발할 프로그래머 확보에 적극적으로 나서고 있습니다. 지금은 미래의 일이지만, 언젠가는 지금의 컴퓨터와는 비교할 수 없을 만큼 빠른 양자 컴퓨터가 우리의 책상 위에 등장할 날도 오게 될지 모릅니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

사진 오른쪽 나무 사이에 부엉이가 숨어 있네요. 사진= gpuzzles.com 영상팀 seoultv@seoul.co.kr

사진 오른쪽 나무 사이에 부엉이가 숨어 있네요. 사진= gpuzzles.com 영상팀 seoultv@seoul.co.kr　

사진 속 숨어있는 야생동물은 과연 무엇일까요? ☞정답 바로가기 사진=gpuzzles.com 영상팀 seoultv@seoul.co.kr

1+5=12 2+10=24 3+15=36 5+25=??는 과연 무엇일까요? 이 문제를 60초 안에 풀 수 있으면 당신은 천재입니다. 사진= gpuzzles.com 영상팀 seoultv@seoul.co.kr

커피 콩들 사이의 숨겨진 남자의 얼굴을 찾아보세요. 커피 향이 느껴질 정도로 사진에 가까이 다가가면 보일 겁니다. 사진= gpuzzles.com 영상팀 seoultv@seoul.co.kr

애플이 아이폰7과 아이폰7 플러스를 들고 나와 2016년 하반기 스마트폰 대전에 다시 뛰어들었습니다. 새롭게 탑재된 A10 프로세서는 CPU 성능에서 40%, GPU 성능에서는 50%의 향상을 보인다고 합니다. A9에 사용된 1.85GHz 트위스터 CPU나 PowerVR Series 7XT GT7600 GPU 모두 상당한 성능을 지니고 있었습니다. 더구나 제조 공정에 대해서는 언급하지 않았지만, 거의 A9과 같은 공정(16nm 혹은 14nm)을 사용할 수밖에 없는 사정이라는 것을 생각하면 더 놀라운 일이죠. 이외에도 카메라 성능 개선이나 최초로 방진 방수를 도입한 부분, 16GB 없애고 용량을 두 배로 늘린 점은 경쟁사 대비 약간 늦은 점도 있지만, 이전 세대 대비 개선된 점들입니다. 하지만 그렇다고 새 아이폰에 대한 시각이 모두 좋은 것은 아닙니다. 많은 유저는 물론 외신들도 3.5㎜ 오디오 잭(Audio Jack)을 제거한 부분에서는 혹평이 쏟아지고 있습니다. 3.5㎜ 오디오 잭이 없으면 블루투스 무선 이어폰 이외에 사용자가 기존에 가진 유선 이어폰과 헤드폰은 모두 변환 어댑터를 통해 사용해야 하는 불편함과 더불어 라이트닝 이어폰은 앞으로 다른 기기에서는 사용하기 힘들어지는 문제가 있습니다. 따라서 혹평이 쏟아지는 것은 어쩌면 당연합니다. 그런데 왜 애플은 이런 용감한(?) 일을 벌인 걸까요? 여기서 흥미로운 사실은 3.5㎜ 오디오 잭을 없애려고 시도하는 것이 애플만이 아니라는 것입니다. 6.35㎜(1/4인치)로 시작한 오디오 잭은 3.5㎜, 2.5㎜ 등 여러 변형이 나왔지만, 기술적으로는 아주 오래된 아날로그 규격을 기반으로 하고 있습니다. 3.5㎜ 오디오 잭만 해도 1964년에 등장한 소니 EFM-117J 라디오에서 등장해서 워크맨 시리즈와 더불어 황금기를 누리게 된 규격인데, 본래 원조인 6.35㎜ 앞에서는 명함도 내밀 수 없습니다. 왜냐하면 6.35㎜는 1878년에 등장했으니까요. 하지만 3.5㎜ 오디오 잭을 비롯한 아날로그 오디오 단자 규격이 널리 사용된다는 이유를 제외하고 이것을 반드시 써야 하는 이유는 아무것도 없습니다. 다른 단자와 케이블로도 얼마든지 음성 신호를 전달할 수 있으니까요. 따라서 이를 USB mini 같은 커넥터로 교체하려는 시도는 이전에도 있었으나 대다수 사람이 알지도 못할 만큼 처참하게 실패했습니다. 대다수 이어폰/헤드폰이 아날로그 오디오 규격으로 나와 있기 때문이죠. 새로운 단자를 이용한 기기를 내놓으면 시장에서 철저하게 외면을 당했습니다. 과거 몇몇 휴대폰도 시도했다가 결국 사라진 적이 있었습니다. 그러나 몇몇 기업들은 여전히 포기하지 않고 3.5㎜ 오디오 잭을 제거한다는 목표를 가지고 있습니다. ‘애플 말고 다른 기업 어디가?’라고 생각할 수 있는데, 사실 대표적인 기업이 바로 인텔입니다. 인텔은 2016년 인텔 개발자 회의(IDF)에서 공식 슬라이드를 통해서 자신들의 포부를 밝힌 바 있습니다. 인텔의 목표는 현재 인텔이 밀고 있는 규격인 USB type-C로 오디오 단자를 통일하는 것입니다. 이유는 간단합니다. 앞으로 오디오 기술 규격을 아날로그에서 디지털로 옮기면서 여기서 인텔이 주도권을 잡으려는 것입니다. 인텔은 스마트폰과 태블릿에서 3.5㎜ 단자를 제거하겠다는 포부를 발표했지만, 여기에는 한 가지 문제가 있습니다. 인텔이 스마트폰과 태블릿을 직접 만들지 않는다는 것이죠. 따라서 인텔의 계획은 CPU를 공급하면서 PC 시장의 주도권을 쥐었듯이 디지털 오디오 관련 부품을 공급하고 주도권을 얻겠다는 것이지 직접 3.5㎜ 오디오 잭이 없는 스마트폰을 출시하는 것이 아닙니다. 하지만 과거의 실패를 알고도 이를 선뜻 실행에 옮길 용감한 제조사는 당장에는 많지 않을 것 같습니다. 아무튼, 이런 상황에서 단자 종류는 달라도 애플이 먼저 총대를 멘 셈인데 과연 이러면 애플에 무슨 이점이 있을까요? 사실 이점은 분명합니다. 3.5㎜ 단자를 제거한 만큼 비용을 절감할 수 있습니다. 물론 빈 공간만큼 공간 설계에 여유가 생기는 장점도 같이 존재합니다. 여기에 새로운 디지털 방식 오디오 단자를 이용해서 앞으로 이전보다 훨씬 진보된 고해상도 디지털 음원 기술을 개발할 수 있다는 것도 장점일 것입니다. 과거 PC에는 마우스, 키보드, 프린터 등 입출력 단자가 다 개별적으로 있었습니다. 그러던 것이 이제 USB로 통일되었습니다. 소비자도 편해졌지만, 제조사가 사실 더 큰 이점을 누렸습니다. 구조가 단순해지고 제조비가 줄어드니까요. 구조와 단자 종류가 단순해지는 것은 사실 모바일 기기에서 더 큰 이점입니다. 하지만 다른 제조사들이 이런 장점을 몰라서 지금까지 3.5㎜ 오디오 잭을 유지해온 것은 아닙니다. 제조사는 3.5㎜ 오디오 잭을 없애면 당장에 이득을 보겠지만, 소비자는 당장에는 아무런 이득을 기대할 수 없습니다. 소비자가 가진 3.5㎜ 이어폰과 헤드폰은 변환 어댑터 없이는 사용할 수 없게 되고 라이트닝 커넥터 이어팟은 다른 오디오 기기에서는 사용할 수 없는 데 좋다고 할 소비자가 얼마나 있을까요? 블루투스 무선 이어폰만 주로 사용하는 일부를 제외하면 당연히 반발이 나올 수밖에 없습니다. 반발이 없어지는 것은 이런 기기가 늘어나서 3.5㎜ 오디오 잭이 서서히 사라지는 시점에서나 기대할 수 있습니다. 아마도 애플이 이런 강수를 둔 이유는 그만큼 충성 고객이 많다는 자신감 때문으로 풀이됩니다. 다른 제조사에서는 보기 힘든 용기(?)인 셈인데, 과연 성공을 거둘 수 있을지 아니면 다시 3.5㎜ 오디오 잭으로 복귀할지는 1~2년 정도 지나보면 알게 될 것입니다. 새롭다고 항상 좋지는 않은 법인데, 이번에도 구관이 명관이라는 소리가 나오게 될지 궁금하네요. 고든 정 통신원 jjy0501@naver.com