●트럼프, EU 및 멕시코에 30% 관세 부과 예정 [프랑스 rfi] 도널드 트럼프 미국 대통령은 유럽연합(EU)과 멕시코에 30%의 관세를 부과할 예정이며, 이는 8월 1일부터 발효됩니다. 이 조치에는 철강이나 자동차와 같은 특정 산업에 대한 별도의 관세는 포함되지 않습니다. 이번 관세 부과는 트럼프의 무역 전쟁 전술이 다시 고조되고 있음을 상징합니다. 이 소식은 즉각적으로 국제 시장에 충격을 주고 강력한 반발을 불러일으켰습니다. EU와 멕시코는 이 조치를 “불공정하고 파괴적”이라고 비난하면서도 마감 기한 전까지 미국과 협상을 계속할 의향이 있음을 시사했습니다. 트럼프의 30% 관세 부과 결정은 대서양 횡단 공급망과 북미 자유무역 시스템에 상당한 영향을 미칠 것으로 보입니다. ●트럼프 관세 정책, 전 세계 시장에 또 다른 충격 우려 [영국 파이낸셜타임스] 유럽 최대 자산운용사인 프론티어 유후리(Frontier Yu Huili)의 최고투자책임자 빈센트 모티어는 시장이 도널드 트럼프 전 대통령의 관세 정책에 대해 너무 안일하게 반응하고 있다고 경고했습니다. JP모건 체이스의 제이미 다이먼 최고경영자(CEO)도 “불행히도 시장에 불안감이 있다고 생각한다”며 유사한 견해를 밝혔습니다. 트럼프 행정부의 전직 고위 관리는 “시장은 많은 관세 정책이 철폐될 것으로 믿고 있지만 나는 그렇게 생각하지 않는다. 트럼프는 항상 관세를 좋아했다”고 말했습니다. ●러시아, 북한 핵 개발 옹호…서방에 경고장 [러시아 모스크바타임즈] 세르게이 라브로프 러시아 외무장관은 북한의 핵 프로그램 개발에 대한 입장을 존중하고 밝혔습니다. 라브로프 장관은 미국과 한국, 일본이 북한 주변에서 군사력을 증강하고 있다고 비난한 뒤 “우리는 왜 북한이 핵무기를 개발하는지 그 이유를 이해한다”고 말했습니다. 이는 최선희 북한 외무성 부상과의 회담 뒤 언급된 내용입니다. 북한은 미국의 대규모 군사 훈련을 침략 총연습으로 간주하며 미국의 군사적 위협으로부터 자신을 방어하고자 핵무기 개발이 불가피하다고 주장합니다. ●러북 경제 협력 강화: 무역 및 인적 교류 확대 모색 [러시아 이즈베스티야] 라브로프 장관은 최선희 북한 외무상과의 회담 뒤 러시아와 북한이 해상 통행을 재개할 계획이라고 발표했습니다. 앞서 알렉산더 마체고라 북한 주재 러시아 대사는 블라디보스토크로 오가는 직항편 외에 러시아 관광객을 태울 수 있는 페리 운항 필요성을 언급했습니다. 회담 뒤 양국 외무장관은 2025~2027년 부처 간 교류 계획에 서명했습니다. 북한은 러시아에서 석유 등 에너지 공급을 원하며 러시아 기업들과의 공동 프로젝트를 통해 자본을 유치하고 현대 기술을 활용하는 데 관심을 보였습니다. 러시아과학아카데미 중국·현대아시아연구소의 류드밀라 자하로바 수석연구원은 러시아의 노동력 부족 상황에서 북한 출신 노동자들이 국내 기업들에 매력적이지만, 현재 유엔 안전보장이사회 제재 때문에 이들을 러시아에서 고용하는 것은 제한적이라고 강조했습니다. ●“베이징-평양 철도 운행, 8월 재개” [홍콩 명보] 2020년 1월 코로나19 대유행으로 중단됐던 베이징~평양 간 열차 운행이 다음 달 재개될 것으로 보입니다. 중국과 북한 관계에 정통한 소식통들은 양국 철도 당국이 평양~베이징 철도 서비스 재개에 합의했다고 일본 NHK 방송에 전했습니다. 소식통들은 최종 조율이 이뤄지고 있으며 빠르면 8월에 서비스가 재개가 예상된다고 밝혔습니다. 이에 대해 중국 외교부는 정보가 없다고 언급했습니다. ●중국 휴머노이드 로봇 산업, 대량 생산 단계 진입 [대만 연합보] 중국 본토 휴머노이드 로봇 산업이 상업적 대량 생산 단계에 진입했습니다. 즈위안 로보틱스(智元機器人)와 유슈 과학기술(宇樹科技)은 ‘차이나모바일(항저우) 정보기술 유한공사’의 ‘차이나모바일(항저우) 휴머노이드 로봇’ 대량 주문을 낙찰받았다고 밝혔습니다. 이 주문에는 풀사이즈 휴머노이드 이족보행 로봇(7800만 위안)과 소형 휴머노이드 이족보행 로봇 및 컴퓨팅 파워, 다섯 손가락 손재주가 있는 제품(4605만 위안)이 포함돼 있습니다. ●中, 스텔스 항공모함 전투기 프로그램 공개 [홍콩 Asia Times] 중국은 스텔스 항공모함 전투기 프로그램을 공개하며 인도·태평양 지역에서 해군력을 재정의하려는 야심 찬 계획을 드러냈습니다. 중국은 5세대 스텔스 전투기의 생산 시설을 처음으로 공개했으며, 이는 해당 전투기를 세 번째 항공모함(푸젠함)에 배치하는 데 진전을 이뤘음을 시사합니다. 중국중앙(CCTV) 방송에서는 선양항공기공사(SAC)의 격납고에서 최소 두 대의 J-35 전투기가 관측됐습니다. 군사 분석가 숭중핑은 J-35가 부식 방지형 항공모함 탑재 변종일 가능성이 높으며, 이는 해당 기종의 대량 생산 첫 공개 신호라고 설명했습니다. 두 기종 모두 현재 해상 시험 중이며 푸젠에서 운용될 것으로 예상됩니다. ●상하이 최고 지도자, 호주 총리와 회담 [일본 요미우리신문] 중국 상하이시 최고 지도자인 천지닝 상하이시 공산당 서기는 13일 앤서니 앨버니지 호주 총리와 상하이에서 회담을 갖고 “무역 투자와 과학 기술 혁신 등 분야의 협력을 확대하겠다”고 밝혔습니다. 앨버니지 총리는 기후 변화에 대응하고 세계 무역의 발전을 촉진하기 위해 협력할 것이라고 응답했습니다. ●트럼프의 스테이블코인 수용, 中에 큰 압력 [중국 차이신] 미국이 스테이블코인을 수용함에 따라 베이징이 암호화폐에 대한 거부감을 버리라는 요구가 커지고 있습니다. 이는 달러의 지배력을 공고히 하고 베이징의 위안화 국제화 노력을 방해할 수 있습니다. 모건 스탠리 경제학자들은 최근 보고서에서 “이 디지털 토큰은 저비용, 거의 즉각적인 결제를 통해 미국 달러의 영향력을 암호화폐, 웹3, 신흥 시장으로 확장할 것”이라고 밝혔습니다. “중국이 이 흐름을 무시하면 디지털 인프라 경쟁에서 뒤처질 위험이 있다. 스테이블코인이 전통적인 은행 네트워크를 우회하는 메커니즘으로 기능하는 경우가 증가하고 있기 때문”이라고 덧붙였습니다. ●中 연구팀, 이산화탄소서 설탕 생산 기술 개발 [홍콩 사우스차이나모닝포스트] 중국 과학자 팀은 메탄올을 전환해 사탕수수나 사탕무 없이 설탕(수크로스)을 생산하는 생물전환 시스템을 개발했다고 밝혔습니다. 이 기술은 포집된 이산화탄소를 식품으로 전환하는 데 활용될 수 있습니다. 중국과학원 천진 산업생물공학연구소 연구진은 이 연구에서 저탄소 분자에서 설탕 합성을 위한 시스템을 성공적으로 설계하고 구현했다고 설명했습니다. 이는 대규모 토지와 물 자원이 필요한 기존 설탕 생산 방식의 대안이 될 수 있습니다. ●중국-아세안, 업그레이된 자유무역협정 비준 신청 제58차 아세안 외교장관 회의 및 관련 회의가 말레이시아 쿠알라룸푸르 컨벤션센터에서 열리고 있습니다. 중국과 동남아시아국가연합(ASEAN)은 10월에 지도자들에게 제출해 승인받을 자유무역지대(FTA) 업그레이드 협정을 체결했다고 왕이 중국 외교부장이 밝혔습니다. 그는 또 양측이 내년 중 남중국해 행동 규범(남중국해 분쟁 관리를 위한 지침 세트)에 대한 협상을 완료하고자 노력하기로 합의했다고 밝혔습니다. ●中, 사막에 엔비디아칩 기반 AI 허브 건설 추진 [대만 디지타임스] 중국은 신장 및 칭하이 사막 지역에 최소 39개의 데이터 센터를 건설할 계획입니다. 이 시설에는 11만 5000개 이상 엔비디아 H100·H200 그래픽처리장치(GPU)가 설치될 예정입니다. 이 고급 칩은 2022년부터 미국의 수출 금지 조치 대상에 포함돼 있으며, 칩 밀반입에 대한 우려가 제기돼 미국 당국의 감시가 강화되고 있습니다. 이미 여러 장소에서 데이터센터 건설이 진행 중입니다.

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

서울신문 독자권익위원회는 지난 25일 서울 중구 콘퍼런스하우스 달개비에서 제183차 회의를 열고 2월 한 달 동안의 서울신문 보도에 대해 논의했다. 회의에는 김영석(연세대 언론홍보영상학부 명예교수) 위원장과 최승필(한국외대 법학전문대학원 교수), 허진재(한국갤럽 이사), 김재희(김재희법률사무소 대표변호사), 윤광일(숙명여대 정치외교학과 교수), 이재현(이화여대 커뮤니케이션·미디어학과 석사과정) 위원이 참석했다. 위원회는 ‘비하人드 AI’, ‘딥시크 충격 AI전쟁 어디로 가나’ 등 인공지능(AI) 관련 심층 기획의 차별성이 돋보인다고 평가했다. 신년 기획으로 선보인 ‘87년 체제 대한민국만 빼고 다 뜯어고치자’에 대해선 개헌 의미를 전문적으로 파고들어 생산적 대안이 제시됐다고 평가하며 뒷심을 잃지 않아야 한다고 당부했다. ‘디시의 청년들’, ‘문해력 실종 시대’ 등의 기사에는 트렌디하다는 호평을 내놨고, ‘눈길을 끄는 판결’은 편집이 눈에 띈다고 밝혔다. 다만 기자들이 직접 현장에 뛰어들어 적극적으로 질문해야 한다는 지적이 있었다. 윤석열 대통령에 대한 헌법재판소의 탄핵심판이 막바지에 이른 만큼 그 결과와 관계없이 절차적 정당성에 관한 고민을 끊임없이 해야 한다고도 강조했다. 다음은 위원들의 주요 의견이다. 김재희 변호사‘비하人드 AI’ 르포 완성도 높아눈길 끄는 판결만 모아 돋보여4~6일자 딥시크 기획을 비롯한 AI 관련 기사들은 자칫 뻔한 기사가 될 수 있었는데 차별성이 돋보였다. ‘비하人드 AI’ 기획의 경우 서울신문 기자 3명이 직접 데이터 라벨링 프로젝트에 참여해 노동과정을 르포로 녹여 냈다. 이에 그치지 않고 인간의 노동권에 미치는 영향을 짜임새 있게 연결 지어 완성도를 높였다. ‘87년 체제 대한민국만 빼고 다 뜯어고치자’는 뒷심을 잃지 않고 현 시국에서 개헌의 의미를 전문적이고 심도 있게 파고든 시리즈다. 정치구조를 다룬 기사를 보면 독자들의 정치에 대한 피로도가 굉장히 높아지는데 비판에 그치는 것이 아니라 생산적인 대안과 혜안을 제시할 수 있는 기사들이 다뤄졌다. 다만 시즌1 정치 분야를 마무리하고 시즌3·4 분야인 사회, 문화·체육을 다루게 되면 87년 체제와 어떻게 연관시켜 이어 갈 수 있을지 지켜봐야 하겠다. 14~15일자 ‘눈길 끄는 판결’은 자칫 그냥 넘길 수 있는 중요한 판결들을 한눈에 들어오게 했다는 점에서 편집이 돋보였다. 일자를 달리해 단신으로 처리하기보다는 일주일에 한 번 코너를 만들어 판결들을 지면에 담는다면 독자들이 보기 편할 것 같다. 최승필 교수AI 보도 일관된 스토리 없어 산만국민 의견 없는 개헌 논의 잘 짚어이달에는 AI 관련 기사가 두드러졌지만 아쉬운 점도 있었다. 6일자 ‘한국 AI 기본법 내년 시행…딥시크 충격에 한발 늦은 총력전’ 기사를 보면 AI 기본법이 어떤 내용인지 정의가 없었다. 또 19일자 ‘당정, 내년 상반기까지 GPU 2만장 확보’, 21~22일자 ‘정부, AI 국가대표 정예팀 선발’ 등 AI 관련 보도들이 나오는데 전반적으로 일관된 스토리가 없어 산만하다는 느낌이 들었다. ‘87년 체제 대한민국 빼고 다 뜯어고치자’ 기획은 좋았다. 특히 3일자에 실렸던 ‘권력구조만 따지는 개헌…“최소 1년, 국민 의견수렴 거쳐야” 기사는 개헌 논의에 ‘국민’이 없다는 포인트를 잘 짚었다. 또 20일자 금값 관련 기사에서는 르포가 돋보였다. 다만 중앙은행, 국제시장 등 추가적인 분석이 부족했던 점은 아쉬웠다. 13일자 ‘성과급·중처법 줄줄이 결론…역대급 노무폭탄 온다’ 기사는 대법원 전원합의체 판단을 기다리는 사건을 다룬 보도인데 추후 실무에 어떤 변화가 올 것인지 구체화한 데다 직장 내 괴롭힘 사건과 관련해서도 잘 풀어 썼다는 측면에서 많은 공부가 됐다. 특히 같은 날 씨줄날줄 ‘LTV와 담합 사이’는 연구가 많이 된 글이다. 2000년 초반의 과거 사건까지 모두 조사하고 결과 및 쟁점을 잘 정리했다. ‘LTV 담합 공정위 칼끝에 오른 은행들…짜맞추기 조사 불만’ 기사와도 잘 연결된다. 허진재 이사‘일베보다 독한 디시’ 분석력 탁월 ‘황금 티켓 증후군’ 이달 좋은 기사21일자 ‘“DJ의 길” “70년史 부정”…이재명의 중도보수 뿌리논쟁 비화’ 기사는 그래픽을 잘 섞어 한국 정당사에서 더불어민주당이 차지하는 이념적 위치까지 살펴보며 이 논쟁을 이해하는 데 굉장한 도움을 줬다. 여기서 그쳤다는 아쉬움이 있었는데 24일자 ‘경제는 右로 노동은 左로…집토끼·산토끼 다 잡겠다는 이재명’ 기사에서 나오는 정책들에 대해 보수나 진보로 평가하며 기사 흐름이 잘 이어졌다. 19일자 ‘일베보다 독해진 디시의 청년들’ 기사는 굉장히 흥미로웠다. 실제 여론조사 결과 20대 남성들이 스스로를 보수라고 생각하는 현상이 급증하고 있다. 12·3 비상계엄 사태 이후 디시인사이드 커뮤니티에 올라온 게시글 수, 내용을 들며 분석력 있는 기사를 만들었다. 다만 전체적인 기사의 톤이 ‘청년들이 과격해졌다’는 데만 맞춰져 균형을 잡았다면 좋았을 것이라는 생각이 들었다. 6일자 ‘집·직장·학벌 먼저 황금 티켓 증후군’ 기사는 단편적으로 한국보건사회연구원 보고서 내용을 전달한 것이 아니라 2021년 경제협력개발기구(OECD)가 낸 리포트 내용까지 다 연결시켜 기사화했다. 데이터를 섞어 더 가치 있는 기사를 만들어 냈다는 점에서 이달의 좋은 기사로 평가된다. 이재현 대학원생‘텍스트힙’ 젊은층 문화 잘 포착해교사 살인 우울증 부각돼 아쉬워14일자 ‘문해력 실종 시대…다시 몸으로 읽다’ 기사를 보고 소셜미디어(SNS)와 쇼츠(짧은 동영상)로 대표되는 디지털 콘텐츠 시대 속에서 종이책을 읽고 필사하는 행위가 새로운 감성적 경험이자 자기표현 방식으로 자리잡고 있다는 점이 흥미롭게 다가왔다. 단순한 독서 문화에 대한 분석을 넘어 젊은 세대의 트렌드를 상세히 조명하는 방식이 돋보였다. MZ세대이지만 ‘텍스트힙’(독서 행위가 멋지고 세련된 활동으로 인식되는 현상)이라는 개념을 서울신문을 통해 접하게 됐다. 서울신문이 젊은층의 새로운 문화적 흐름을 세밀하게 포착하고 깊이 있게 전달하는 데 강점을 지녔다는 것을 확인할 수 있었다. ‘대전 초등학생 살인 사건’ 보도에서 가해자의 우울증 병력이 헤드라인이나 부제에 지나치게 강조된 것은 바람직하지 않다. 18일자 ‘잠재적 범죄자 낙인 걱정에 더 수렁으로…우울증은 죄가 없다’ 기사를 보면 급하게 우울증이 원인이라고 한 것은 아니라며 뒷수습을 하는 듯한 느낌이 들었다. 4일자 ‘청소년에 빗장 건 인스타 계정 가짜 생년월일 쓰면 못 잡아요’ 기사는 단순한 규제만으로 청소년들의 SNS 중독 문제를 해결하기 어렵다는 점을 잘 지적했지만 부작용 문제로 논의를 더 확장했으면 하는 아쉬움이 있다. 24일자 ‘적자 가계부에 미래 빼앗긴 청년들’ 기사의 경우 대학생 사례가 적어 구체적인 수치나 통계가 보완됐으면 좋겠다고 봤다. 윤광일 교수오세훈·카플란 대담은 원론 그쳐이미 답 정해둔 듯한 기사 피해야기자는 날카롭게 질문을 하고 파고들어야 한다. 통화하기보다는 직접 찾아가 1~2시간 동안 붙잡고 물어야 한다. 받을 수 있는 자료는 미리 받아 확인한 뒤 허점을 짚어야 한다. 12일자 ‘오세훈 “연 1만명 AI인재 양성·테크시티…서울, AI 혁신도시로”’ 기사에 AI 대가인 제리 카플란 미 스탠퍼드대 교수의 대담이 나오는데 원론적인 멘트에 그쳐 아쉽다. 그런 측면에서 ‘비하人드 AI’ 기획은 심층 인터뷰를 포함해 정책적인 대안을 만들기 위해 노동 실태 그다음에 유연근로제의 문제까지 다뤘다. 특히 세라 로버츠 UCLA 교수 인터뷰에서 ‘표현의 자유를 제한할 수 있다’는 부분은 취재 내용을 충분히 숙지하고 독자를 위해 궁금한 점을 물어본 것으로 느껴졌다. 10일자 ‘거대 양당 힘에 짓눌린 풀뿌리 민주주의…지역정당 싹을 틔워라’ 기사에서는 이미 답을 정해 둔 듯한 느낌이 들었다. 지역정당을 다루려면 여기서 파생될 수 있는 문제점에 국민적 합의가 있는지까지 들여다봐야 한다. 13일자 1면 ‘월급루팡 잡아라’에서는 주 4일제 화두를 다루기도 했는데 주 5일제 도입 당시 언론에서 반발했던 것처럼 노동생산성 문제에 집중하기보다는 대세를 거스르는 것은 아닌지 고려해 볼 필요가 있다. 김영석 위원장비상계엄 잘 마무리해야 할 순간우리 사회 내부 문제점 등 고민을12·3 비상계엄 사태 이후 몇 달간 어떻게 지냈을까 생각이 들 정도로 어수선한 상태에서 지내 왔는데 마무리를 잘해야 한다. 기사나 칼럼을 쓸 때 우리 사회가 안고 있는 내부 문제점, 외부 시각에서 볼 때의 마음이나 자세 등이 반영됐는지도 고민해야 한다. 헌재의 결과가 어떻게 나올 것인지, 그 이후에 어떻게 우리 사회가 진행될 것인지 하는 예측을 다루기보다는 진행되는 과정에서 절차적 정당성이 있는지에 언론은 모든 초점을 맞춰야 한다. 정당성이 확보되지 않는 상황에서 어떤 결과가 나왔을 때 우리 사회는 깨질 수 있다는 우려도 있다.

- 인터넷 연결 없이도 동작하는 온디바이스 AI 기술 공개- 보안·비용·환각 현상 문제 해결한 ‘3무(無) AI’로 주목- 기업·공공기관 대상 AI 솔루션 시장 확장 전 세계를 뒤흔든 중국발 ‘딥시크 쇼크’ 속에서 한국 AI 기업 페르소나AI가 강력한 대항마로 떠오르고 있다. 이 기업은 인터넷과 GPU 없이도 동작하는 온디바이스 AI 기술을 선보이며 CES 2025 혁신상을 수상했다. 특히 페르소나AI의 AI 엔진은 보안과 비용 문제를 해결한 혁신적 기술로 평가받고 있다. CES 2025 현장에서 공개된 페르소나AI의 AI 기술은 ‘NO INTERNET, NO GPU’라는 강력한 메시지를 내걸었다. 실제로 이 기술은 인터넷 연결 없이도 다양한 AI 기능을 수행할 수 있으며, GPU가 아닌 CPU 기반 AI 연산 기술을 활용해 실행된다. 이는 보안·비용·환각 현상(모델 환각 문제) 등 기존 AI 기술의 한계를 해결한 ‘3무(無) AI’로 평가받으며 뜨거운 관심을 받았다. 페르소나AI의 기술적 강점은 자체 개발한 AI 엔진에 있다. 기존 글로벌 AI 모델이 클라우드 기반으로 동작해 높은 서버 비용과 보안 이슈를 동반하는 반면, 페르소나AI는 인터넷 없이도 동작하는 경량화된 AI 엔진을 구현했다. 특히, GPU 없이도 AI 연산이 가능하도록 설계돼, 기존 대비 50% 이하의 비용으로 AI를 활용할 수 있다. 또한 페르소나AI의 AI 기술은 금융, 공공, 군사 등 보안이 중요한 분야에서 강점을 발휘한다. 딥시크가 개인정보 유출 문제로 논란을 빚고 있는 것과 달리, 페르소나AI는 인터넷 연결 없이 온프레미스(On-Premise) 환경에서 AI를 운영할 수 있어 데이터 보호 수준이 높다. 이러한 기술력 덕분에 이미 다수의 기업 및 공공기관이 페르소나AI의 솔루션을 도입했다. 페르소나AI가 선보인 생성형 AI ‘SONA 1’은 이미지 생성뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델) 기능도 갖추고 있어 문서 작업, 번역, 코딩 등 다양한 AI 활용이 가능하다. 특히, 일회성 구매 이후 추가 비용 없이 무제한 사용이 가능하다는 점에서 혁신적인 비즈니스 모델로 주목받고 있다. 페르소나AI는 2018년부터 FPGA 기반 AI 반도체를 개발하고, 2020년 AI 키오스크를 출시하는 등 AI 기술 선도 기업으로 자리 잡아왔다. 2023년에는 한국형 생성형 AI 모델 ‘KGPT’를 선보이며 국내 AI 시장에서 입지를 다졌으며, 지난해 TG삼보와 AI PC를 공동 출시하는 등 글로벌 AI 시장에서도 경쟁력을 강화하고 있다. 유승재 페르소나AI 대표는 “누구나 AI를 쉽게 활용하는 ‘1인 1봇 시대’가 현실이 되고 있다”며 “비용, 보안, 환각 현상 걱정 없는 ‘3무 AI’로 대한민국 AI의 저력을 보여주겠다”고 포부를 밝혔다. 페르소나AI는 인터넷과 GPU에 의존하지 않는 온디바이스 AI 기술로 글로벌 AI 시장의 패러다임을 전환하고 있다. 딥시크와 같은 중앙집중형 AI 모델의 대안으로 떠오르며, 보안과 비용 문제를 해결한 새로운 AI 활용 모델을 제시했다. 이러한 흐름이 지속된다면 페르소나AI는 한국 AI 기술의 글로벌 확장을 이끄는 핵심 플레이어가 될 가능성이 크다. 앞으로 온디바이스 AI 시장에서 어떤 성과를 거둘지, 그리고 AI 생태계에서 얼마나 강력한 입지를 구축할지 주목된다.

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.

인류는 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전에 따른 시대적 변곡점을 지나고 있다. AI가 모든 분야로 확산되면서 올해 노벨 과학상 3개 중 물리학상과 화학상이 이 분야 연구자들에게 돌아갔다. 노벨위원회는 세상의 근본 다이내믹스에 대해 연구하는 학자에게 수여하는 물리학상을 젠 AI 인공신경망 구조를 설계·구현한 존 홉필드와 제프리 힌턴에게 안겼다. 또 새로운 단백질 구조를 찾아내는 AI 기술로 질병 치료약 발견의 새로운 패러다임을 연 워싱턴대의 데이비드 베이커 교수와 구글 딥마인드의 창업자이자 최고경영자(CEO)인 데미스 허사비스와 그의 동료 존 점퍼를 화학상 수상자로 선정했다. 변혁의 시대에는 자유의 가치가 두드러진다. 올해 노벨 경제학상은 국가 간 부의 차이에 대한 연구를 통해 자유롭고 포용적인 체계를 갖춘 국가가 번영한다는 것을 보여 준 MIT의 다론 아제모을루, 사이먼 존슨 교수와 시카고대의 제임스 로빈슨 교수에게 돌아갔다. 러시아나 중국 같은 톱다운 체계는 일시적으로 자원 분배의 효율성을 높일 수 있지만 이런 성장은 지속 가능하지 않다. 이런 전체주의 국가에서는 누구에게나 혁신을 주도하고 성과를 나눌 수 있는 자유가 주어지지 않기 때문이다. 노벨상 수상자들은 한국의 고도성장에 이르는 과정도 이런 자유가 주어졌기에 가능했던 것으로 해석했다. 혁신의 자유를 존중하는 체계에서는 기존의 시장에서 견고한 입지를 차지한 ‘인컴번트 기업’들도 혁신을 하지 못하면 새로운 혁신 스타트업들에 밀려 역사에서 사라진다. 구글의 등장으로 인터넷 시대 검색을 연 야후가 사라지고, 대화형 AI를 지원하는 오픈AI 등 스타트업들의 등장으로 구글의 독보적인 검색과 주된 수입원인 광고시장이 미래에 위협받는 것이 이런 예다. 또한 AI 때문에 반도체 산업이 CPU 중심에서 AI 가속 반도체인 GPU 중심으로 바뀌면서 관련 기술에 독보적인 엔비디아와 파운드리 기업 TSMC가 시장의 변곡점을 만들어 냈다. 이 두 회사의 현재 시장 가치는 각각 3조 4000억 달러와 1조 달러에 이른다. 한때 1위의 반도체 기업 인텔은 그 가치가 불과 1000억 달러에 불과한 15위로 떨어져 존망의 위기에 빠졌다. 반면 인텔에 밀려 고전하던 2위의 CPU 기업 AMD는 GPU 공급에서 엔비디아 대안 기업으로 부상하면서 시장 가치가 6위로 올라 삼성전자에 근접하고 있다. 또한 메모리 업체들의 시장 영향력은 메모리 칩과 엔비디아 GPU 칩의 패키징까지 담당하는 TSMC 때문에 줄어들 수밖에 없게 됐다. 자유로운 혁신 체계의 근본은 혁신을 선도하는 인재와 도전적 실험에 투자하는 혁신 자본이다. 허사비스와 점퍼가 딥마인드를 인수한 구글의 지원 없이 노벨 화학상 수상이 가능했을까. 화학상 수상자 워싱턴대 베이커 교수는 이 대학의 단백질 설계 연구원에 투입된 공적 연구비와 기부금, 베이커 교수와 이 연구원 출신들이 세운 20개가 넘는 바이오 스타트업에 투자된 벤처자본 없이 가능했을까. 베이커 교수는 올해도 딥마인드 알파폴드에 대적하는 로제타폴드 연구 결과를 바탕으로 10억 달러의 벤처 자본을 유치해 자이라 테라퓨틱스를 공동 창업했다. 기술개발을 선도하는 공동창업자는 CMU에서 박사를 마친 뒤 베이커 교수와 함께 연구하다 최근에는 메타에 몸담았던 헤투 카미세티 박사다. CEO는 제넨테크의 연구를 총괄했던 경력과 여러 바이오 회사 공동창업 경력이 있는 전임 스탠퍼드대 총장 마크 테시어 라빈이 맡았다. 노벨 화학상의 사례는 혁신 연구로 세상을 바꾸려면 뛰어난 인재들이 도전적 실험을 이어 나갈 규모의 자본 파이프라인이 있어야 한다는 것을 보여 준다. 국가 연구비는 혁신의 씨앗을 뿌릴 수 있지만 그 속도와 규모면에서 사적 벤처 자본과 비교가 되지 않는다. 우리도 이런 사적 벤처 자본 파이프라인을 어떻게 만들지 고민해야 한다. 한국의 작가 한강에게 수여된 노벨 문학상도 변하는 세상에서 자유의 가치를 다시 한번 일깨웠다. AI 에이전트와 휴머노이드가 인간을 반복적인 일상으로부터 자유롭게 할 세상에서 인류는 어떤 가치로 새로운 시대를 만들어 가야 할지 고민해야 할 것이다. 차상균 서울대 데이터사이언스대학원 초대원장

마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)가 젠슨 황 엔비디아 CEO와의 대담에서 애플의 ‘폐쇄적 생태계’를 저격하는 발언을 쏟아내며 반(反)애플 전선 구축을 공고히 했다. 애플은 자사의 인공지능(AI) 훈련에 엔비디아 칩을 사용하지 않는 것으로 알려지며 엔비디아와 거리두기에 나선 모습이다. 29일(현지시간) 저커버그 CEO는 미국 콜로라도 컨벤션센터에서 열린 컴퓨터 그래픽스 콘퍼런스 ‘시그라프 2024’ 특별대담에서 최근 오픈소스로 공개된 메타의 생성형 AI 모델 ‘라마 3.1’을 설명하던 중 애플과 같은 폐쇄형 플랫폼에 대해 “빌어먹을 것”이라며 강도 높게 비판했다. 저커버그 CEO는 “폐쇄형 플랫폼에 대해 얘기하면 화가 난다”며 “모바일 시대에는 애플이 승리한 것처럼 보이지만, 다음 세대에는 오픈 생태계가 승리할 것이 확실하다”고 말했다. 그러면서 “오픈소스로 AI 생태계를 만들면 예산도 엄청나게 아낄 수 있다”면서 “엔비디아가 많이 도와주고 있다”고 했다. 메타의 라마 3.1은 엔비디아의 H100 그래픽처리장치(GPU) 1만 6000개를 기반으로 훈련됐는데, 해당 칩은 개당 3만~4만 달러에 달하는 것으로 알려졌다. 애플은 구글과의 협력을 강화하며 탈(脫)엔비디아에 속도를 내는 모습이다. 애플은 이날 공개한 자사 AI 시스템 ‘애플 인텔리전스’ 관련 연구 논문에서 애플 인텔리전스의 기반이 되는 AFM 온디바이스와 AFM 서버 모델을 ‘클라우드 TPU 클러스터’에서 학습시켰다고 밝혔다. 구글을 직접 언급하진 않았지만 구글이 설계한 AI 전용 칩인 TPU를 적시함으로써 엔비디아 칩을 사용하지 않은 점을 드러낸 것이다. 주요 빅테크 가운데 엔비디아 칩을 쓰지 않는다고 공개한 곳은 애플이 처음이다. 엔비디아가 AI 전용 칩 시장의 80% 이상을 장악하고 있다는 점을 감안하면 애플의 이번 결정은 빅테크들이 AI를 구축하는 데 엔비디아에 대한 의존도를 최소화하려는 움직임으로 해석할 수 있다. 미 CNBC 역시 “빅테크들이 엔비디아의 대안을 찾고 있다는 신호”라고 평가했다.

지구는 점점 더 더워지고 있습니다. 매년 인간이 막대한 양의 온실가스를 배출하고 있기 때문에 이는 당분간 피할 수 없는 현실입니다. 따라서 냉방을 위한 전력 수요도 매년 증가하면서 다시 온실가스 배출을 늘리는 악순환이 지속되고 있습니다. 최근 이런 악순환에 크게 기여하고 있는 곳이 데이터 센터입니다. IT 산업이 성장하면서 데이터 센터도 매년 더 커지고 있는데, 최근 여기에 기름을 부은 것이 바로 AI 열풍입니다. 예를 들어 작년 한 해 동안만 판매된 엔비디아의 데이터 센터 GPU는 376만 개입니다. 이 GPU들을 매일 쉬지 않고 가동하려면 산술적으로 연간 14.3TWh의 전력이 필요합니다. 데이터 센터 하나의 평균 전력 소모가 25GWh로 일반 가정집 6,000세대와 비슷하다는 점을 감안하면 작년에 팔린 데이터 센터 GPU가 데이터 센터 6,000개만큼의 전력을 추가로 소모한 셈입니다. 하지만 좀 더 정확히 말하면 AI GPU가 사용한 전력의 양은 이것보다 훨씬 많습니다. 데이터 센터 전력 소모의 상당 부분이 서버에서 나오는 엄청난 열을 식히는데 사용되기 때문입니다. 통상 데이터 센터 전력 소모의 40%는 냉각에 사용됩니다. 지구가 뜨거워지고 서버도 점점 더 뜨거워지면서 IT 기업들은 냉각에 들어가는 에너지를 절감하기 위해 아이디어를 짜내고 있습니다. 마이크로소프트는 10년 전부터 차가운 바닷물 속에 해저 데이터 센터를 구축해 열을 식히는 방법을 연구해 왔습니다. 최근 마이크로소프트는 해저 데이터 센터 개발 프로그램인 프로젝트 나틱(Project Natick)의 2단계 결과를 공개했습니다. 마이크로소프트 연구팀은 2018년 12m 길이의 거대한 원통형 밀폐 용기 안에 855개의 서버를 넣고 차가운 스코틀랜드 인근 해안 바다 속에 넣었습니다. 이 안에 있는 서버는 차가운 바닷물에 의해 온도가 낮게 유지되기 때문에 냉각에 많은 에너지를 사용할 필요가 없습니다. 하지만 쉽게 꺼내서 수리할 수 없는 만큼 서버의 안전성이 해저 데이터 센터 상용화의 가장 큰 관건으로 지목됐습니다.하지만 마이크로소프트에 의하면 테스트 결과는 놀라웠습니다. 바닷물 속에 들어가 있던 서버는 육지에 있던 대조군과 비교해서 작동을 멈출 가능성이 1/8밖에 되지 않았습니다. 구체적으로 말해서 지상에서 5.9% 서버가 멈출 동안 해저 데이터 센터에서는 0.7%만 작동을 멈췄습니다. 서버의 핵심인 안전성에서 월등한 결과를 얻은 것입니다. 사실 전자 장치의 수명에 큰 영향을 주는 것은 온도입니다. 특히 쉬지 않고 가동하는 서버의 경우 온도를 안정적으로 유지하는 것이 매우 중요합니다. 북해의 차가운 바닷물에 잠겨 있는 해저 데이터 센터는 땅 위에 있는 대부분의 데이터 센터보다 온도를 계속 낮게 유지할 수 있습니다. 물론 서버를 밀폐 용기에 넣고 바닷속에서 관리하는 것도 상당한 비용을 소모하기 때문에 해저 데이터 센터가 바로 대중화될 수 있을지는 아직 미지수입니다. 대형 IT 기업들은 절감할 수 있는 비용과 들어가는 비용을 신중히 비교한 후 본격적으로 해저 데이터 센터를 건설할 것인지를 결정할 것입니다. 다만 속수무책으로 늘어나는 데이터 센터 전력 수요와 기후 변화에 대응하기 위해서 비용이 조금 더 들더라도 이런 대안을 적극 검토할 필요가 있습니다.

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.

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.

한국과 인도 등 그동안 중국에서 비료를 수입한 국가들이 대안을 찾아 나서고 있다. 중국도 미국의 제재로 고성능 칩의 새로운 공급망을 모색하고 있다. 로이터통신은 18일 비료의 세계 최대 수출국인 중국에 대한 신뢰 상실로 아시아 수요 국가들이 대체 공급망을 찾고 있다고 보도했다. 중국은 국내 시장 보호를 이유로 요소, 인산비료 등의 수출 규제에 나서고 있다. 인산비료의 세계 최대 수출국이 중국이며, 비료와 디젤 연료 첨가제로 사용되는 요소의 주요 공급국도 중국이다. 하지만 중국은 치솟는 자국 내 가격을 잡는다는 이유로 2021년 이후 비료 성분에 대한 수출 쿼터와 검사 요건 강화 등의 조처를 했다. 인산비료 수출도 최근 몇 달 동안 줄어들면서, 결국 글로벌 공급 축소와 가격 상승으로 이어졌다. 지난해 중국의 요소 수출은 전년 대비 24% 감소한 280만t으로 급감했고, 올해는 예년의 평균 수준을 밑돌고 있다. 중국 세관 통계에 따르면 비료의 대표 품목인 인산이암모늄의 10월 수출은 전년 동기 대비 12.5% 감소했다.세계 최대 비료 수입국가 중 한 곳인 인도의 집계에 따르면 2023~24년 회계연도에 중국산 요소 반입물량은 33만 5963t으로 1년 전보다 58% 감소했다. 인도 비료 회사의 한 고위 관계자는 “중국의 제한으로 요소 및 인산이암모늄 가격이 오르고 있지만 급등할 것으로 보지는 않는다”며 “러시아와 오만, 아랍에미리트 등 대체 공급처에서 쉽게 구할 수 있다”고 말했다. 말레이시아도 중국에서 탈피해 베트남과 이집트에서 인산비료를 구매하고 있다. 중국의 요소 수출 지연으로 애를 먹어온 한국은 베트남과 인도네시아, 사우디아라비아 등에서 공급받고 있다. 한편 중국은 미국의 제재로 인공지능(AI) 개발 등에 필요한 고성능 칩 구매에 애로를 겪자 말레이시아 기업에 고급 칩 일부를 조립하도록 요청하고 있다. 중국 반도체 설계 회사들이 말레이시아의 반도체 회사에 그래픽 처리 장치(GPU) 생산을 맡기는 것이다. 이러한 계약은 미국의 제재를 위반하지 않는 칩 조립만 포함되며 웨이퍼 제조는 하지 않는 것으로 알려졌다. 미국은 AI 개발에 사용되거나 슈퍼컴퓨터 및 군사 응용 프로그램을 강화할 수 있는 고급 GPU의 중국 수출을 제한하고 있다. 말레이시아는 현재 전 세계 반도체 패키징, 조립, 테스트 시장의 13%를 차지하고 있으며 대중 관계가 좋은데다 경험이 풍부한 인력과 정교한 장비를 갖춰 중국의 좋은 선택지가 되고 있다고 통신은 전했다.

마이크로소프트(MS)가 인공지능(AI) 개발과 서비스를 위한 전용 칩(반도체)을 다음달 공개할 것으로 보인다. 세계 AI 반도체 시장을 주도하는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 의존도를 낮추기 위해 AI 업계가 속속 전용 칩 개발에 나서고 있다. 9일 이코노믹타임스, 디 인포메이션 등 외신에 따르면 MS는 오는 11월 14~17일 미국 시애틀에서 연례 개발자 콘퍼런스 ‘MS 이그나이트’를 열고 자체 개발 AI 칩을 선보일 예정이다. 새 칩은 MS가 프로젝트 ‘아테나’라는 이름으로 개발해 온 대규모 언어모델(LLM)의 훈련과 추론을 위한 데이터센터 서버용으로 당초 내년 초 출시가 유력했던 제품이다. 전 세계 AI 반도체 시장은 엔비디아의 GPU가 90% 이상을 점유하고 있다. 성능은 좋지만 매우 높은 가격과 부족한 물량이 AI 개발에 걸림돌로 작용하는 이유다. 이에 글로벌 빅테크들은 저마다 자체 칩 개발로 대응하고 있다. 자체 AI에 최적화된 설계로 전력 효율 등을 극대화하면서 생산 단가는 낮추고 안정적인 물량 확보를 목표로 하고 있다. 챗GPT를 만든 회사이자 MS와 가장 밀접한 파트너 관계인 오픈AI도 자체 AI 칩을 개발할 제조사를 인수 대상으로 물색 중인 것으로 전해졌다. 국내 업계도 GPU의 대안으로 꼽히는 신경망처리장치(NPU) 개발에 어느 정도 결과물을 얻은 상태다. 다만 이들의 자체 칩도 엔비디아의 GPU를 완전히 대체하긴 어렵다는 시각이 있다. 이미 AI 소프트웨어 개발 영역에서 엔비디아 GPU 환경에 최적화된 프로그램 언어와 도구 등이 보편화돼 있기 때문이다.

최근 고성능 PC 시장은 갈수록 전기를 많이 먹는 CPU와 GPU의 각축장이 되고 있습니다. 전기를 많이 먹는다는 이야기는 발열량이 많다는 이야기입니다. 따라서 더 많은 전류를 다룰 수 있는 전원부와 기판이 필요합니다. 제조 공정이 복잡해지고 여러 가지 소재가 사용되기 때문에 점점 더 재활용하기 어려워지는 것은 물론입니다. 쿨러의 크기 역시 엄청나게 커지면서 이미 하이엔드 게이밍 PC에는 3개의 냉각팬과 라디에이터를 지닌 3열 수랭 쿨러가 장착되고 있습니다. 물론 이 쿨러도 전기를 먹고 최종적으로 열의 형태로 에너지를 방출합니다. 이렇게 만든 고성능 PC는 당연히 강력한 성능을 자랑하긴 하지만, 최근 강조되는 환경과 지속 가능성에 대한 배려는 상당히 부족한 편입니다. 전기를 많이 먹어 탄소 발자국이 매우 큰 것은 물론 폐기 과정에서 재활용하기도 매우 어렵기 때문입니다. 언뜻 생각하기엔 금속 제품이 많은 IT 기기가 재활용하기 쉬울 것 같지만, 사실 현대적인 컴퓨터의 PCB 기판과 수많은 부품들은 금속은 물론, 유리 섬유, 합성수지 등 여러 가지 소재를 사용하고 있기 때문에 재활용이 매우 까다롭습니다. 여기에 IT 기기의 수명이 짧은 편이라서 끊임없이 처치 곤란한 쓰레기를 만들어 낸다는 것도 문제입니다. 사정이 이렇다 보니 컴퓨터의 제조부터 사용 중, 그리고 사용 후 폐기까지 환경친화적이고 지속 가능한 대안에 대한 요구가 커지고 있습니다. 인텔은 베이징에서 중국 내 파트너인 칭화 통팡(Tsinghua Tongfang) 및 대만 컴퓨터 제조사 에이서(Acer) 등과 함께 에너지 소모량과 재활용할 수 있는 부품 비율을 획기적으로 높인 그린 PC의 데모를 공개했습니다. 이 그린 PC는 인텔 12세대 코어 프로세서인 앨더 레이크 기반으로 정확히 어떤 제품을 사용했는지는 밝히지 않았으나 제품의 목적이나 쿨러의 크기를 생각할 때 35W TDP를 지닌 저전력 제품이나 혹은 적어도 65W TDP를 지닌 제품으로 보입니다. 미니 PC에 많이 사용되는 ITX 규격 메인보드보다 더 단순한 메인보드에는 노트북용 메모리를 장착할 수 있는 SO-DIMM 슬롯 2개와 M.2 SSD를 장착할 수 있는 슬롯 한 개, PCIe x16 슬롯 한 개만 보입니다. 따라서 일반적인 노트북 PC보다 더 많은 전력을 소모하지는 않을 것으로 보입니다.하지만 저전력 PC라면 지금도 드물지 않게 나와 있고 경량 노트북이나 태블릿 가운데는 전력 소모가 상당히 적은 제품도 존재하기 때문에 전기를 적게 먹는다는 것이 차별점이 될 순 없습니다. 이 그린 PC의 진짜 차별점은 재활용 가능한 부품의 비율이 90%나 된다는 것입니다. 그린 PC의 메인보드 기판 크기는 정확히 공개하지 않았으나 7리터에 불과한 작은 케이스 안에 들어가는 작은 메인보드로 생산에 필요한 자원 자체가 적으며 금속과 유리 섬유 소재는 95%, 유기물 소재는 90% 정도 재활용이 가능하게 제조되었습니다. 최대한 단순하게 만든 PCB 덕분에 가능한 일로 생각됩니다. 컴퓨터 전원 공급 장치인 파워 서플라이 역시 재활용 가능성은 물론 탄소 중립 목표에 가까이 다가가기 위해 기존의 파워 서플라이 규격이 아닌 새로운 규격을 사용하고 있습니다. 그린 PC의 파워 서플라이는 일반적인 ATX 파워 서플라이보다 70% 작은 팬리스 파워 서플라이로 질화 갈륨(Gallium nitride, GaN) 소재로 만들어졌습니다. 작은 크기에 12V 출력 단지 하나 밖에 없어 매우 저렴한 파워 서플라이처럼 보이지만, 사실은 파워 서플라이 가운데 최고 등급인 80 플러스 티타늄 등급의 제품입니다. 따라서 50% 로드에 94% 이상의 에너지 효율과 모든 구간에서 90% 이상의 효율을 지닌 제품이라고 할 수 있습니다. 통상 티타늄 등급의 고성능 파워 서플라이의 경우 여러 개의 복잡한 전선과 내부 구조를 지녀 재활용이 까다로운 부품이지만, 그린 PC의 티타늄 등급 파워 서플라이는 작고 단순한 구조로 재활용도 쉬울 것으로 보입니다. 하지만 인텔은 이 제품의 구체적인 출시 일정이나 가격에 대한 정보는 공개하지 않았습니다. 당장 양산을 염두에 둔 제품보다는 기술 데모에 더 가까운 제품이기 때문으로 풀이됩니다. 컴퓨터 제조업이 수많은 제조사의 협업으로 이뤄지고 있어 짧은 시간 내로 산업 구조를 바꾸기 어려운 것도 이유일 것입니다. 하지만 대세가 어느 방향인지는 분명합니다. 자동차 산업처럼 IT 산업도 친환경의 요구를 피할 순 없습니다. 전 세계는 수많은 개인용 컴퓨터, 서버, 스마트폰 같은 IT 기기로 연결되어 있으며 이제 우리는 그것 없이는 살 수 없습니다. 불행히도 이런 제품들의 제품 수명이 짧기 때문에 수많은 전자 폐기물을 만들어 내는 것이 현실입니다. 지속 가능한 미래를 위해서 재활용이 가능한 컴퓨터는 선택이 아닌 필수인 이유입니다. 

챗GPT의 등장으로 인공지능(AI)은 디지털 시대에 거스를 수 없는 대세가 됐다. AI는 스스로 판단해 작업을 최적화, 효율화하고 많은 분야에서 에너지를 절감할 것으로 예상된다. 하지만 AI 스스로는 개발, 구축, 운영에 천문학적인 비용이 들어가며, 전력 소모가 극심하다. 모든 업계가 환경·사회·지배구조(ESG) 경영을 부르짖는 시대를 이끄는 AI가, 정작 엄청난 에너지를 소비하는 역설적인 상황이다. ●SKT ‘에이닷’ GPU 1040개 사용 초거대 AI는 복잡한 연산을 동시다발로 하기에 고성능 처리장치를 필요로 한다. 그런데 고성능 처리장치는 전기를 많이 쓴다. 초거대 AI 운용엔 대체로 중앙처리장치(CPU)가 아닌 그래픽처리장치(GPU)가 쓰인다. AI반도체 시장점유율 90% 이상을 차지하는 엔비디아의 최신 GPU ‘A100’의 소비전력은 모델에 따라 300~400W(와트)이며 시간당 전력 소비량은 300~400Wh(와트시)이다. 초거대 AI 운용엔 GPU가 수백~수천개 사용된다. SK텔레콤의 초거대 AI 서비스 ‘에이닷’의 기반인 슈퍼컴퓨터 ‘타이탄’엔 A100이 1040개 들어간다. 챗GPT 구동엔 A100 1만개가 사용되는 것으로 알려졌다. 초거대 AI 운용에 필수인 인터넷데이터센터(IDC)도 대표적인 고전력 시설이다. 산업통상자원부의 지난달 자료에 따르면 IDC 한 개당 평균 연간 전력 사용량은 25GWh(기가와트시)로, 4인가구 기준 6000가구가 사용하는 전력량과 같은 수준이다. 애초에 AI 연산용이 아니라 그래픽 처리 속도를 높이기 위해 만들어진 GPU는 데이터를 한 번에 대량으로 처리할 수 있지만, 값이 비싸고 전력도 많이 소비한다. 이에 신경망처리장치(NPU)라는 AI 전용 반도체 개발이 GPU의 문제를 해결할 대안으로 주목받았다. SK텔레콤이 지분 50%를 보유한 사피온이 2020년 발표한 NPU ‘X220’은 지난해 AI 구동 성능 테스트에서 엔비디아의 ‘A2’를 뛰어넘은 바 있다. 그러면서도 65W에 불과한 소비전력은 고성능 CPU들과 비교해도 적은 축에 들어간다. 사피온은 올해 전작 대비 성능을 약 4배 향상시킨 신제품 ‘X330’을 출시할 예정이다. KT와 ‘AI 드림팀’을 이룬 반도체 회사 리벨리온도 ‘아톰’이라는 NPU를 개발했다. 아톰 역시 소비전력이 60~150W에 불과하며 챗GPT의 원천 기술인 ‘트랜스포머’ 계열 자연어 처리 기술을 지원한다. 개발 환경 등 현재 AI 생태계 자체가 GPU 체제에서 세워진 만큼 NPU 시장이 짧은 시일 내에 활성화되긴 어려울 것으로 보인다. 이에 GPU와 함께 칩셋을 이루며 방대한 데이터를 빠르게 처리하는 고성능 D램인 고대역폭메모리(HBM)가 AI 반도체의 효율을 극대화할 수 있는 방책으로 떠올랐다. ●침체된 반도체 시장 훈풍 기대감 SK하이닉스의 3세대 ‘HBM3’ 제품은 A100에 탑재되고 있으며, 엔비디아의 차기 GPU 신제품에 4세대 ‘HBM4’가 적용될 전망이다. 삼성전자는 HBM에 AI 프로세서를 결합한 지능형메모리(HBM-PIM) 제품을 AMD의 최신 GPU 제품에 공급하고 있다. 삼성전자에 따르면 HBM-PIM을 활용하면 기존 GPU 가속기 대비 평균 성능이 2배 증가하고 에너지 소모는 50% 감소한다. 업계에선 이런 고성능 D램이 얼어붙은 메모리반도체 시장의 ‘구원투수’ 역할을 할 수 있다고 보고 있다.

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. 

반도체에 이미 천문학적 비용을 투자했지만, 중국의 반도체 굴기는 아직 미국, 한국, 대만을 따라잡기는 어려운 상황입니다. 메모리나 파운드리 부분에서는 막대한 투자를 진행한 덕분에 그래도 조금씩 결과물을 내놓고 있으나 경쟁자들은 더 앞서 가고 있으며 중국 내수 시장은 물론 세계 반도체 시장에서도 비중은 미미한 편입니다. 반도체 굴기의 배경 중 하나는 껄끄러운 관계인 미국에 핵심 IT 자원을 의존하고 있다는 것입니다. 예를 들어 중국 역시 다른 나라와 마찬가지로 CPU와 GPU는 인텔, 엔비디아, AMD 같은 미국 기업에 의존하고 있습니다. 이 한계를 극복하기 위해 중국 정부는 당장 결과물이 미미한 수준이라도 지속적인 투자를 통해 자체 반도체 생태계를 구축하기 위해 노력하고 있습니다. 상하이 자오신 반도체 역시 이런 프로세서 제조사 가운데 하나로 x86 CPU 라이선스를 지닌 대만 비아와 협업해 카이샨 (KaiXian) 시리즈 CPU를 제작하고 있습니다. 물론 그 성능은 최신 x86 CPU과 비교해 매우 낮은 편입니다. 별도 판매량이나 점유율은 공개된 적이 없지만, 중국 내수 시장에서조차 비중이 미미한 수준으로 보입니다. 하지만 CPU는 x86 호환 프로세서도 개발했고 ARM, RISC-V 같은 다른 대안도 있습니다. 중국의 반도체 굴기에 더 큰 걸림돌은 바로 GPU입니다. 인공지능 및 고성능 컴퓨팅 분야에서 갈수록 GPU의 중요성이 커지고 있지만, 아직 중국의 자체 GPU 관련 기술은 걸음마 단계를 벗어나지 못하고 있기 때문입니다. 물론 걸음마 단계라도 시도는 이어지고 있습니다. 자오신의 자회사 중 하나인 글렌플라이 (Glenfly)는 최근 어라이즈 (Arise) GT-10C0 그래픽 카드를 공개했습니다. (사진) 이 그래픽 카드는 28nm 공정으로 제조되었으며 500MHz의 속도로 작동합니다. FP32 기준 1.5TFLOPS급 연산 능력을 지녀 성능이나 공정 모두 2014년 출시된 지포스 GTX 750 Ti와 유사해 보이지만, 실제 성능은 베일에 가려 있습니다.이 그래픽 카드의 성능을 짐작할 수 있는 단서는 같은 계열의 제품으로 보이는 어라이즈 1020 GPU의 벤치마크 결과입니다. 최근 등록된 긱벤치 5 점수는 579점으로 10년 전 내장 그래픽과 견줄 수 있는 수준입니다. 상세한 벤치마크 결과가 공개되지 않아 섣불리 판단하기는 어렵지만, 독립 그래픽 카드는 고사하고 최신 내장 그래픽과도 경쟁이 되기 힘든 수준입니다. 출처가 확실치 않은 벤치마크 결과와 별개로 실제 성능이 매우 낮을 것이라는 추측에는 나름의 이유가 있습니다. 어라이즈 GT 10C0은 메모리로 DDR4 1200 2GB/4GB (64/128bit)를 사용하고 있는데, 이는 최근 등장하는 시스템 메모리보다 느립니다. 이렇게 느린 메모리를 사용하는 경우 GPU의 성능이 아무리 빨라도 제 성능을 내기 어렵습니다. 마치 고성능 스포츠카가 제한 속도 30km인 도로를 달리는 것과 같은 상황이 되기 때문입니다. 따라서 고성능 GPU 메모리는 시스템 메모리보다 훨씬 빠른 GDDR 메모리나 HBM 메모리를 사용하는데, 어라이즈 GT 10C0은 반대로 더 느린 메모리를 사용하고 있습니다. 게임 성능에 대한 의구심에는 호환성 문제도 있습니다. 오랜 세월 그래픽 감속기라는 이야기를 들었던 인텔 내장 그래픽도 오랜 세월 사용되면서 게임과 여러 가지 프로그램에 대한 호환성과 성능을 개선했습니다. 더 오래 사용된 엔비디아의 지포스와 AMD의 라데온은 말할 것도 없습니다. 그런데 새로 들어온 신생 GPU의 경우 호환성에 상당한 문제가 생길 가능성이 높습니다. 성능을 둘째 치고 제대로 실행되지 않거나 다양한 충돌을 일으킬 가능성이 있다는 이야기입니다. 따라서 자오신의 x86 호환 CPU와 마찬가지로 GPU 역시 시장에서 초기 반응은 매우 나쁠 것으로 예상됩니다. 자오신이 만든 중국 자체 CPU와 GPU로 윈도우나 리눅스 PC를 만들 순 있겠지만, 성능과 호환성 모두 시장에서 받아들이기 힘든 수준일 것입니다. 물론 그럼에도 이런 과정을 거쳐 기술력을 축적하면 10년, 20년 후에는 어떤 결과가 나올지 누구도 장담할 순 없습니다. 하지만 당장에는 중국의 GPU 굴기 역시 상당한 험로가 예상됩니다.

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. 

지난 몇 년간 인텔은 AMD의 거센 추격과 ARM 기반 서버 칩의 등장, 인공지능 시장에서 엔비디아의 독주로 인해 업계 1위의 위상이 흔들렸습니다. 이 위기를 극복하기 위해 1년 전 취임한 팻 겔싱어 인텔 CEO는 여러 가지 미래 전략과 로드맵을 발표했습니다. 그중 하나는 거대한 반도체 칩을 한 번에 제조하는 대신 여러 개의 칩을 고속 인터페이스로 연결해 하나의 큰 반도체 칩처럼 만드는 기술입니다.  작년에 세부 내용을 공개한 인텔의 사파이어 래피즈(Sapphire Rapids) 제온 스케일러블 CPU는 최대 400㎟ 크기의 다이 4개를 인텔의 고속 인터페이스인 EBIM로 연결하고 여기에 추가로 초고속 메모리인 HBM2E 메모리까지 하나의 패키지에 넣을 수 있습니다. 차세대 GPU인 폰테 베키오 (Xe HPC)는 무려 47개의 타일을 하나로 묶어 트랜지스터 집적도를 1000억개까지 끌어올렸습니다.  한 번에 너무 큰 칩을 제조할 경우 수율이 급격히 낮아지는데다 첨단 미세 공정으로 갈수록 가격이 매우 높아지기 때문에 이렇게 여러 개의 칩을 하나로 묶는 기술이 업계의 새로운 트랜드가 되고 있습니다. 또 반드시 최신 미세 공정을 사용하지 않아도 되는 부분은 구형 공정을 이용해 가격도 절감할 수 있다는 점이 큰 장점입니다.  그런데 CPU나 GPU 모두 여러 개의 타일을 묶어서 만든다면 CPU + GPU 프로세서 역시 제조가 쉬워집니다. 인텔이 새로 공개한 팔콘 쇼어스 (Falcon Shores) XPU는 이런 맥락에서 당연히 등장할 수밖에 없는 제품이라고 할 수 있습니다.  팔콘 쇼어스는 인텔의 x86 CPU와 Xe GPU를 하나로 합친 고성능 및 슈퍼컴퓨팅 프로세서입니다. 물론 현재 판매 중인 인텔 12세대 코어 프로세서 (앨더 레이크) 역시 대부분 내장 GPU를 지니고 있기 때문에 x86 CPU와 Xe GPU의 통합 구조라고 할 수 있으나 팔콘 쇼어스는 서버 및 슈퍼 컴퓨팅 부분에서 처음 도입하는 CPU/GPU 통합 프로세서라는 차이점이 있습니다.  그래 봐야 제온 스케일러블 CPU와 Xe HPC GPU를 하나로 통합한 것에 지나지 않느냐고 반문할 수 있지만, 사실 이 통합이 핵심입니다. 고성능 서버 CPU와 고성능 연산용 GPU는 막대한 양의 데이터를 서로 주고받기 때문에 데이터 및 메모리 병목 현상이 발생하기 쉽습니다.이를 극복할 수 있는 대안 중 하나는 아예 하나의 패키지 안에 CPU, GPU, 메모리를 통합하는 것입니다. 인텔은 팔콘 쇼어스를 통해 전력 대비 성능과 메모리 대역폭을 5배 이상 끌어올릴 수 있다고 보고 있습니다. 물론 이 제품은 목적상 고성능 슈퍼컴퓨팅 및 인공지능 연산용으로 기존의 제온 서버 프로세서를 대체하는 것은 아닙니다.  서버급 CPU와 GPU를 통합하면서 기대할 수 있는 두 번째 이점은 공간 절약입니다. 거대한 서버 CPU와 제법 큰 공간을 차지하는 GPU를 서버용 메인보드에 여러 개 끼워 넣으면 당연히 서버의 부피는 커질 수밖에 없습니다. 아예 메모리까지 하나로 통합한 팔콘 쇼어스 XPU는 기존의 전통적인 CPU + GPU 서버 보다 5배 정도 시스템 밀도를 높일 수 있습니다. 데이터 센터의 크기가 자꾸만 커지는 상황에서 크기가 작은 서버의 등장은 반가운 일입니다. 결국 비용 절감으로 이어지기 때문입니다.  하지만 팔콘 쇼어스는 올해가 아닌 2024년 이후 등장할 예정입니다. 인텔은 최신 20A 이후 공정을 팔콘 쇼어스에 도입할 계획입니다. 인텔은 서버 CPU에서 AMD에 시장을 내주고 있고 엔비디아가 장악한 고성능 GPU 시장에는 진입조차 못하고 있습니다. 다만 전례 없는 수준의 연구와 투자를 병행하고 의욕적인 제품 로드맵을 공개하고 있어 몇 년 후에는 업계 판도가 바뀔 수도 있는 상황입니다. 과연 인텔의 변신이 성공할지 미래가 궁금합니다. 

컴퓨터나 스마트폰 같은 첨단 전자기기는 일반적으로 제품 수명이 짧습니다. 10년 된 자동차나 20년 된 가구와 달리 몇 년만 지나면 성능이 월등히 좋은 신제품이 쏟아져 나오기 때문입니다. 물론 3~4년 된 스마트폰이나 컴퓨터도 문제없이 사용할 수 있지만, 제품 자체는 이미 단종된 경우를 쉽게 볼 수 있습니다. 컴퓨터 부품 중에서는 CPU나 그래픽 카드가 대표적입니다. 그런데 최근에 이런 일반적인 상식에 역행하는 일이 일어났습니다. 최근 엔비디아는 구형 모델인 RTX 2060의 2021년 버전인 RTX 2060 12GB를 다시 공개했습니다. RTX 2060 자체는 2019년 1월에 출시되었으며 RTX 2060의 업그레이드 모델인 RTX 2060 슈퍼는 그해 7월에 생산됐습니다. 엔비디아가 2020년 하반기부터 RTX 3000 시리즈를 내놓았기 때문에 구형 모델인 RTX 2000 시리즈는 지금쯤 단종 수준을 밟으면서 이제는 RTX 4000 제품 소식이 들려오는 것이 일반적인 상황입니다. 상당히 수명이 짧아 보이지만, GPU 기술이 그만큼 빠르다는 이야기이기도 합니다.  그런데 이런 정상적인 제품 주기를 뒤집은 힘은 바로 암호 화폐 채굴 수요입니다. 비정상적인 채굴 수요로 인해 그래픽 카드 가격이 고공 행진을 하면서 현재 RTX 2060은 80만원 이상, RTX 2060 슈퍼는 100만원 이상에 거래되고 있습니다. 정확히 말하면 초기 출시 때보다 몇 배나 껑충 뛴 가격에도 물량이 별로 없는 상황입니다. 극심한 그래픽 카드 품귀 현상을 해결하기 위해 엔비디아는 고육지책을 내놓았습니다. 생산량을 늘리기 힘든 최신 공정인 8㎚ 대신 상대적으로 여유가 있는 구형 공정인 12㎚ 웨이퍼를 이용해 그래픽 카드 생산을 늘리기로 한 것입니다. 대신 메모리 수급은 안정적이므로 메모리 용량을 RTX 2060의 두 배인 12GB로 높였습니다. RTX 2060 시리즈는 모두 TU106 칩 기반으로 108억 개의 트랜지스터를 집적한 고성능 GPU입니다. 재미있는 부분은 RTX 2060 12GB의 스펙이 메모리 용량과 192bit 메모리 인터페이스를 제외하고 사실 RTX2060 슈퍼와 똑같다는 것입니다. RTX 2060 12GB는 2176개의 쿠다 코어와 272개의 텐서 코어, 34개의 RT 코어를 지니고 있는데 이는 RTX 2060 슈퍼와 같습니다. 메모리를 8GB에서 12GB로 늘리고 대신 대역폭은 448GB/s에서 336GB/s로 줄인 게 유일한 차이입니다. 따라서 전체적인 성능은 RTX 2060 슈퍼와 비슷할 것으로 보입니다.  가격은 미정이지만 출시 가격은 RTX 2060의 349달러와 RTX 2060 슈퍼의 399달러 사이가 될 가능성이 높지만, 그래픽 카드 품귀 현상이 지속하는 한 출시 가격보다 훨씬 높은 가격에 판매될 것으로 보입니다. 그래도 PC 업계에서는 물량 공급이 늘어나면서 조금이라도 숨통이 트일 수 있기를 희망하고 있습니다. 그래픽 카드 품귀로 게이밍 PC 소비자들이 컴퓨터 구매나 업그레이드를 뒤로 미루고 있기 때문입니다. RTX 2060의 복귀는 기본적으로 그래픽 카드 품귀 현상 때문이지만, 한 가지 다른 해석도 가능합니다. 바로 새로 그래픽 카드 시장에 뛰어드는 인텔에 대한 견제입니다. 현재 대부분의 게임이 엔비디아의 지포스 시리즈에 최적화된 점을 생각하면 인텔 아크 그래픽 카드는 초반에는 고전을 면치 못할 것으로 예상됐습니다. 하지만 때마침 찾아온 암호 화폐 채굴 수요 덕분에 인텔 아크는 예상보다 더 큰 기대를 받고 있습니다. 채굴 성능은 별로인데 그래픽 성능이 우수하면 단숨에 지포스의 대안으로 떠오를 가능성이 있기 때문입니다. 따라서 엔비디아가 RTX 2060을 시작으로 구형 그래픽 카드를 복귀시키면 매출 증대는 물론 인텔 아크 시리즈에 대한 견제 효과도 얻을 수 있습니다. 지금 당장에는 인텔이 큰 위협이 아니지만, 미래는 장담할 수 없는 만큼 초반부터 적극적인 견제가 필요할 수 있습니다. 내년 상반기에는 인텔의 시장 참여와 RTX 2000 시리즈의 부활로 그래픽 카드 시장이 정상을 찾아갈 수 있을지 궁금합니다.

최근 파운드리 시장은 어느 때 보다 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 일부 자동차 공장을 멈추게 만든 반도체 수급 대란이나 중국의 반도체 굴기, 미국의 자국 내 반도체 산업 육성, 그리고 국내 반도체 업계의 투자 등 여러 가지 이슈가 겹치면서 과거에는 생소했던 파운드리(반도체 위탁생산)가 이제는 익숙한 용어가 됐습니다. 반도체 생산 공정은 나노미터 단위로 점점 작아질수록 기술적 난이도와 팹(fab) 건설 비용이 천정부지로 치솟는 특징이 있습니다. 그런 만큼 초미세 공정이 가능한 파운드리 업체의 숫자는 이제 TSMC와 삼성전자 단 두 곳에 지나지 않는 상황입니다. TSMC는 최신 미세 공정부터 여전히 수요가 많은 구형 공정까지 다양한 팹을 지니고 있으며 오랜 세월 파운드리 사업에서 잔뼈가 굵은 업체이기 때문에 이 분야에 누구보다도 많은 노하우를 지니고 있습니다. 하지만 과거 파운드리에서 존재가 미미했던 삼성이 엔비디아 같은 오랜 단골을 뺏어갈 정도로 영향력이 커졌고 인텔도 본격적인 투자를 진행하면 어떤 결과가 나올지 모르는 상황이기 때문에 TSMC 역시 경쟁자들을 물리치기 위한 비장의 무기들을 개발하고 있습니다. 그중 하나가 2021년 VLSI 심포지엄에서 발표한 직접 수랭(Direct Water Cooling, DWC) 기술입니다. 열이 많이 나는 고성능 프로세서의 경우 워터 펌프와 라디에이터로 열을 식히는 수랭 방식이 드물지 않기 때문에 수랭 기술이 뭐가 특별하냐고 생각할 수 있지만, 직접 반도체를 식한다는 점이 차이점입니다. 직접 수랭 기술은 반도체 바로 위에 물이 흐르는 미세관을 만들어 반도체를 직접 식힌다는 의미입니다. 첨단 과학기술력의 결정체인 최신 미세 공정 반도체는 사실 매우 약한 존재입니다. 따라서 최신 프로세서들은 반도체를 보호하는 튼튼한 금속판인 히트 스프레더(Heat spreader)로 덮여 있습니다. 그 사이 공간은 열전도율이 높은 물질인 서멀 그리스(Thermal Grease)로 채워 넣습니다. 수랭이든 공랭이든 쿨러는 모두 히트 스프레더 위에 다시 서멀 그리스를 바른 후 장착합니다. 따라서 사실 수백W의 전력을 소모하는 CPU와 GPU는 상당한 많은 단계를 거쳐야 공기나 물과 접촉할 수 있는 것입니다. 당연히 냉각 효율은 떨어집니다. 직접 수랭 기술은 이 문제를 해결하기 위해 몇 년 전부터 선보인 기술입니다. 칩의 위에 아주 작은 미세관이 있는 실리콘 층을 하나 더 쌓아 열을 제거하는 것입니다. 최신 반도체는 아파트처럼 여러 층으로 올리는 경우가 드물지 않기 때문에 사실 한 층을 더 넣는 건 그렇게 큰 문제가 되지 않습니다. 문제는 작은 미세관에 누수 없이 많은 물을 흘려보내 프로세서를 안정적으로 냉각시키는 것입니다. 조금이라도 누수가 발생하면 많은 전류가 흐르는 반도체가 바로 손상되면서 고가의 시스템이 완전히 망가집니다. 이런 문제 때문에 직접 수랭 기술은 이론적으로는 훌륭하지만, 상용화는 어려운 기술로 여겨졌습니다.이런 문제점에도 불구하고 TSMC가 직접 수랭 기술에 도전하는 데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 최신 CPU와 GPU의 트랜지스터 집적도는 이미 수백억 개를 돌파했지만, 더 고성능의 프로세서를 만들기 위해서는 더 많은 트랜지스터가 필요합니다. 그런데 더 많은 트랜지스터는 더 많은 발열을 의미합니다. 과거에는 공정 미세화로 이 문제를 극복했지만, 이제는 점점 공정 미세화가 어려워지고 있습니다. 그런데 직접 수랭 방식을 적용하면 500㎟ 이상 크기의 대형 칩에서 200W가 아니라 2000W의 발열도 감당할 수 있다는 게 TSMC의 설명입니다. 이런 일이 실제로 가능하다면 대형 CPU나 GPU도 메모리처럼 여러 층으로 쌓아 집적 밀도를 높일 수 있을 것입니다. 평면으로 더 작게 못 만든다면 아파트처럼 여러 층으로 쌓는 것이 현실적인 대안입니다. TSMC는 여러 가지 반도체를 수직으로 올리는 3D 칩 적층 기술을 적극 도입하려 하지만, 메모리보다 훨씬 큰 발열 문제가 발목을 잡고 있습니다. 직접 수랭 기술은 발열 문제를 타개할 비장의 카드인 셈입니다. 물론 이번에 발표한 내용을 보면 당장 상용화할 수준은 아니고 프로토타입 제품을 만들어 가능성을 검증한 정도입니다. 서버에서 사용할 수 있을 정도로 신뢰성 높은 제품을 개발한다면 새로운 게임 체인저가 될 수 있겠지만 사실 쉬운 일은 아닐 것입니다. 과연 TSMC가 성공할 수 있을지 궁금합니다.