D램 등 메모리 반도체 감산과 고대역폭 메모리(HBM) 개발 전략을 병행해 온 SK하이닉스가 2분기 시장 점유율 반등에 성공했다. 앞서 미국 마이크론에 내줬던 2위 자리 탈환과 동시에 1위 삼성전자와의 점유율 격차도 크게 좁혔다. 3일 시장조사업체 옴디아에 따르면 올해 2분기 전 세계 D램 매출은 107억 달러(약 14조 1400억원)로 전년 동기보다 57% 줄었지만 올해 1분기보다는 15% 늘었다. 삼성전자의 D램 매출은 41억 달러로 전 분기보다 3% 증가하는 데 그쳤다. 시장 점유율은 전 분기 42.8%에서 38.2%로 4.6% 포인트 하락했다. 반면 SK하이닉스의 2분기 D램 매출은 전 분기보다 49% 증가한 34억 달러로 집계됐다. 시장 점유율은 31.9%로 전 분기(24.7%)보다 7.2% 포인트 상승했다. 1분기 18.1% 포인트였던 삼성전자와의 점유율 격차는 6.3% 포인트로 줄었다. 옴디아는 삼성전자와 SK하이닉스의 메모리 점유율 격차가 최근 10년 사이 가장 낮은 수준이라고 설명했다. SK하이닉스의 2분기 반등에는 미국 엔비디아를 비롯한 인공지능(AI) 반도체 수요 급증이 큰 영향을 미친 것으로 풀이된다. AI 분야 데이터 처리에 쓰이는 그래픽처리장치(GPU)에는 HBM이 대거 탑재되는데 이 분야는 SK하이닉스가 삼성전자보다 먼저 뛰어들었다. 지난해 말 기준 HBM 시장 점유율은 SK하이닉스가 50%로 1위이고 삼성전자 40%, 마이크론 10% 순이었다. 이에 삼성전자도 HBM 추격에 박차를 가하고 있다. 업계에 따르면 삼성전자는 이르면 10월부터 엔비디아에 4세대 제품인 HBM3를 공급할 것으로 알려졌다.

D램 등 메모리 반도체 감산과 고대역폭 메모리(HBM) 개발 전략을 병행해온 SK하이닉스가 2분기 시장 점유율 반등에 성공했다. 앞서 미국 마이크론에 메모리 점유율 2위 자리를 내줬던 SK하이닉스는 이번에 순위 탈환과 동시에 1위 삼성전자와의 점유율 격차도 크게 좁히는 데 성공했다. 3일 시장조사업체 옴디아에 따르면 올해 2분기 전 세계 D램 매출은 107억 달러(약 14조 1400억원)로 전년 동기보다 57% 줄었지만, 올해 1분기보다는 15% 늘었다.1위 삼성전자의 D램 매출은 41억 달러로 전 분기보다 3% 증가하는 데 그쳤다. 시장 점유율은 전 분기 42.8%에서 38.2%로 4.6%포인트 하락했다. SK하이닉스의 2분기 D램 매출은 전 분기보다 49% 증가한 34억 달러로 집계됐다. 시장 점유율은 31.9%로 전 분기(24.7%)보다 7.2%포인트 상승했다. 이로써 SK하이닉스는 마이크론(25.0%)을 제치고 점유율 2위 자리를 되찾는 동시에 1분기 18.1%포인트였던 삼성전자와의 점유율 격차를 6.3%포인트로 줄였다. 옴디아는 삼성전자와 SK하이닉스의 메모리 점유율 격차가 최근 10년 사이 가장 낮은 수준이라고 설명했다. D램 점유율 추이를 보면 삼성전자의 연간 시장 점유율이 30%대를 기록한 것은 2013년(36.2%)이 마지막이었다. 이후 삼성전자는 줄곧 40%대 초·중반대 점유율을 유지해왔다. 반면 SK하이닉스는 최근 10년 동안 연간 점유율이 30%를 넘긴 적이 한 번도 없었다. 그간 SK하이닉스는 20%대 중·후반의 점유율을 유지해왔다.SK하이닉스의 2분기 반등에는 미국 엔비디아를 비롯한 인공지능(AI) 반도체 수요 급증이 큰 영향을 미친 것으로 풀이된다. 챗GPT와 같은 AI 분야 데이터 처리에 쓰이는 그래픽처리장치(GPU)에는 HBM이 대거 탑재되는데, 이 분야는 SK하이닉스가 삼성전자보다 먼저 뛰어들었다. 지난해 말 기준 HBM 시장 점유율은 SK하이닉스가 50%로 1위고 삼성전자 40%, 마이크론 10% 순이었다. 이에 삼성전자도 HBM 추격에 박차를 가하고 있다. 업계에 따르면 삼성전자는 이르면 10월부터 엔비디아에 4세대 제품인 HBM3를 공급할 것으로 알려졌다. 삼성전자는 최근 HBM3 샘플에 대한 엔비디아의 품질 검증을 통과하고 제품 공급을 준비하고 있다. 시장조사업체 트렌드포스는 올해 HBM 시장은 삼성전자와 SK하이닉스가 각각 46~49% 대의 점유율을 나란히 기록하며 치열한 경쟁을 이어갈 것으로 전망했다.

인공지능(AI)이 다시 주목받으면서 그래픽처리장치(GPU)와 함께 몸값이 높아지는 제품이 있습니다. 바로 고대역폭 메모리(HBM·High Bandwidth Memory)입니다. 사실 GPU 가운데서 HBM을 탑재한 제품은 소수에 불과합니다. 하지만 최근에는 그 소수의 제품에 대한 수요가 폭발하고 있습니다. 고성능 AI 연산을 위해서 H100 같은 강력한 성능을 지닌 GPU가 필요한데, 여기에 HBM이 탑재되기 때문입니다.  최근 미국 로스앤젤렌스(LA)에서 열린 최대 규모 컴퓨터 그래픽스 콘퍼런스 ‘시그래프’(SIGGRAPH) 행사에서 엔비디아의 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 HBM3E를 장착한 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩을 공개했습니다. 지난해 공개한 HBM3 버전과 비교해서 메모리 용량은 1.5배 정도 늘어나고 대역폭도 4TB/s에서 5TB/s로 증가해 더 많은 데이터를 학습하고 사용자가 원하는 결과를 내놓는 데 유리해졌습니다.  HBM은 사실상 SK 하이닉스와 삼성전자가 시장을 양분하고 있습니다. 시장 조사기관의 분석에 따르면 지난해 시장 점유율은 SK 하이닉스가 50%, 삼성전자가 40%, 마이크론이 10% 정도로 D램보다 더 국내 기업이 독보적인 점유율을 자랑하는 분야입니다. HBM은 상당히 고부가가치 상품일 뿐 아니라 수요가 급격히 증가하고 있어 앞으로 우리나라의 새로운 주력 상품이 될 것으로 기대되고 있습니다.  그런데 이렇게 좋은 제품이라면 더 적용 범위를 늘려 나가도 되지 않을까 하는 생각이 드는 게 사실입니다. 그래픽 카드에 쓰이는 HBM이 처음 등장했을 때만 해도 그런 생각을 지닌 사람들이 많았습니다. 많은 이들이 이제는 용량이나 속도 한계에 점점 도달한 그래픽스 더블 데이터 레이트(GDDR) 메모리를 대신해 HBM이 새로운 대세가 될 것으로 믿었습니다.  여기서 잠깐 GDDR 메모리에 대한 이야기를 먼저 해야 합니다. 초창기 GPU들은 CPU와 동일한 DDR 계열 메모리를 사용했는데, GPU가 처리하는 데이터의 양이 급격히 증가하면서 곧 병목 현상에 부딪히게 됩니다. 그래서 나온 것이 GDDR 메모리였습니다. GDDR3부터 본격적으로 시장에 공급되었고 이후 GDDR5에서는 사실상 그래픽 메모리의 표준이 되었습니다. GDDR5는 사실 DDR3 메모리의 변형으로 같은 건물에 엘리베이터와 통로를 여러 개 만들어 속도를 높인 것으로 이해할 수 있습니다.  하지만 GPU 발전 속도가 GDDR 메모리 발전 속도보다도 더 빠른 것이 다시 문제가 됐습니다. 고성능 GPU에서 필요한 메모리 대역폭을 얻기 위해서는 256bit 메모리 인터페이스와 GDDR 계열 메모리로도 부족한 상황이 된 것입니다. 여기에 GDDR 메모리는 여러 층으로 쌓기도 힘들어 용량까지 한계가 분명했습니다.  2013년 JEDEC에서 표준을 확정한 HBM은 이 문제에 대한 완벽한 해결책으로 보였습니다. HBM은 기본적으로 메모리를 4층, 8층, 12층씩 위로 쌓아 올린 적층형 메모리 구조라 면적 대비 용량이 GDDR과 비교되지 않을 정도로 높습니다. 그러면서도 데이터 전송 속도를 높이기 위해 위아래로 작은 통로인 TSV를 무수히 뚫어 데이터 전송 속도를 획기적으로 끌어 올렸습니다.  그만큼 제조가 까다롭고 프로세서와 연결을 위해 인터포저라는 중간층을 또 넣어야 한다는 것이 문제였지만, 장기적으로 보면 GDDR 메모리는 속도와 용량면에서 HBM의 상대가 되지 않을 것으로 예상되었습니다. 하지만 이런 기대에도 불구하고 2015년 1세대 HBM을 장착한 라데온 R9 Fury X는 GDDR5를 장착한 엔비디아의 GTX 980 Ti를 넘지 못하는 실망스러운 성능을 보여줬습니다. 메모리 대역폭 자체는 라데온 R9 Fury X가 높았지만, GPU 자체의 성능에서 밀렸기 때문입니다. 지포스 쪽이 데이터 압축 능력이 더 뛰어나 대역폭의 단점을 쉽게 극복한 것도 이유였습니다. 더 저렴한 GDDR 메모리를 장착해도 경쟁자를 충분히 제압할 수 있는 상황에서 엔비디아는 게이밍 GPU에 굳이 HBM을 탑재할 필요를 느끼지 못했습니다. HBM 탑재 라데온 그래픽 카드가 지포스의 성능을 뛰어넘었다면 이후에는 다른 시장 상황이 펼쳐질 수 있었다는 점은 아쉬운 부분입니다.  아무튼 이후 GDDR 메모리도 계속 발전하면서 어느 정도 고성능 게이밍 GPU에 필요한 대역폭을 제공했습니다. 그리고 그래픽 카드 시장 자체가 엔비디아 독점 시장이 되면서 급할 게 없는 엔비디아는 가격이 저렴한 GDDR6X 메모리를 RTX 4000 시리즈에도 사용하고 있습니다. 처음에는 고성능 GPU에 HBM 계열 메모리를 사용했던 AMD마저도 제품군 자체가 중급형으로 내려가면서 비싼 HBM을 탑재해야 할 이유가 사라져 GDDR로 다시 회귀했습니다.  하지만 미래에는 다른 상황이 펼쳐질 수도 있습니다. 엔비디아와 AMD 모두 AI 및 HPC 연산용 GPU에 고성능 HBM을 아낌없이 사용하고 있기 때문입니다. 이런 종류의 제품은 기본적으로 가격이 매우 비싸기 때문에 HBM이 GDDR 메모리보다 좀 더 비싸다는 것은 큰 문제가 되지 않습니다. 그보단 현재 기술적 우위를 바탕으로 시장을 장악하려는 엔비디아와 AMD나 인텔 같은 도전자들이 가진 기술을 모두 쏟아붓는 시장이기 때문에 HBM3나 HBM3E 같은 최신 메모리에 대한 수요가 폭발하고 있습니다. 여기에 인텔은 서버 CPU에도 HBM을 탑재하면서 적용 범위가 넓어지고 있습니다.  이렇게 생산이 늘어나면 결국 규모의 경제가 이뤄져 가격은 내려갈 수 있습니다. 그리고 메모리 용량 및 속도에서 HBM의 발전 속도가 GDDR보다 여전히 빨라 몇 년 후에는 고성능 그래픽 카드나 서버 부분에서 적용 범위가 점점 더 넓어질 것으로 기대할 수 있습니다. 10년 만에 본격적으로 빛을 보고 있는 HBM의 미래를 기대해 봅니다.

과거 ‘산업의 쌀’에서 이제는 국가 경제·안보의 동력으로 성장한 반도체. 첨단 산업의 상징인 만큼 반도체 기사는 어렵기만 합니다. 반도체 산업의 역사와 기술, 글로벌 경쟁에 이르기까지 반도체를 둘러싼 이야기를 편견과 치우침 없이 전해 드립니다.유난히 소란스러웠던 새만금 잼버리가 지난 11일 막을 내렸고, 한반도 내륙을 관통할 것으로 예상되면서 큰 피해가 우려됐던 태풍 ‘카눈’도 소멸했습니다. 최근 2주간 산업계는 여름철 휴가기에 돌입하면서 크게 주목되는 이슈는 없었고, ‘일감’이 떨어진 재계 담당 기자들은 기사 발굴에 더 힘든 시간을 보내야 했습니다. 해마다 반복되는 ‘기업 총수들의 여름휴가’ 전망은 올해도 이어졌고, 재계 1위이자 세계 시장에서 애플, 인텔, TSMC와 같은 공룡 기업과 경쟁하는 삼성전자 이재용 회장의 휴가 추측 보도도 쏟아졌습니다. 대부분 ‘가족과 함께 국내에서 조용한 휴가를 보내거나 해외 사업장을 돌며 미래를 구상할 것’ 정도의 대동소이한 내용이었죠. 삼성전자 홍보팀에서는 이 회장의 휴가 일정과 동선이 확인되지 않는 탓에 혹시라도 소셜미디어(SNS)에 목격담 형식으로 노출될까 노심초사했다는 후문입니다. 이제 산업계의 하계 휴가철도 끝나면서 업계는 저마다의 가을 실적 준비에 분주합니다. 재계와 언론의 관심이 집중됐던 이 회장의 휴가는 끝내 공개되지 않았지만, 반도체 업계에서는 삼성의 최근 성과를 놓고 이 회장의 ‘5월 방미’ 일정이 재조명되고 있습니다.업계에서는 지난해 하반기부터 이어진 메모리 불황이 올 하반기부터 반등의 조짐을 보이면서 메모리 시장을 이끌고 있는 삼성전자와 SK하이닉스의 기술 경쟁에도 다시 불이 붙는 모양새입니다. 특히 두 기업은 평소 자사 제품과 기술력의 우수성을 강조하면서 경쟁사에 대한 언급은 가급적 자제하는 ‘업계 룰’을 깨고 고대역폭메모리(HBM)를 두고서는 날 선 신경전을 펼치기도 했습니다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 올려 연결한 반도체로, D램을 많이 쌓을수록 데이터 저장 용량이 크고 처리 속도도 빠릅니다. 글로벌 산업계 전반에 확산하고 있는 생성형 인공지능(AI) 등 AI 반도체에 필요한 제품인 데다 가격은 D램의 6~7배에 달해 삼성과 SK하이닉스는 물론 메모리 3위 기업 미국 마이크론도 HBM 경쟁에 가세한 상황입니다. 그간 시장 점유율 1위는 지난해 4분기 기준 50%의 SK하이닉스로 알려져있습니다. D램과 낸드플래시 등 언제나 삼성전자에 밀려 ‘만년 2등’에 놓여있는 SK하이닉스로서는 이 분야만큼은 글로벌 1위를 지키겠다는 각오입니다. 점유율 40%로 SK하이닉스를 추격하는 입장인 삼성전자는 사실상 이미 1위를 탈환했다는 분위깁니다. 삼성의 반도체 사업을 이끌고 있는 경계현 DS(디바이스솔루션) 부문장(사장)은 내부 임직원 소통 행사에서 “삼성전자의 HBM 시장 점유율은 여전히 50% 이상이다. 최근 HBM3 제품은 고객사들로부터 우수하다는 평가를 받고 있다”고 말하기도 했죠. 시장조사기간 트렌드포스는 올해 삼성전자와 SK하이닉스의 점유율이 46~49%대로 비슷한 수준이 될 것으로 보고 있습니다. 이런 삼성전자의 자신감은 머지않아 대형 고객사 확보로 확인됐습니다. AI 반도체 시장을 선도하고 있는 미국 반도체 설계 전문 기업 엔비디아가 삼성을 HBM 공급 파트너로 낙점한 것이죠. 물론 엔비디아에는 SK하이닉스도 HBM을 공급하지만, 업계에서는 SK하이닉스의 점유율 확대보다는 삼성전자의 추격 및 추월 가능성을 더 높게 보고 있습니다. 그간 업계에서는 지난 5월 미국 출장 중이던 이 회장이 실리콘밸리의 한 일식당에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)를 비공개로 만났다는 점에서 양사가 HBM 개발과 공급과 관련해 협력할 것이라는 기대감이 이어져 왔습니다. 삼성전자와 엔비디아는 D램 계열인 HBM 외에 생성형 AI 전용 GPU 공급에도 협력할 것으로 보입니다. 엔비디아는 AI 전용 GPU에 필요한 칩 생산은 대만 TSMC에 의존하고 있는데, 삼성전자로 공급사를 확대하는 게 공급망 안정 측면에서 유리하다는 판단인 것으로 전해집니다.삼성전자는 파운드리 분야에서는 미국 전기차 회사 테슬라와 접점을 넓히고 있습니다. 삼성전자로부터 자율주행 칩 HW 4.0을 공급받고 있는 테슬라는 차세대 자율주행 칩 HW 5.0도 삼성에 맡기기로 한 것으로 전해졌습니다. 애초 업계에서는 테슬라가 차세대 칩 제작은 TSMC에 맡길 것이라는 관측이 우세했지만, 일론 머스크 테슬라 CEO는 지난 5월 10일 실리콘밸리 삼성전자 북미 반도체연구소에서 이 회장과 비즈니스 미팅을 가진 후 삼성 쪽으로 마음을 돌린 것으로 보입니다. 당시 이 회장은 머스크 CEO에게 삼성 파운드리의 장점을 바탕으로 경쟁력 있는 가격대를 제시하며 적극적으로 설득했다는 후문입니다.

SK “만년 2위 탈출” 자신감 표출삼성 “이미 기술력 앞질러” 반격경쟁사 지적 자제 관행 깨고 난타대형 클라우드 기업 AI칩 개발 중국내 제조사 메모리 특수 가능성 “삼성전자의 고대역폭메모리(HBM) 시장 점유율은 여전히 50% 이상이다. 최근 HBM3 제품은 고객사들로부터 우수하다는 평가를 받고 있다.”(경계현 삼성전자 사장) “당사는 HBM 시장 초기부터 오랜 기간 경험과 기술경쟁력을 축적해 왔다. 고객들 피드백을 보면 제품 완성도, 양산 품질, 필드 품질을 종합해 당사가 가장 앞서고 있다는 점이 확인되고 있다.”(SK하이닉스 컨퍼런스콜) 국내 반도체 시장이 HBM 기술 주도권 선점을 놓고 가열되고 있다. 글로벌 메모리 시장에서 삼성전자에 밀려 ‘만년 2위’에 머물러 있는 SK하이닉스는 고부가가치 D램인 HBM만큼은 ‘세계 1등’임을 강조하며 고객사 유치에 나섰다. 삼성전자는 경쟁사보다 늦게 HBM 개발에 뛰어들었지만 이미 기술력으로 앞질렀다고 주장한다. 최근 두 기업은 경쟁사에 대한 언급이나 지적은 자제하는 업계 관행을 깨고 자사 HBM의 우수성을 알리는 데 혈안이다. 업계에서는 두 회사의 날 선 신경전을 두고 구글과 아마존 같은 대형 고객사 유치를 위한 포석이라는 시각이 나온다. 2일 시장조사업체 트렌드포스는 북미와 중국 클라우드서버제공(CSP) 기업들의 인공지능(AI) 서비스 강화에 따라 AI 반도체에 필수인 HBM의 수요가 폭발적으로 늘어날 것이라고 전망했다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아올려 연결한 반도체로 D램을 많이 쌓을수록 데이터 저장 용량이 크고 처리 속도도 빠르다. 고성능·고용량 장점 덕에 챗GPT와 같은 생성형 AI 등 AI 반도체 시장과 함께 성장하고 있다. 가격이 일반 D램의 6~7배에 달해 삼성전자와 SK하이닉스는 물론 메모리 3위 기업인 미국 마이크론도 HBM 경쟁에 가세했다. 삼성전자 반도체 사업을 총괄하는 경계현 사장은 지난달 자사 임직원 소통 행사에서 삼성전자가 HBM 시장에서도 점유율 1위라는 취지로 발언했지만 트렌드포스는 지난해 말 기준 SK하이닉스 50%, 삼성전자 40%, 마이크론 10%로 추정했다. 다만 올해는 SK하이닉스의 시장 점유율이 49.1%로 소폭 낮아지는 반면 삼성전자는 45.6%까지 성장할 것으로 내다봤다. 2024년 전망 점유율은 SK하이닉스 49.6%, 삼성전자 46.2%, 마이크론 4.2% 순이다. HBM은 제품의 세대가 높아질수록 성능이 크게 개선되는데, 현재 메모리 3사 가운데 SK하이닉스만 가장 최신 세대인 HBM3를 양산하고 있다. 챗GPT용 그래픽처리장치(GPU)를 만드는 미국 엔비디아가 SK하이닉스의 HBM3 제품을 쓰고 있다. 삼성전자는 업계 최고 속도와 최저 전력의 HBM3 제품을 개발해 하반기 본격적인 양산을 앞두고 있다. 삼성전자는 지난달 27일 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 “당사는 HBM 시장의 선두 업체로 HBM2를 주요 고객사에 독점 공급했고, HBM2E 제품 사업을 원활히 진행 중”이라며 “4세대인 HBM3에서도 업계 최고 수준의 성능과 용량으로 고객과의 협의를 진행 중”이라고 밝힌 바 있다. 삼성전자는 올해 4분기에는 5세대인 HBM3P에 이어 내년부터는 6세대 HBM 양산을 목표로 생산라인도 대폭 증설할 계획이다. HBM 개발 경쟁에서 뒤처진 마이크론은 1~3세대 제품을 건너뛰고 곧바로 4세대 제품 개발에 나섰지만, 업계는 마이크론의 HBM 기술력이 검증되지 않았다는 점에서 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁에 주목하고 있다. 특히 AI 서비스 강화를 위해 구글과 아마존 등 대형 클라우드 서버 기업들이 자체 AI칩 개발에 나서면서 삼성전자와 SK하이닉스도 ‘HBM 특수’를 누릴 것으로 보인다. 구글과 아마존은 비용 절감을 위해 엔비디아와 AMD 등 AI칩 전문 기업들로부터 고가의 칩을 구매하는 대신 자체 개발을 진행하고 있지만, 여기에 들어갈 HBM은 여전히 삼성전자와 SK하이닉스 등 메모리 전문 제조사의 제품을 구매해야 한다. 트렌드포스는 클라우드 서버 기업의 AI 고도화에 힘입어 HBM 시장이 올해부터 2025년까지 연평균 45% 급성장할 것이라고 내다봤다.

“삼성전자의 HBM 시장 점유율은 여전히 50% 이상이다. 최근 HBM3 제품은 고객사들로부터 우수하다는 평가를 받고 있다.” (경계현 삼성전자 사장) “당사는 HBM 시장 초기부터 오랜 기간 동안 경험과 기술경쟁력을 축적해 왔다. 고객들 피드백을 보면 제품 완성도, 양산 품질, 필드 품질을 종합해 당사가 가장 앞서고 있다는 점이 확인되고 있다.”(SK하이닉스 컨퍼런스콜) 국내 반도체 시장이 고대역폭메모리(HBM) 기술 주도권 선점을 놓고 가열되고 있다. 글로벌 메모리 시장에서 삼성전자에 밀려 ‘만년 2위’에 머물러있는 SK하이닉스는 고부가가치 D램인 HBM만큼은 ‘세계 1등’임을 강조하며 고객사 유치에 나섰고, 삼성전자는 경쟁사보다 늦게 HBM 개발에 뛰어들었지만 이미 기술력으로 앞질렀다고 주장한다. 최근 두 기업은 경쟁사에 대한 언급이나 지적은 자제하는 업계 관행을 깨고 자사 HBM 우수성을 알리는 데 혈안이다. 업계에서는 두 회사의 날선 신경전을 두고 구글과 아마존과 같은 대형 고객사 유치를 위한 포석이라는 시각이 나온다.2일 시장조사업체 트렌드포스는 북미와 중국의 클라우드 서버 제공(CSP) 기업들이 인공지능(AI) 서비스 강화에 따라 AI 반도체에 필수인 HBM의 수요가 폭발적으로 늘어날 것이라고 전망했다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 올려 연결한 반도체로, D램을 많이 쌓을수록 데이터 저장 용량이 크고 처리 속도도 빠르다. 고성능·고용량 장점 덕에 챗GPT와 같은 생성형 AI 등 AI 반도체 시장과 함께 성장하고 있다. 가격은 일반 D램의 6~7배에 달해 삼성전자와 SK하이닉스는 물론 메모리 3위 기업인 미국 마이크론도 HBM 경쟁에 가세했다. 삼성전자 반도체 사업을 총괄하는 경계현 사장은 지난달 자사 임직원 소통행사에서 삼성전자가 HBM 시장에서도 점유율 1위라는 취지로 발언했지만, 트렌드포스는 지난해 말 기준 해당 시장 점유율을 SK하이닉스 50%, 삼성전자 40%, 마이크론 10%로 추정했다. 다만 올해는 SK하이닉스의 시장 점유율은 49.1%로 소폭 낮아지는 반면 삼성전자는 45.6%까지 성장할 것으로 내다봤다. 2024년 전망 점유율은 SK하이닉스 49.6%, 삼성전자 46.2%, 마이크론 4.2% 순이다. HBM은 제품의 세대가 높아질수록 성능이 크게 개선되는데, 현재 메모리 3사 가운데 SK하이닉스만 가장 최신 세대인 HBM3 양산하고 있다. 챗GPT용 그래픽처리장치(GPU)를 만드는 미국 엔비디아가 SK하이닉스의 HBM3 제품을 쓰고 있다. 삼성전자는 업계 최고 속도와 최저 전력의 HBM3 제품을 개발해 하반기 본격적인 양산을 앞두고 있다. 삼성전자는 지난달 27일 2분기 실적발표 콘퍼런스콜에서 “당사는 HBM 시장의 선두 업체로 HBM2를 주요 고객사에 독점 공급했고, HBM2E도 제품 사업을 원활히 진행 중”이라며 “4세대인 HBM3에서도 업계 최고 수준의 성능과 용량으로 고객과 협의 진행 중”이라고 강조한 바 있다. 삼성전자는 올해 4분기에는 5세대인 HBM3P에 이어 내년부터는 6세대 HBM 양산을 목표로 생산 라인도 대폭 증설할 계획이다. HBM 개발 경쟁에서 뒤처진 마이크론은 1~3세대 제품을 건너뛰고 곧바로 4세대 제품 개발에 나섰지만, 업계는 마이크론의 HBM 기술력이 검증되지 않았다는 점에서 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁에 주목하고 있다. 특히 AI 서비스 강화를 위해 구글과 아마존 등 대형 클라우드 서버 기업들도 자체 AI칩 개발에 나서면서 삼성전자와 SK하이닉스가 ‘HBM 특수’를 누릴 것으로 보인다. 구글과 아마존은 비용 절감을 위해 엔비디아와 AMD 등 AI칩 전문 기업들로부터 고가의 칩을 구매하는 대신 자체 개발을 진행하고 있지만, 여기에 들어갈 HBM은 여전히 삼성전자와 SK하이닉스 등 메모리 전문 제조사의 제품을 구매해야 한다. 트렌드포스는 클라우드 서버 기업의 AI 고도화에 힘입어 HBM 시장이 올해부터 2025년까지 연평균 45% 급성장할 것이라고 내다봤다.

KT는 미래 먹거리로 떠오른 인공지능(AI) 사업을 남다른 각오로 키워 내고 있다. 특히 초거대 AI, 클라우드, AI 반도체 등 소프트웨어와 솔루션, 서비스, 하드웨어 등 모든 과정을 아우르는 개발 및 서비스 능력인 ‘풀스택’을 추진하고 있다. KT의 AI 역량을 집대성한 초거대 AI ‘믿음’(MIDEUM)은 감성을 이해하고 인간과 공감하는 AI를 목표로 한다. 학습을 통해 사용자 의도를 해석할 수 있고, 상황에 맞춰 말투나 목소리를 바꾸는 것도 가능하다. 이전에 나눈 대화를 기억해 활용하기도 한다. KT는 믿음의 특성을 활용해 AI 전문상담, AI 감성케어 서비스를 개발하고 있다. 2021년 10월엔 AI 인프라 솔루션 전문기업 ‘모레’, 지난해 7월엔 AI 반도체 전문기업 ‘리벨리온’과 각각 동맹을 맺고 국내 최초로 AI 풀스택 협업 환경을 구축했다. KAIST, 한양대, 한국전자통신연구원(ETRI) 등과 산·학·연 협의체 ‘AI 원팀’을 만들고 AI 알고리즘을 연구하고 있다. 최근엔 리벨리온이 개발한 AI 전용 반도체인 신경망처리장치(NPU) ‘아톰’을 클라우드를 통해 이용할 수 있는 서비스를 국내 최초로 상용화했다. 현재 AI 개발과 서비스에 널리 사용되는 그래픽처리장치(GPU) 대비 연산 속도가 빠르고 전력 소모가 낮은 NPU를 인프라로 활용해 AI 개발과 운용에 이용할 수 있다. 최근에는 삼성전자와 함께 한국형 AI 풀스택 구현을 위한 차세대 메모리 기술협력 업무협약(MOU)도 교환했다. 삼성전자 프로세싱 인 메모리(PIM)와 프로세싱 니어 메모리(PNM) 환경에서 KT의 믿음을 통한 AI 풀스택 역량 강화를 위해 협력하기로 했다.

게임기의 ‘성능’과 ‘휴대성’ 중 하나만 선택해야 했던 시대가 저물어 간다. 스마트폰보다 훨씬 큰 디스플레이에 콘솔과 같은 기능을 제공하는 컨트롤러, 향상된 음향, PC와 비슷한 속도를 제공하면서 휴대가 가능한 울트라모바일(UM)PC가 나왔기 때문이다. 게이밍 노트북 명가 에이수스(ASUS)가 UMPC ‘로그 엘라이’(ROG Ally)를 지난 5월 말 출시했다. 100만원 이하의 가격에 다른 기기를 압도하는 성능까지 갖췄다. 앞선 5차례 예약판매가 ‘완판’되면서 11일까지 6차 판매가 이어졌다. 일주일 간 써 보니, 첫인상은 ‘훌륭한 엑스박스(XBOX) 게임패스 머신’이었다. 컨트롤러 구성부터 XBOX를 빼다 박았다. 그다음은 생각보다 너무 가벼운 무게(608g). 초기 설정에서 마이크로소프트(MS) 계정을 등록하고 게임패스PC 월정액 7900원을 내면 게임패스가 제공하는 수많은 PC게임을 추가 금액 없이 설치해 사용할 수 있다. 윈도우와 XBOX, 즉 ‘MS 세계관’에 최적화된 머신 같다. 이와 별도로 에이수스는 로그 엘라이 전용으로 ‘아머리 크레이트 스페셜 에디션(SE)’을 만들어 설치된 게임을 빠르게 실행할 수 있도록 했다. 게임패스를 통해 ‘포르자 호라이즌5’(엑스박스 스튜디오)와 ‘와룡’(코에이테크모)을 플레이해 봤다. 기기를 켜고 세팅할 때는 PC에 가까웠지만 게임을 하는 중엔 영락없는 휴대용 게임기였다. 이 정도 게임을 이렇게 쾌적하게, 핸드헬드로 즐길 수 있다니. 냉각팬 돌아가는 소리도 작고 발열 문제도 없었다. 특히 내장 스피커를 통해 나오는 사운드가 압도적이었다. ‘돌비 애트모스’를 지원해서인지 와룡 플레이 중 나오는 효과음에 짐짓 고개가 뒤로 돌려지기도 했다. 게임 내 상황에 맞게 전해지는 진동도 게임할 맛을 나게 했다. 다만 콘솔 수준의 성능까지 기대해선 안 된다. 기본 설정된 사양으로 실행해 봤더니 전반적으로 초기 로딩이 길었다. 포르자 호라이즌5는 시작까지 1분이 넘게 걸렸다. 한 번 실행된 뒤엔 무리 없이 진행됐지만 플레이 중 메모리 경고가 뜨기도 했다. 커맨드 센터에서 라이젠 Z1 익스트림 APU(GPU+CPU) 소비 전력을 3단계로 지정할 수 있는데, 이를 높게 설정하면 훨씬 쾌적해진다. 단 그럴수록 배터리 사용 시간은 짧아진다. 기기엔 다양한 확장 슬롯이 있어 고사양 게임 위주로 사용하는 게이머가 용량이나 속도 문제를 보완할 수 있게 돼 있다. 다른 모든 UMPC처럼 배터리 용량이 아쉽다. 그래선지 기본 설정 상태로 게임을 실행 중에 잠시 손을 놓으면 금방 최대 절전 모드로 진입한다. 플레이하던 게임이 전부 꺼진다. 휴대용 게임기 특성상 게임을 하다 중단할 경우가 많은데 최대 절전 모드로 들어가게 되면 상당히 불편하다. 그럼에도 이 제품이 현존하는 UMPC 중에 가장 앞서 있다는 데엔 별 이견이 없어 보인다.

삼성전자가 반도체 설계에 필수인 설계자산(IP) 강자들과 손잡고 파운드리(위탁생산) 생태계 구축에 나선다. 이들과의 협력을 통해 파운드리 1위 대만 TSMC 추격에 속도를 낸다는 게 삼성의 전략이다. 14일 삼성전자에 따르면 오는 28일(현지시간) 미국 새너제이에서 열리는 삼성파운드리포럼에서 시놉시스와 케이던스, 알파웨이브 등 IP 파트너와의 협력 내용과 최첨단 IP 로드맵 전략을 공개할 예정이다.반도체 제품은 수많은 IP의 집합체로, 제품 설계에 필요한 IP를 팹리스(설계 전문 회사)가 모두 개발할 수 없기 때문에 통상 IP 회사가 특정 IP를 개발해 팹리스, 종합 반도체 회사(IDM), 파운드리 업체에 제공하고 IP 사용에 따른 라이선스 비용을 받는다. 협업에 따라 삼성전자는 공정설계키트, 설계 방법론 등 최첨단 IP 개발에 필요한 파운드리 공정 정보를 IP 파트너에 전달하고, IP 파트너들은 삼성전자 파운드리 공정에 최적화된 IP를 개발, 국내외 팹리스 고객에게 제공한다. 이번 협력에는 파운드리 전 응용처에 필요한 핵심 IP가 포함될 예정이다. 삼성전자는 인공지능(AI)과 그래픽처리장치(GPU), 고성능 컴퓨팅(HPC)뿐만 아니라 오토모티브, 모바일 등 전 분야 고객에게 필요한 핵심 IP를 선제적으로 확보해 새로운 팹리스 고객을 유치하고 고객의 개발 지원 역량을 강화한다는 계획이다. 3나노미터(nm·10억분의 1m)부터 8나노 공정까지 활용할 수 있는 수십여종의 IP가 포트폴리오에 포함된다. IP는 통상 제품 개발·검증에 최소 2년∼2년 6개월의 기간이 걸리는데, 업계에서는 팹리스가 IP 개발을 IP 파트너에 맡기면 칩 개발부터 양산에 이르는 시간을 기존 약 3년 6개월∼5년에서 1년 6개월∼2년으로 줄일 수 있을 것으로 보고 있다. 삼성전자는 메모리 반도체 1위를 넘어 2030년까지 파운드리를 포함한 시스템 반도체에서도 세계 1위 등극을 목표로 하고 있지만 현실은 녹록지 않은 상황이다. 대만 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 1분기 삼성전자 파운드리 시장점유율은 12.4%로, TSMC(60.1%)와의 격차가 전 분기 42.7%포인트에서 47.7%포인트로 더 벌어졌다. 신종신 삼성전자 파운드리사업부 부사장은 “글로벌 IP 파트너 외에 국내 IP 파트너사와의 협력도 확대해 고객의 혁신 제품 개발과 양산을 더 쉽고 빠르게 지원해 나가겠다”고 밝혔다.

챗GPT 등 생성형 인공지능(AI)의 폭발적 수요로 매출에 날개를 단 미국 시스템 반도체 기업 엔비디아의 고속 성장에 삼성전자와 SK하이닉스에도 모처럼 훈풍이 불고 있다. 시장에서는 엔비디아의 성장이 AI 반도체시장 전체를 견인하고, 늘어난 AI용 반도체 수요가 우리 기업의 실적 회복을 촉진할 것이라는 전망이 나온다. 29일 업계에 따르면 엔비디아가 최근 발표한 1분기(2∼4월) 매출은 71억 9000만 달러(약 9조 5483억원)로 시장 전망치를 10% 웃도는 ‘어닝 서프라이즈’를 기록했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 실적 발표 콘퍼런스콜에서 “전 세계적으로 데이터센터를 업그레이드하려는 엄청난 주문을 목격하고 있다”면서 “기업들이 더 가속화된 컴퓨팅을 통해 챗GPT와 같은 생성형 AI 제품을 구동하려는 목적으로 데이터센터 인프라에 수조 달러를 투입하고 있다”고 밝혔다. 그래픽처리장치(GPU) 개발 기업으로 출발한 엔비디아는 일찌감치 AI용 반도체에 대한 투자를 강화해 현재 AI 개발에 이용되는 반도체의 80% 이상을 공급하고 있다. 1분기 실적 발표 이후 뉴욕증시에서 주가 급등세가 이어지면서 26일(현지시간) 종가 기준 시가총액은 9632억 달러로 뛰어올랐다. 애플과 마이크로소프트, 알파벳(구글 모회사), 아마존에 이어 미국에서 다섯 번째로 ‘1조 달러 클럽’ 가입이 유력한 상황이다. 엔비디아의 고공행진은 삼성전자와 SK하이닉스에 ‘가뭄의 단비’가 되고 있다. 삼성전자는 국내 증권시장에서 지난 26일 전 거래일보다 2.18% 오른 7만 300원에 마감됐다. 종가 7만원 상회는 지난해 3월 29일 이후 14개월 만이다. SK하이닉스도 이날 5.51% 상승한 10만 9200원에 마감됐다. 이는 삼성전자와 SK하이닉스가 AI 분야 데이터 처리에 필요한 고대역폭메모리(HBM) 시장을 선점하고 있는 데다 D램 수요 회복도 기대되기 때문이다. 글로벌 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 지난해 4분기 기준 HBM 시장은 SK하이닉스가 50%, 삼성전자가 40%를 점유하고 있고 나머지 10%를 미국 마이크론이 차지하고 있는 구조다. 특히 SK하이닉스는 고대역폭 D램 제품 HBM3를 양산해 엔비디아에 납품하고 있다. 앞서 이재용 삼성전자 회장은 미국 출장 중이던 지난 10일 현지에서 젠슨 황 CEO를 따로 만나 양사 협력 강화 방안을 모색한 바 있다.

현재 인공지능 및 그래픽 카드 시장의 절대 강자인 엔비디아는 처음에는 게임용 그래픽 카드 프로세서 제조 업체로 시작했습니다. 지금처럼 게임용 그래픽 카드 시장을 장악한 회사가 된 것은 2000년대 초반 지포스 2를 출시한 이후입니다. 하지만 이 시기 그래픽 카드 시장은 지금처럼 크지 않았기 때문에 엔비디아의 역시 지금처럼 가치가 큰 회사는 아니었습니다. 그런 엔비디아가 2010년 대 중반 이후 급격한 성장을 하게 된 것은 빅 데이터와 인공지능 덕분입니다. 대규모 데이터를 처리하는 데 있어 GPU가 지닌 병렬 연산 구조가 큰 도움이 되었고 같은 이유로 인공지능 연산 속도 역시 GPU가 CPU보다 압도적으로 빨랐습니다. 물론 최근에 인공지능 기술이 급격하게 발달하게 된 것도 GPU 덕분이라고 할 수 있습니다. 그런데 암호 화폐 채굴이나 인공지능 수요 덕분에 그래픽 카드가 날개 돋친 듯 팔려 나가면서 본래 그래픽 카드의 수요자였던 일반 게임용 그래픽 카드 소비자들은 오히려 외면받는 상황이 됐습니다. 더 비싼 가격을 주고서라도 그래픽 카드를 사려는 사람들이 줄을 서면서 정작 본래 소비자들은 아주 비싼 값을 주지 않으면 물건을 살 수 없게 된 것입니다. 일반적으로 IT 제품은 기다리면 가격은 내려갑니다. 계속 고성능의 신제품이 나오니 이전 제품의 가격이 속절없이 추락하는 것입니다. 하지만 2020년 출시된 RTX 3000 시리즈 그래픽 카드의 경우 나중에 구매한 소비자가 더 비싼 값을 치러야 했습니다. 암호 화폐 채굴에 인공지능 돌풍까지 불어 가격이 천정부지로 치솟았기 때문입니다. 그런 이유에서 당시 업그레이드 대기 수요 중 상당수는 아예 RTX 4000 시리즈 그래픽 카드로 옮겨갔습니다. 아예 기다린 셈에 좀 더 기다렸다가 차세대 그래픽 카드를 구매하는 방향으로 생각을 바꾼 것입니다. 하지만 몇 년간의 공백을 깨고 등장한 RTX 4000 시리즈는 시작부터 논란에 휩싸입니다. 게임만 하려고 사기에는 너무 부담스러운 수준으로 비쌌고 그래픽 카드 역시 일부 케이스에 장착이 불가능할 정도로 커졌기 때문입니다. 더구나 과거 같으면 RTX 4070 정도로 나왔어야 하는 제품이 RTX 4080 12GB라는 괴상한 이름을 달고 출시되어 원성이 자자했습니다. 결국 엔비디아는 RTX 4080 12GB의 출시를 취소하고 가격을 약간 낮춘 후 RTX 4070Ti로 다시 출시하는 사상 초유의 사태를 겪었습니다. 이렇게 시작부터 반응이 좋지 못했던 RTX 4000 시리즈는 이후 순차적으로 아래 등급 제품이 나올 때마다 비슷하게 그렇게 좋지 않은 반응이 나왔습니다. 분명 이전 같으면 한 단계 아래 제품으로 나왔어야 할 제품들이 더 비싼 가격표를 들고 출시했기 때문입니다. 그리고 그런 상황은 가장 많이 팔리는 주력 상품군인 60급에서 그대로 이어졌습니다. RTX 4060Ti는 스펙으로 볼 때 사실은 그보다 아래 등급인 RTX 4050Ti처럼 보이는 제품입니다. 전작인 RTX 3060Ti보다 적은 수인 4352개의 쿠다 코어나 절반 수준인 128bit 메모리 인터페이스를 감안하면 60Ti의 이름을 붙이기가 어색해 보입니다.여기에 기본 성능도 RTX 3060 Ti와 비교해 15% 정도 높아지는 수준에 그쳐 3년 동안 기다린 소비자들을 허탈하게 했습니다. 그동안 GPU 및 반도체 제조 기술이 발전한 걸 생각하면 너무 적은 변화이기 때문입니다. 물론 RTX 4060Ti에도 장점은 있습니다. 우선 TSMC의 4nm 공정을 적용해 전력 소비가 크게 줄었습니다. 따라서 미니 PC나 저전력 제품을 원하는 소비자에게 더 나은 선택이 될 수 있습니다. 그리고 인공지능을 이용해 속도를 높이는 DLSS3를 지원하는 게임에서는 한 체급 위인 RTX 3070도 이길 수 있습니다. 하지만 이 모두를 생각해도 성능과 가격 모두 오랜 시간 기다린 소비자들을 실망시키고 있습니다. 이렇게 그래픽 카드 등급이 줄줄이 하향되는 데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 우선 그래픽 카드 시장이 엔비디아 독점 체제로 경쟁을 할 만한 이유가 없습니다. 최신 미세 공정 웨이퍼 단기가 비싼 것도 중요한 이유입니다. 다만 다이 사이즈가 작아진 점을 생각하면 이 부분은 어느 정도 상쇄할 수 있었던 부분으로 생각됩니다. 한 가지 더 생각할 수 있는 이유는 동족 포식을 막기 위한 것입니다. 게임용 그래픽 카드도 인공지능 연산용으로 사용할 수 있는 만큼 너무 저렴한 그래픽 카드를 내놓을 경우 상위 제품 판매에 악영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어 RTX 4090의 가격이 1000달러 미만이라면 서버급 제품 판매에도 영향을 줄 수 있습니다. 그렇다면 게임용 그래픽 카드 판매량이 줄어드는 상황을 감수하고 가격을 전반적으로 올리는 정책이 말이 될 수 있습니다. 하지만 그래픽 카드 시장이 현재 CPU 시장처럼 치열한 경쟁 상황이어도 이렇게 했을지는 의문입니다. 결국 소비자에게 유리한 상황이 되려면 AMD와 인텔이 의미 있는 경쟁자가 되는 수밖에 없습니다. 

최근 CPU 제조사들은 아키텍처를 개선하고 클럭을 높이는 방식만으로는 충분한 성능 향상을 얻을 수 없기 때문에 더 많은 코어를 집적하는 방향을 선택하고 있습니다. 이미 서버 영역에서는 50개를 넘어 최대 100개 이상의 코어를 집적한 대형 프로세서가 등장한 상황입니다. 주로는 크기가 작은 편인 ARM CPU가 주종을 이루지만, AMD와 인텔 모두 128코어, 144코어 서버 프로세서를 출시할 예정이고 이미 소비자용 프로세서도 16-24코어 제품까지 나와 있는 상황이기 때문에 앞으로 코어 숫자는 계속 늘어날 것으로 보입니다. 그런데 이런 코어 숫자 경쟁에 뛰어든 의외의 선수가 있습니다. 바로 유럽 연합의 지원을 받은 프랑스의 고성능 CPU 스타트업인 SiPearl이 그 주인공입니다. SiPearl은 미국 IT 기업 제품 일색인 서버 및 슈퍼컴퓨터 시장에서 메이드 인 유럽(made in Europe)을 내세운 유럽 토종 기업으로 아직 구체적인 제품을 내놓지는 못하고 있지만, 상당한 지원을 받아 유럽 자체 설계의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 개발을 노리고 있습니다. SiPearl의 CPU는 기본적으로 ARM 계열이지만, 독특하게도 유럽 우주국의 지원을 받아 취리히의 스위스 연방 공과대학 및 이탈리아 볼로냐 대학과 함께 개발하는 오카미(Occamy) 프로세서는 RISC-V 계열입니다. 오카미 프로세서에서 독특한 부분은 다른 고성능 CPU 제조사들과 달리 어느 정도 성능을 낼 수 있는 코어 숫자를 늘리는 게 아니라 매우 작은 32비트 RISC-V 프로세서를 많이 집적했다는 것입니다. 따라서 216개의 RISC-V 코어를 집적해도 제조 단가가 매우 비싼 최신 미세 공정이 필요 없습니다. 오카미 프로세서는 오래된 글로벌 파운드리의 GF12LPP 공정을 사용하는 데, 216개의 코어와 HBM2e 메모리 컨트롤러를 장착해도 면적이 73㎟에 불과합니다. 프로세서는 두 개의 칩렛으로 이뤄지는 데, 칩렛에는 16GB HBM2e 메모리가 있어 총 432개의 코어와 32GB HBM2e 메모리를 지닌 구성입니다. 네 개의 반도체 다이를 연결하는 것은 65nm 공정으로 만든 실리콘 인터포저입니다. 오카미 프로세서의 연산 능력은 FP64 기준 0.75TFLOPS이고 FP8 기준 6TFLOPS로 현재 기준으로 봤을 때 빠른 성능이라고 보기는 어렵습니다. 솔직히 말하면 슈퍼컴퓨팅을 위한 목적이라고 생각하기 어렵고 게임 목적의 고성능 GPU에도 밀리는 성능입니다. 다만 유럽우주국이 개발을 후원한 점으로 봤을 때 어쩌면 오카미 프로세서의 진짜 목적은 우주 공간에서도 사용할 수 있는 고성능 병렬 프로세서일 가능성이 있습니다. 강력한 방사선에 노출된 환경에서는 오히려 최신 미세 공정이 불리합니다. 대부분의 우주선용 컴퓨터는 구형 공정을 사용합니다. 얇은 전선과 굵은 전선 중 어느 쪽이 안전성이 높을지 생각하면 쉽게 이해가 가능한 대목입니다. 이렇게 생각하면 오카미 프로세서의 이상한 구성도 이해가 될 수 있습니다. 오작동을 방지하기 위해서는 가능한 단순한 구조가 유리하기 때문에 매우 작고 단순한 RISC-V 프로세서를 많이 탑재하고 최신 공정을 사용하지 않은 것입니다. 2020년 발사된 화성 로버인 퍼서비어런스에 탑재된 RAD 750도 1997년에 나온 PowerPC 750 기반으로 나온 만큼 오카미 정도 성능이면 우주 공간에서는 최강의 슈퍼컴퓨터가 되기에 부족하지 않습니다.　 다만 유럽우주국은 이 프로세서에 대한 구체적인 활용 방안에 대해서는 언급하지 않고 있습니다. 프로세서의 성능과 신뢰성, 그리고 여러 가지 사항을 검토한 후 양산 및 탑재가 결정될 것으로 보입니다. 아마도 이렇게 관련 스타트업을 지원하면서 다양한 프로세서를 만들게 하는 이유는 메이드 인 유럽 IT 기술을 육성하기 위한 의도로 풀이됩니다. 시스템 반도체 산업을 육성하려는 우리 역시 주목할 만한 대목입니다. 

과거 ‘산업의 쌀’에서 이제는 국가 경제·안보의 동력으로 성장한 반도체. 첨단 산업의 상징인 만큼 반도체 기사는 어렵기만 합니다. 반도체 산업의 역사와 기술, 글로벌 경쟁에 이르기까지 반도체를 둘러싼 이야기를 편견과 치우침 없이 전해 드립니다.지난달 20일 한미정상회담을 앞두고 미국으로 출장을 떠난 이재용 삼성전자 회장이 지난 12일 새벽 서울로 돌아왔습니다. 미국에서 머무른 기간만 22일로, 이 회장이 삼성 경영 전면에 나선 2014년 5월 이후 가장 긴 기간의 해외 출장입니다. 그간 이 회장은 지난 정부에서의 수감 생활과 코로나19 팬데믹(감염병 대유행), 매주 출석 의무가 부여된 국내 재판 일정 등으로 글로벌 비즈니스 네트워킹에 어려움을 겪어 왔죠. 하지만 5월 재판이 오는 26일로 잡히면서 한달 가까운 시간을 확보한 상황이었습니다.그러나 이 회장의 미국 출장 행보는 사실상 ‘잠행’에 가까웠습니다. 윤석열 대통령의 미국 국빈 방문 기간에 열린 한미 비즈니스라운드 테이블과 미 국무장관 주최 국빈 오찬 등 공식 일정에서만 언론에 모습을 보였고, 윤 대통령과 다른 그룹 총수들이 국내로 돌아온 이후에도 이 회장은 ‘계속 미국 출장 중이다’라는 소식 외엔 현지에서 누구를 만나고 있는지 전혀 알려지지 않았죠. 그나마 지난 7일 이 회장이 그간 미국 동부 바이오클러스터에서 존슨앤존슨(J&J), BMS, 바이오젠, 오가논 등 글로벌 제약사의 최고경영자(CEO)들을 두루 만나며 삼성바이오로직스 등 바이오 분야 협력 방안을 모색했다는 근황이 전해지긴 했습니다. 이 회장이 바이오산업을 ‘제2의 반도체’로 육성하기 위해 남다른 관심과 노력을 쏟고 있는 건 널리 알려진 사실이지만, 국내에서의 관심은 반도체와 인공지능(AI) 분야의 미 빅테크 거물과의 회동 여부였습니다. 특히 삼성전자의 실적을 견인해온 반도체가 메모리 불황의 직격타를 맞으며 크게 흔들리고 있는 탓에 이 회장이 전면에 나서 돌파구를 마련할 것이라는 전망도 쏟아졌습니다.언론의 전망대로 미국 출장 전반부를 바이오에 집중한 이 회장은 후반부에는 출장지를 서부 실리콘밸리로 옮겨 순다르 피차이 구글 CEO와 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO 등을 만난 것으로 파악됐습니다. 이 회장의 서부 일정 중 가장 인상적인 이벤트는 젠슨 황 엔비디아 CEO와의 회동입니다. 삼성 반도체 파운드리(위탁생산) 사업부의 급성장을 꾀하고 있는 이 회장과 이런 삼성의 최대 경쟁사 대만 TSMC의 ‘큰손’인 황 CEO는 지난 10일 실리콘밸리의 한 일식당에서 비공개 일정으로 만났지만, 두 사람과 함께 기념사진을 찍은 식당 주인이 페이스북 계정에 사진을 올리면서 외부로 알려졌습니다. 이날도 황 CEO는 트레이드 마크인 검정 티셔츠에 검정 가죽 재킷 차림으로 이 회장을 맞이했습니다. 1993년 대만 출신인 젠슨 황이 설립한 그래픽처리장치(GPU) 설계 기업 엔비디아는 현재 세계 반도체 시장에서 소위 가장 잘나가는 회사입니다. 전통적인 GPU 중심 사업에서 AI 반도체 영역으로 확장하며 ‘대박’을 친 것이죠. 현재 세계 반도체 기업 중 시가 총액 1위가 바로 엔비디아(5329억 달러)입니다. 엔비디아와 애플 등을 핵심 고객사로 둔 TSMC(4672억 달러)가 시총 2위, TSMC 추격에 나선 삼성전자(3212억 달러)가 시총 3위에 해당합니다.이 회장과 황 CEO는 AI 반도체 분야에서 양사가 시너지를 낼 수 있는 방안을 비롯해 파운드리를 통한 협업 방안 등을 논의한 것으로 전해집니다. 엔비디아는 챗GPT를 비롯해 최근 산업계 전반에서 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 생성형 AI에 전용 GPU를 제공하고 있어 제품의 안정적인 양산이 필요하고, 제품 공급처 다변화도 필요한 상황입니다. TSMC의 파운드리에만 의존하기보다는 삼성 파운드리 등에서 분산 생산·공급받는 게 공급망 안정 측면에 유리하다는 시각입니다. 국내 반도체 업계에서는 올 하반기부터 메모리 업황 반등이 전망되는 상황에서 삼성 파운드리도 ‘JY 세일즈’의 효과가 시작될 수 있다는 기대감이 나옵니다. 글로벌 반도체 시총 1위와 3위 기업 수장의 회동이 창출하게 될 경제·산업적 가치 또한 천문학적 규모가 되리라는 것입니다. 업계의 한 관계자는 “지금 반도체 시장은 미국과 중국의 대립 속에 유럽과 일본도 자체 경쟁력 확보를 목표로 투자를 강화하고 있는 구조”라면서 “이런 상황에서 기업은 국가와 지역의 경계는 무의미해지고, 어제의 적 혹은 경쟁자와도 미래를 위해서는 손을 잡아야 하는 것”이라고 강조했습니다. “친구는 많을수록 좋은 것”이라는 이 회장의 말처럼 반도체 전쟁에서 동맹군은 많을수록 좋다는 의미로 풀이됩니다.

‘메모리·연산기·데이터 변환’ 가능초거대 AI 구현할 차세대 반도체 D램 메모리 셀 내부에서 인공지능(AI) 연산을 수행하는 아날로그 PIM (Process In Memory·지능형 반도체) 기술이 국내 최초로 개발됐다. 특히 하나의 메모리 셀에서 메모리, 연산기, 데이터 변환 기능을 지원하는 ‘트리플 모드 셀’이 세계 최초로 개발돼 적용됨으로써 기존 아날로그형 PIM 반도체보다 높은 효율성을 갖추게 됐다. 점차 거대해지고 다양해지는 AI 모델에서도 안정적인 성능을 보일 것으로 기대된다. 과학기술정보통신부는 14일 한국과학기술원(KAIST) 유회준 교수 연구팀이 국내 최초로 D램 메모리 셀 내부에 연산기를 집적해 AI 연산을 수행하는 PIM 반도체 ‘다이나플라지아’를 개발했다고 밝혔다. PIM 반도체는 하나의 칩 내부에 메모리와 프로세서 연산기를 집적한 것으로, 데이터 병목 현상과 과도한 전력 소모 문제를 해결할 수 있어 초거대 AI 시대를 구현할 차세대 반도체로 꼽힌다. 다이나플라지아는 트리플 모드 셀을 이용해 실제 AI 연산에 맞춰 하드웨어 구조를 형성함으로써 기존 아날로그형 PIM 반도체보다 2.5배, 챗GPT가 쓰는 그래픽처리장치(GPU)에 견줘 7배 높은 에너지 효율성을 보였다. 이번에 개발된 기술을 적용한 칩은 삼성전자 파운드리 공정에서 생산됐다. 연구를 지휘한 유 교수는 “개발한 기술을 삼성과 SK하이닉스가 마음껏 열람하고 필요하면 활용하도록 하고 있다”고 설명했다.

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

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.

오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’로 불붙은 생성 AI 서비스 시장이 반도체 업계에 드리운 불황을 걷어낼 차세대 먹거리가 될 수 있을지 기대를 모으고 있다. 짧은 시간에 무수히 많은 연산을 해야 하는 초거대 모델 기반 생성 AI 운영엔 엄청난 수량의 고효율 반도체 칩셋이 필요하기 때문이다. 14일 업계에 따르면 챗GPT 운영엔 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) ‘A100’ 1만여개가 사용된다. AI 운용에 쓰이는 슈퍼컴퓨터엔 보통 GPU가 몇만 개 단위로 들어간다. GPU 수만 개가 방대한 양의 연산을 빠르게 처리하기 위해서는 고전력, 고비용이 들어갈 수밖에 없다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 최근 트위터에 “챗GPT 1회 사용에 몇 센트가 든다”고 적기도 했다. 챗GPT 가입자가 최근 1억명에 도달한 만큼 운영 비용은 하루 수백억원에 달할 것으로 추산된다. 국내 관련 업체들과 정부까지 나서서 AI 전용 반도체 개발을 추진하는 이유가 이런 고전력·고비용 문제에 있다. 앞으로 생성 AI 서비스가 더 많아질 것으로 예상되며, 업계가 저전력·고효율 반도체를 필요로 하기 때문이다. 우선 삼성전자와 SK하이닉스는 GPU에 붙는 메모리반도체 쪽에서 앞서 나가고 있다. 삼성전자는 자체 연산 기능이 탑재된 지능형반도체(PIM) 제품을 GPU 업계 2위인 AMD에 공급하고 있다. PIM은 프로세서와 메모리 사이에 오가는 데이터의 양을 자체 연산 기능으로 조절, 데이터 병목 현상을 해결하고 전력 효율을 크게 높일 수 있다. 삼성전자는 PIM 기술 고도화를 위해 네이버와 협력하고 있다. SK하이닉스는 업계 1위 엔비디아의 A100과 더 발전한 모델인 ‘H100’ 칩셋에 자사 고대역폭메모리(HBM) 반도체를 공급한다. HBM은 대량의 데이터를 한 번에 보낼 수 있는 메모리로, 지난해부터 AI 서버용으로 적용되기 시작했다. 챗GPT 등장 이후 수요가 예상보다 빠르게 증가하고 있다는 게 업계의 설명이다. 애초 AI 전용으로 만들어진 게 아닌 GPU 이후의 반도체로 신경망처리장치(NPU)가 주목을 받고 있다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 2021년 말 자체 개발한 NPU를 서버에 도입해 본 결과 GPU 기반 서버보다 연산 성능은 4배, 전력 효율은 7배 늘었다. 다만 아직까지 AI 개발 환경이 GPU 기반으로 형성돼 NPU 시장은 초기 단계다. 정부는 AI 반도체 부문에 4년간 총 1조 200억원을 투자하겠다고 밝혔다. 과학기술정보통신부는 국산 AI 반도체를 단계별로 데이터센터에 적용해 국내 클라우드에 기반한 AI 서비스를 실증한다는 계획을 세웠다. 여기에만 올해 428억원, 2025년까지 1000억원을 지원한다. ‘AI 컴퍼니’를 비전으로 삼은 SK텔레콤은 자체 개발한 AI 반도체 ‘사피온’ 고도화에 집중하고 있다. KT는 반도체 제조사 리벨리온과 ‘AI 반도체 드림팀’을 구성해 AI 반도체 개발에 나섰다. 리벨리온은 최근 국내 최초로 챗GPT의 원천 기술인 ‘트랜스포머’ 계열 자연어 처리 기술을 지원하는 AI 반도체 ‘아톰’(ATOM)을 출시한다고 밝혔다.

미국 인공지능(AI) 연구소 오픈AI의 채팅봇 ‘챗GPT’의 세계적인 흥행을 계기로 글로벌 빅테크들이 대화형 AI 개발에 나선 가운데 국내 기업들도 AI 고도화에 대한 투자를 강화하고 있다. AI 산업 확장은 메모리 업황 하락으로 실적 부진에 빠진 국내 반도체 기업에도 새로운 돌파구로 주목받고 있다. 챗GPT로 고도화한 초거대 대화형 AI ‘에이닷’의 연내 출시를 추진하고 있는 SK텔레콤은 에이닷의 두뇌 역할을 하는 슈퍼컴퓨터 ‘타이탄’을 기존 대비 2배로 확대 구축했다고 12일 밝혔다. SK텔레콤은 2021년부터 슈퍼컴퓨터를 구축해 자체 운영하고 있으며, 이번에 타이탄의 그래픽처리장치(GPU)를 기존의 2배인 1040개로 증설했다. 수십억개의 매개변수를 다루는 초거대 AI를 구동하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 슈퍼컴퓨터 인프라가 필수적이다. SK텔레콤의 슈퍼컴퓨터는 17.1페타플롭(Petaflop) 연산 성능을 지원한다. 1페타플롭은 1초에 수학 연산 처리를 1000조 번 수행한다는 의미로, SK텔레콤의 슈퍼컴퓨터는 1초당 1경 7100조 번 연산할 수 있다. 글로벌 시장조사기관 마켓앤마켓은 전 세계 대화형 AI 서비스 시장 규모가 연평균 23.5%의 성장률을 보이며 2026년에는 105억 달러(약 13조 1880억원)에 이를 것으로 내다봤다. 이는 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체 기업에도 호재로 작용할 전망이다. 초거대 AI 구현을 위해서는 고대역폭 메모리(HBM)를 비롯한 고성능 D램 장착이 필수이기 때문이다. 두 기업은 AI에 특화한 AI 반도체 개발에도 속도를 내고 있다. 앞서 삼성전자는 지난 1일 실적 발표 콘퍼런스콜에서 챗GPT와 관련한 질문에 “웹 검색엔진과 AI가 결합하고 기술적 진화에 따라 메모리뿐만 아니라 업계 전반의 활용·확장 가능성이 매우 크다”며 AI 반도체 인프라 투자 확대 가능성을 시사한 바 있다.

미국 인공지능(AI) 연구소 오픈AI의 채팅봇 ‘챗GPT’의 세계적 흥행을 계기로 글로벌 빅테크들이 대화형 AI 개발에 나선 가운데 국내 기업들도 AI 고도화에 투자를 강화하고 있다. AI 산업 확장은 메모리 업황 하락으로 실적 부진에 빠진 국내 반도체 기업들에게도 새로운 돌파구로 주목받고 있다.챗GPT로 고도화한 초거대 대화형 AI ‘에이닷’의 연내 출시를 추진하고 있는 SK텔레콤은 에이닷의 두뇌 역할을 하는 슈퍼컴퓨터 ‘타이탄’을 기존 대비 2배로 확대 구축했다고 12일 밝혔다. SK텔레콤은 2021년부터 슈퍼컴퓨터를 구축해 자체 운영하고 있으며, 이번에 타이탄의 그래픽처리장치(GPU)를 기존의 2배인 1040개로 증설했다. 수십억개 이상의 매개변수를 다루는 초거대 AI를 구동하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 슈퍼컴퓨터 인프라가 필수적이다. SK텔레콤의 슈퍼컴퓨터는 17.1 페타플롭(Petaflop) 연산 성능을 지원한다. 1 페타플롭은 1초에 수학 연산 처리를 1000조번 수행한다는 의미로, SK텔레콤의 슈퍼컴퓨터는 1초당 1경 7100조번 연산할 수 있다. 김영준 에이닷 추진단 담당은 “슈퍼컴퓨터 확대 구축을 통해 에이닷이 기존보다 더 정교한 학습이 가능해져 사람과 대화 흐름과 답변 완성도가 사람 수준에 가깝도록 개선하는 데 큰 역할을 할 것으로 기대된다”라면서 “앞으로도 공격적인 R&D(연구개발) 투자, 인프라 확대, 인재 영입 등을 통해 AI 기술 리더십을 선도하기 위해 지속적으로 노력할 것”이라고 말했다. 글로벌 시장조사기관 마켓앤마켓은 전 세계 대화형 AI 서비스 시장 규모가 연평균 23.5%의 성장률을 보이며 2026년에는 105억 달러(약 13조 1880억원)에 이를 것으로 내다봤다. 이는 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체 기업에도 호재로 작용할 전망이다. 초고대 AI 구현을 위해서는 고대역폭 메모리(HBM)를 비롯한 고성능 D램 장착이 필수이기 때문이다. 두 기업은 AI에 특화한 AI 반도체 개발에도 속도를 내고 있다. 앞서 삼성전자는 지난 1일 실적 발표 컨퍼런스콜에서 챗GPT와 관련한 질문에 “웹 검색엔진과 AI가 결합하고 기술적 진화에 따라 메모리뿐만 아니라 업계 전반의 활용, 확장 가능성이 매우 크다”며 AI 반도체 인프라 투자 확대 가능성을 시사한 바 있다.