미국 법무부의 반독점 조사에 대한 우려 등으로 엔비디아 주가가 급락하면서 젠슨황 최고경영자(CEO)의 자산도 하루 만에 100억달러(13조 3000억원)나 증발했다. 블룸버그 통신은 5일 엔비디아 젠슨 황 CEO의 순자산은 지난 3일 기준 949억달러로 전날보다 약 100억달러 줄었다고 전했다. 미국 경기 둔화 우려에 엔비디아가 반독점 조사로 미국 법무부 소환장을 받았다는 보도가 나오면서 엔비디아 주가가 9.5% 떨어졌다. 하지만 엔비디아 측은 소환장을 받지는 않았다고 밝혔다. 법무부의 엔비디아 반독점 조사대상 가운데 하나는 지난 4월 발표된 런AI 인수 건으로 보인다. 런AI는 인공지능(AI) 컴퓨팅을 관리하는 소프트웨어를 만들고 있으며, 엔비디아의 인수에 따라 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 쓰다가 다른 회사 제품으로 갈아타기가 더 어려워졌다는 것이 미 법무부의 판단으로 보인다. 이스라엘 소프트웨어 스타트업인 런AI는 고객들이 클라우드 환경 등에서 컴퓨팅 인프라를 최적화할 수 있도록 하는 소프트웨어를 제공한다. 엔비디아는 작년에만 해도 30개가 넘는 스트타업에 투자했다. 엔비디아 측은 반독점 우려에 대해 “AI 컴퓨팅 시장에서의 우위는 자사 제품의 우수성에서 비롯된다”며 “고객은 자신에게 가장 적합한 솔루션을 선택할 수 있다”고 밝혔다. 또 “우리는 미국 법무부에 문의했으며 소환장을 받지 않았다”면서 “규제 기관이 우리 사업에 대해 가질 수 있는 모든 질문에 기꺼이 답변할 것”이라고 덧붙였다. 미 법무부는 엔비디아가 다른 공급업체로 전환하는 것을 어렵게 만들고, 자사의 인공지능 칩을 독점적으로 사용하지 않는 구매자에게 불이익을 준다며 반독점 조사를 진행 중인 것으로 알려졌다. 업계 추산에 따르면 엔비디아는 데이터센터 인공지능(AI) 칩 시장의 80% 이상을 점유하고 있다.

지난주 미국 실리콘밸리의 중심 팰로앨토에서 30대 중반의 미국 시카고대 인공지능(AI) 교수 부부와 저녁을 같이 했다. 두 사람은 중국인으로 AI 분야에서 떠오르는 스타 교수이자 유망한 스타트업 창업자다. 남편 세 장 교수는 AI와 데이터시스템 분야의 전문가로 그의 지도교수였던 연쇄 창업가 크리스 레 스탠퍼드대 교수 등과 투게더AI를 공동창업해 최고기술책임자(CTO)를 맡고 있다. 투게더AI는 회사 가치가 12억 5000만 달러인 유니콘기업답게 AI와 데이터시스템 최적화 기술에서 독보적 깊이가 있는 스타트업이다. 그의 아내 보 리 교수는 AI 보안의 떠오르는 전문가다. 32세이던 2020년 MIT 테크놀로지 리뷰가 미국 내 35세 미만의 이노베이터로 그녀를 선정했다. 시카고대는 특별기금을 조성해 키우는 데이터사이언스 분야 교수로 부부를 초빙했다. 두 사람은 시카고대의 교수가 되고도 창업한 회사에서의 역할을 줄일 생각이 없다. 창업 활동은 교수 활동의 20%를 넘을 수 없다는 규제에 묶인 서울대 등 국내 대학에서는 상상할 수 없는 파격이다. 두 사람이 교수와 창업을 병행할 수 있는 이유는 시카고대가 2016년 데이터사이언스 프로그램을 전략적으로 키우기 위해 책임자로 초빙한 마이클 프랭클린 교수 덕분이다. 버클리의 컴퓨터사이언스 디비전 학부장이기도 했던 그는 대학의 연구로 창업해 회사의 CTO를 맡은 적이 있다. 혁신 연구와 창업의 시너지를 누구보다 잘 이해하는 그가 시카고대의 새로운 데이터사이언스 프로그램을 맡아 창업 현장에서 축적한 경험을 바탕으로 새로운 차원의 연구 결과를 만들어 낼 젊은 교수들을 데려온 것이다. 이 젊은 교수 부부가 공동창업한 회사에는 공통된 투자자와 자문역이 많다. 실리콘밸리 안에서는 누가 어떤 연구를 했고, 누가 그 연구를 창업으로 성공시켰는지, 어떤 벤처캐피털이 자본과 노하우로 도와줬는지 안다. 보이지 않는 실리콘밸리 명예의 전당인 셈이다. 파괴적 혁신을 이끄는 스타트업이 실리콘밸리에서 많이 나오는 이유는 혁신의 본질을 이해하는 벤처캐피털과 최고의 인재들이 몰리기 때문이다. 한편 AI와 반도체, 첨단기술 경쟁에서 미국의 견제를 받고 있는 중국은 명문 칭화대를 중심으로 AI 분야의 창업 열기가 뜨겁다. 중국 정부 정책의 최우선 순위가 미국과의 기술패권 경쟁에서 중국의 우위를 확보하는 것인 만큼 AI, 반도체 등 첨단기술 분야에 대한 정부 차원의 전략적 지원이 늘었을 뿐만 아니라 창업을 지원하는 벤처캐피털도 몰리고 있다. 미국과 기술패권 경쟁을 하는 시진핑 체제에서 가장 큰 수혜자는 칭화대다. 중국 내 약 300개의 거대언어모델(LLM) 스타트업 중 10개가 칭화대 출신들이 만들었다. 대표적 기업이 오픈AI 챗GPT의 중국 버전인 키미 서비스를 제공하는 문샷AI이다. 이 회사의 창업자는 1992년생 양즈린이다. 2015년 칭화대를 나와 2019년 미국 CMU에서 LLM 연구로 박사를 마쳤다. 2023년 3월 문샷을 창업하자 그의 실력과 뚜렷한 비전에 공감한 중국 벤처 자본들이 그를 지원했다. 설립 1년여 만에 알리바바, 텐센트 등의 투자를 받아 회사 가치가 30억 달러가 됐다. 한자 200만자의 텍스트를 처리할 수 있다고 발표했다. 키미의 방문자 수는 4월 처음으로 바이두의 어니봇을 추월했다. 중국 본토에서 학부를 나와 미국의 주류에 들었던 30대의 젊은 중국 엘리트들이지만 앞의 두 사람과 양즈린의 행보는 완전히 다르다. 누가 옳다고 할 수는 없지만 세 사람 모두 인류 발전을 위해 기여하고 있는 것은 사실이다. 문샷AI 외에도 칭화대에서 창업한 주푸AI가 오픈AI의 소라 같은 서비스를 만드는 등 많은 중국의 스타트업들이 엔비디아 GPU 수출 제한과 같은 미국의 견제를 뚫고 중국 자체의 AI 기술을 만들어 가고 있다. 미국과 중국의 AI를 둘러싼 기술패권 전쟁의 와중에 한국의 AI 활동은 너무나 조용하다. 최근 앤드루 응 교수를 불러 한국이 3대 AI 강국이라는 말을 했다. 하지만 세계무대에서 바라보는 한국 AI 산업의 위상은 이와는 너무나 큰 괴리가 있다. 문과가 지배하는 대한민국의 미래가 걱정된다. 차상균 서울대 데이터사이언스대학원 초대원장

SK텔레콤이 올 초 투자한 그래픽처리장치(GPU) 클라우드 회사인 ‘람다’(Lambda)와 협력해 서울 금천구 가산 데이터센터(IDC)를 GPU 전용 인공지능(AI) 데이터센터로 바꾼다. SK텔레콤은 21일 람다가 보유한 엔비디아(NVIDIA) GPU 자원을 SK브로드밴드 가산 데이터센터에 전진 배치하는 내용의 ‘AI 클라우드 공동 사업을 위한 파트너십’을 람다와 체결했다고 밝혔다. 양사는 안정적인 GPU 공급을 바탕으로 한 ‘GPUaaS’(서비스형 GPU) 사업 확대, 람다의 한국 리전(Region) 설립 등 다양한 영역에서 전략적 협업을 강화하기로 했다. 2012년 AI 엔지니어들이 설립한 람다는 엔비디아로부터 최신 GPU를 공급받아 AI 클라우드 서비스를 제공하는 GPUaaS 기업이다. 인텔, 마이크로소프트 등 글로벌 빅테크 기업들이 주요 고객사다. SK텔레콤은 최근 미국 AI 데이터센터 통합 솔루션 기업인 스마트 글로벌 홀딩스에 2억 달러 규모의 투자를 한 데 이어 람다와의 글로벌 협력으로 AI 인프라 사업에 속도를 낼 방침이다. 양사는 오는 12월 가산 데이터센터에 엔비디아 GPU ‘H100’을 배치한다. SK텔레콤 관계자는 “AI 시장 성장에 따라 국내 GPU 수요가 급등하는 것을 고려해 3년 안으로 GPU를 수천 대 이상까지 늘리고, 최신 GPU 모델인 ‘H200’도 조기 도입을 추진 중”이라고 설명했다. SK텔레콤은 가산 데이터센터를 시작으로 엔비디아 단일 GPU로 구성된 국내 최대 규모의 ‘GPU 팜’을 확충한다는 계획이다. SK브로드밴드는 GPU 서버가 안정적으로 작동할 수 있도록 가산 데이터센터의 랙 당 전력 밀도를 국내 최고 수준인 44㎾로 구현할 예정이다. 이는 국내 데이터센터 랙 당 평균 전력 밀도인 4.8㎾의 약 9배에 달한다. 오는 12월 AI 데이터센터가 구축되면 람다의 아시아태평양 지역 최초의 한국 리전으로도 기능한다. 람다 GPU 기반 AI 클라우드 서비스를 이용하는 국내 기업의 데이터는 한국 리전에 저장되게 된다. SK텔레콤은 람다 GPU 자원을 기반으로 구독형 AI 클라우스 서비스인 GPUaaS도 오는 12월 출시할 계획이다. GPUaaS는 기업 고객이 AI 서비스 개발이나 활용에 필요한 GPU를 직접 구매하지 않고 클라우드를 통해 가상 환경에서 빌려 쓰는 개념의 서비스다. SK텔레콤 관계자는 “공급이 부족하고 가격이 높은 GPU를 직접 구매하기 부담스러운 대기업이나 중소기업, 스타트업이 상대적으로 저렴한 비용에 사용할 수 있다”고 강조했다. 시장조사기관 ‘포천 비즈니스 인사이트’에 따르면 글로벌 GPUaaS 시장은 2024년 43억 1000만 달러에서 2032년 498억 4000만 달러로 성장하며, 연평균 성장률은 35.8%에 달할 것으로 예상된다. SK텔레콤은 오는 12월 GPUaaS 출시와 함께 GPU 교체 보상 프로그램, 클라우드 비용 최적화 컨설팅, AI 스타트업 지원 프로그램 등 다양한 프로모션도 선보일 계획이다. 김경덕 SK텔레콤 엔터프라이즈 사업부장은 “람다와의 전략적 협력으로 GPU를 안정적으로 확보한 것은 국내 GPU 공급 확대 측면에서 의미가 크다”며 “향후 국내 최대 규모의 GPU 팜을 구축해 국가 AI 경쟁력을 높이고 글로벌 시장 진출의 교두보로 자리매김하도록 노력할 것”이라고 했다.

정보통신정책연구원(KISDI, 원장직무대행 김정언)은 KISDI Perspectives (24-07-01) ‘새로운 기회의 창으로 AI반도체 시장 현황과 전망’을 발간했다. 본 보고서는 AI반도체의 부상이라는 새로운 기회의 창에 대해 분석하기 위해, AI 반도체 정의 및 중요성, AI반도체 시장·전망 및 관련 반도체 시장 등에 대하여 살펴봤다. 아울러 AI반도체의 부상에 따른 주요 영역별 가치사슬 변화 및 AI반도체 시장 변화 동인을 분석, 최근 우리나라의 AI반도체 정책도 분석하여 기회의 창을 활용할 수 있는 정책적인 시사점을 논의했다. 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, AI 기술의 지속적인 발전과 이를 지원하는 핵심 인프라로써 AI반도체의 중요성이 증가하고 있으며, AI반도체의 등장은 반도체 시장에 새로운 진입자가 기존 기업들을 추격·대체해 선도적인 기업이 될 수 있는 기회의 창을 제공하고 있다. 특히 글로벌 AI반도체 시장은 두 자릿수 성장해 전체 반도체 시장과 시스템반도체 시장에서 차지하는 비중은 각각 2023년 10.1%, 16.1%에서 2028년에는 20.4%, 35.0%까지 대폭 확대될 전망이다. 세부시장별로 GPU의 경우, 기존 GPU 공급업체인 엔비디아, 인텔, AMD 등이 시장을 주도하고 있으나, 기타(AP, Microprocessor, FPGA, ASIC) 등의 경우, 아마존, 삼성, 애플, 테슬라 등 다양한 빅테크, 기존 반도체 업체들과 더불어 다수의 스타트업 기업들이 진출하고 있다. 둘째, 반도체 시장에서 AI반도체의 부상은 기존 가치사슬을 변화시키고, 이는 반도체 산업 경쟁 구도와 가치 창출 방식의 변동으로 이어져, 나아가 생태계에 혁신을 가져오고 있다.셋째, AI반도체 시장 변화 동인으로는 ①(수요) On-device AI 활성화에 따른 AI반도체의 다양화 ②(시장 참여자) 빅테크 기업의 AI반도체 시장진입 활성화 ③(요소기술) AI반도체 성능의 최적화에 필수적인 시스템SW의 전략화 ④(생태계) 주요 선도기업의 플랫폼화 등이 작용하고 있다. 넷째, 정부의 제도적·공공 정책 시행으로 AI반도체 시장의 진입 계기가 발생하는 기회의 창으로써 최근의 종합적인 AI반도체 정책인 ‘AI-반도체 이니셔티브 전략’의 경우, 수요처별 지원정책, 수평적인 생태계 정책, 기술 계층별 지원정책이라는 3가지 관점에서 정책목표를 이루기 위한 정책의 조합이 상호 배타적이면서 전체구조를 이루고 있는 것으로 나타났다. 본 보고서는 위와 같이 ▲AI반도체 시장규모 현황 및 전망 ▲AI 반도체 부상에 따른 주요 반도체 가치사슬 영역의 변화 분석 ▲AI반도체 시장 변화 동인 분석 ▲최근 AI반도체 정책 분석 등을 통해 기존 AI반도체 정책효과를 제고하고 제도적인 기회의 창을 적극 활용하기 위한 정책적 시사점을 다음과 같이 제안한다. 첫째, AI로 인한 환경변화에 따라 AI반도체 수평적 가치사슬 영역별 참여 기업의 경쟁력 부족 부문을 지원하는 것이 필요하다. 둘째, AI반도체의 수요처가 다양해지고 다품종·소량생산으로 변화될 전망이어서 이를 지원하는 좀 더 세밀한 수요처별 정책이 요구된다. 셋째, AI반도체의 수요처가 다양해지고 이를 지원하는 다양한 기술 계층 변화에 따라 발생하는 기회를 뒷받침하는 기술 계층별 지원정책이 요구된다. 마지막으로 AI반도체 설계 및 생산 지원을 위한 반도체 선도기업의 플랫폼 전략이 강화되고 있어, 주요 플랫폼 생태계의 참여에 대한 지원과 더불어 국내 선도기업의 플랫폼 구축·강화를 위한 유인책 제공이 필요하다. KISDI Perspectives는 KISDI 홈페이지에서 내려받을 수 있다.

기업들은 급변하는 시장 상황과 기술에 맞춰 국경 없는 경쟁을 펼치고 있습니다. 이미 우리의 일상에도 깊숙이 들어온 첨단 기술과 이를 이끄는 빅테크의 소식을 흥미롭고, 이해하기 쉽게 풀어드립니다.“그는 테크계의 테일러 스위프트입니다.” 지난 3월 인스타그램 계정에 공개된 한 장의 사진에 글로벌 빅테크들의 관심이 집중됐습니다. 사진 속 인물은 마크 저커버그(40) 메타(옛 페이스북) 최고경영자(CEO), 그의 오른쪽으론 이제 국내에도 얼굴과 이름이 너무도 친숙한 ‘황 사장’ 젠슨 황(61) 엔비디아 CEO였습니다. 그런데 이 사진, 뭔가 특별한 점이 있습니다. 각자 트레이드마크와도 같은 상의를 서로 바꿔 입고 사진을 찍은 겁니다. 저커버그는 이 사진을 공개하며 ‘유니폼 교환’(Jersey Swap)이라는 설명을 달았습니다. 저커버그는 댓글 창에서 함께 사진을 찍은 남성이 누구인지 묻는 말에 그를 현시점 최고의 팝스타로 꼽히는 테일러 스위프트에 비유하기도 했죠.저커버그가 공개한 이 한장의 사진은 곧 업계의 비상한 관심을 불러일으켰습니다. 페이스북 성공과 인스타그램 인수에 이어 사명을 기존 페이스북에서 메타로 변경하며 AI 기업으로 전환을 추진하고 있는 저커버그와 세계 AI 칩 시장을 사실상 독점하고 있는 엔비디아 수장의 만남은 곧 두 기업의 긴밀한 협업이 있을 것임을 시사하기 때문이죠. 특히 업계는 두 사람의 만남을 공개한 이가 황CEO가 아닌 저커버그라는 점에도 주목했습니다. 반도체와 AI 업계에서는 황CEO와 엔비디아의 존재감이 커지면서 ‘젠슨열풍’(Jensanity)’이라는 신조어까지 나오는 상황입니다. 국내 주요 일간지 지면에서도 이제는 이재용(56) 삼성전자 회장보다 대만계 미국인 기업인인 황CEO의 모습이 더 자주 포착될 정도니 이런 표현이 과한 것 같지는 않습니다. 한국을 대표하는 주요 기업의 수장들도 경쟁적으로 미국으로 직접 찾아가 황CEO를 만나고 ‘인증 사진’을 먼저 공개할 정도죠. 반도체를 두고 경쟁하고 있는 삼성전자와 SK가 그렇습니다. 지난해 5월 삼성의 ‘미래 먹거리’를 직접 발굴하겠다며 미국을 찾은 이재용 회장이 서부 실리콘밸리의 한 일식당에서 황CEO를 비공개 일정으로 만난 사실이 공개됐습니다. 당시 삼성전자 반도체 사업이 깊은 불황에 빠진 가운데 이 회장이 직접 나서서 삼성 반도체의 엔비디아 공급을 매듭짓기 위한 논의가 있었을 것이라는 시각이 이어졌습니다.엔비디아는 AI 모델 학습에 필수 반도체인 AI 가속기 시장의 98%를 장악하고 있으며, 핵심 부품인 그래픽처리장치(GPU)의 80%를 점유하고 있는 기업입니다. GPU와 AI 가속기 모두 고대역폭 메모리(HBM) 반도체가 필요한데, HBM은 메모리 대형 제조사인 삼성전자와 SK하이닉스, 미국 마이크론 중 가장 먼저 HBM 개발에 뛰어든 SK하이닉스가 엔비디아에 HBM을 공급 중이고 삼성전자는 아직 자사 제품의 엔비디아 성능 테스트 단계에 머물러 있는 상황입니다. HBM 시장 점유율 확대가 시급한 삼성전자로서는 하루빨리 엔비디아의 테스트에 통과해 제품을 공급해야 하는 상황인 거죠. 재계 1위 삼성과 엔비디아의 ‘밀착’이 공개되자 재계 2위 SK의 발걸음도 바빠졌습니다. 최태원(64) SK그룹 회장은 지난 4월 24일 실리콘밸리에서 황CEO와 만난 사실을 자신의 인스타그램 계정을 통해 공개했습니다. 그가 공개한 사진에는 황CEO가 선물한 엔비디아 소개 책자에 “토니(최 회장의 영어 이름), AI와 인류의 미래를 만들기 위한 우리의 파트너십을 위하여”라는 문구와 서명도 담겼습니다. 국내에서는 앞서 이 회장이 황CEO를 따로 만난 것에 대한 대응 성격이라는 해석이 나오기도 했죠. 국내 최대 포털 기업 네이버도 최근 ‘젠슨 황 인증’ 행렬에 동참했습니다. 특히 이번에는 네이버를 이끄는 40대 CEO 최수연(43) 대표 외에도 늘 ‘은둔형 경영자’라는 수식어가 붙을 정도로 대외 활동을 자제하거나 공개하지 않는 이해진(57) 네이버 창업자(현 글로벌투자책임자·GIO)도 함께해 업계의 관심을 불러일으켰습니다. 이 창업자와 최 대표는 지난달 25일 캘리포니아 샌타클래라 엔비디아 본사에서 황CEO와 국가별 AI 모델인 ‘소버린(Sovereign·주권) AI’ 협력 방안을 모색한 것으로 전해졌습니다. 네이버는 소버린 AI라는 방향성 아래 세계 각 지역 문화와 언어에 최적화한 AI 모델을 자체 거대언어모델(LLM) 기술력으로 구축하고, 이를 기반으로 다양한 솔루션을 제공하는 전략을 추진하고 있죠.이렇듯 젠슨 황과 엔비디아를 향한 기업의 구애는 국가와 업종을 가리지 않는 상황이 됐습니다. 1993년 그래픽 칩셋 설계 엔지니어 커티스 프리엠, 전자기술 전문가 크리스 말라초스키와 함께 엔비디아를 설립한 젠슨 황은 회사 설립 31년 만인 지난달 18일(현지시간) 시총 3조 3350억 달러(약 4600조원)를 기록하며 마이크로소프트(MS)와 애플을 제치고 글로벌 시총 1위 기업에 오르기도 했죠. 국내 투자자들 사이에서는 최근 엔비디아 주가가 고공비행하면서 ‘거품론’도 나오고 있지만, 미래 산업의 방향이 AI를 빼고는 논할 수 없을 정도라는 점에서 이미 AI칩 시장을 장악한 엔비디아의 영향력은 앞으로도 상당 기간 지속될 것으로 보입니다.

인공지능(AI) 시장에서 뒤처지고 있다는 평가를 받는 애플이 신형 아이패드 프로에 AI 전용의 고성능 M4칩을 탑재하면서 AI 기술 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 최근엔 데이터센터용 반도체 자체 개발에도 착수한 것으로 알려지면서 AI 시장 전반에 파장이 일 것으로 보인다. 애플은 7일(현지시간) 온라인으로 ‘렛 루즈’ 행사를 열어 신형 아이패드 프로(11·13인치)와 에어를 공개했다. 새로운 아이패드가 출시된 건 2022년 10월 이후 약 18개월 만으로 아이패드 프로는 아이패드 시리즈 중 최고급형에, 에어는 고급형에 해당한다. 아이패드 프로와 에어는 이날부터 미국 등 29개 국가에서 주문할 수 있고 오는 15일부터 매장에 전시된다. 우리나라 출시 일정은 아직 알려지지 않았다. 시장에서 주목하는 건 아이패드 프로 모델에 탑재된 M4로 애플은 해당 칩에 대해 “강력한 인공지능을 위한 칩”이라고 소개했다. 2세대 3나노미터(㎚·10억분의1m) 공정으로 제작한 시스템온칩(SoC)인 M4는 기존 프로에 적용되던 M2는 물론 애플의 최근 노트북에 사용되는 M3보다 앞선 칩으로 AI 성능 향상에 방점이 찍혔다. 차세대 기계학습 가속기를 갖추고 있는 10코어 중앙처리장치(CPU) 성능은 기존 M2보다 1.5배 향상된 속도를 갖췄으며, 그래픽처리장치(GPU)의 성능도 최대 4배 빠르다는 게 애플 측의 설명이다. 전력 효율성을 높이는 데도 성공해 전력을 절반만 써도 M2와 동일한 성능을 제공할 수 있다.특히 애플의 가장 빠른 ‘뉴럴 엔진’을 탑재해 초당 38조 회에 달하는 연산 처리 기능을 갖췄는데, 이는 AI 기계 학습을 가속화한다. 뉴럴 엔진은 애플이 AI 소프트웨어를 위한 신경망을 최적으로 실행하기 위해 만든 특수 하드웨어로, 애플의 최초 뉴럴 엔진(A11 바이오닉 칩)에 비해 속도가 60배나 빠르다. 팀 밀레 애플 플랫폼 아키텍처 담당 부사장은 “뉴럴 엔진과 M4칩은 오늘날 어떤 AI PC의 신경망처리장치(NPU)보다 강력하다”고 말했으며, 조니 스루지 애플 하드웨어 기술담당 수석부사장도 “M4가 AI를 활용하는 최신 앱에 최적화된 칩으로 자리잡았다”고 설명했다. 부진했던 아이패드 판매를 늘리기 위해 AI 기능 최적화에 초점을 맞춘 제품을 내놓은 애플은 이를 통해 실현될 수 있는 AI 서비스에 대해서는 따로 언급하지 않았다. 오는 6월 10일부터 닷새 동안 열리는 세계개발자회의(WWDC)에서 차세대 아이폰 운영체제(iOS18) 등 소프트웨어에 탑재될 생성형 AI 기능 일부를 선보일 것으로 예상된다. AI 기반의 시리(Siri)를 공개하거나, 구글 혹은 오픈AI와 파트너십을 맺고 이를 공개할 가능성이 높다. 팀 쿡 CEO는 이날 영상 막바지에서 “다음달 WWDC에서 다시 만나길 기대하겠다”며 “우리 플랫폼의 미래를 논하고 앞으로 다가올 흥미진진한 일을 공유하도록 할 것”이라고 예고했다. 한편 애플은 최근 초거대 AI 서비스를 위한 데이터센터용 반도체 자체 개발에도 착수했다. 지난 6일 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 애플은 최근 ‘ACDC’라는 이름의 프로젝트를 통해 AI 데이터센터 서버용 자체 칩을 개발 중이다. 애플이 설계하고 파운드리(반도체 위탁생산) 파트너인 대만 TSMC가 생산을 맡을 것으로 알려졌다. 애플은 이번 AI칩을 AI 학습용이 아닌 추론에 특화된 칩으로 개발할 것으로 보인다. AI칩은 학습용과 추론용으로 나뉘는데, 최근 학습에서 추론으로 무게중심이 옮겨 가고 있다. 삼성전자 역시 최근 추론용 칩 ‘마하-1’을 공개하며 추론 시장에서 빅테크 고객사를 확보하기 위해 속도를 내고 있다.

차세대 인공지능(AI) 메모리 반도체인 6세대 고대역폭메모리 ‘HBM4’ 개발을 놓고 국내 업체 간 주도권 경쟁이 치열하다. 삼성전자는 자체 기술력, SK하이닉스는 파운드리(위탁생산) 1위인 대만 TSMC와의 협업으로 성능의 한계를 돌파한다는 전략이다. 2026년 HBM4 양산을 앞두고 두 업체가 얼마나 많은 고객사를 확보하느냐가 관건이 될 것으로 보인다. 21일 업계에 따르면 삼성전자는 지난 2월 D램 칩을 12단까지 쌓아 올린 5세대 HBM(HBM3E)을 가장 먼저 개발한 데 이어 HBM4에는 16단 기술을 도입한다는 계획이다. D램 칩을 수직으로 많이 쌓을수록 용량과 대역폭(메모리의 데이터 전송 속도)이 늘어난다. 대역폭이 높을수록 한번에 처리할 수 있는 데이터의 양이 많아지기 때문에 고성능 메모리를 요구하는 인공지능(AI) 반도체 업체로부터 선택받을 확률도 커진다. 다만 HBM 제품의 전체 두께는 고정돼 있는 상황에서 층수를 높이는 거라 조립 난도가 높아지고 열 저항이 커지는 문제가 발생한다. 메모리와 파운드리 역량을 결집해 차세대 HBM 전담팀을 구성한 삼성전자는 자체 기술력으로 이 한계를 극복하면서 수율을 극대화한다는 전략이다. 윤재윤 삼성전자 D램개발실 상무는 지난 18일 삼성전자 뉴스룸 인터뷰에서 16단 도입 계획을 밝히며 “HBM 칩 1개라도 불량이 발생하면 AI 서비스가 그 순간 멈출 수 있기 때문에 HBM의 품질을 완벽하게 보증할 수 있는 설계·테스트 기술을 확보하는 게 중요하다”고 강조했다. 이에 맞서 SK하이닉스는 파운드리 1위 업체인 대만 TSMC와의 협업 카드를 꺼내 들었다. SK하이닉스는 5세대 HBM까지는 자체 공정으로 HBM의 두뇌 역할을 하는 ‘베이스 다이’를 만들었는데, 6세대부터는 TSMC가 보유한 초미세 선단 공정을 활용한다는 것이다. 베이스 다이는 HBM 제품의 바닥 부분으로 그래픽처리장치(GPU)와 연결돼 HBM을 통제하는 역할을 한다. TSMC의 패키징 방식(CoWoS)과 SK하이닉스의 HBM 기술 결합을 최적화해 HBM 관련 고객사 요청에도 공동 대응한다는 방침이다. 업계에선 두 업체가 HBM 설계·생산부터 함께하면 맞춤형 설계 요구에 대응하기 수월해져 이들의 고객사인 엔비디아와의 공조 체제도 더 강화될 것으로 본다. 김양팽 산업연구원 전문연구원은 “메모리와 파운드리 업체 간 협력은 (기존에) 없었던 모델”이라면서 “이러한 협업으로 SK하이닉스가 TSMC의 고객사까지 확보가 용이해졌다는 점은 주목할 만하다”고 말했다.

“미래에 움직이는 모든 것은 로봇이 될 것입니다.” 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열린 엔비디아 개발자 콘퍼런스(GTC 2024) 기조연설에서 기대를 모았던 차세대 인공지능(AI) 칩을 소개한 뒤 AI의 미래 종점인 로봇 사업에 대한 비전을 내비쳤다. AI 칩 ‘큰손’으로 떠오른 엔비디아가 자체 플랫폼을 통해 AI 생태계를 구축한 뒤 성장 가능성이 큰 휴머노이드 로봇 시장에서도 영향력을 확대하겠다는 포부를 밝힌 것이다. 검은 가죽점퍼를 입고 연단에 선 황 CEO는 이날 1만 6000여명의 관중 앞에서 엔비디아가 그리는 큰 그림의 시작점이 될 새로운 플랫폼 ‘블랙웰’ 기반의 AI 칩을 선보였다.2080억개의 트랜지스터로 가득 메운 이 칩은 현존하는 최고 AI 칩인 엔비디아 ‘H100’(호퍼 기반)에 비해 연산 처리 속도가 2.5배 더 빠르다. 두 개의 그래픽처리장치(GPU·B200)를 연결해 하나의 칩처럼 작동하는 방식이다. H100을 사용하면 생성형 AI GPT 모델을 훈련시키는 데 90일 동안 8000개의 GPU가 필요하지만 블랙웰 GPU는 같은 기간 2000개만 사용하면 된다는 게 그의 설명이다. 황 CEO는 “호퍼는 매우 환상적이었지만 우리는 더 큰 GPU를 원한다”며 “블랙웰은 이 새로운 산업 혁명을 구동하는 엔진이 될 것”이라고 강조했다. 엔비디아가 구상하는 제품은 생성형 AI의 대규모 연산이 가능한 일종의 ‘슈퍼컴퓨터’(GB200 NVL72)다. 블랙웰 GPU 2개에 중앙처리장치(CPU)를 연결한 ‘슈퍼칩’(GB200)을 36개 쌓아 올린 뒤 시스템 최적화를 통해 성능을 극대화하겠다는 계산이다. 대만 파운드리(위탁생산) 업체인 TSMC의 4㎚(나노미터·10억분의 1m) 공정으로 만들어진 뒤 올 연말부터 공급될 예정이다.엔비디아가 새 AI 칩 가격을 밝히지는 않았지만 기존 제품 가격을 감안하면 5만 달러(약 6700만원) 수준일 것이란 전망이 나온다. 황 CEO는 “(첫 제품은) 수천만 달러에 달할 것”이라고 농담을 하기도 했다. 엔비디아는 블랙웰이 최대 10조개의 매개변수(파라미터)를 가진 대규모 언어모델(LLM)에서 생성형 AI를 구축하고 실행할 수 있을 것이라 보고 있다. 파라미터는 생성형 AI가 정보를 학습하고 기억하는 신경 연결 역할을 한다. 파라미터가 많을수록 AI 성능이 뛰어나다고 평가받는다. 오픈AI가 개발한 생성형 AI GPT-4의 파라미터 수치가 공개되지 않았지만 5000억개 정도로 알려져 있다. 산술적으로는 블랙웰이 이보다 20배 뛰어난 AI 모델도 지원할 수 있다는 얘기다. AI 기술이 궁극적으로 지향하는 로봇 플랫폼을 지원하겠다는 것도 이러한 성능에 대한 자신감 때문이다. 황 CEO는 이날 무대에 자체적으로 훈련시킨 로봇 ‘오렌지’와 ‘그레이’를 등장시키고, 로봇 훈련이 가능한 ‘프로젝트 그루트’(GR00T)를 공개했다.

마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 반도체를 처음 선보이면서 그래픽처리장치(GPU) 업계 1위 엔비디아에 도전장을 내밀었다. MS는 15일(현지시간) 연례개발자회의 ‘이그나이트 콘퍼런스’에서 자체 개발한 AI GPU ‘마이아 100’과 고성능 컴퓨팅 작업용 중앙처리장치(CPU) ‘코발트 100’을 공개했다. 마이아 100은 챗GPT 개발사인 오픈AI와 협력해 개발한 반도체로, 생성형 AI 기반 기술인 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하고 실행하는 데이터센터 서버 구동을 위해 설계됐다. MS는 마이아 100을 자체 AI 기반 소프트웨어 제품인 ‘코파일럿’(Copilot)과 애저 클라우드 서비스의 성능을 높이는 데 활용할 계획이라고 밝혔다. CNBC는 마이아 100이 엔비디아의 GPU 제품과 경쟁할 것으로 전망했다. 현재 전 세계 생성형 AI 훈련에 필요한 AI 칩 시장은 엔비디아가 80% 이상을 차지한다. 전 세계에서 수요가 넘쳐 감당하지 못하는 상황이다. MS의 또 다른 신제품인 코발트 100은 저전력 설계인 ‘Arm 아키텍처’ 기반 CPU로, 클라우드 서비스에서 더 높은 효율성과 성능을 낸다. 내년 판매를 목표로 하는 이 제품은 아마존 클라우드 컴퓨팅 사업부(AWS)의 고성능 칩 ‘그래비톤’ 시리즈나 인텔 프로세서 제품과 경쟁할 것으로 미 언론은 전망했다. 블룸버그통신은 MS가 개발한 두 반도체 모두 대만 반도체 회사 TSMC가 제조한다고 전했다. 이어 MS가 수년간 투자해 GPU와 CPU를 자체 개발한 것은 AI와 클라우드 시장 경쟁에서 반도체 성능이 차지하는 비중이 얼마나 중요해졌는지를 보여 주는 단적인 사례라고 설명했다. 반도체를 자체 제작할 수 있으면 자사 소프트웨어를 최적화할 수 있어 하드웨어 성능을 높일 수 있을 뿐만 아니라 비용도 크게 낮출 수 있기 때문이다.

세계적 수준의 국가인공지능(AI)데이터센터가 본격 서비스를 시작한다. 광주시는 첨단3지구 인공지능중심산업융합집적단지(이하 AI집적단지) 내 핵심시설인 세계적 수준의 국가인공지능 데이터센터 서비스를 15일 개시한다고 밝혔다. 인공지능데이터센터는 초거대 인공지능 모델을 개발할 수 있는 고성능 컴퓨팅 자원 등의 서비스를 지원한다. 인공지능 모델은 점점 더 복잡해지고 개발에 필요한 데이터량이 커지고 있는 상황에서, 메모리 용량과 데이터 처리 속도를 높인 초고성능 컴퓨팅 자원의 필요성이 커지고 있다. 광주시는 엔비디아의 최신 성능 가속기 ‘H100’ 등 고성능 컴퓨팅 자원을 활용, 짧은 시간 내 방대한 데이터 학습과 분석이 가능하도록 인공지능 연구개발에 최적화된 인프라를 제공한다. 이로 인해 창업 초기기업(스타트업)들도 복잡한 인공지능 서비스 개발·연구가 가능해져 인공지능 산업융합 생태계가 활성화될 것으로 기대된다. 국가인공지능 데이터센터는 20페타플롭스(PF) 규모의 고성능컴퓨팅(HPC)과 68.5페타플롭스(PF) 규모의 GPU 클라우드 혼용 방식으로 구축됐다. 전체적으로 88.5페타플롭스(PF) 연산자원과 107페타바이트(PB) 저장공간을 갖춘 세계적 수준의 규모다. 데이터센터는 연면적 3144㎡의 2층 구조로, 인공지능 개발을 위한 260랙 규모의 전산실에 6메가와트(MW)의 전력이 소요된다. 사용자가 통신 회선 사업자를 자유롭게 선택해 사용할 수 있는 망중립 데이터센터이며, 수도권과 동일한 네트워크 품질 신뢰성과 접근성을 제공한다. 광주시는 지난 10월23일 전체 구축량의 50%인 연산자원 44.3페타플롭스(PF), 저장공간 53.5페타플롭스(PF) 규모의 자원구축과 성능테스트를 마쳤다. 12월엔 추가로 가속기 24페타플롭스(PF) 그리고 2024년 1분기에 20페타플롭스(PF) 규모의 고성능컴퓨팅(HPC)자원을 구축할 예정이다. 광주시는 이를 통해 1000여 개의 인공지능 관련 기업을 지원할 수 있을 것으로 보고 있다. 기업은 인공지능 모델이나 관련 제품을 개발하는데 반드시 필요한 고비용의 연산자원과 저장공간 및 개발환경을 무료로 제공받고 개발시간도 단축할 수 있게 된다. 이에 따라 광주에는 국내외 인공지능 기업이 모여 협업하고, 기술개발과 활용을 촉진하는 인공지능 산업생태계가 구축될 것으로 기대하고 있다. 광주시는 자원이용 기관 및 기업 선발을 위해 지난 10월 공모를 진행, 10월27일 263개 기업에 가속기 21페타플롭스(PF)와 스토리지 8페타바이트(PB) 자원을 할당했다. 1페타플롭스(PF)는 초당 1000조번의 수학 연산처리를 의미하며, 1페타바이트(PB)는 6기가바이트(GB) 영화 17만4000편의 영화를 보관할 수 있는 용량이다. 정부가 추진하는 초고속·저전력 국산 인공지능 반도체 개발과 데이터센터 적용을 통해 국내 클라우드 경쟁력을 강화하기 위한 ‘K-클라우드 프로젝트’ 일환으로 데이터센터 내에 11페타플롭스(PF) 규모의 인공지능(AI)반도체(NPU)팜 실증·구축도 병행한다. 광주시는 1단계 인프라의 고도화와 도시규모의 실증을 목표로 인공지능 2단계 사업을 순차적으로 진행하기 위해 예비타당성 용역을 준비 중이다. 김용승 인공지능산업실장은 “광주시는 인공지능 관련 인프라와 도시규모의 실증환경을 조성해 기업에 제공하고, 기업은 이를 활용해 인공지능 서비스를 만들어가게 될 것”이라며 “이를 통해 대한민국의 인공지능 대표도시 광주가 명실상부한 한국의 실리콘밸리로 성장할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

지난주 약관 28세에 3억 5000만 달러 가치를 인정받은 실리콘밸리의 스텔스 벤처를 창업한 젊은이를 만났다. 스탠퍼드대 박사과정에서 대규모언어모델(LLM) 학습 연구를 했으며 구글 브레인에서 인공지능(AI)으로 데이터센터 최적화 문제를 연구했다고 한다. 지난 6월 말 모자이크 ML이라는 2년밖에 안 된 생성형 AI 벤처 기업을 13억 달러에 인수해 화제가 됐던 비상장 벤처기업 데이터브릭스의 공동창업자 마테이 자하리아가 그의 지도교수다. 이 젊은 창업자는 스파크라는 분산 인메모리 플랫폼 소프트웨어를 만들어 창업한 지도교수의 영향을 받아 생성형 AI에 대해 폭넓게 실전 경험을 쌓았다. AI 학습과 서비스에 소요되는 엄청난 수요 때문에 돈이 있어도 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 구할 수 없게 되자 실리콘밸리의 대표 벤처캐피털인 세쿼이아 캐피털과 라이트 스피드 벤처 파트너가 앞장서 그의 스텔스 모드 벤처에 투자했다. 생성형 AI에 최적화된 데이터센터 운영 소프트웨어를 만드는 것이 이 벤처의 미션이다. 아마존, 구글 등 GPU 클라우드를 운영하는 빅테크 기업들도 이 벤처의 실험을 지원하기로 했다. 실험이 성공하게 되면 클라우드 서비스 빅테크 기업에서 GPU를 할당받아 여러 고객들의 LLM 연산 서비스를 경제적으로 해주는 벤처 기업들은 존재 이유가 없어진다. 이 스텔스 회사 이외에도 올해 들어서만 실리콘밸리 벤처캐피털들과 성공한 창업가들의 통 큰 생성형 AI 투자가 줄을 잇고 있다. 마이크로소프트, 구글, 아마존 등 AI 사업을 주도하려고 하는 빅테크 대기업들도 예외는 아니다. 지난 6월 말 인플렉션 AI는 ‘모두를 위한 개인용 AI’ 챗봇 비전을 내걸었다. 구글 딥마인드 공동 창업자였던 무스타파 술레이먼이 설립한 이 회사는 40억 달러 가치로 지금까지 모두 15억 달러의 투자를 끌어냈다. 소셜미디어나 메신저를 통해 대화로 개인의 일상 문제를 풀어 주는 ‘Pi’라는 이름의 챗봇이 대표작이다. 오픈 AI와 경쟁하는 앤트로픽은 올해에만 벤처캐피털과 아마존, 구글 등에서 수십억 달러의 투자를 받았다. 지난 9월 아마존은 즉시 12억 5000만 달러를 투자하고 추가로 양사 합의에 따라 27억 5000만 달러를 추가로 투자하기로 했다. 구글은 4월에 3억 달러를 이 회사에 투자한 후 10월에 5억 달러를 더 투자했다. 서로 합의하면 15억 달러를 추가 투자할 수 있는 여지도 열어 놓았다. 미국이 주도하는 생성형 AI의 투자에 대응하기 위해 유럽에서도 통 큰 투자가 시작됐다. 지난 6월에는 설립한 지 4주밖에 안 된 프랑스의 미스트랄 AI에 1억 1300만 달러의 파격적인 종잣돈 투자가 이루어졌다. 구글 딥마인드와 메타에 소속됐던 유럽의 젊은 연구원들이 창업한 회사다. 세 창업자의 빅테크 연구개발 경력과 유럽이 민감하게 생각하는 AI 규약 준수를 위한 LLM 개발 전략만으로 뭉칫돈을 끌어낸 것이다. 이 회사의 개발전략 설명서는 7쪽에 불과했다. 실리콘밸리의 라이트 스피드가 투자를 주도했지만 유럽의 많은 기관들도 투자 대열에 합류했다. 수십조 단위의 대규모 혁신 자본을 확보한 글로벌 벤처캐피털이 구글, 아마존, 마이크로소프트 같은 빅테크 대기업과 손을 잡고 현장의 중요한 문제를 빠르게 인지하고 문제를 풀 수 있는 인재를 구해 치고 나가는 것이 생성형 AI 시대의 새로운 모습이다. 정부가 국가의 연구개발비를 나누어 주는 체계로는 이 새로운 시대를 쫓아가기도 힘든 것이 현실이다. 산업화 시대에 만들어진 국가의 공적 산업자본을 하나로 모아 싱가포르 테마섹 같은 국부펀드를 만들어 글로벌 시장에서 혁신을 선도할 수 있는 자본을 우리도 만들어야 한다.

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.

중국의 대표적 통신장비업체이자 스마트폰 생산업체인 화웨이가 미국의 전방위적 압박에도 5세대(5G)용 반도체를 자체 개발해 탑재한 최신 스마트폰을 내놨다. 미국은 화웨이의 ‘예상 밖 선전’에 경악을 금치 못하고 있다. 4일 중국매체 IT즈자에 따르면 전날 오후부터 화웨이 스토어와 타오바오, 징둥 등에서 ‘메이트60 프로’ 판매가 시작됐다. 온라인 판매 1분 만에 초기 물량이 매진됐다. 오프라인 매장에도 신제품을 사려는 행렬로 장사진을 이뤘다. 최대 7999위안(약 144만원)에 달하는 고가임에도 중국인들은 기꺼이 지갑을 열었다. 중국에서 화웨이 스마트폰은 ‘애플의 유일한 경쟁자’로 인식된다. 앞서 화웨이는 지난달 29일 새 스마트폰 메이트 60 프로를 공개했다. 중국중앙(CC)TV의 영어채널 CGTN은 “2019년 미국의 화웨이 제재 이후 처음으로 ‘최상위급 프로세서’를 탑재했다. 중국 반도체 파운드리(위탁생산업체) 중신궈지(SMIC)가 반도체를 생산했다”고 전했다. 전문가들의 성능 테스트 결과 최신 5G 스마트폰들과 대동소이한 성능을 보였다. 화웨이는 도널드 트럼프 전 미 대통령 시절부터 미국의 전방위적 규제를 받고 있다. 워싱턴포스트(WP)는 3일(현지시간) “중국이 독자 생산한 7나노미터(㎚·10억분의 1m) 공정 반도체가 탑재됐다”며 “중국의 첨단 반도체 성장을 둔화하려는 미국의 의도가 먹히지 않았다”고 분석했다. 앞서 미 상무부는 지난해 10월 “18㎚ 이하 D램, 128단 이상 낸드플래시, 14㎚ 이하 시스템반도체 등 제조 장비의 중국 반입을 차단한다”고 발표했다. 화웨이와 SMIC가 미국의 고강도 제재를 뚫고 7㎚ 반도체를 설계·생산한 것 자체가 충격적인 일이란 게 미국 전문가들의 반응이다. 여기에 화웨이는 생성형 AI에 최적화된 반도체를 생산하는 엔비디아 A100에 버금가는 그래픽처리장치(GPU)도 개발했다고 IT 전문매체 테크스팟이 3일(현지시간) 보도했다. 중국 유명 AI 회사 아이플라이텍의 설립자 겸 최고경영자(CEO)인 류칭펑은 최근 중국에서 열린 한 IT세미나에서 “화웨이가 엔비디아의 A100과 비슷한 성능을 내는 개발하는 등 엄청난 진전을 이뤘다”고 주장했다. 앞서 조 바이든 미 행정부는 중국 AI산업 성장을 늦추고자 ‘GPU 최강자’인 엔비디아의 A100 칩을 중국 기업에 팔지 못하게 했다. 현재 엔비디아는 성능을 다소 낮춘 A800을 개발해 중국에 판매하고 있다. 류칭펑의 주장이 사실이라면 중국은 더이상 엔비디아 GPU에 의존하지 않고 AI 성장에 나설 수 있다. 최근 젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 파이낸셜타임스(FT) 인터뷰에서 “미국의 대중 반도체 수출 제한이 중국의 반도체 자립만 도울 것”이라며 “장기적으로 미국이 세계 최대 반도체 시장인 중국을 영원히 잃어버릴 것”이라고 경고했다.

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.

1000여 스타일에 유저 얼굴 합성해 새 스타일 생성셀럽 협업 통해 다양한 포토카드 제공 예정 생성형 인공지능 전문회사 마루 AI LAB은 최신 인공지능 기술을 이용한 스타일 생성형 AI 서비스 ‘마루AI’를 출시한다고 29일 밝혔다. ‘마루 AI’는 기존 유사 서비스와 달리 한장의 스타일 생성에 7초밖에 걸리지 않아 시장의 판도변화를 가져올 것이라고 회사 측은 전망했다. 마루AI LAB에 따르면, ‘마루AI’ 서비스앱은 사용자가 자신의 실제 사진을 업로드하면 1000여 개의 스타일(기존에 저장된 이미지)에 사용자 사진의 얼굴 부분을 적용하여 다양한 스타일을 제작해주는 ‘스타일 생성형 AI’이다. 마루AI는 사용자 사진등록 후 약 7초만에 새로운 스타일 생성이 가능하다는 것이 장점이다. 또 경쟁 서비스와 달리 여성 사진에 한정되지 않으며 2명 이상을 동시에 합성해 새로운 스타일을 만드는 것도 가능하다. 그래픽처리장치(GPU)의 기술적 장벽으로 인해 유사 서비스에서는 1명까지만 합성이 가능하지만, 마루AI는 엔진 최적화 기술을 통해 이를 극복했다는 설명이다. 특히 웨딩 섹션은 결혼을 하지 못한 연인이나 결혼을 했으나 결혼식을 치루지 못한 사용자에게 웨딩 사진 느낌의 스타일을 제공할 수 있다. 또 남녀를 서로의 성별을 바꾸면서 남성이 여성으로, 여성이 남성을 변환되는 스타일 생성이 가능해 새로운 즐거움을 줄 수 있는 것도 장점이다.마루AI를 통해 인기 K-POP그룹 ‘아이콘’(iKON)과 함께 한 사진을 촬영한 듯한 팬카드도 만들 수 있다. 지난 8일 트위터에 공개된 마루AI 샘플 이미지에 아이콘 멤버 중 한 명인 바비가 “나야?”라는 댓글을 남긴 것이 조회수 50만을 넘기며 팬들의 폭발적인 반응을 일으키기도 했다. 현재 마루AI 트위터에 샘플이미지 한번에 조회수 10만을 넘으며 사용자들에 비상한 관심을 선보이고 있다. 3억 다운로드 카메라 앱’캔디플러스가 새롭게 출시하는 오프라인 포토부스 캔디포토(CandyPhoto)에서도 마루AI의 기술을 적용한 서비스를 만날 수 있다. 삼성전자 휴대폰에도 기본 정착됐을 정도로 높은 기술력을 인정받는 캔디플러스의 실시간 보정 기술과 마루AI의 스타일 생성형 서비스가 합쳐져 고품질의 다양한 사진을 얻을 수 있게 된다. 또 캔디포토는 사용자들이 바로 현장에서 사진을 인화할 수 있는 기능을 제공해 손쉽게 포토카드 또는 포스터로 제작할 수 있다. 이를 통해 사용자들은 소중한 순간을 기념하고, 선물이나 추억 저장을 위해 사진을 촬영 및 인화할 수 있다. 마루AI는 생성된 스타일을 포스팅하는 SNS 기능도 함께 출시했다. 이를 통해서 모르는 사용자와 팔로워를 하고 서로 모르는 사람과 다자간 AI로 서로 인물을 만들 수도 있어서 향후 메타버스로까지 연결될 수 있다는 것이 마루AI LAB측 설명이다. 마루AI LAB 관계자는 “추후 마루AI를 통해 여러 아티스트들과 협업을 진행하여 다양한 포토카드를 제공할 예정”이라며 “향후 이를 통해서 새로운 형태의 NFT를 NFT플랫폼회사와 제휴를 통해서 선보일 계획”이라고 말했다.

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.

LG AI연구원이 인공지능(AI) 반도체 설계 전문 기업인 퓨리오사AI와 손잡고 AI 반도체 연구 생태계 구축에 나선다. LG AI연구원은 7일 퓨리오사AI와 차세대 AI 반도체, 생성형 AI 관련 공동 연구 및 사업화를 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 초거대 AI 모델을 구동할 수 있는 차세대 AI 반도체를 개발하기 위해 기술 협력 로드맵을 마련하고 협업 범위를 넓힐 계획이다.이번 파트너십을 계기로 LG AI연구원은 퓨리오사AI가 개발 중인 2세대 AI 반도체 레니게이드로 초거대 AI 엑사원 기반의 생성형 AI 상용 기술을 검증할 예정이다. 임우형 어플라이드 AI 연구 그룹장(상무)이 퓨리오사AI와의 공동 연구와 비즈니스 모델 발굴을 담당한다. 퓨리오사AI는 초거대 AI 모델을 안정적으로 구동할 수 있는 최적화된 AI 반도체를 개발하기 위해 LG AI연구원의 평가와 피드백을 설계, 개발, 양산 전 과정에 반영할 계획이다. AI 반도체로 불리는 신경망처리장치(NPU)는 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU)보다 빠르고 효율적으로 데이터를 처리할 수 있고 추론 성능도 높아 AI 분야에서 혁신을 가져올 것으로 평가받고 있다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “양사는 인류의 삶에 도움이 되는 AI를 만들자는 비전을 공유하며 강한 자생력을 갖춘 AI 기술 생태계의 토대를 마련하기 위해 노력할 것”이라고 말했다. 퓨리오사AI는 내년 상반기 2세대 AI 칩인 레니게이드를 양산할 계획이다.

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.

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

2015년 인텔은 마이크론과 합작으로 차세대 비휘발성 메모리인 3D Xpoint 기술을 공개했습니다. 현재 비휘발성 메모리의 대표 주자로 스마트폰의 저장 장치나 SSD에 사용되는 낸드 플래시 메모리는 사실 오래된 기술로 공정 미세화가 진행될수록 수명이 짧아질 뿐 아니라 속도도 느린 편입니다. 따라서 오래전부터 낸드 플래시보다 빠르고 내구성이 강한 차세대 비휘발성 메모리 기술이 요구됐는데, 인텔이 첫 스타트를 끊은 셈입니다.  3D Xpoint 메모리는 기존의 낸드 플래시 메모리 대비 1000배나 수명이 길고 1000배 빠르며 밀도도 10배 더 높일 수 있다고 소개됐습니다. 물론 최상의 경우를 가정한 이야기였지만, 옵테인이라는 상품명으로 등장한 인텔의 3D Xpoint는 실제로 낸드 플래시 메모리보다 속도가 빨라 D램에 근접할 수준이었습니다. 문제는 가격도 높았다는 것입니다.  2017년 소비자용으로 등장한 옵테인 메모리는 16GB와 32GB라는 적은 용량에도 가격이 44달러와 77달러로 당시 기준으로도 비싼 저장 장치였습니다. 이후 소비자용 SSD의 가격은 계속 낮아졌지만, 애매한 용량을 지닌 옵테인 메모리의 가격은 그보다 훨씬 높았습니다.  이런 약점을 극복하기 위해 옵테인 메모리와 낸드 플래시 메모리를 결합한 하이브리드 제품도 출시하긴 했지만, 소비자용 SSD의 체감 성능도 상당히 좋아져 소비자 입장에서는 더 많은 돈을 주고 구매하기 애매한 제품이 됐습니다. 결국 2021년 인텔은 소비자용 옵테인 메모리를 포기했습니다. 낸드 플래시 사업부도 SK 하이닉스에 매각했기 때문에 일반 SSD를 포함한 소비자용 저장 장치 시장에서 완전히 철수한 것입니다.  이런 실패는 소비자 시장에서만 국한되지 않았습니다. 기업용 제품은 비용이 높더라도 그만큼 성능이 우수하면 팔리는 시장입니다. 하지만 기업용 시장에서도 옵테인의 활약은 두드러지지 못했습니다. 데이터 센터를 운영하는 기업들은 전통적인 D램 + SSD 결합에 비해 옵테인 메모리가 지닌 장점이 확실치 않다고 여겼습니다. 확실한 이점을 없다면 추가로 부품을 더 구매하는 것은 이유 없는 비용 증가에 지나지 않습니다. 결국 공동 개발 파트너인 마이크론도 3D Xpoint 메모리에서 손을 떼고 해당 시설을 매각하는 수순을 밟게 됩니다.  옵테인에게 남은 기회는 고성능 컴퓨팅 (HPC) 시장이었습니다. 저장 장치에서 데이터를 불러와 메모리 저장한 후 이를 프로세서가 처리하고 다시 저장 장치에 결과물을 기록하는 방식은 여러 단계를 거쳐야 할 뿐 아니라 SSD 자체가 메모리보다 느리기 때문에 대규모의 데이터를 신속하게 처리해야 하는 상황에서는 비효율적입니다. 옵테인처럼 빠른 비휘발성 메모리를 사용해 데이터 로드, 처리, 저장을 한 번에 해결할 수 있다면 이론적으로 더 빠른 대규모 데이터 처리가 가능합니다. 그러나 저장 장치 + 메모리 + 프로세서의 전통적인 구조에 최적화된 생태계를 갑자기 바꾸는 일은 업계를 주도하는 인텔에도 쉽지 않은 일이었습니다. 메모리와 혼용할 수 있도록 DIMM 규격의 옵테인 메모리를 내놓기는 했지만, 시장의 반응은 폭발적이지 않았습니다. 컴퓨터의 전통적인 연산 방식을 바꾸는 것이 아니라 좀 더 빠르고 비싼 스토리지에 그쳤기 때문입니다.  결국 인텔의 옵테인 사업부는 누적된 손실 비용이 5억5900만 달러에 달해 2022년 2분기 어닝 쇼크를 기록한 상황에서 더 이상 손해를 감수하고 사업을 이어 가기 어려워졌습니다. 이번 분기 실적 발표와 함께 인텔은 앞으로 옵테인 제품군의 개발을 중단하겠다고 언급했습니다.  사실 인텔은 올해 차세대 제온 프로세서인 사파이어 래피즈를 내놓으면서 3세대 옵테인 제품군인 크로우 패스 (Crow Pass)를 내놓을 계획이었습니다. 시기적으로 봤을 때 크로우 패스는 이미 완성되어 있었을 것입니다. DDR5 메모리와 병행해서 사용할 수 있는 차세대 옵테인 메모리였지만, 이번 결정으로 출시 여부가 불투명해졌습니다. 만약 출시된다고 해도 앞으로 단종될 형태의 제품을 선뜻 구매할 기업은 거의 없을 것입니다.  인텔은 옵테인 메모리처럼 차세대 기술이기는 하지만, 당장에 수익을 내기 힘든 사업들을 정리하고 본업인 CPU 부분과 사활을 걸고 새로 진입하는 GPU 사업, 그리고 파운드리 사업에 집중할 것으로 보입니다. 오랜 시간 공들여 개발한 기술을 사장시킨다는 것은 힘든 결정이지만, 지금은 선택과 집중이 필요한 때입니다.  옵테인의 빈자리는 당분간 CXL (Compute Express Link) 규격의 메모리가 대신할 것으로 보입니다. 마치 SSD처럼 D램 용량을 쉽게 확장할 수 있는 CXL 기반 메모리는 옵테인보다 빠르고 현재의 서버 플랫폼에서 쉽게 확장할 수 있다는 장점이 있습니다. 삼성전자는 이미 512GB 용량의 CXL D램을 개발했습니다.  D램과 낸드 플래시 메모리를 대신하려는 옵테인의 꿈은 물거품이 됐지만, 장기적으로 볼 때 차세대 비휘발성 메모리의 필요성은 여전하다고 볼 수 있습니다. 인텔이 주춤한 사이 앞으로 이 부분에서 우리 반도체 기업들이 큰 역할을 할 수 있을지도 모릅니다.