지난달 27일 산업통상자원부 제2차관 주재로 경기 용인 반도체 국가 첨단전략산업 특화단지 가동에 필요한 대규모 전력의 안정적 공급에 관한 TF가 발족됐다. 용인시 일대 3개 부지 총 약 13㎢의 광대한 면적에 조성될 반도체 특화단지에는 총 10GW(기가와트) 전력이 필요하다. 2036년까지 우선 필요한 3GW는 단지 내 LNG 발전소 신규 건설을 통해 공급하고 나머지 7GW는 2037년 이후 장거리 송전선로를 통해 공급할 계획이다. 반도체 산업은 고품질의 대전력이 필요한 대표적인 산업이다. 2021년 삼성전자가 사용한 전력은 184억㎾h로 이는 100만㎾, 즉 1GW 발전소 2.1기가 1년 내내 발전하는 전력량에 해당한다. 발전소 정비기간과 송전 손실 등을 고려하면 삼성전자만을 위해 3GW 정도의 발전 용량 즉 원전 3기 정도가 필요하다는 말이다. 나아가 정교한 반도체 제조 장비는 전력 주파수의 미세한 변동에도 오작동할 수 있으므로 고품질 전력이 필요하다. 전력의 품질은 주파수 변동 폭으로 결정되는데 우리나라 전력망은 허용 변동 폭인 ±0.2㎐보다 훨씬 작은 범위에서 안정적인 주파수를 유지해 왔다. 한국 반도체 산업이 세계적 수준으로 발전하는 데는 그동안 고품질 대전력을 저비용으로 공급했던 우리나라 전력 시스템 덕이 크다. 그 기저에 원자력이 있었음은 부정할 수 없는 사실이다. 인공지능(AI)이 급속도로 발전함에 따라 데이터센터의 메모리와 CPU, GPU 등 프로세서에 필요한 반도체 수요도 급증할 전망이다. 이를 위해서는 우수한 인력뿐만 아니라 고품질 전력의 확충이 필요하다. 2037년 이후 용인 반도체특화단지에 송전망을 통해 공급될 전력 7GW에는 호남 지방의 태양광과 해상풍력이 예정돼 있다. 이들 재생에너지 전력은 변동성이 크기에 안정화를 위해서는 대용량의 에너지저장장치(ESS) 설치가 필수적이다. 이런 저장장치의 운용비용은 발전비용보다 비쌀 수 있어 전력 비용이 커진다. 고비용 전력은 반도체 생산 단가의 상승을 초래해 경쟁력을 떨어뜨린다. 고품질 전력을 저비용으로 확충하려면 원자력 확대가 필수적이다. 2030년대 이후에는 탄소중립의 필요성과 AI의 본격적 활용에 따라 전력 수요가 현재 예상하는 수준보다 더 늘어날 수 있다. 이러한 전망은 안정적이고 저비용의 무탄소 대전력원인 원자력의 확대 필요성을 더욱 부각한다. 향후 원자력은 대형 원전뿐만 아니라 소형모듈원자로(SMR)를 통해 확대할 수가 있다. SMR은 수요지 인근에 설치할 수 있을 정도로 안전성이 높고, 모듈화를 통해 경제성을 확보할 수 있는 차세대 소형 원전이다. SMR을 적기에 활용하기 위해서는 현재 개발 중인 혁신형 SMR의 국내 실증을 조속히 추진해야 한다. 아울러 전력뿐만 아니라 공정열 공급 등 다양한 용도로 활용될 수 있고 조기 실물화가 가능한 다른 유형의 SMR 개발에도 적극적인 지원을 해야 한다. 주한규 한국원자력연구원 원장

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

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

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

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.

현재 소비자용 CPU 시장은 노트북, 데스크톱, 서버 등 고성능 제품은 x86 아키텍처가 주류고 스마트폰, 태블릿 등 휴대용 기기는 ARM 아키텍처가 대세입니다. 물론 지난 10여 년 간 영역 파괴를 위한 노력이 진행되어 경계가 일부 무너지긴 했으나 그래도 여전히 대세는 그렇다고 말할 수 있을 것입니다. 이런 시장 구도를 깨려는 회사 가운데 하나가 바로 퀄컴입니다. 스마트폰 AP의 강자인 퀄컴은 그 기세를 몰아 태블릿은 물론 노트북 시장에도 도전장을 던졌습니다. 절대 성능에서는 x86 CPU와 독립 GPU의 조합을 이기기 어렵지만, 배터리 사용 시간과 휴대성이 중요한 노트북 시장에서라면 승산이 있다고 생각한 것입니다. 여기에 LTE/5G 통신 기능까지 합치면 더 경쟁력이 있을 것으로 생각됐습니다. 그렇게 해서 내놓은 스냅드래곤 8CX는 ARM 계열인 카이로(Kyro) 모바일 CPU와 자체 모바일 GPU인 아드레노(Adreno)을 사용해 사실 모바일 스냅드래곤 8 계열 AP와 큰 차이가 없었습니다. 하지만 2017년 당시 이 제품을 내놓았을 때 퀄컴에게는 든든한 우군이 있었습니다. 바로 마이크로소프트입니다. 스마트폰 시장에서 아이폰과 안드로이드폰에 밀린 마이크로소프트는 아이패드를 내세운 애플의 세력 확장에 위기를 느끼고 서피스 태블릿을 내놓았습니다. 하지만 기존의 x86 CPU로는 아이패드 만큼 얇고 가벼우면서 배터리 사용시간이 긴 태블릿을 만들기 힘들었습니다. 그래서 내놓은 것이 ARM CPU에서도 사용할 수 있는 윈도우 RT였습니다. 그러나 윈도우 RT는 기존의 x86용 윈도우 프그램을 사용할 수 없어 무늬만 윈도우라는 이야기를 들었고 결국 소비자의 외면 속 시장에서 사라졌습니다. 따라서 아이패드를 견제하고 x86을 넘어 ARM까지 생태계를 확장하려는 마이크로소프트와 주로 스마트폰 AP 시장에만 국한된 스냅드래곤의 영역을 확장하려는 퀄컴이 손을 잡은 것은 의외의 일은 아니었습니다. 이렇게 든든한 우군 덕에 삼성이나 레노버, HP 등 여러 제조사들이 스냅드래곤 8CX와 ARM 윈도우(Windows on ARM)를 사용한 노트북을 선보였습니다. 새로 내놓은 ARM 윈도우가 윈도우 RT와 가장 다른 점은 에뮬레이션을 통해 x86 윈도우용 어플리케이션도 사용할 수 있다는 것입니다. 이는 ARM에서 돌아가는 윈도우 운영체제의 가장 큰 약점을 극복한 것으로 평가받았습니다. 하지만 시장에서의 반응은 좋지 못했습니다. 스냅드래곤 8 CX에 사용된 카이로 CPU는 기본적으로 스마트폰에 들어가는 모바일 CPU이기 때문에 전력 소모는 적지만, 절대 성능에서 x86 CPU를 넘어선다고 보기는 어려웠습니다. 그런 상황에서 에뮬레이션까지 돌리면 속도는 훨씬 느려지게 됩니다. 윈도우 어플리케이션의 절대 다수를 차지하는 x86 어플리케이션에서 실행 속도나 안전성, 호환성을 따지면 스냅드래곤 8CX와 ARM 윈도우를 탑재한 노트북은 합격점을 주기 어려웠습니다. 그런데 그런 와중에 애플은 동일 전력 소모에서 x86 CPU의 성능을 뛰어넘는다는 평가를 받는 M 시리즈 프로세서를 출시했습니다. 호환성이나 생태계 문제는 애플이 맥OS 시장을 장악하고 있다 보니 큰 문제가 되지 않았습니다. 애플이 전환하면 소비자는 무조건 따라갈 수밖에 없는 폐쇄된 생태계이기 때문입니다. M 시리즈 프로세서는 다양한 맥북 및 맥 제품에 탑재되는 것은 물론 아이패드에도 사용되어 안드로이드 태블릿에 큰 위협이 되고 있습니다. M 시리즈 프로세서만 탑재하면 보급형 아이패드도 고성능 안드로이드 태블릿의 성능을 쉽게 넘어설 수 있습니다. 퀄컴 입장에서는 노트북 시장을 넘보지도 못하고 태블릿 시장만 잃게 될 상황에 놓인 것입니다. 새로 공개한 스냅드래곤 X 엘리트는 이런 위기 상황을 타개할 회심의 대작으로 보입니다. 우선 모바일 CPU인 카이로 대신 완전히 새로운 고성능 CPU인 오라이온 (Oryon) 코어를 12개나 탑재했습니다. 클럭도 3.8GHz까지 높이면서 코어 두 개는 4.3GHz의 터보 클럭 기능을 갖춰 성능을 더 높였습니다. 물론 정확한 성능은 제품이 나와봐야 평가할 수 있겠지만, 퀄컴에 따르면 비슷한 급의 인텔 CPU와 비교해서 동일 전력 소모에서 멀티스레드 성능이 2배 높고 GPU 성능도 내장 GPU를 기준으로 최대 2배에 달합니다.물론 TSMC의 4nm 공정을 사용하고 카이로를 기반으로 성능을 높이고 클럭도 높아졌다는 점을 생각하면 최소한 기존의 스냅드래곤 8CX보다 CPU 성능이 뛰어날 것임은 분명합니다. 다만 캐시 메모리 용량이나 동일 조건에서 스냅드래곤 8CX 기반 CPU와의 비교 등 상세한 정보가 빠져 있어 아직은 추측만 할 뿐입니다. 스냅드래곤 X 엘리트에 쓰인 GPU의 성능은 4.6TFLPOS입니다. 구체적인 클럭이나 코어 구성 등 상세한 정보는 빠져 있지만, 만약 FP32 기준이라면 적어도 단순 연산 능력으로는 인텔 내장 그래픽보다 빠를 가능성을 시사합니다. 여기에 NPU인 헥사곤은 INT4 기준 46 TOPS의 인공지능 연산 능력을 지니고 있습니다. 그리고 이런 빠른 연산 능력을 뒷받침하기 위해 128비트 LPDDR5x-8533 메모리를 사용해 136GB/s의 대역폭을 확보했습니다. 다만 트랜지스터 집적도와 다이 면적 같은 정보는 공개하지 않았습니다. 일단 스펙상으로는 스냅드래곤 8과 굳이 구분할 필요가 있는지 의구심이 들 정도였던 스냅드래곤 8CX보다 훨씬 강력해진 것으로 보입니다. 전반적인 구성을 보면 스냅드래곤 X 엘리트는 애플의 M 시리즈 프로세서와 인텔 CPU를 의식해 충분히 경쟁력을 지닌 고성능 프로세서로 재탄생한 것으로 보입니다.하지만 이번에도 역시 x86 중심의 윈도우 생태계가 발목을 잡을 가능성이 높습니다. 여전히 x86 어플리케이션은 직접 구동하기 어려워 에뮬레이팅이 필요하고 이 과정에서 속도가 느려질 가능성이 높습니다. 여기에 애플도 M3 시리즈의 출시를 눈앞에 두고 있고 인텔 역시 오랜 세월 준비한 메테오 레이크를 출시할 예정이라 스냅드래곤 X 엘리트의 성능상의 우위는 생각보다 크지 않을 수 있습니다. 이런 우려를 불식시키고 스냅드래곤 X 엘리트가 강력한 성능으로 시장에서 성공을 거둘 수 있을지 결과가 주목됩니다. 　 

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.

삼성전자가 5일(현지시간) 최신 그래픽과 생성형 인공지능(AI) 기술을 탑재한 차세대 모바일 프로세서(AP)를 공개했다. 삼성전자는 이날 미국 캘리포니아주 실리콘밸리 미주 총괄 본부에서 ‘삼성 시스템LSI 테크 데이 2023’을 열고 최첨단 시스템반도체 기술을 집약한 ‘엑시노스(Exynos) 2400’을 공개했다.신제품은 미국 반도체 기업 AMD의 최신 아키텍처인 RDNA3 기반의 ‘엑스클립스 940 그래픽 처리장치’(GPU)를 탑재한 차세대 모바일 프로세서다. 전작(엑시노스 2200)에 비해 중앙처리장치(CPU) 성능은 1.7배, AI 성능은 14.7배 대폭 향상돼 사용자 경험을 극대화했다고 삼성전자는 설명했다. 삼성전자는 이 프로세서에 빛을 추적하는 레이 트레이싱(Ray Tracing), 빛의 반사효과와 그림자 경계를 현실 세계와 유사하게 표현하는 리플렉션·섀도 렌더링(Reflection·Shadow Rendering) 등 첨단 그래픽 기술을 탑재해 고성능 게임을 즐기는 사용자에게 최고의 사용자 경험을 제공한다고 덧붙였다. 앞서 삼성전자는 지난해 초 ‘엑시노스 2200’를 출시하면서 업계 최초로 레이 트레이싱을 하드웨어로 탑재해 콘솔게임 수준의 게이밍 경험을 제공한 바 있다. 삼성전자는 ‘엑시노스 2400’을 차세대 스마트폰에 탑재해 문자를 이미지로 변환하는 새로운 생성형 AI 기술도 선보였다. 2억 화소 이미지센서 기반 초고해상도 특수 줌 기술인 ‘줌 애니플레이스(Zoom Anyplace)’도 처음 공개했다. 움직이는 사물을 풀스크린하고 최대 4배 클로즈업 장면까지 화질 저하 없이 동시에 촬영할 수 있는 기술이다. 클로즈업 시 AI 기술이 사물을 자동 추적한다. 자동차 인포테이먼트용 프로세서인 엑시노스 오토·아이소셀 오토·아이소셀 비전 등 다양한 차세대 시스템반도체 제품 기술도 시연됐다. 2025년 양산 예정인 차세대 프리미엄 인포테인먼트(IVI)용 프로세서인 ‘엑시노스 오토 V920’ 구동 영상도 공개됐다. 이전 대비 1.7배 강화된 CPU 성능과 최대 6개의 고화질 디스플레이에 동시에 연결해 스마트하고 즐거운 모빌리티 경험을 느낄 수 있다는 게 삼성전자 측 설명이다.차량용 이미지센서인 ‘아이소셀 오토’와 사물의 빠른 움직임을 순간적으로 정확하게 포착하는 ‘아이소셀 비전’ 제품을 통해 안전 주행 기술도 선보였다. 삼성전자는 사람의 오감인 미각·후각·청각·시각·촉각 중 현재 반도체가 구현하지 못하는 미각과 후각 역할을 하는 반도체 개발을 목표로 하고 있다. 박용인 삼성전자 시스템LSI사업부 사장은 인간의 오감을 모방한 센서 기반 반도체 ‘시스템LSI 휴머노이드’ 를 주제로 기조연설을 하면서 지난 1년의 성과와 함께 시스템반도체 설계 기술 비전을 공유했다. 삼성전자 LSI사업부는 두뇌 역할을 하는 SoC(시스템온칩)뿐 아니라 시각 담당 이미지센서, 신경망·혈관 역할 통신칩, 심장·면역체·피부 역할 전력 반도체 등 900여개에 이르는 다양한 시스템반도체 솔루션을 보유했다. 박 사장은 “생성형 AI는 올해 가장 중요한 기술 트렌드로 더 고도화된 기반 기술 확보의 필요성이 커지고 있다”며 “우리는 고성능 IP부터 장·단거리 통신 솔루션, ‘시스템LSI 휴머노이드’를 구현해나가며 생성형 AI에서 더 발전된 ‘선행적 AI’ 시대를 열 것”이라고 말했다.

최근 글로벌 증시는 지지부진한 흐름을 나타냈다. 지난달 미국 연방공개시장위원회(FOMC) 위원들이 추가 금리 인상이 필요할 수 있다는 의견을 제시한 7월 의사록이 공개되며 금리 인상 우려가 재부각됐다. 지난 한 달 동안 스탠더드앤드푸어스(S&P)500지수와 나스닥지수는 각각 1.76%, 1.33% 하락했다. 중화권 증시는 중국 경기침체 우려에 부동산 개발 업체 디폴트(채무불이행) 위기까지 겹쳐 크게 휘청였다. 같은 기간 홍콩항셍지수는 8.14%, 중국상하이종합지수는 5.20% 급락했다. 국제 유가 상승에 따른 인플레이션 리스크도 글로벌 증시에 악재로 작용했다. 국내 증시도 덩달아 하방 압력을 받았다. 올 초부터 상승장을 주도해 온 이차전지와 중국발(發) 리오프닝 수혜로 급등했던 소비재를 중심으로 차익 실현 매물이 쏟아진 탓에 코스피와 코스닥지수가 각각 4.15%, 1.20% 떨어졌다. 그러나 국내 증시 흐름이 하락 추세로 돌아서지는 않을 것으로 전망된다. 단기적으로는 중국발 악재에 따른 하방 압력이 존재하지만 중국 정부가 시장에 강한 통제력을 행사하고 은행권 부동산 익스포저(위험 노출액) 역시 하락하고 있으며 부동산 관련 파생상품도 적다는 점을 고려할 때 현재의 부동산 침체가 전반적인 시스템 리스크로 번질 가능성은 낮다는 판단이다. 미국 인공지능(AI) 반도체 기업 엔비디아발 호재도 잇따르며 국내 증시에 훈풍을 불어넣고 있다. 지난달 엔비디아가 발표한 2분기 매출은 135억 1000만 달러로 전년 같은 기간보다 2배 늘었다. 뒤이어 국내 반도체 업체들의 실적 개선 기대가 부각됐고, 코스피시장 ‘대들보’ 역할을 하는 삼성전자가 AI용 그래픽처리장치(GPU) 반도체에 쓰이는 고대역폭메모리(HBM3)를 이르면 다음달부터 엔비디아에 공급한다는 소식이 전해지며 주가를 밀어 올렸다. 다만 글로벌 증시 불확실성이 커진 만큼 리스크 관리는 필요하다. 금융시장 변동성 확대를 경계하며 현금 비중을 늘리는 동시에 미국 국고채 금리가 하향 안정된 이후 반등이 기대되는 성장주를 중심으로 투자 포트폴리오를 다변화하는 전략을 권한다. 특히 하반기 실적 개선이 기대되는 반도체, 조선, 방산 등의 종목에 분산 투자하는 방안을 추천한다. 국내 조선업종은 국제해사기구(IMO) 등 유엔 산하 전문기구의 탄소배출 저감 규제 강화 움직임에 힘입어 친환경 연료 추진 선박 수요 증가의 수혜를 입을 전망이다. 우크라이나와 러시아 간 전쟁으로 에너지 시장이 불안해지며 액화천연가스(LNG) 확보도 중요해진 터라 해양플랜트 발주 확대는 국내 조선주 상승을 이끌 것으로 보인다. 한국투자증권 송파PB센터 영업팀장

삼성전자가 미국 인공지능(AI) 반도체 기업 엔비디아발(發) 훈풍을 타고 주가가 거침없이 상승하면서 다시 한번 ‘9만전자’ 기대감이 높아지고 있다. 4일 한국거래소에 따르면 이날 삼성전자 주가는 전 거래일보다 0.28% 오른 7만 1200원에 장을 마감했다. 전 거래일인 지난 1일에는 6.13% 급등한 7만 1000원에 거래를 마쳤다. 삼성전자 주가가 7만원대로 올라선 것은 지난달 1일(7만 1100원) 이후 약 한 달 만이다. AI용 그래픽처리장치(GPU) 반도체에 쓰이는 고대역폭메모리(HBM3)를 이르면 다음달부터 엔비디아에 공급한다는 호재가 주가를 강하게 밀어올렸다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 연결해 기존 D램보다 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올린 제품이다. GPU에 탑재되며 AI가 대규모 데이터를 학습하기 위해 활용된다. 1세대(HBM)·2세대(HBM2)·3세대(HBM2E)·4세대(HBM3)·5세대(HBM3E) 순으로 개발되고 있다. 올해 들어 이날까지 삼성전자 주가는 30% 가깝게 올랐지만 경쟁사와 비교하면 상승폭이 기대에 미치지 못한다. SK하이닉스는 연초 대비 57.4% 상승했고, 국내 반도체 종목을 묶은 ‘KRX 반도체’ 지수마저 59.4% 뛰었다. 같은 기간 개미(개인투자자)들이 삼성전자 주식을 10조 4540억원어치 순매도한 반면 외국인 투자자는 13조 6510억원어치 순매수했다. 증권가는 삼성전자 주가가 HBM 호재를 타고 2021년 1월 11일 기록한 9만 1000원 전고점을 넘어설지 주목하고 있다. HBM 수요 급증이 삼성전자 주가 회복 시기를 앞당길 것이란 기대다. 당초 업계는 하반기 정보통신기술(ICT) 산업 침체로 인해 하반기 삼성전자 실적이 지지부진한 흐름을 보일 것으로 내다봤다. 김동원 KB증권 연구원은 “삼성전자는 올해 엔비디아, AMD를 HBM 신규 고객사로 확보하는 동시에 내년 HBM 고객사가 최대 10개까지 확대될 것으로 예상돼 4분기부터 주가가 HBM 프리미엄 구간에 진입할 것”이라고 말했다. 이어 “향후 삼성전자 주가는 HBM 점유율 확대와 파운드리 실적 개선 전망 등을 동시에 고려할 때 직전 고점인 9만 1000원을 돌파할 가능성이 클 것”이라고 예측했다.

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.

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.

KT 클라우드는 자사 데이터센터에 차세대 액침냉각 기술을 도입하기 위해 스위스에 본사를 둔 ‘이머전4’와 업무협약을 체결했다고 23일 밝혔다. 제품 제조사가 개발하는 서버와 그래픽처리장치(GPU) 기술 외에, 데이터센터 운영사에서 고도화 여지가 가장 큰 분야가 열관리와 전력 효율화다. 발열은 데이터센터를 ‘전기 먹는 하마’로 만드는 주범이다. 전력 효율화 기술 역시 열관리와 밀접한 관계가 있기 때문에 차세대 냉각 기술은 데이터센터에 결정적이다. 액침냉각은 전기가 흐르지 않는 유전체 용액에 정보기술(IT) 장비를 직접 담가 열을 제거하는 기술이다. 액침냉각 시스템을 데이터센터에 적용하면 공랭식 냉각에서 발생할 수 있는 서버실 온도 불균형, 팬 소음 등이 해소된다. 따라서 전력 소모와 탄소 배출을 줄일 수 있으며, 냉각에 필요한 건축 면적도 작다. 이머전4는 글로벌 액침냉각 시스템 전문기업으로 자체적으로 개발한 액침냉각 유체와 시스템 기술력을 보유하고 있다. UN산하 국제전기통신연합(ITU)이 주관하는 국제통신박람회(ITU 2019)에서 ‘글로벌 중소기업 우수상’과 글로벌 비즈니스 시상식인 부르즈 CEO 어워즈 2022(BURJ CEO Awards 2022)에서 ‘혁신적인 기업상’을 수상한 바 있다. 이번 협약으로 양사는 데이터센터 액침냉각 시스템 적용을 위한 기술을 교류하고, 효율적이고 안정적인 데이터센터 운용을 위해 상호 협력한다. KT 클라우드는, 기존 데이터센터 냉각 시스템, 운영 및 서버 유지보수 방식, 비즈니스 정보 등을 공유하고, 액침냉각 시스템 도입을 위한 테스트 베드를 제공할 예정이다. 이머전4는 해외 데이터센터 액침냉각 시스템, 자체 기술력 시스템과 유체 정보를 제공할 예정이다. KT 클라우드는 Immersion4와 협력으로 차세대 냉각 기술을 빠르고 안정적으로 도입할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 향상된 냉각 능력에 따라 고용량∙고집적 서버 도입과 운용이 수월해, 데이터센터 운용 비용 절감 및 에너지 효율화의 우수 사례로 자리매김한다는 계획이다. 윤동식 KT 클라우드 대표는 “인터넷데이터센터(IDC) 시장 리더로서 급증하는 수요에 대응해 신규 IDC를 확보하는 것만큼 중요한 것이 에너지 효율화와 탄소 절감”이라면서 “액침냉각 기술 등 다양한 차세대 기술 도입 및 내재화를 위해 지속 노력할 것”이라고 밝혔다.

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.

지난달 20일 한미정상회담을 앞두고 미국으로 출국해 장기 출장을 이어온 이재용 삼성전자 회장이 12일 새벽 서울로 돌아왔다. 이 회장은 총 22일 간 미국에서 머무르며 동부 바이오 클러스터부터 서부 실리콘밸리 ICT(정보통신기술) 클러스터까지 횡단하며 매일 한 명 이상의 ‘재계 거물’과 만나 삼성과의 협력 방안을 모색했다. 3주 이상 해외 출장은 이 회장이 경영 전면에 나선 2014년 이후 역대 최장기간에 해당한다.12일 재계에 따르면 이 회장은 미국 출장 중 동부에서 존슨앤존슨(J&J)·BMS·바이오젠·오가논 등 글로벌 빅파마(대형 제약사)의 최고경영자(CEO)를 만난 데 이어 서부에서는 구글과 마이크로소프트, 엔비디아 등 첨단 ICT와 인공지능(AI) 산업을 주도하고 있는 기업 CEO와의 만남을 이어갔다. 이 회장은 매일 강행군 일정을 통해 코로나19 팬데믹으로 소원해졌던 글로벌 네트워크 복원에 힘쓰며, 글로벌 CEO들과 각 산업별 중장기 비전을 공유한 것으로 전해졌다. 재계에서는 유례 없이 길었던 이 회장의 이번 미국 출장이 삼성의 미래 전략을 구체화하고 ‘뉴 삼성’ 비전의 기틀을 다지는 중요한 이정표가 될 것이라는 분석이 나온다. 이 회장이 미국에서 만난 기업인들이 AI, 전장용 반도체, 차세대 통신, 바이오 등 이 회장이 삼성의 미래 성장 사업으로 점찍고 집중적으로 육성하고 있는 분야의 글로벌 리더들이기 때문이다. 재계 관계자는 “AI, 바이오, 전장용 반도체와 차세대 이동통신은 미국 기업이 독보적 경쟁력을 확보하고 있다”라면서 “미국과의 비즈니스 네트워크가 사업의 존폐를 가름한다”고 말했다. 이 관계자는 이어 “삼성은 글로벌 ICT 시장의 불황 속 미래 성장사업을 새 주력 먹거리로 길러내야 하는 과제를 안고 있다”며 “중대 기로에서 이 회장이 직접 글로벌 네트워크를 가동해 신사업 전략을 모색하며 돌파구를 낸 것”이라고 덧붙였다. 동부 바이오 클러스터에서는 현지 기업들과 삼성바이오로직스 등 바이오·제약 협력 방안과 신사업 발굴 등에 집중했던 이 회장은 실리콘밸리에서는 AI 분야 최고 전문가와의 교류에 많은 시간을 쓴 것으로 알려졌다. 이 회장은 AI 전문가들과의 연쇄 회동을 통해 다양한 사업 영역에서 AI 활용에 대해 의견을 나누고, 삼성전자와의 협력 강화 방안에 대해서 논의한 것으로 전해졌다.반도체 업계에서는 파운드리(위탁생산) 사업을 육성하고 있는 이 회장이 AI 반도체를 선도하는 엔비디아의 젠슨 황 CEO를 만난 점을 주목하고 있다. 두 사람은 지난 10일 실리콘밸리의 한 일식집에서 만나 AI 반도체 관련 시너지 창출 방안과 파운드리 협업 방안을 논의한 것으로 알려졌다. 산업계 전반에서 수요가 폭발적으로 늘고 있는 생성형 AI 서버용 그래픽처리장치(GPU)를 생산하는 엔비디아는 대만 TSMC를 주로 이용하고 있지만, 이번 만남을 계기로 엔비디아가 삼성전자 파운드리에도 최신 칩 물량을 맡길 수 있다는 전망도 나온다. 앞서 이 회장은 2018년 유럽·북미 출장에서도 AI 분야 글로벌 석학들과 교류하며 AI 핵심 인재 영입에 직접 나서기도 했다. 현재 삼성은 전 세계 7개 지역에서 AI 센터를 운영하고 있으며, 삼성 AI 포럼 등을 통해 글로벌 기업 및 학계 전문가들과 혁신 성과 공유에도 힘을 쏟고 있다.

삼성전자가 미국의 팹리스(반도체 설계 전문 회사) AMD와 차세대 고성능·저전력 그래픽 설계자산(IP) 분야 전략적 파트너십을 확대한다. 그래픽 성능을 극대화해 성장하는 모바일 게임 시장을 적극 활용한다는 전략이다. 삼성전자는 자사 모바일 애플리케이션프로세서(AP)인 엑시노스 라인업에 AMD의 차세대 그래픽 솔루션을 확대 적용한다고 6일 밝혔다. ‘스마트폰의 두뇌’라 불리는 AP는 모바일 기기의 연산과 멀티미디어 구동 기능을 담당하는 시스템반도체다. AMD의 그래픽 솔루션은 초저전력·고성능 라데온 그래픽 설계자산을 기반으로 한다. 이 그래픽 솔루션을 엑시노스에 확대 적용함으로써 삼성전자는 콘솔 게임 수준의 고성능·고화질 게이밍 경험을 스마트폰 등 다양한 기기에서도 제공할 수 있게 된다. 삼성전자는 차세대 그래픽 솔루션 연구개발 생태계도 확장해 나갈 계획이다. 앞서 삼정KPMG가 발간한 ‘2023 게임 산업 10대 트렌드’에 따르면 글로벌 게임시장 규모는 2021년 2197억 달러(약 289조 6500억원)에서 2024년 2577억 달러로, 연평균 5.5% 성장할 것으로 기대된다. 애플리케이션별로 게임시장을 보면, 모바일 게임이 차지하는 비중이 가장 크다. 2021년 전체 게임 시장에서 모바일 게임이 차지하는 비중은 45.6%로, 콘솔 게임 시장(25.1%)의 약 2배 수준이다.박성범 삼성전자 시스템LSI사업부 상무는 지난해 8월 모바일 GPU(그래픽처리장치) 성장성에 대해 “스마트폰의 성능이 상향 평준화되면서, 소비자가 체감할 만한 성능 차이를 만들어내는 것이 쉽지 않은 것이 사실”이라면서 “앞으로 플래그십 스마트폰 사용자가 최신 스마트폰을 구입해야 할 이유가 있다면 그것은 게임 성능 때문일 확률이 높을 것”이라고 전망하기도 했다. 이석준 시스템LSI사업부 부사장은 AMD와 협력과 관련해 “삼성전자는 업계 최초로 ‘광선 추적’ 기능을 모바일 AP에 적용하는 등 AMD와 함께 모바일 그래픽 기술의 혁신을 주도하고 있다”며 “차별화한 모바일 그래픽 솔루션을 지속 확보해 나가겠다”고 밝혔다. 데이비드 왕 AMD 라데온 테크놀로지 그룹 수석 부사장은 “이번 협력 확대는 모바일 사용자에게 최고의 그래픽 경험을 제공하기 위한 양사의 노력을 입증하는 것이다”라고 말했다.

구축에도 운영에도 막대한 돈·인프라·에너지카카오브레인 ‘다다음’ 베타버전에 1만명 몰려 중단챗GPT에 2000만원 육박하는 GPU 1만여대 지난 20일 카카오브레인이 카카오톡채널에서 인공지능(AI) 챗봇 ‘다다음’ 베타테스트를 시작한 지 하루 만에 서비스를 일시 중단한 이유, 챗GPT 유료 구독 서비스가 출시된 이유는 같은 곳에 있다. 모두 ‘컴퓨팅 인프라’, 즉 연산 능력과 데이터센터, 클라우드 등을 아우르는 자원 때문이다. 초거대 AI 서비스가 속속 출시되며 컴퓨팅 자원의 중요성이 아주 빠른 속도로 높아지고 있다. 우리가 챗GPT에 접속해 자판을 두드려 질문을 입력하고 답변을 받는 단순해 보이는 과정은, 실은 엄청난 수의 연산을 통해 이뤄지고 있다. 대화창을 통해 주고받는 채팅이지만, 클라우드 환경에서 수만개의 그래픽처리장치(GPU)가 적용된 AI 구동 인프라와 연결되는 셈이다. 안정적인 초거대 AI 서비스를 제공할 수 있는 컴퓨팅 인프라 구축은 쉬운 일이 아니다. 애초에 AI를 학습시키는 과정부터 천문학적인 돈과 자원이 필요하다. 오픈AI의 최신 초거대 언어모델 ‘GPT4’의 머신러닝엔 엔비디아의 최신 GPU ‘A100’ 1만여대가 사용된 것으로 알려졌는데, 1대 당 2000만원에 육박한다. 애초 GPT3 교육에만 무려 1200만 달러(약 144억 7000만원)이 들어간 것으로 알려졌다. AI 서비스 운영에도 엄청난 에너지와 돈이 들어간다. 챗GPT의 경우 출시 한달 만에 사용자 1억명을 넘어섰는데, 이들이 입력한 각각의 질문에 무수한 연산을 수행하려면 GPU를 풀가동해야 하는데, A100의 경우 대당 전력량은 시간당 300~400Wh(와트시)로, 믹서기나 소형 전열기 등과 맞먹는다. 대부분 초거대 AI 운영 기반 시설인 데이터센터는 국내 한 곳 당 평균 연간 전력 사용량이 25GWh(기가와트시)인데, 이는 4인가족 6000가구와 같은 수준이다. 그러다보니 카카오브레인의 경우, 내부 개발 과정의 하나인 베타테스트 차원에서 공개했던 다다음에 충분한 컴퓨팅 인프라를 할당하지 않았을 테고, 여기에 짧은 시간 1만명 이상이 몰리니 정상적으로 AI 서비스를 제공할 수 없었을 것으로 보인다. MS의 천문학적인 투자와 컴퓨팅 인프라를 사용하는 오픈AI가 챗GPT 성공을 확인한 즉시 유료 구독 서비스를 출시한 것도 이런 이유에서다. 거꾸로 말하면 MS처럼 초거대 AI 모델을 돈이 되는 기존 서비스에 즉시 적용할 수 있으며, 글로벌 2위 규모 클라우드 회사로서 인프라를 확보한 기업이 오픈AI에 투자하고 협력하지 않았으면 지금의 챗GPT는 등장하지 않았을 수도 있는 셈이다. 기업이 GPT4를 서비스에 적용하려면 이전 버전인 GPT3.5보다 훨씬 높은 가격을 지불해야 한다. 카카오톡채널에 출시한 챗봇 서비스 ‘아숙업(AskUp)’에 GPT4를 적용한 업스테이지에 따르면, 오픈AI는 GPT4를 통해 제공하는 영어 단어 750개 정도에 3센트(약 39원)를 받는다. 본격 AI 시대를 맞아 기술 경쟁에 뒤처지지 않기 위해서는 컴퓨팅 인프라 확충과 동시에 컴퓨팅 자원 소비를 획기적으로 줄이는 기술 개발이 중요하다. 정부와 국내 업체들이 GPU를 대체할 AI 전용 반도체인 신경망처리장치(NPU) 개발을 서두르는 것도 이와 같은 맥락이다. 정보통신산업진흥원(NIPA)을 중심으로 고성능 컴퓨팅 자원을 지원하는 사업도 시행 중이다. GPU 클라우드 시스템을 임차해 중소∙벤처기업, 공공기관, 대학 등에 지원하는 것으로, 대규모 병렬연산 처리를 위한 고성능컴퓨팅(HPC) 자원, 개발 프레임워크, 개발언어 등을 지원한다.

오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’가 글로벌 정보기술(IT) 공룡들의 초거대 AI 전쟁을 촉발했다. 세계적으로 AI 서비스 경쟁이 격화되는 가운데 국내 기업들의 AI 기술 수준은 세계 2~3위권으로 미국을 발 빠르게 쫓고 있다. 하지만 기술·자본·인재풀을 모두 가진 미국 기업, 정부의 전폭적인 지원을 받는 중국 기업들과 경쟁하기엔 국내 기업의 상황이 녹록지 않다. 네이버의 초거대 AI 모델인 ‘하이퍼클로바’를 개발해 운영하는 네이버클라우드 AI랩 하정우 소장은 7일 “초거대 AI 기술과 생태계 분야에서 미국이 글로벌 리더십을 가지고 있으며 한국도 여러 기업이 ‘패스트 팔로잉’ 중”이라면서 “한국은 중국과 함께 세계 2~3위권 수준”이라고 답했다. AI솔루션 기업 업스테이지의 배재경 AI 프로덕트 리더는 “중국은 데이터 확보에 매우 유리한 조건을 갖추고 있어 성능 좋은 AI 응용 모델이 빠르게 나올 수 있고, 한국도 원천 기술과 응용 분야에서 비교적 많은 인재가 활약하고 있어 미국과 중국을 제외한 다른 선진국들에 비해 떨어지지 않는다”고 말했다. 네이버가 2021년 5월 국내 최초로 선보인 초거대 AI 언어 모델인 하이퍼클로바는 AI 모델의 크기를 나타내는 매개변수(파라미터)가 2040억개로, GPT-3(오픈AI)의 1750억개를 능가한다. 네이버가 상반기 출시하겠다고 공언한 생성 AI 서비스 ‘서치GPT’도 하이퍼클로바를 기반으로 한다. 카카오의 AI 전문 계열사 카카오브레인도 GPT-3 기반 한국어 특화 AI 언어 모델인 ‘KoGPT’를 2021년 11월 공개했다. 3000억개의 파라미터를 자랑하는 LG AI 연구원의 ‘엑사원’은 언어뿐 아니라 이미지, 영상 등 다양한 정보를 습득하고 다루는 ‘멀티 모달리티’ 능력도 갖췄다. 특히 초거대 AI는 데이터 확보와 개발, 운용에 막대한 비용이 소요되는데 그만큼 수익을 뽑아내기가 어렵다. 그래서 효율을 높이고 비용을 낮추는 데 큰 효과를 낼 수 있는 AI 반도체 개발은 업계에 매우 중요하다. 현재 널리 사용되는 그래픽처리장치(GPU)를 대체할 신경망처리장치(NPU)가 업계의 기대를 받고 있는데, 아직 초기 단계인 시장을 키우기 위해 정부와 국내 기업이 기민하게 움직이고 있다. 정부는 AI 반도체 부문에 4년간 1조 200억원을 투자하겠다고 밝혔다. KT는 반도체 제조사 리벨리온과 ‘AI 반도체 드림팀’을 구성해 AI 반도체 개발에 나섰고, ‘AI 컴퍼니’를 비전으로 삼은 SK텔레콤도 자체 개발한 NPU ‘사피온’의 고도화에 집중하고 있다. 삼성전자는 자체 연산 기능을 탑재해, 코어로 보내는 데이터를 가공하는 메모리인 PIM(Processing In Memory)를, SK하이닉스는 초고속 메모리 HBM(High Bandwidth Memory)만들고 있다. 이들 업체는 세계 시장을 장악하고 있는 엔비디아(SK하이닉스)와 AMD(삼성전자)의 GPU 제품에 각각 PIM을 공급하고 있다. 하지만 ‘공룡’이라고 표현되는 미국 기술 기업들에 비해 국내 기업의 자본력과 인력풀은 턱없이 부족한 상황이다. 마이크로소프트는 오픈AI에 100억 달러(약 12조 5800억원)의 통 큰 투자를 감행했으며, 구글은 2014년 인수한 AI 스타트업 딥마인드가 6년간 적자만 내는 동안에도 막대한 투자를 멈추지 않았다. 중국은 ‘AI 굴기’로 자국 기업에 지원을 쏟아붓고 있다. 네이버가 지난해 연구개발에 투자한 금액은 8370억원이다. 영국 데이터 분석 미디어인 토터스인텔리전스의 지난해 ‘글로벌AI지수’ 조사에서 한국은 개발 능력이 3위였지만 인재 분야에선 28위에 그쳤다. 국내에서 본격적으로 AI 전문 인재를 양성한 시간이 길지 않아서다. 데이터 확보와 결과물에 대한 국내 규제나 사회의 보수성도 초거대 AI 서비스가 더 활발히 출시되는 데 제약이 된다. 하 소장은 “학습 데이터의 지식재산권, 생성된 결과물에 대한 저작권 등 문제에 좀더 개방적으로 접근해야 쉽게 기술을 운용할 수 있다”며 “초거대 AI를 더 많은 사람이 사용하게 하면서 문제를 함께 논의하고 수정해 나가는 사회적 공감대를 만드는 것이 중요하다”고 말했다. 검색 광고, 클라우드, 반도체처럼 소수의 승자가 모든 걸 가져가기 쉬운 IT 업계에서 국내 기업이 글로벌 기업에 의한 기술 종속을 면하기 위해서는 정부의 지원이 필요하다. 하 소장은 “기업들이 연구 투자와 산학 협력을 원활하게 할 수 있도록 다양한 지원이 필요하다”면서 “특히 초거대 AI를 활용하는 능력이 중요해질 전망인데, 중등·대학 교육 과정에서 AI 문해력(리터러시)을 강화할 수 있도록 지원해야 한다”고 말했다.

오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’가 글로벌 정보기술(IT) 공룡들의 초거대 AI 전쟁을 촉발했다. 세계적으로 AI 서비스 경쟁이 격화되는 가운데, 국내 기업들의 AI 기술 수준은 세계 2~3위권으로 미국을 발빠르게 쫓고 있다. 하지만, 개별 기업들의 자본력과 인재풀로는 미국 기업에 기술 종속을 면하기 어려운 상황이다. 네이버의 초거대 AI 모델인 ‘하이퍼클로바’를 개발, 운영하는 네이버클라우드 AI랩 하정우 소장은 7일 서울신문이 이메일로 보낸 질문에 “초거대 AI 기술과 생태계 분야에서 미국의 오픈AI, 마이크로소프트(MS), 구글 중심으로 글로벌 리더십을 가지고 있으며 한국도 여러 기업이 경쟁력 있게 ‘패스트 팔로잉’ 중”이라면서 “한국이 중국과 함께 전세계 2~3위권 수준”이라고 답했다. 네이버가 2021년 5월 국내 최초로 선보인 초거대 AI 언어 모델인 하이퍼클로바는 AI 모델의 크기를 나타내는 매개변수(파라미터)가 2040억개로, 오픈AI의 GPT-3의 1750억개를 능가한다. 하이퍼클로바는 클로바 케어콜, 네이버 쇼핑, 네이버 검색 등을 통해 상당히 상용화돼 있으며, 국내 500개 이상 스타트업이 ‘클로바 스튜디오’를 통해 하이퍼클로바를 활용, 새로운 서비스와 앱을 만들어 사업 기회를 만들고 있다. 네이버가 상반기 출시하겠다고 공언한 생성 AI 서비스 ‘서치GPT’도 하이퍼클로바를 기반으로 한다. 카카오의 AI 전문 계열사 카카오브레인도 GPT-3 기반 한국어 특화 AI 언어 모델 ‘KoGPT’를 2021년 11월 공개했으며, 초거대 AI가 만들어 낸 AI 화가 ‘칼로’와 AI 시인 ‘시아’를 활용, 다양한 서비스로 확장을 계획하고 있다. 3000억개의 파라미터를 자랑하는 LG AI 연구원의 ‘엑사원’은 언어 뿐 아니라 이미지, 영상 등 다양한 정보를 습득하고 다루는 ‘멀티 모달리티’ 능력도 갖췄다. KT는 상반기 2000억개 파라미터를 가진 초거대 AI ‘믿음’을 출시, 다양한 서비스에 적용할 예정이다.최근 한화생명과 삼성SDS에 자사 솔루션 AI팩을 공급한 AI솔루션 기업 업스테이지의 배재경 AI 프로덕트 리더는 “원천 기술에 있어, 미국이 계속 우위를 가져왔고 새로운 시도가 가장 빈번하게 이뤄져 왔으며, 미국 기업이 시장을 잡고 있는 상황”이라면서 “중국은 데이터 확보에 매우 유리한 조건이라 성능 좋은 AI 응용 모델이 빠르게 나올 수 있고, 한국도 원천 기술, 응용 분야에서 많은 인재들이 활약하고 있어, 미국과 중국을 제외한 다른 선진국들에 비해 떨어지지 않는다”고 말했다. 하지만 ‘공룡’이라고 표현되는 미국 기술 기업들에 비해 국내 기업의 자본력과 인력풀은 턱없이 부족한 상황이다. 마이크로소프트는 오픈AI에 100억 달러(약 12조 5800억원)의 통 큰 투자를 감행했으며, 구글은 2014년 인수한 딥마인드가 6년간 적자만 내는 동안에도 막대한 투자를 멈추지 않았다. 중국은 ‘AI 굴기’로 자국 기업에 국가 단위의 전폭적인 지원을 쏟아붓고 있다. 네이버가 지난해 연구개발에 투자한 금액은 8370억원이다. 영국 데이터 분석 미디어인 토터스인텔리전스의 지난해 ‘글로벌AI지수’ 조사에 한국은 개발 능력이 3위였지만 인재 분야에선 28위에 그쳤다. AI 전문 인재를 양성한 시간이 길지 않아서다. 데이터 확보와 결과물에 대한 국내 규제나 사회의 보수성도 초거대 AI 서비스가 더 활발히 출시되는 데에 제약이 된다. 하 소장은 “학습 데이터의 지식재산권, 생성된 결과물에 대한 저작권 등 문제에 좀 더 개방적으로 접근해야 쉽게 기술을 운용할 수 있다”며 “초거대 AI를 더 많은 사람이 사용하게 하면서, 문제를 함께 논의하고 수정해 나가는 사회적 공감대를 만드는 것이 중요하다”고 말했다. 특히 초거대 AI는 데이터 확보와 개발, 운용에 막대한 비용이 소요되는데, 그만큼의 수익을 서비스로 뽑아내기가 어렵다. 그래서 효율을 높이고 비용을 낮추는 데에 큰 효과를 낼 수 있는 AI 반도체 개발은 업계에 매우 중요하며, 시장 규모도 계속해서 커질 전망이다.현재 널리 사용되는 그래픽처리장치(GPU)는 애초에 AI를 위해 만들어진 프로세서가 아니라, AI가 거대해질수록 가격이 비싸지고 전력 소모가 커진다. 그래서 대용량의 데이터를 처리하면서 비용을 낮출 수 있는 프로세서로 신경망처리장치(NPU)가 업계의 기대를 받고 있다. 한국전자통신연구원이(ETRI) 2021년말 자체 개발한 NPU를 서버에 도입해 본 결과 GPU 기반 서버보다 연산 성능은 4배, 전력 효율은 7배 늘었다. 아직 초기 단계인 NPU 시장에 정부와 국내 기업은 발빠르게 진출했다. 정부는 AI 반도체 부문에 4년 간 1조 200억원을 투자하겠다고 밝혔다. KT는 반도체 제조사 리벨레온과 ‘AI 반도체 드림팀’을 구성해 AI 반도체 개발에 나섰고, ‘AI 컴퍼니’를 비전으로 삼은 SK텔레콤도 자체 개발한 AI반도체 ‘사피온’ 고도화에 집중하고 있다. 프로세서만큼 중요한 요소는 메모리다. 프로세서의 두뇌에 해당하는 코어와 D램 사이에 오가는 데이터 양이 많아지면 데이터 병목현상이 생기는데, 고성능 메모리가 이를 해결할 수 있다. 삼성전자는 자체 연산 기능을 탑재해, 코어로 보내는 데이터를 가공하는 메모리인 PIM(Processing In Memory)를, SK하이닉스는 초고속 메모리 HBM(High Bandwidth Memory)만들고 있다. 이들 업체는 세계 시장을 장악하고 있는 엔비디아(SK하이닉스)와 AMD(삼성전자)의 GPU 제품에 각각 PIM을 공급하고 있다. 글로벌 기술기업들에 맞서는 국내 AI 업계에 정부 지원은 필수다. 특히 투자 규모와 인재 확보 측면에서 격차가 크다. 하 소장은 “기업들이 연구 투자와 산학 협력을 원활하게 할 수 있도록 다양한 지원이 필요하다”면서 “특히 초거대 AI를 활용할 수 있는 능력이 중요해질 전망인데, 중등·대학 교육 과정에서 AI 문해력(리터러시)을 강화할 수 있도록 지원해야 한다”고 말했다.

25년간 미국의 첨단 반도체 수출통제 대상에 올랐던 중국 최고의 핵무기 연구기관이 지난 2년 6개월 동안 열두 차례 이상 인텔·엔비디아 등의 반도체를 몰래 사들인 것으로 전해졌다. 미국의 대중국 제재에 대해 실효성 논란이 일고 있다. 월스트리트저널(WSJ)은 29일(현지시간) “1997년부터 미국의 수출통제 블랙리스트에 오른 국영 중국공정물리연구원(CAEP)의 조달 문건을 분석한 결과 (수출통제를 위반해) 2020년 이후 미국 기업들의 반도체를 상당량 확보했다”고 보도했다. 1958년 설립된 CAEP는 중국의 첫 수소폭탄 개발에 일조했다. 미 상무부가 2020년 6월 CAEP 소유의 10개 법인도 미 반도체를 사들일 수 없게 규제를 강화했는데도 제재 구멍을 차단하지 못했다. CAEP가 2020년 11월 조달했던 60개의 인텔 프로세서와 49개의 엔비디아 칩 등은 대부분이 7~14㎚(나노미터·10억분의1m) 크기로, 중국에서 양산하기 힘든 고성능 제품이다. 특히 중국의 조달 품목에는 대량의 데이터 분석 속도를 높여 주는 엔비디아의 고성능 V100 그래픽처리장치(GPU)도 포함됐다. CAEP는 미국산 반도체를 전산시스템 부품으로 사용하거나 핵폭발 모델링 등 계산유체역학 연구에 활용했다. CAEP가 지난 10년간 발표한 연구논문 중 최소 34건이 미국 반도체를 사용한 것이고, 이 가운데 최소 7건의 연구가 핵무기 유지에 활용될 수 있다고 전문가들이 지적했다. 미 국방부는 지난해 11월 의회 보고서에서 중국 인민해방군이 현재 400여개 수준인 핵탄두 보유 규모를 2035년까지 1500개 이상으로 늘릴 것이라고 예측했다. 한편 미 공군 4성 장군인 마이클 미니핸 사령관이 지난 27일 미국과 중국이 2025년 전쟁을 벌일 수 있다며 장병들에게 경고한 메모와 관련해 미 민주당과 공화당은 상반된 입장을 드러냈다. 이날 공화당 소속 마이클 매콜 하원 외교위원장은 폭스뉴스에 “그가 틀렸기를 바라지만 불운하게도 맞는다고 생각한다”며 “그들(중국)이 (2024년 대만) 선거에서 원하는 결과를 얻지 못하면 군사적 침공을 보게 될 것”이라고 관측했다. 시진핑 중국 국가주석의 통일 강변에 ‘일국양제’를 거부하며 맞서는 차이잉원 대만 총통과 민진당을 가리킨다. 반면 하원 군사위의 민주당 간사인 애덤 스미스 의원은 같은 방송에서 “(중국과의 전쟁은) 피할 수 없는 게 아닐뿐더러 일어나지 않으리라는 생각도 아주 크다. 군 장성들은 언사에 매우 신중해야 한다”고 비판했다.