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  • 국내서 먼저 불붙은 AI 노트북 경쟁…삼성 갤럭시 북4 vs LG 그램 격돌

    국내서 먼저 불붙은 AI 노트북 경쟁…삼성 갤럭시 북4 vs LG 그램 격돌

    삼성전자와 LG전자가 각각 자사 최초의 인공지능(AI) 랩톱(노트북)을 같은 날 공개하며 부진에 빠진 랩톱 시장 매출 회복에 나선다. 올해 랩톱을 포함한 글로벌 PC시장은 글로벌 경기 침체에 따른 소비심리 악화에 위축됐지만, 2024년에는 제품 내장형 AI인 ‘온디바이스 AI’ 기술에 힘입어 반등할 것으로 전망된다. 삼성전자는 첫 AI 랩톱 갤럭시 북4 시리즈를 15일 공개했다. 신제품은 인텔의 차세대 프로세서 ‘코어 울트라’를 탑재했다. 코어 울트라는 기계학습(머신러닝)과 딥러닝 등 AI 작업을 지원하는 신경망처리장치(NPU)를 내장해 전력 효율과 작업 속도를 높였다. 엔비디아의 ‘지포스 RTX 40 시리즈’를 외장 그래픽처리장치로 탑재했으며, 갤럭시 북 시리즈 중 처음으로 물리적으로 분리된 ‘삼성 녹스’ 보안 칩셋으로 사용자 민감정보를 강력하게 보호할 수 있도록 돕는다.다이내믹 능동형유기발광다이오드(AMOLED) 2X 터치 디스플레이를 모든 기종에 적용해 줌 인, 줌 아웃, 문서 스크롤 등 스마트폰·태블릿PC에서의 사용자 경험을 랩톱에서도 제공한다. 3K 수준 해상도와 최대 120㎐ 주사율로 부드러운 화면 넘김을 구현하며, 미국 영화업계가 정한 디지털 시네마 색 표준(DCI-P3) 기준 컬러 볼륨 120%로 영상 몰입도도 높였다. 아울러 ‘안티 리플렉션’ 기능으로 화면의 빛 반사 부담을 줄였고, 사용 환경에 따라 색상과 명암, 밝기를 자동으로 조정하는 ‘비전 부스터’를 추가했다. 다른 갤럭시 기기에서 편집하던 영상을 이어서 작업할 수 있도록 하는 ‘삼성 스튜디오’, 저화질 이미지를 고화질로 바꿔주는 ‘포토 리마스터’, 갤럭시 버즈2 프로로 작업할 때 걸려 온 전화에 자동으로 연결하는 ‘오토 스위치’ 기능도 더했다. 대표 모델인 ‘갤럭시 북4 울트라’는 문스톤 그레이 단일 색상으로 40.6㎝(16인치) 스크린에 최대 64GB RAM와 2TB 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)를 탑재했다. 갤럭시 북4 프로 360은 40.6㎝(16인치) 화면으로, 갤럭시 북4 프로는 35.6㎝(14인치)와 40.6㎝(16인치) 두 종으로 출시된다. 갤럭시 북4 시리즈는 내년 1월 2일부터 전국 삼성스토어, 하이마트, 전자랜드 등 오프라인 매장과 삼성닷컴, 11번가, G마켓 등 온라인몰에서 구매할 수 있다. 가격은 사양에 따라 갤럭시 북4 프로는 188만∼289만원, 갤럭시 북4 프로 360은 259만∼314만원, 갤럭시 북4 울트라는 336만∼509만원으로 각각 책정됐다. 노태문 삼성전자 모바일경험(MX) 사업부장(사장)은 “소비자의 더 나은 일상을 위해 강력한 기능과 연결된 경험 제시가 목표”라면서 “터치 디스플레이를 등 새로운 기능과 오픈 파트너십으로 손끝으로 자유롭게 경험하는 ‘AI 노트북 시대’를 열겠다”고 말했다. LG전자도 이날 AI 중앙처리장치(CPU)를 탑재한 초경량 랩톱 ‘LG 그램’을 공개했다. 신형 LG 그램 역시 인텔의 ‘코어 울트라’를 프로세서로 탑재했다. 내장형 AI 부스트를 활용해 네트워크 연결 없이도 자체 연산이 가능하다.그래픽 성능은 기존 대비 약 2배 수준으로 개선했고, 3차원(3D) 적층 솔루션 ‘포베로스’로 반도체를 포장하면서 전력 효율도 높였다. 운영체제(OS) 제약 없이 스마트폰·태블릿PC를 최대 10대까지 연결할 수 있는 소프트웨어(SW) ‘그램 링크’도 시리즈 처음으로 탑재했다. 인터넷이나 공유기 연결 없이도 파일을 주고받을 수 있으며, 개인용 컴퓨터(PC)에 파일을 저장해 클라우드 보관이나 전송에 따른 보안 문제도 줄였다. 얼굴을 감지·인식하는 AI 모델과, 비슷한 데이터를 그룹화하는 ‘클러스터링 알고리즘’으로 사진과 동영상을 인물, 시간, 장소 등에 따라 38개 카테고리로 분류한다. LG전자는 온라인브랜드숍에서 이달 18∼29일 40.6㎝ 모델과 43.1㎝(17인치) 모델을 각각 700대, 300대씩, 총 1000대 한정 판매한다. 가격은 16인치 모델 189만원, 17인치 모델 199만원으로 이전 세대와 동일한 수준이다. 오승진 LG전자 한국 HE/BS 마케팅담당 상무는 “2024년형 그램 풀 라인업 출시에 앞서 그래픽과 AI 성능이 향상된 신제품을 가장 먼저, 가장 경쟁력 있는 가격에 만나볼 수 있다는 점에서 의미가 있다”고 강조했다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 2024년 전 세계 PC 출하량은 1억 7200만대로 2023년보다 3.2% 증가할 것으로 예상된다. 또 다른 시장조사업체인 가트너와 IDC도 내년 PC 출하량이 전년 대비 각각 4.9, 3.7% 늘어날 것으로 내다봤다. AI를 장착한 PC 제품 출하량은 더욱 늘어날 전망이다. 시장조사업체 카날리스는 전체 PC 시장에서 AI 성능을 강화한 PC 점유율이 2024년 19%에서 2027년 60%로 크게 오를 것이라고 예측했다.
  • 새달 ‘갤럭시 북4 시리즈’ 출격…AI 노트북 시대 열었다

    새달 ‘갤럭시 북4 시리즈’ 출격…AI 노트북 시대 열었다

    삼성전자가 내년 1월 노트PC ‘갤럭시 북4 시리즈’를 출시한다. 인텔의 차세대 중앙처리장치(CPU)를 탑재해 인공지능(AI) 기능을 구현하고 3개 모델 전부에 터치 디스플레이를 적용한 게 특징이다. 삼성전자가 15일 공개한 갤럭시 북4 시리즈는 ‘울트라’, ‘프로 360’, ‘프로’ 등 3개 모델로 구성돼 있다. 우선 새로운 ‘인텔 코어 울트라 프로세서’가 들어간다. 머신러닝(기계학습), 딥러닝 등을 지원하는 ‘신경망처리장치’(NPU)가 프로세서에 새롭게 적용돼 작업 속도가 빨라지고 전력 효율도 높아졌다. 게임, 비디오, 영상 편집 등 현재 서비스되고 있는 100여개의 애플리케이션의 다양한 AI 기능도 구현된다. 울트라 모델에는 노트PC용 외장 그래픽 ‘엔비디아 지포스 RTX 40 시리즈’가 탑재된다. 울트라와 프로 360은 40.6㎝(16인치) 디스플레이로 출시된다. 프로는 40.6㎝(16인치)와 35.6㎝(14인치) 2종의 디스플레이로 출시된다. 고해상도(3K 수준)의 터치 디스플레이가 전 라인업에 적용된 건 이번이 처음이다. 스마트폰 사용자에게 익숙한 줌 인, 줌 아웃, 문서 스크롤을 노트PC에서도 할 수 있게 된 셈이다.갤럭시 노트PC와 스마트폰·태블릿을 하나로 연결하는 새로운 기능도 눈에 띈다. ▲스마트폰, 태블릿에서 편집하던 영상을 PC에서 이어서 작업할 수 있는 ‘삼성 스튜디오’ ▲오래된 사진이나 저화질 이미지를 고화질로 바꿔주는 ‘포토 리마스터’ ▲갤럭시 버즈2 프로와 연결해 작업을 하던 중 전화가 오면 자동으로 연결해주는 ‘오토 스위치’ 등 새로운 기능이 차례로 지원된다. 국내 공식 출시일은 내년 1월 2일이다. 제품 체험은 15일부터 삼성 강남과 삼성스토어 5개점(청담, 서초, 대치, 홍대, 부천중동)에서 가능하다. 가격은 모델, CPU, 그래픽카드, 메모리 등 세부 사양에 따라 달라진다. 울트라는 336만~509만원, 프로 360은 259만~314만원, 프로는 188만~289만원이다. 노태문 삼성전자 모바일경험(MX)사업부장은 “소비자의 보다 나은 일상을 위해 강력한 기능과 연결된 경험을 제시하는 것이 목표”라면서 “터치 디스플레이를 비롯한 새로운 기능과 오픈 파트너십을 통해 손끝으로 자유롭게 경험하는 ‘AI 노트북 시대’를 열겠다”라고 말했다.
  • 세계적 수준 ‘국가 인공지능 데이터센터’ 15일 서비스 개시

    세계적 수준 ‘국가 인공지능 데이터센터’ 15일 서비스 개시

    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.
  • KT, 기업 전용 초거대 AI ‘믿음’ 공개

    KT가 자사 초거대 인공지능(AI) ‘믿음’을 공개하고 이를 기반으로 기업이 맞춤형으로 AI를 구축할 수 있는 서비스를 31일 출시했다. 이날 서울 서초구 KT 연구개발센터에서 기자설명회를 연 KT는 국내 최초로 1조 토큰 이상 데이터를 학습한 대규모언어모델(LLM) 믿음을 정식으로 공개했다. 토큰은 LLM이 언어로 인식할 수 있도록 말을 데이터 형식으로 쪼개 놓은 단위다. KT가 출시한 서비스는 믿음을 기반으로 고객 기업이 규모와 사용 목적에 맞게 완전 맞춤형으로 AI를 구축할 수 있도록 설계됐다. 출시 모델은 매개변수 70억개 수준의 ‘경량’(베이직)부터 오픈AI의 LLM GPT-3(1750억개)보다 매개변수가 250억개 이상 많은 ‘초대형’(엑스퍼트)까지 4종으로 나뉜다. 연구기관이나 개발자, 기업이 KT와 AI 협력사의 인프라와 함께 믿음 기반 모델을 사용할 수 있는 ‘KT 믿음 스튜디오’도 올해 안으로 출시한다. 고객은 데이터 비용을 25% 절감할 수 있는 KT클라우드와 추론 비용을 기존 대비 50% 절감한 리벨리온의 AI 전용 반도체인 신경망처리장치(NPU)를 믿음 기반 모델과 함께 사용할 수 있다. KT는 생성 AI의 난제인 ‘할루시네이션’(오정보 생성) 현상도 70% 해결했다고 밝혔다. ‘다큐먼트 AI’로 복잡한 문서를 정확히 이해하도록 하며 목표에 최적화된 정보를 찾는 ‘서치 AI’, 원문에 근거한 응답만 생성하도록 하는 ‘팩트가드 AI’도 적용했다. 이들 기술은 국내 최고 기술을 보유한 업스테이지와 협업했다.
  • 노트북 시장의 무한도전…퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트 성공할까? [고든 정의 TECH+]

    노트북 시장의 무한도전…퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트 성공할까? [고든 정의 TECH+]

    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.   
  • “엔비디아 의존 낮추자”… MS, 새달 AI 칩 공개

    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.
  • 모든 것을 바꿨다…인텔 메테오 레이크에서 보여준 타일 아키텍처의 혁신[고든 정의 TECH+]

    모든 것을 바꿨다…인텔 메테오 레이크에서 보여준 타일 아키텍처의 혁신[고든 정의 TECH+]

    최근 인텔은 14세대 코어 프로세서인 메테오 레이크의 세부 내용을 공개했습니다. 메테오 레이크는 CPU 코어가 모여 있는 CPU 타일, GPU가 있는 GPU 타일, 기타 기능이 집약된 SoC 타일, 입출력 기능을 담당하는 I/O 타일 네 가지가 베이스 타일 위에 올려진 독특한 구조로 인텔이 10세대 레이크필드에서 시험한 포베로스 (Foveros) 기술을 주력 CPU까지 확장한 첫 번째 제품입니다.  타일 방식의 장점은 각각의 다이의 크기를 줄여 생산 비용을 절감하고 최신 미세 공정이 필요하지 않은 경우에는 좀 더 저렴한 공정을 적용해 비용은 절감하고 성능은 높이는 데 있습니다. 그리고 생산에서도 상당한 유연성을 발휘할 수 있습니다.  만약 메테오 레이크 전체를 최신 미세 공정인 인텔 4 공정으로 제조한다면 상당한 비용이 들어가는 것은 물론 충분한 수량을 공급하기 어렵습니다. 인텔은 빠르게 인텔 3, 20A, 18A 같은 다음 세대 미세 공정으로 진입할 계획이기 때문에 인텔 4 공정 팹을 대규모로 늘릴 수도 없습니다. 그런 상황에서 CPU 타일만 인텔 4 공정으로 제조하고 나머지는 TSMC에서 외주를 주는 방식으로 선회한 것입니다. 물론 TSMC 5nm, 6nm도 상당히 미세 공정이지만, 4nm, 3nm 같은 더 최신 미세 공정이 아니기 때문에 상대적으로 수급이 쉽고 가격 협상에서도 유리합니다.  이런 내용은 이전부터 알려진 것이지만, 최근 인텔은 지금까지 공개하지 않았던 놀라운 이야기를 공개했습니다. 바로 미스터리한 SoC 타일의 정체입니다. TSMC의 6nm 공정이 적용한 SoC 타일은 면적이 오히려 CPU나 GPU 타일보다 커서 상당한 양의 트랜지스터가 집적된 것으로 보이지만, 도대체 뭐가 들어 있는지는 잘 몰랐습니다. 인텔에 의하면 이 안에는 저전력 (LP) 고효율 (E) 코어와 인공지능 연산을 담당하는 NPU, 그리고 GPU에서 독립한 미디어 엔진과 디스플레이 엔진이 숨어 있었습니다.  1. CPU밖의 CPU, LP E코어 컴퓨터의 두뇌는 CPU입니다. 최근에는 프로세서가 복잡해지면서 CPU 이외의 많은 메모리, GPU, 기타 입출력 담당 회로 등 여러 가지가 포함되어 있기는 하지만, CPU는 컴퓨터 메인보드의 가운데 보다 약간 위에 있는 상석을 차지하고 있는 게 일반적입니다. 오디오 칩이나 다른 기능을 관리하는 칩셋은 메인보드 여기저기에 흩어져 있습니다. 하지만 메테오 레이크는 CPU를 CPU 타일 밖에 배치하는 독특한 구성을 선택했습니다. 인텔 CPU 가운데서 첫 번째 시도일 뿐 아니라 사실 지금까지 발표된 CPU 가운데서 비슷한 사례를 찾을 수 없는 독특한 구성입니다. 이 구성의 장점은 빠른 속도로 움직일 필요가 없는 저전력 코어에 비싼 최신 미세 공정을 적용하지 않아도 된다는 것입니다. 메테오 레이크는 고성능 코어 (P 코어)인 레드우드 코브와 고효율 코어 (E 코어)인 크레스트몬트 코어로 되어 있습니다. 여기에 SoC 타일에 있는 저전력 (LP) E 코어까지 합쳐 세 가지 형태의 코어를 지닌 최초의 x86 CPU입니다. 덕분에 노트북에서 초저전력 모드, 저전력 모드, 고성능 모드 등 상황에 맞춰 더 유연한 전력 및 성능 관리할 수 있습니다.  2. 인공지능 가속기를 탑재한 첫 CPU SoC 타일에 들어 있는 두 번째 깜짝 선물은 바로 NPU입니다. 컴퓨터용 CPU에 인공지능 가속기를 탑재한 것은 애플이 최초입니다. 애플의 M 시리즈 칩셋에는 A 시리즈에서 사용한 뉴럴 엔진이 포함되어 각종 인공지능 연산을 더 빠르게 수행할 수 있습니다. 메테오 레이크에 처음 탑재되는 NPU는 CPU 단독으로 사용했을 때보다 8배나 빠르게 인공지능 연산을 수행할 수 있으며 CPU, GPU와 독립적으로 시행되기 때문에 부하를 덜어줄 수 있습니다.  다만 NPU가 윈도우 환경에서 어떤 도움이 될지는 아직 미지수입니다. 우선 생각할 수 있는 건 인공지능을 통해 게임 성능 향상인데, 인텔의 XeSS는 엔비디아의 DLSS보다 적용되는 게임도 적고 기술적으로도 아직 미숙한 상태입니다. 인텔은 윈도우 스튜디오 등 몇몇 애플리케이션에서 이를 응용할 수 있다고 이야기하고 있으나 실제 소비자들이 체감할 수 있는 부분이 얼마나 될지는 두고 봐야 알 수 있을 것 같습니다.  3. GPU와 독립한 Xe 디스플레이, Xe 미디어 엔진 SoC의 타일의 큰 면적 중 일부는 본래 GPU에 포함되었던 Xe 디스플레이, Xe 미디어 엔진에 할당됐습니다. Xe 디스플레이 엔진은 최대 8K, 60프레임 출력과 HDMI 2.1 디스플레이포트 2.1등의 규격을 담당합니다. 만약 4K 모니터라면 최대 4개까지 지원이 가능합니다. Xe 미디어 엔진은 8K 60프레임/10비트 HDR 영상 인코딩, 디코딩 지원, VP9, AVC, HEVC, AV1 같은 최신 코덱을 지원합니다. 하지만 사실 이것만으로는 소비자가 체감할 변화가 있다고 보기는 어렵습니다. 진짜 중요한 변화는 사실 5nm 공정으로 만든 GPU 타일에 있습니다. GPU에서 빠르게 움직일 필요가 없는 인공지능 가속기와 디스플레이 출력, 동영상 처리 기능을 빼서 SoC 타일에 넣었기 때문에 GPU 성능이 한층 강화됐습니다.  메테오 레이크의 내장 GPU인 Xe-LPG는 모두 8개의 Xe 코어를 탑재하고 있으며 각각의 코어는 16개의 256비트 벡터 엔진을 탑재해 전 세대보다 33%가 늘어났습니다. 별도의 GPU 타일을 이용하고 최신 미세 공정을 적용한 만큼 성능 향상은 33% 이상일 가능성이 높습니다.  종합하면 메테오 레이크는 인텔의 CPU 설계 사상이 완전히 달라졌다는 사실을 보여주고 있습니다. CPU, GPU, NPU, 칩셋 등 여러 가지 구성 요소를 기능에 따라 묶은 것이 아니라 성능과 클럭에 따라 묶어서 최적의 성능을 내면서 비용은 절감하는 방식을 선택한 것입니다. 타일 아키텍처를 선택하면서 제조 방식만 바꾼 게 아니라 설계 사상과 구조도 거기에 맞게 뜯어고친 셈입니다.  다만 소비자 입장에서는 설계 사상이 무엇이고 어떤 타일을 사용했는가 보다는 성능과 가격이 더 큰 관심사일 수밖에 없습니다. 메테오 레이크는 올해 말 출시 예정으로 이를 탑재한 노트북이 연말과 연초에 대거 출시될 것으로 보입니다. 그때가 되면 구체적으로 뭐가 좋아졌는지 확실하게 알게 될 것입니다.
  • 현대차·기아 ‘반도체 전설’ 짐 켈러 스타트업에 650억 투자

    현대차·기아 ‘반도체 전설’ 짐 켈러 스타트업에 650억 투자

    현대자동차와 기아가 ‘반도체 설계의 전설’로 불리는 짐 켈러가 이끄는 반도체 스타트업에 베팅했다. 점차 ‘달리는 전자장비’로 진화하는 자동차산업에 꼭 필요한 고성능 반도체 역량을 확보하기 위해서다. 현대차그룹은 3일 인공지능(AI) 반도체 업체인 텐스토렌트에 5000만 달러(약 650억원)를 투자했다고 밝혔다. 현대차가 3000만 달러, 기아가 2000만 달러다. 텐스토렌트가 최근 모집한 투자금 1억 달러의 절반에 해당하는 액수다. 캐나다 토론토에 본사를 둔 텐스토렌트는 반도체 설계전문(팹리스) 스타트업으로 2016년 설립됐다. 소속 엔지니어 대다수가 미국 실리콘밸리에서 경력을 쌓은 전문가로 알려졌다. 특히 최고경영자(CEO) 짐 켈러는 반도체 업계에서 ‘무어의 법칙’으로 유명한 고든 무어 인텔 전 CEO에 비견되는 ‘살아 있는 전설’로도 통한다. 켈러 CEO는 브로드컴, 인텔, AMD 등 미국의 굵직한 반도체 기업의 시스템반도체 설계 혁신을 이끌었다. 테슬라와 애플에서는 각각 자율주행 전용 시스템 설계와 애플리케이션프로세서(AP) 설계도 주도했다. 파운드리(위탁생산) 경쟁을 벌이고 있는 삼성전자와 대만 TSMC는 물론 최근 AI 사업을 강화하고 있는 LG전자도 켈러가 이끄는 텐스토렌트와의 협력을 이어 가고 있다. 특히 삼성전자는 전략혁신센터(SSIC)가 운영하는 삼성카탈리스트펀드(SCF)를 통해 텐스토렌트 투자에 참여하고 있다. 현대차그룹이 텐스토렌트에 기대하는 것은 자율주행차 기술 역량이다. 특히 텐스토렌트의 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 반도체는 향후 자율주행 기술을 실현할 때 반드시 필요한 요소로 꼽힌다. NPU는 직렬 연산에 특화된 중앙처리장치(CPU)와 달리 여러 데이터를 동시에 처리하는 병렬 연산을 수행한다. 마치 사람의 뇌처럼 인지할 수 있어 도로에서 벌어지는 수많은 상황을 자동차가 해석하고 판단하는 데 도움을 준다. 올해 반도체개발실을 신설하는 등 반도체 역량 강화에 힘쓰고 있는 현대차는 텐스토렌트의 설계 능력을 활용해 자동차뿐 아니라 로보틱스, 미래항공모빌리티(AAM)에 쓰일 반도체까지 공동으로 개발할 방침이다. 텐스토렌트는 이번에 확보한 자금을 제품 개발, AI 칩렛 설계 및 개발, 머신러닝 소프트웨어 로드맵 가속화 등에 사용할 예정이다. 켈러는 “첨단기술을 적극적으로 수용하며 글로벌 3위 자동차 메이커로 올라선 현대차그룹을 인상 깊게 지켜봐 왔다”면서 “이번 투자 및 공동 개발 논의 과정에서 양사가 쌓은 신뢰에 감사한 마음을 전한다”고 밝혔다.
  • ‘반도체 전설’ 짐 켈러와 손잡은 현대차·기아…자율주행 날개 난다

    ‘반도체 전설’ 짐 켈러와 손잡은 현대차·기아…자율주행 날개 난다

    현대자동차와 기아가 ‘반도체 설계의 전설’로 불리는 짐 켈러가 이끄는 반도체 스타트업에 베팅했다. 점차 ‘달리는 전자장비’로 진화하는 자동차 산업에 꼭 필요한 고성능 반도체 역량을 확보하기 위해서다. 현대차그룹은 3일 인공지능(AI) 반도체 업체인 ‘텐스토렌트’에 5000만 달러(약 650억원)를 투자했다고 밝혔다. 현대차가 3000만 달러, 기아가 2000만 달러다. 텐스토렌트가 최근 모집한 투자금 1억 달러의 절반에 해당하는 액수다. 캐나다 토론토에 본사를 둔 텐스토렌트는 반도체 설계전문(팹리스) 스타트업으로 2016년 설립됐다. 소속 엔지니어 대다수가 미국 실리콘밸리에서 경력을 쌓은 전문가로 알려졌다. 특히 최고경영자(CEO) 짐 켈러는 반도체 업계에서 ‘무어의 법칙’으로 유명한 고든 무어 인텔 전 CEO에 비견되는, ‘살아있는 전설’로도 통한다. 켈러 CEO는 브로드컴, 인텔, AMD 등 미국의 굵직한 반도체 기업의 시스템 반도체 설계 혁신을 이끌었다. 테슬라와 애플에서는 각각 자율주행 전용 시스템 설계와 애플리케이션프로세서(AP) 설계도 주도했다. 파운드리(위탁생산) 경쟁을 벌이고 있는 삼성전자와 대만 TSMC는 물론 최근 AI 사업을 강화하고 있는 LG전자도 켈러의 텐스토렌트와 협력을 이어가고 있다. 특히 삼성전자는 전략혁신센터(SSIC)가 운영하는 삼성카탈리스트펀드(SCF)를 통해 텐스토렌트 투자에 참여하고 있다. 현대차그룹이 텐스토렌트에 기대하는 것은 자율주행차 기술 역량이다. 특히 텐스토렌트의 ‘신경망처리장치’(NPU) 기반 AI 반도체는 향후 자율주행 기술을 실현할 때 반드시 필요한 요소로 꼽힌다. NPU는 직렬 연산에 특화된 중앙처리장치(CPU)와는 달리 여러 데이터를 동시에 처리하는 병렬 연산을 수행한다. 마치 사람의 뇌처럼 인지할 수 있어 도로 위에서 벌어지는 수많은 상황을 자동차가 해석하고 판단하는 데 도움을 준다. 올해 반도체개발실을 신설하는 등 반도체 역량 강화에 힘쓰고 있는 현대차는 텐스토렌트의 설계 능력을 활용해 자동차뿐 아니라 로보틱스, 미래항공모빌리티(AAM)에 쓰일 반도체까지 공동으로 개발할 방침이다. 텐스토렌트는 이번에 확보한 자금을 제품 개발, AI 칩렛 설계 및 개발, 머신러닝 소프트웨어 로드맵 가속화 등에 사용할 예정이다. 켈러 CEO는 “첨단 기술을 적극적으로 수용하며 글로벌 3위 자동차 메이커로 올라선 현대차그룹을 인상 깊게 지켜봐 왔다”면서 “이번 투자 및 공동 개발 논의 과정에서 양사가 쌓은 신뢰에 감사한 마음을 전한다”고 밝혔다.
  • AI 모든 과정 아우르는 ‘풀스택’ 추진

    AI 모든 과정 아우르는 ‘풀스택’ 추진

    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.
  • 이재용·정의선의 시너지...삼성 칩 탑재한 현대차 나온다

    이재용·정의선의 시너지...삼성 칩 탑재한 현대차 나온다

    삼성전자와 현대자동차가 차량용 인포테인먼트 분야에서 처음으로 손을 잡는다. 이는 차량용 반도체와 전기차 등 신성장 시장에서 양사 협력을 통한 시너지를 극대화한다는 이재용 삼성전자 회장과 정의선 현대차그룹 회장의 의지가 반영된 것으로 풀이된다.삼성전자는 현대차의 차량에 프리미엄 인포테인먼트(IVI)용 프로세서인 ‘엑시노스 오토 V920’을 공급한다고 7일 밝혔다. 양사는 2025년 공급을 목표로 협력할 예정이다. 엑시노스 오토 V920은 삼성전자의 프리미엄 IVI용 프로세서로, 이전 세대 대비 크게 향상된 성능으로 운전자에게 실시간 운행정보는 물론 고화질의 멀티미디어 재생, 고사양 게임 구동과 같은 엔터테인먼트 요소를 지원한다. 이번 제품은 영국 반도체 설계 전문기업 ARM의 최신 전장용 중앙처리장치(CPU) 10개가 탑재된 데카코어 프로세서로, 기존 대비 CPU 성능이 약 1.7배 향상됐다. 고성능·저전력의 LPDDR5를 지원해 최대 6개의 고화소 디스플레이와 12개의 카메라 센서를 빠르고 효율적으로 제어할 수 있다. 아울러 최신 연산코어를 적용, 신경망처리장치(NPU) 성능은 약 2.7배 강화했다. 운전자 음성을 인식하고 상태를 감지하는 운전자 모니터링 기능을 비롯해 주변을 빠르게 파악해 사용자에게 더욱 안전한 주행 환경을 제공한다. 또 차량용 시스템의 안전 기준인 ‘에이실(ASIL)-B’를 지원해 차량 운행 중에 발생할 수 있는 시스템 오작동을 방지하는 등 높은 안정성을 제공한다. 피재걸 삼성전자 시스템LSI사업부 부사장은 “이번 협력을 통해 인포테인먼트용 프로세서 시장에서의 리더십을 공고히 다질 수 있게 됐다”라면서 “운전자에게 최적의 모빌리티 경험을 제공하는 최첨단 차량용 반도체 개발과 공급을 위해 전 세계 다양한 고객 및 파트너사와 협력을 확대할 것”이라고 말했다. 앞서 이 회장과 정 회장은 2020년 잇단 회동을 통해 전고체 배터리를 비롯한 차세대 모빌리티 분야 협력 방안을 논의한 바 있다. 2021년 현대차 고급 브랜드 제네시스의 첫 전용 전기차 GV60에는 삼성전자가 출시한 이미지센서 ‘아이소셀 오토 4AC’가 들어간 카메라가 탑재된 것으로 알려졌다. 최근에는 삼성디스플레이가 제네시스에 들어갈 유기발광다이오드(OLED) 디스플레이를 수주한 것으로 전해졌다.
  • LG AI연구원, 반도체 설계 전문 기업 퓨리오사AI와 AI 반도체 연구 생태계 구축

    LG AI연구원, 반도체 설계 전문 기업 퓨리오사AI와 AI 반도체 연구 생태계 구축

    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.
  • “생성형 AI는 신적 존재의 창조일까?” AI의 미래와 윤리를 논하다

    “생성형 AI는 신적 존재의 창조일까?” AI의 미래와 윤리를 논하다

    국내 최초로 개최된 생성형 AI (Generative AI) 행사에서 “잠재력이 큰 강력한 기술인 생성형 AI의 이점과 위험을 이해하고, 책임감을 갖고 윤리적으로 사용해야 한다”는 주장이 제기됐다. 22일 서울 코엑스에서 열린 국내 최초의 생성형 AI 행사 ‘Generative AI Summit 2023’에서 김준하 인공지능산업융합사업단장은 ‘생성형 AI는 세상의 생성자 데미우르고스인가?’ 라는 주제의 기조강연에서 이같이 밝혔다. 김 단장은 이탈리아 르네상스의 3대 거장으로 꼽히는 라파엘로의 미술작품 ‘아테네 학당’에 등장하는 플라톤과 아리스토텔레스를 소개하며, “그림 속 플라톤의 저서 ‘티마이오스’에 등장하는 데미우르고스는 완벽한 이상적 형상을 본 따 완전하고 조화로운 세상을 창조했다고 하는 신적 존재”라고 설명했다. 이어 “우주와 세상이 데미우르고스에 의해 지능적으로 설계되고 운영된다는 점과, 인공지능이 세상의 복잡한 문제를 해결하는 솔루션이거나 시스템을 설계하고 운영하는 기능을 한다는 점을 감안하면, 어쩌면 AI는 데미우르고스와 비교될 수도 있다”고 말했다. 김 단장은 AI 기술의 발전 과정 중 ‘협력 인공지능’의 등장을 통해, 지난 30여 년 동안 축적된 다양하고 수많은 디지털 미디어 유산 정보를 데이터 사이언스 및 인공지능 기술이 최대한 활용하는 ‘디지털 유산’ (Digital Legacy) 시대가 만들어질 것이라고 전망했다. 그는 “생성형 AI는 잠재력이 매우 큰 강력한 기술”이라며 “그렇게 때문에 생성형 AI 기술을 책임감 있고 윤리적으로 사용하는 것이 중요하다. 이를 위해 생성형 AI 기술의 장점과 단점을 이해하고 이를 사용하여 발생할 수 있는 잠재적 위험 상황을 예측해 미리 대비하는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조했다. 김 단장은 이어 “2023년은 민간기업 주도로 시장에서 벌어지는 ‘AI 전쟁’의 원년”이라며 “이 전쟁에서 이기려면 생성형 AI를 더욱 빠르고 저렴하게 지원할 수 있는 하드웨어인 AI 반도체 시장 변화도 살펴봐야 한다”고 주문했다. ‘생성형 AI 전쟁은 챗 GPT와 Bard의 대결이 아니라, GPU와 NPU간의 대결’이라는 이야기다. GPU는 그래픽 처리 및 AI 학습을 위한 고성능 컴퓨팅 장비, 그리고 NPU는 GPU 다음 단계의 컴퓨팅 장비로서 AI 반도체를 의미한다. 김 단장은 기조 강연을 마치며 “생성형 AI는 지금 당장 변화를 가져올 수 있는 엄청난 잠재력을 가진 기술이지만, 그렇기 때문에 더욱 책임감 있게 이를 사용해야 한다”며 “AI 기술을 윤리적으로 사용하는 것은 이제는 선택 사항이 아니라 필수적인 문제가 됐다. 이에 대한 인식을 공유하고, 시의적절한 정책을 마련해야 한다”고 강조했다. 한편 5월 22~23일 이틀 동안 서울 코엑스에서 진행되는 ‘Generative AI Summit 2023’ 행사는 인공지능산업협회 주최로 메가존클라우드, 마이크로소프트, 델, 아마존웹서비스, 구글클라우드, 카카오엔터프라이즈 등이 참여하는 국내 최초·최대 규모의 행사다.
  • 챗GPT 좋은데 문제는 ‘컴퓨팅’... 확보하는 자가 승자

    챗GPT 좋은데 문제는 ‘컴퓨팅’... 확보하는 자가 승자

    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.
  • GPU 1만개로 만든 그 답변… 수천 가구가 쓸 전력 삼켰다

    GPU 1만개로 만든 그 답변… 수천 가구가 쓸 전력 삼켰다

    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.
  • ‘챗GPT’가 불 지핀 
AI반도체 개발 경쟁

    ‘챗GPT’가 불 지핀 AI반도체 개발 경쟁

    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.
  • ‘AI’ 한 방 있지만 한 발 딛기 힘든 참 골 아픈 문제들

    ‘AI’ 한 방 있지만 한 발 딛기 힘든 참 골 아픈 문제들

    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.
  • 치열해지는 IT공룡들 AI 전쟁… 국내기업 ‘실탄’이 부족하다

    치열해지는 IT공룡들 AI 전쟁… 국내기업 ‘실탄’이 부족하다

    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.
  • 혐오·복수심 앞세운 소수 지배체제, 민주주의 가장한 전체주의 우려[박상훈의 호모 폴리티쿠스]

    혐오·복수심 앞세운 소수 지배체제, 민주주의 가장한 전체주의 우려[박상훈의 호모 폴리티쿠스]

    1. 국가의 주인이 국민이듯 정당의 주인은 당원이라고 말하는 이들이 있다. 당원 직접투표로 당의 결정을 내려야 민주주의라는 주장도 있다. 절반은 맞고 절반은 틀리다. 맞는 것은 그렇게 단순한 민주주의론도 있다는 것이고, 틀린 것은 오늘날의 민주주의는 그런 단순한 민주주의가 낳은 문제를 개선하면서 그와 다르게 발전해 왔다는 것이다. 현대민주주의를 개척한 사람들은 그 단순한 민주주의를 순수민주주의(pure democracy)라고 불렀고, 선동에 취약하다는 단점 때문에 괴로워했다. 그래서 순수한 금속보다 합금이 더 강하고 견고하듯 순수민주주의를 다양한 요소로 보강하려 했다. 안정된 정부 조직, 경쟁하는 복수의 정당, 다양한 이익결사체와 사회운동, 책임 있는 정치가의 역할 등을 통해 더 평화롭고 더 오래가는 민주주의를 만들고자 한 것이다. 현대민주주의는 민주주의와 민주주의가 아닌 것들의 혼합체제이며 이를 구성하는 여러 부분 체제들이 상호 견제하는 동시에 균형을 이뤄 사회 전체를 잘 질서 잡힌(well-ordered) 공동체로 발전시킬 때 가치를 갖는다. 2. 순수한 민주주의론은 너무나 단순해서 사람들을 현혹하는 데는 효과적이나 우리가 실천하고 있는 실제의 민주주의를 오해하게 만든다. 한번 생각해 보자. 독자가 주인이라며 신문사 사장과 편집국장 인선은 물론 기자 선발을 독자들의 직접투표로 결정하면 어떨까. 새로운 시민 정치의 길을 열겠다며 시민단체들이 회원들의 의사를 직접 확인해 대표를 뽑고 사무국장을 선출하면 어떻게 될까. 혼란을 피할 수 없을 것이다. 독자나 회원, 후원자에서 활동가, 기자, 운영진에 이르기까지 각자의 역할을 나누고 책임을 공유할 수 있는 체제를 복원하지 못하면 위기를 겪을 수도 있다. 자칫 외부자의 손에 조직의 운명을 맡겨야 할 수도 있다. 국회의원에 대해 국민소환을 한다고 해 보자. 누가 소환 대상이 될까. 소수자를 대표하는 의원들이다. 차별금지법을 지지하는 의원들부터 줄줄이 대상자에 오를 것이다. 누가 소환 운동을 주도할까. 대형 교회나 극단적 지지자 단체들이 나서겠지만 그건 시작에 불과하다. 그들에 반대하는 또 다른 집단, 또 다른 극단적 지지자들의 소환 운동이 맞붙을 것이기 때문이다. 경제적 이익과 관련된 사안이 등장하면 국민소환을 비즈니스로 삼는 정치기획사들의 출현도 보게 될 것이다. 더 큰 문제는 소환까지 가는 사례는 거의 없는 반면 그 과정에서 겪어야 할 갈등과 적대가 이루 말할 수 없이 커진다는 데 있다. 그간 있었던 100여건 가까운 주민소환의 사례가 지역 사회 내부에 해소되기 어려운 분열과 소송의 상처를 남긴 것은 우연한 일이 아니다. 3. 주민의 직접 참여로 예산을 결정하면 어떨까. 사회적 약자를 위한 사업이나 재분배 예산이 늘어날까. 그 반대다. 그보다는 지역의 부동산 가치를 높이는 개발이나 공원 조성, 폐쇄회로(CC)TV 설치 등에 예산이 집중된다. 누가 참여하고, 누가 결정을 주도하기에 이렇게 될까. 지역 내 교육받은 중산층이나 지역 명사들이고 공무원들이다. 회의록도 제대로 남기지 않는 주민참여예산위원회보다는 지방의회에서 장애인과 가난한 주민을 위한 예산이 훨씬 더 많이 결정된다. 국민청원으로 정부를 운영하는 것은 어떨까. 지난 정부의 ‘청와대 국민청원’처럼 20만명 이상의 국민이 동의한 청원대로 하면 새로운 민주주의가 되지 않을까. 정당을 해산시키라는 청원, 대통령을 파면하라는 청원, 장관을 쫓아내라는 청원, 형기를 마친 죄수를 나오지 못하게 하라는 청원이 그대로 집행되면 어떻게 될까. 하지도 못할뿐더러 해서도 안 되고 만약 한다면 민주주의는 붕괴될 것이다. 내친김에 정당의 국민경선도 생각해 보자. 민주주의에서 유권자·시민은 각 정당이 내세운 공직 후보자들 가운데 누구에게 주권을 위임할지를 결정하는 최종 심판자다. 이를 위해 정당은 공직 후보자를 양성하고 공천해 시민·유권자에게 그 명단을 제출하는 역할을 한다. 그렇다면 특정 정당의 공직 후보 경선에 해당 정당 소속이 아닌 사람이 국민이라는 이름으로 참여해도 좋을까. 심판이 선수로 뛰는 것이 이상하듯 국민 참여 경선 역시 불합리한 일이고 결국 정당 정치를 혼란에 빠뜨리는 결과만 낳았다. 4. 주권자란 누구인가. 그 집단의 공적 결정에 구속되는 자다. 미국 선거에 영국인의 투표권은 주어지지 않는다. 캐나다 시민이 미국 의회의 결정에 따를 이유는 없다. 각자의 정부가 내린 결정에 영향을 받는 사람들이 정부를 운영할 대표를 뽑는다. 그렇듯 정당의 후보를 뽑는 일은 그 정당의 일이지 국민의 일이 아니다. 심판도 경기에 뛰려면 팀에 소속된 선수여야 하고 그 팀의 경기에서는 심판을 볼 수 없듯이 국민이라고 해서 이 정당, 저 정당에 무분별하게 관여할 수는 없다. 주권은 기본권과 다른 원리로 작동한다. 기본권은 시민 개개인이 갖는 ‘침해할 수 없는 권리’를 뜻하며, 이는 자유주의의 핵심 원리다. 반면 통치권의 기초를 세우는 주권은 오로지 시민 전체 총회(총선·대선·지방선거)에서만 발생하는 집합적 권리다. 주권이 분열되거나 약해지면 사회 속 강자 집단이 가진 불평등한 영향력이 커진다. 4000만명의 시민·유권자가 주권을 행사하는 과정에서는 제아무리 강한 집단도 지배력을 쉽게 관철하지 못한다. 하지만 20만명의 국민청원이나 40만명의 국민소환이라면 이야기가 달라진다. 이익, 정념, 혐오, 적대, 복수심 같은 인간의 나약한 측면을 부각하는 것만으로도 몇십만명을 동원할 수 있는 강자 집단은 많다. 이들이 주권적 결정 사항을 함부로 변경할 수 있게 하면 민주주의는 순식간에 열정적 소수에 의한 지배체제로 전락하고 만다. 물론 시민총회 이후에도 집단을 조직해 요구를 표출할 수 있고 항의할 수 있고 반대할 수 있다. 하지만 그것은 어디까지나 언론, 출판, 집회의 자유와 같은 기본권에 해당하는 사안이며, 그것으로 주권의 향방을 쉽게 바꾸게 해서는 안 된다. 민주주의는 투입 지향적인(input-oriented) 체제다. 가난한 시민이든 좋은 대학을 나왔든 안 나왔든 지방에 살든 서울에 살든 상관없이 모두의 목소리, 모두의 선호, 모두의 요구가 평등하게 투입되는 것을 존중해야 민주주의다. 그렇지 않고 그 결정을 사후에 소수가 뒤집을 수 있고, 그들이 인간의 나약함을 악용할 수 있는 길을 열어 주면 세상은 목소리 큰 사나운 시민 집단들의 놀이터가 된다. 5. 신문마다 세상을 보는 관점이 있고, 그것이 구성원들 사이의 오랜 합의나 전통으로 자리잡으면 사시(社是)라고 하듯 정당도 정견(政見)이라고 하는 안정된 정체성과 오랜 전통을 필요로 한다. 신문이 하나일 수 없고 정당이 일당제로 운영될 수 없듯 우리 인간이 서로 다르고 달라서 발전시키게 된 것이 오늘날과 같은 민주주의다. 우리는 달라서 싸울 수 있고 달라서 대립할 수 있다. 반대로 달라서 더 풍부한 생각과 더 다양한 취향을 발전시킬 수도 있다. 달라서 문제가 아니라 다름을 다루는 방법에서 인간 사회의 민주적 성취는 갈린다. 신문의 사시나 정당의 정견은 수많은 갈등적 요구에 대해 인류가 오랜 시간 효과적으로 대응해 온 결과다. 그것이 안정적일수록 시민과 독자의 다양한 요구에 책임 있게 대응하는 질 높은 민주주의, 질 높은 시민사회가 될 가능성은 높아진다. 그렇지 않고 독자나 지지자들의 댓글과 문자에 따라 정견과 사시가 흔들리기 시작하면 언론 자유도 민주 정치도 흔들리게 된다. 투입이 아니라 피드백이 신문과 정당의 의사 결정을 지배하면 시민 주권이 아니라 소비자 주권, 그것도 소수 악성 소비자들의 권리만 강해진다. 게이트키핑도 지나치면 정당과 언론을 편협하게 만들지만 게이트오프닝이나 피드백에 지나치게 의존하면 부실한 잇몸에 붙어 있는 치아처럼 토대의 단단함을 상실한 조직이 된다. 사시나 정견에 맞는 역할 대신 누가 더 많은 피드백을 얻는지가 평가의 기준이 되면 구성원들은 외부자의 허망한 반응에 굴종적이게 된다. 우리는 다르게 가치 있는 존재여야 한다. 사회는 다원적이어야 하고 각자가 소중하게 여기는 것이 서로 다르게 존중될 때 더 평화로울 수 있다. 그렇지 않고 정당과 언론을 외부자의 변덕과 협박에 취약한 조직이 되게 하는 것만큼 민주주의나 시민사회의 미래를 어둡게 만드는 것도 없다. 6. 정당은 자율적 결사체다. 임의 조직이다. 이 점에서 국가나 정부와 다르다. 국가나 정부는 강제 조직이다. 국민이나 시민의 지위를 마음대로 선택할 수도 마음대로 버릴 수도 없다. 그렇기에 국가와 정부는 반드시 민주화돼야 하고, 입헌적으로 통제돼야 한다. 반면 정당은 강제 조직이 아니기에 원하면 소속되고자 할 수도 있고, 원하지 않으면 소속감을 버릴 수도 있다. 무국가나 무정부, 무국적은 감수할 수 있는 선택이 아니다. 하지만 당적이 없는 무당파는 얼마든지 선택할 수 있다. 적대하는 국가나 정부에 속할 수는 없겠으나 지지했던 정당을 버리고 다른 정당에 가입할 수는 있다. 국가나 정부와 달리 자율적 결사체는 특정의 가치 지향을 매개로 사람들에게 참여를 권유한다. 그에 대한 기대와 공급이 상호 만족될 때만 정당과 당원의 관계는 유지된다. 마음대로 선택할 수도 마음대로 버릴 수도 없는 강제 조직이기에 국가와 정부는 반드시 민주화돼야 하고, 시민 전체의 의사를 물어 적법하게 주권을 위임해야 하나 정당은 그럴 수 없다. 정당은 자신이 발전시켜 온 정견이 생명이다. 그러한 정견을 당의 문화와 전통으로 지키고 유지하고 발전시켜 가는 것이 중요하다. 그 속에서 성장해 온 당의 활동가와 당직자, 대의원의 역할이 안정돼야 한다. 당의 오래된 이들 구성원이 자부심을 갖지 못하면 정당은 누가 운영해도 상관없이 이익만 챙기면 되는 사기업에 가까워진다. 당의 풀뿌리 기반으로서 지역위원회와 직능위원회가 활력 있는 역할을 해야 하고, 최종적으로는 그들의 대의기구인 전당대회, 즉 전국대의원대회가 최종적 주권 기관이 돼야 한다. 그게 아니고 갓 들어온 당원들, 매집된 당원들, 동원된 당원들이 모든 것을 당원에게 넘기라고 하고, 누구는 쫓아내고 누구는 일하게 하고, 자신들과 자신들이 지지하는 대표가 마음대로 정당을 이끌게 하는 것은 전체주의라고 하지 민주주의라 하지는 않는다. 7. 시민과 국민이 직접 마음대로 하는 민주주의를 할 수도 있을 것이다. 다만 각오해야 한다. 그러면 그들 가운데 무례한 소수가 세상을 지배한다. 민주주의도 침착한 시민, 책임 있는 국민을 필요로 한다. 의견이 다르다고 타인에게 폭군이 돼도 좋다는 시민이나 국민을 위한 체제가 아니다. 독자가 편집국장을 뽑고 회원이 사무국장을 선출할 수 있을지 모른다. 정당의 공직 후보 결정을 여론조사나 국민선거인단에 맡길 수도 있고, 국민소환제나 국민참여예산제를 실시할 수도 있다. 단, 이를 민주주의에 맞는 일이라고 한다면 그것은 민주주의를 오해한 것이다. 민주주의는 그렇게 작동하는 게 아니다. 공직 후보자를 책임 있게 양성하고 공천하는 것이 정당의 역할이듯 부적격한 후보자를 소환하고 제명하는 것 역시 정당이 할 일이다. 서로 다른 집단의 이해를 공정하게 대변해 정책과 예산을 운영하라고 의회가 있고 행정부가 있는 것이지 국민이나 시민에게 직접 예산도 작성하고 공권력도 집행하라고 할 수는 없다. 좋은 냉장고를 원한다고 냉장고 회사에 쳐들어가 설계와 공정을 우리 마음대로 바꾸자고 할 수 없듯 정당에 쳐들어가 국민 마음대로 당원 마음대로 하자고 할 수는 없다. 나쁜 냉장고의 구매를 거부하고 그렇지 않은 회사의 냉장고를 구매하고 추천하는 방법으로 우리가 원하는 것을 얻듯 시민도 현대민주주의를 구성하는 다원적 주체들의 역할을 존중하고 자신의 역할을 제한적으로 수행해야 한다. 민주주의를 오해한 조급한 시민들이 흥분하고 화내는 방식으로 정치를 지배하도록 방치하면 남는 것은 지금같이 기이한 팬덤 정치뿐이다. 민주주의는 민주주의답게 해야 한다. 정치발전소 학교장
  • [언팩22]노태문 삼성전자 사장 “2025년까지 플래그십 절반을 ‘폴더블폰’으로”

    [언팩22]노태문 삼성전자 사장 “2025년까지 플래그십 절반을 ‘폴더블폰’으로”

    노태문 삼성전자 MX사업부장 기자간담회 전 세계적으로 경기 침체가 장기간 이어지고 스마트폰 수요가 감소하는 가운데 노태문 삼성전자 MX사업부장(사장)이 오는 2025년까지 자사 프리미엄 스마트폰 판매량의 절반 이상을 폴더블폰으로 채우겠다는 과감한 목표를 제시했다. 아울러 올해 폴더블폰 글로벌 판매량을 1000만대 이상 달성해 ‘폴더블 대중화’ 원년으로 삼겠다고 재차 강조했다.노 사장은 10일(현지시간) ‘갤럭시 언팩 2022’ 행사 직후 미국 뉴욕에서 취재진과 가진 기자간담회에서 구체적인 수치를 제시하며 이 같은 포부를 밝혔다. 삼성전자는 이날 2년여만에 미국 뉴욕과 영국 런던 등에서 오프라인으로 언팩 행사를 열고 차세대 폴더블폰 Z플립4와 Z폴드4, 스마트워치 갤럭시 워치5, 무선이어폰 갤럭시 버즈2프로 등을 순차적으로 공개했다. 특히 Z플립4와 Z폴드4는 기존의 폴더블폰이 가진 단점을 개선해 완성도를 높이고 대중성을 잡았다는 평가를 받고 있다. Z플립4의 대표 색상인 ‘보라 퍼플’ 느낌의 셔츠를 입고 기자들과 만난 노 사장은 반복해서 ‘폴더블 대중화’를 강조했다. 그는 “대중화의 기준은 소비자들이 믿고 만족하면서 사용하는 ‘폴더블 에코 시스템’이 만들어지는 시점”이라며 “절대적인 판매대수가 아니라 사용환경이 갖춰지는 시점이 대중화의 시작점이라고 생각한다”고 말했다. 그러면서 “한국은 이미 많은 소비자가 안심하고 사용하고 있어 대중화가 완성단계에 이르렀다고 본다. 다른 글로벌 시장들은 만들어가고 있다”고 덧붙였다. 특히 이번 Z플립4와 Z폴드4의 완성도를 스스로 ‘100%’라고 평가했다. 그는 “MX사업부 모든 임직원과 전략 파트너, 회사 협력사들의 정성을 담아 최선을 다해 완성도를 100%까지 끌어올렸다고 생각한다”면서 “해외 바이어들도 삼성이 네 번째 폴더블폰을 내고 제품 완성도를 높여가는 것을 보며 긍정적인 반응을 보이고 있다”고 밝혔다. 다만 불확실한 대내외 환경은 삼성전자에게 악재로 작용할 수밖에 없다. 환율의 불확실성, 전 세계적인 인플레이션, 러시아의 우크라이나 침공 등 국제적 정세의 불안정성 등 모바일을 포함해 산업 전반에서 어려움을 겪고 있고, 올해 5~8% 역성장을 할 것이라는 전망까지 나오고 있다. 하지만 노 사장은 “역성장은 예상되지만, 선진시장을 중심으로 플래그십 프리미엄 제품은 수요가 유지되고, 일정 부문은 더 성장하고 있다”면서 “역성장에도 마켓쉐어를 더 끌어올리는 데 노력하고, 이번 플립4·폴드4가 플래그십 신제품으로써 프리미엄 시장에서의 수요를 이끌어내는 것을 목표로 삼고자 한다”고 자신했다. 차세대 폴더블폰의 출고가도 이러한 고민 속에서 결정됐다. 국내 가격 기준으로 Z폴드4 256GB는 지난해 출시된 Z폴드3 가격인 199만 9700원에서 동결됐다. 그는 “부품 가격, 물류비용 등이 상승하며 폴더블폰 제품의 가격 인상 요인이 있었지만 최대한 가격이 200만원을 넘지 않도록 했다”면서 “이는 폴더블폰 대세화를 위해 공격적으로 투자하고 판매 물량을 늘리며 손실을 보완하려는 전략”이라고 했다. 노 사장은 올 초 논란이 커진 GOS(게임 옵티마이징 시스템) 논란에 대해서도 조심스레 입을 열었다. GOS 고사양 게임을 작동할 때 발열을 막고자 자동으로 기기 성능을 낮추는 기능으로, 소비자들에게 제대로 알리지 않고 설치해 지탄을 받았다. 그는 “이번 Z플립4·Z폴드4는 전작보다 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 신경망처리장치(NPU) 모두 업그레이드 된 AP를 탑재했다”면서 “GOS에 대해 세세하게 말씀드리기보다는 직접 사용해보시면 얼마나 많은 노력을 통해 개선시켰는지 이해가 가능할 것”이라고 밝혔다. 폴더블폰의 디자인에 큰 변화가 없다는 지적에 대해서도 “(Z플립3·Z폴드3에서) 만들어진 폴더블 디자인 아이덴티티를 일정 정도 유지하면서 완성도를 높이는 쪽을 택했다”면서 “그 완성도를 최고의 수준까지 끌어올렸다”고 말했다.
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