저자: 이형수 · 한국인
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결론: AI 반도체는 고성능·저전력 최적화가 핵심이며, 한국은 메모리 강점을 살려 AI 생태계에서 역할을 찾아야 한다. AI 반도체의 핵심 과제: 성능은 높이고 전력은 줄여야 하며, 미세 공정(예: 5나노)으로 전자 이동거리를 줄여 전력소모를 낮출 수 있다. 최적화의 중요성: 데이터를 다루는 빅테크 업체(애플, 테슬라, 구글 TPU 등)가 자사 워크로드에 맞춰 칩을 직접 설계해 전력 효율을 끌어올리는 것이 유리하다. 삼성 vs SK하이닉스: SK하이닉스는 HBM 등 고대역폭 메모리로 AI에 최적화 중이며, 삼성은 빅데이터·플랫폼 역량이 부족하다는 아쉬움을 언급. 한국의 전략: 모든 분야를 잘할 수는 없으므로 미국 빅테크가 OS·SW를 만들면 거기에 최적화된 하드웨어를 공급하는 역할이 현실적이며, 6G·위성 등 요소기술 참여에 기대. 주요 기업: 엔비디아가 GPU와 쿠다 생태계로 AI 시장을 선도하며, 구글·애플·테슬라가 자체 칩 설계 사례로 거론됨. 출연자 전망: 장기적으로 AI 반도체 수요와 최적화 설계 경쟁이 중요하다는 취지이며, 특정 단기 가격 전망은 언급되지 않음.
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AI 반도체 시장을 주도하는 나라는 현재 미국입니다. 그렇다면 한국이 메모리 반도체 강국에서 벗어나 AI 반도체 시장에서도 따라잡으려면 어떤 노력이 필요할까요? 정말 어려운 문제입니다. 그리고 우리가 그것을 다 잘해야 하는지부터 생각해볼 문제라고 봅니다.
AI 반도체의 강점은 전력 소모가 낮다는 점입니다. 성능이 좋아지면 보통 전력 소모도 커지는데, 반도체는 성능을 높이면서 전력을 줄여야 하는 어려운 난제가 있습니다. 이를 해결하는 가장 좋은 방법은 미세 공정입니다. 트랜지스터 선폭을 5나노처럼 줄이면 전자의 이동 거리가 짧아져 전력 소모가 줄어듭니다. 특히 AI는 트랜지스터 수가 많이 늘어나기 때문에, 고성능이면서도 저전력을 구현하는 것이 굉장히 중요합니다.
이런 최적화를 누가 잘 아느냐 하면, 데이터를 다루는 빅테크 기업들이 잘합니다. 이들은 자기들이 쓰는 데이터와 소프트웨어를 가장 잘 알기 때문에, 어떤 부분에서는 연산 파워가 많이 필요하고 어떤 부분에서는 그렇지 않은지 정확히 압니다. 그래서 반도체 설계 단계에서 자기들에게 맞는 최적화를 구현하는 것이 AI 반도체의 핵심입니다.
테슬라가 좋은 예입니다. 테슬라는 풀셀프 드라이빙 칩을 직접 설계해 씁니다. 테슬라 수준의 자율주행 성능을 다른 자동차 업체가 똑같이 구현하려 해도 쉽지 않습니다. 테슬라는 소프트웨어와 하드웨어를 최적화해 자기들이 핸들링하기 때문에 잘하는 것입니다. 앞으로 AI 반도체 시장이 커질 것이라고 보는 이유도 여기에 있습니다.
애플, 테슬라 같은 업체가 대표적인 사례입니다. 구글도 최근 TPU를 직접 설계해 쓰기 시작하면서 전력 소모를 크게 줄였다는 이야기가 나옵니다.
SK하이닉스는 기존 메모리에 소형 프로세서 기능을 붙여 데이터 이동을 줄이는 방향으로 많이 연구하고 있습니다. AI에 맞게 DRAM 메모리의 성능을 높이는 것도 중요한데, 그래서 HBM(고대역폭 메모리)을 만들어 출시하고 있습니다. AI 연산에 더 고도화된 메모리를 공급하는 것입니다.
삼성전자는 모바일 AP인 엑시노스에서 CPU, GPU, NPU를 함께 설계합니다. NPU는 직접 설계하고, 메모리도 HBM 쪽으로 개발하고 있습니다. 다만 아쉬운 부분은 빅데이터가 부족하고, 데이터를 체험해 AI로 피드백하는 시스템을 갖춘 플랫폼 회사들이 아무래도 더 잘할 수밖에 없다는 점입니다.
SK텔레콤이 AI 반도체 회사인 파두(FADU)가 아니라 AI 반도체 회사를 설립한 사례도 있는데, 여러 회사들과 최대한 협업하는 것이 중요합니다. 이런 생태계는 한 회사가 혼자 만들 수 없습니다. SK하이닉스는 오래전부터 AI 쪽에 관심을 가지고 칩 설계에 많은 신경을 써왔고, 그 노력이 효과를 내고 있다고 볼 수 있습니다. 결국 애플리케이션을 적용하려면 팹리스 회사와 협력하는 것이 맞습니다.
모든 분야에서 다 잘하는 것은 현실적으로 어렵습니다. 파운드리, 설계, 패키징, 시스템 설계, 데이터 처리, 통신까지 모두 잘하면 좋겠지만, 결국 AI 생태계를 끌고 가는 것은 빅데이터를 가진 미국의 테크 기업들입니다. 그런 업체들이 OS를 만들고, 거기에 가장 적합한 AP를 만들어 지원하면, 우리는 그 하드웨어를 만들어 공급하는 것이 우리의 최적화된 강점이 아닐까 싶습니다.
물론 AI 연구개발과 IP를 많이 확보해두는 것도 중요합니다. AI가 발전하려면 고성능 컴퓨팅, 멀티 칩렛 패키징 같은 요소기술이 많이 필요하고, 6G가 되면 위성 통신과도 연결해야 합니다. 이런 요소기술들을 전체적으로 담당하는 역할을 우리나라가 맡을 수 있지 않을까 하는 기대도 있습니다.
AI 쪽에서 가장 잘하는 회사는 엔비디아입니다. 엔비디아는 GPU를 기반으로 생태계를 많이 구축하고 있습니다. 메타버스 시대를 대비해 디지털 트윈 플랫폼을 만들고, 자사 GPU를 쓰면 무료로 쓸 수 있게 지원하는 시스템도 잘 갖췄습니다. 특히 쿠다(CUDA)라는 언어를 지원하는데, 예전에는 전문적인 프로그래밍을 배워야 했지만 이제는 쉽게 프로그래밍할 수 있는 환경이 많이 갖춰졌습니다. 그래서 생태계가 게임 중심에서 지금은 AI 생태계 중심으로 펼쳐지고 있습니다.
AI 소프트웨어를 잘하는 회사로는 구글이 있습니다. 안드로이드 OS를 가진 구글은 물론, 애플과 테슬라도 거론될 수 있습니다.
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