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1. 서론
세계 반도체 시장의 불황으로 한국 반도체 산업은 위기에 빠져 있다. 그러나 이 시기야말로 기술개발로 타 경쟁국가에 기술 초격차를 벌릴 시기이다. 이는 한국 소비자들과 직장인들에게 엄청난 금전적 압박으로 돌아올 것이며, 부동산 시장과 대출 시장에도 압박이 강해질 것이다. 따라서 AI(인공지능) 반도체를 활용한 한국 반도체 산업의 위기 해결 방안을 모색할 필요가 있다.
2. AI 반도체 개요
2.1. AI 반도체의 개념 및 중요성
AI 반도체는 인공지능(AI) 서비스 구현에 필요한 대규모 데이터 연산을 고성능, 저전력으로 실행하는 반도체를 말한다. AI 반도체는 대량의 데이터를 동시(병렬)처리하여 복잡한 상황인식과 판단 등에 최적화된 반도체이다. 이는 기존의 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU)와 달리 AI 알고리즘에 특화된 아키텍처와 연산 능력을 갖추고 있다.
AI 반도체의 중요성은 다음과 같다. 첫째, 데이터센터, 스마트폰, 자율주행차 등 새로운 분야에서 AI 서비스의 핵심 인프라로 부상하고 있다. 이에 따라 AI 반도체 시장이 높은 성장세를 보일 것으로 전망된다. 시스템 반도체 시장에서 AI 반도체 비율이 2018년 2.8%에서 2030년 31%로 확대될 것으로 예상된다. 둘째, AI 알고리즘의 발전에 따라 GPU 성능 증가에 비해 연산량이 기하급수적으로 늘어남에 따라 AI 전용 반도체 개발이 필요해졌다. GPU의 전력 다소비, 높은 가격 등의 한계로 인해 AI 최적화 반도체 개발이 증가하고 있다. 셋째, AI 반도체는 향후 메모리 반도체와 시스템 반도체의 기능이 융합된 뉴로모픽 반도체로 발전할 것으로 전망된다. 데이터 저장과 연산을 동시에 수행하는 새로운 아키텍처를 통해 인간 두뇌와 유사한 정보처리 방식을 구현함으로써 보다 높은 에너지 효율성과 연산 성능을 달성할 수 있다.
이처럼 AI 반도체는 AI 서비스 구현을 위한 핵심 인프라로서, 메모리, 시스템, 뉴로모픽 반도체로 진화하며 미래 산업 경쟁력 확보에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
2.2. AI 반도체의 세대별 특징
AI 반도체의 세대별 특징은 다음과 같다.
AI 반도체 기술은 ❶중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)를 활용한 1세대에서 시작하여 ❷필드 프로그래머블 게이트어레이(FPGA) 및 주문형반도체(ASIC)칩을 활용하는 2세대를 거쳐 ❸뉴로모픽 칩을 활용하는 3세대로 진화 중이다.
1세대 AI 반도체는 기존의 CPU와 GPU를 활용하였다. CPU는 복잡한 계산을 잘하는 반도체로, GPU는 단순한 계산을 병렬 처리하여 빠르게 실행할 수 있는 반도체이다. 인공지능의 핵심인 딥러닝 기술을 구현하는 데 GPU가 주로 사용되었다.
2세대 AI 반도체는 FPGA와 ASIC 칩이 활용된다. FPGA는 회로 변경이 가능한 반도체로 용도에 맞게 유연하게 구성할 수 있는 장점이 있다. ASIC은 특정 목적에 최적화된 주문형 반도체로, 처리 속도가 빠르고 에너지 효율성이 높은 특징을 가진다. 이러한 2세대 AI 반도체는 금융, IoT, 자율주행차 등 특정 분야에 특화되어 활용된다.
3세대 AI 반도체는 뉴로모픽 칩을 활용한다. 뉴로모픽 칩은 인간의 뇌신경 구조를 모방한 구조를 가지고 있어, 연산 처리, 저장, 통신 기능이 융합되어 있다. 이를 통해 기존 반도체 대비 성능과 전력 효율이 높은 특징이 있다. 다만 아직 개발 단계에 있어 범용성이 낮은 편이다.
3. AI 반도체 기술 동향
3.1. AI 반도체 제조업체 현황
AI 반도체 제조업체 현황은 다음과 같다.
국내 AI 반도체 업체는 설계 능력에서 엔비디아보다 뛰어나다. 챗GPT와 같은 AI 서비스를 실행할 때 국산 NPU 칩을 탑재한 컴퓨터는 더 빠르게 응답하고 이미지 분석도 더 잘 처리한다. AI 반도체 스타트업 리벨리온의 데이터센터용 NPU '아톰'은 2024년 글로벌 AI 반도체 성능 평가 대회(MLPerf)에서 엔비디아 GPU 'A2', 'T4'와 퀄컴 NPU '클라우드 AI100'을 능가하는 성능을 기록했다. 리벨리온의 칩은 전력 소비량이 20% 적고 처리 시간이 약 1.4~3.4배 빠르다. 2021년 같은 대회에서 퓨리오사AI가, 2022년에는 SK그룹 사피온이 엔비디아 동급 반도체를 앞섰다. 삼성전자와 SK하이닉스는 메모리 반도체 기술을 활용해 AI 반도체 시장에 진출하고 있다. 이들은 메모리 반도체에 연산 기능을 추가한 PIM(프로세싱 인 메모리)을 개발하고 있다. PIM은 데이터 이동 과정을 없애 처리 속도를 높이고 전력 소비를 줄인다. 삼성전자는 네이버와 협력해 PIM 시제품을 연내 생산할 예정이다. AI 서버는 GPU나 NPU 연산 결과를 저장할 메모리 반도체 수요가 늘어날 전망이다.
미국의 삼바노바 시스템즈는 기업 가치 50억 달러로 가장 높은 AI 반도체 스타트업이다. 삼바노바는 2017년 설립되어 2021년 6억 7600만 달러 투자 유치에 성공했으며, 맞춤형 AI 모델 플랫폼 '삼바노바 스위트'를 공개했다. 미국 세레브라스는 기업 가치 ...
