모바일 컴퓨팅의 미래가 인공지능(AI)이 탑재된 모바일 용 시스템 온 칩(SoC, System on a Chip)에 집중되고 있다. 모바일 AI칩은 스마트폰에서 부터 감지되고 있다. 애플의 세계 첫 아이폰용 AI 칩을 시작으로, 화웨이, 인텔 등과 신생 스타트업들이 속속 출시하거나 개발 중에 있다.
□ 인공지능칩 등장으로 반도체 산업 변혁
ㅇ 칩(chip)이란 반도체가 수십, 수천 개로 이루어진 얇은 조각으로 전자제품의 크기, 동작속도, 전력소모 등을 결정짓는 전자 제품의중요 요소임.
- 컴퓨터를 비롯한 가정의 TV 등 모든 전자제품은 모두 반도체 칩으로 구성돼 있음.
ㅇ 현재의 반도체로는 인공지능의 빅데이터 처리하는 데 한계가 있어 이를 대체할 수 있는 반도체가 필요한 배경에서 인공지능칩이등장하게 됨.
- 인공지능의 주요 기능인 머신러닝(기계학습) 구동에 필요한 칩은 CPU, CPU+GPU의 순서로 발전하고 있음. 시장조사업체 트랙티카(Tractica)는 앞으로도 기존 CPU의 속도적 한계를 극복할 수 있는 칩이 개발되면서 관련 시장 규모가 확대되고 FPGA, ASIC 등 다양해질 것으로 예측함.
* 딥러닝: 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 인공 신경망(ANN: artificial neural network)을 기반으로 한 기계 학습(머신러닝) 기술
** 유닛: 전자용어로 물리량의 단위로, 설정된 일정량을 뜻하며 따로 주어진 표준량과 비교 교정함으로써 그 값을 정할 수 있음.
□ 시사점
ㅇ 인공지능시대에는 단순히 더 작고, 빠르고 성능이 좋은 반도체뿐만 아니라 칩 자체에 인공지능이 설계된 시스템 반도체(비메모리 반도체)를 요구할 수 밖에 없음.
- 현재 대한민국의 시스템반도체 산업은 역성장을 보이지만 인공지능이라는 새로운 영역이 등장하면서 그 동안 상대적으로 부진했던 시스템반도체에 대한 시장진입이 열린 것으로 볼 수 있음.
ㅇ 그러나 이러한 상황은 중국도 마찬가지이며 중국이 반도체 국내 생산을 위해 막대한 자원을 하고 투자하고 있으며 반도체 시장이성장하고 있음.
- 시장조사기관 트렌드포스(TrendForce)에 따르면 반도체 설계를 전문으로 하는 팹리스(fabless) 회사 수가 2015년만 해도 736개에 불과했으나 2016년 한국의 10배인 1362개로 늘어남.
- 반도체 생산을 전문으로 하는 파운드리 업계에서도 중국은 급성장했으며 대표 기업인 SMIC의 매출이 대폭 증가해 2016년에는 세계 5위를 차지함.
- 또한 기술 측면의 문제를 해결하기 위해 세계에서 전문인재를 모으는 데 주력하고 있음.
ㅇ 4차 산업혁명은 반도체 산업을 새로운 황금기이자 무한경쟁 시대로 이끌고 있으며 누가 기존 반도체의 틀을 벗어난 차별화를 이뤄내느냐가 성공의 관건으로 보임.
- 대한민국은 현재 메모리 반도체 선두를 달리는 삼성전자·SK하이닉스에만 의존하는 것이 아니라 설계와 생산, 메모리뿐만 아니라 비메모리(시스템) 등 반도체 산업 생태계를 확대할 필요가 있음.
ㅇ 한편으로는 중국 업체의 반도체 시장 진출은 한국 기업에 위협이 될 수도 있지만, 중소규모의 국내 반도체 장비와 소재 업체들에 성장의 기회가 될 수 있다는 점에서 시사점을 찾아 볼 수 있음.
생성형AI 칩 관련 핵심 기술 이슈 세 가지
1. 최첨단 생성형AI 하드웨어의 핵심은 다양한 칩과 연결망으로 이뤄진 랙스케일 보드 rack-scale board라 할 수 있다. 랙스케일 보드는 중앙처리장치CPU와 최첨 단 프로세스 노드 기반의 대규모 그래픽처리장치GPU를 결합한 것인데, 이러 한 GPU는 특수 고속 메모리로 특수 패키징 프로세스를 거쳐 양산된다.
예 를 들어, 칩으로서는 대규모에 해당하는 800mm2 이상의 실리콘 칩에 800억 개의 트랜지스터를 탑재하고 2.5D 첨단 패키징이라 불리는 고대역폭메모리 HBM3 패키징 프로세스를 거쳐 생성형AI를 운영할 수 있는 GPU가 만들어진 다.이 공정은 파운드리에서의 마지막 프로세스 또는 아웃소싱 업체가 실행 하는 백엔드back-end 공정의 첫 프로세스로 작업할 수 있다.
2. 이러한 생성형AI 가속기 대부분이 배치되는 데이터센터에서는 대량의 데이터 를 가능한 한 빠른 속도로 단거리 이동시켜야 하는 경우가 있는데, 이 때 특수 네트워킹 칩이 필요하다. 네트워킹 칩은 생성형AI 애플리케이션에만 사용되 는 것은 아니지만, 현재로서는 생성형AI에 가장 많이 사용되며 2024년 수십 억 달러의 매출이 기대되는 분야다.
3. 마지막으로, 생성형AI 칩은 보드당 약 10KW가 필요할 정도로 양산 시 에너 지 소비량이 막대하다. 또한 여러 개의 칩으로 이뤄져 있어 냉각기가 감당할 수 있는 것보다 많은 열을 낸다. 따라서 데이터센터 액체냉각liquid cooling 시장 이 2024년 연간 약 25% 성장해 20억~30억 달러 규모에 달할 것으로 전망된 다. 이처럼 대용량 전력을 충당하려면 에너지 효율성이 높은 고압 전력 시설 의 신설이 필요하다. 이로 인해 소형 업체들을 중심으로 연간 수억 달러 규 모의 고압 전력 시장도 형성될 것으로 전망된다.
