기획·칼럼

수출 경쟁력 좌우할 ‘AI 반도체’

[AI 돋보기] 2025년, 283억 달러 시장 규모 예상

지난 7일 과학기술정보통신부(과기부)는 인공지능(AI) 반도체 개발 결과물을 발표했다. 참고로 AI 반도체는 AI 구현에 최적화된 반도체로 AI 시대 핵심 기술로 주목받고 있다.

과기부는 2016년부터 AI 반도체와 관련하여 두 가지 과제를 추진해왔다.

첫 번째 과제는 AI가 사물을 정확하게 인지할 수 있도록 지원하는 칩을 개발하는 것이다.  2016년을 시작으로 작년 12월에 종료됐으며, 총 120억 원이 투입됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)를 비롯해 전자부품연구원(KETI), 에프에이리눅스, 넥스트칩, 에이디테크놀로지 등이 참여했다.

참여 기관은 본 과제를 통해 전력 소모량을 기존보다 10분 1 수준으로 줄였다. 아울러 회로 면적을 성인 손톱 크기의 절반으로 줄여 물체 인식 정확 효율성도 향상시켰다.

두 번째 과제는 ‘서버용 초저전력 AI 반도체 개발’이다. 2017년부터 ETRI와 에스케이텔레콤(SKT)이 공동으로 추진해왔다. 총사업비는 73.3억 원으로 2020년 12월이 과제 종료일이다.

ETRI와 SKT는 이번 과제를 통해 기존보다 적은 전력을 소모할 뿐만 아니라, 더 우수한 연산 능력을 가진 칩을 개발했다. 300와트 전력이 소모되는 칩은 15와트에서 40와트로 줄였을 뿐만 아니라, 초당 40조를 연산할 수 있는 성능치를 보였다.

그뿐만 아니라, 과기부는 지난 23일에 AI 반도체 선도를 위해 ‘차세대 지능형(AI) 반도체 기술 개발’ 추진 컨소시엄을 선정했다. 해당 컨소시엄은 SKT를 중심으로 총 15개의 산학연이 협력해 추진한다.

컨소시엄은 8년간 3단계로 추진될 예정이다. 그리고 초당 200조회 연산 가능한 칩 개발을 목표로 한다. AI 서버 성능의 경우, 초당 2000조회 연산 처리까지 올리는 것이 목표이다.

AI 반도체 산업으로 확장 필요

이처럼 과기부는 AI 시대를 대비한 반도체 산업 육성에도 집중하고 있다. 이러한 노력은 국내 산업에 위기를 극복하고 새로운 시장으로 확장할 기회를 제공할 것으로 기대된다.

향후 성장 동력으로 AI 반도체 육성이 중요하다. ⓒFlickr

이러한 필요성을 이해하기 위해서는 반도체 산업과 현황을 이해해야 한다. 반도체 시장은 ‘메모리 반도체’와 ‘비메모리 반도체’로 구분할 수 있다.

메모리 반도체는 정보를 저장하는 용도로 사용되는 반도체를 말한다. 정보 휘발성 유무에 따라 ‘램(RAM, Random Access Memory)’과 롬(ROM, Read Only Memory)로 구분할 수 있다.

비메모리 반도체는 논리, 연산, 제어 등의 수행을 지원하는 역할을 한다. 시스템 반도체라고 표현하기도 한다. 시스템 반도체는 지원 기능이 다양하므로 복잡하다. 그러므로 생산뿐만 아니라 설계 기술도 중요하다.

따라서 시스템 반도체에는 시장이 ‘팹리스(Fabless)’와 ‘파운드리(Foundry)’로 구분할 수 있다. 팹리스는 ‘공장이 없다’는 뜻으로 반도체 설계를 담당하는 영역이다. 파운드리는 팹리스에서 받은 설계를 가지고 생산을 담당하는 영역이다.

시장 구조를 살펴보면, 결론적으로 국내는 메모리 반도체와 시스템 반도체의 파운드리 부분에서 강자이다.

국내 산업은 메모리 부분에 우위를 보인다. ⓒWallpaper Flare

국내 메모리 반도체 경쟁력은 미국 다음으로 높다. 시장 조사 전문 기관인 가트너(Gartner)는 작년 기준으로 세계 10대 반도체 기업을 발표했다. 삼성전자(2위)와 에스케이하이닉스(3위)가 10대 기업으로 포함돼 있는데, 두 기업의 점유율은 17.9퍼센트에 달한다. 트렌드포스(Trendforce)는 2019년 기준으로 세계 10대 파운드리 기업을 선정했고, 삼성전자(2위)와 동부하이텍(10위)도 이에 포함됐다. 두 기업의 점유율은 18.9퍼센트이다. 참고로 국내 경쟁력은 대만 다음으로 2위이다.

이처럼 국내는 메모리 반도체와 파운드리 부분에서 동시에 2위를 차지할 만큼 경쟁력이 높다. 그러나 문제가 있다. 그건 바로 두 산업이 하향세에 있다는 것이다. 가트너는 메모리 반도체 산업이 전년대비 11.9퍼센트 하락한 것으로 분석했다. 이러한 이유로 가격 하락으로 보고 있는데, 이에 따라 메모리 반도체 산업은 계속적으로 하락할 전망이다.

파운드리 산업 또한 상황이 좋지 못하다. 트렌드포스에 따르면 2018년 대비 3% 하락했다. 그러나 이러한 하향은 지속되지는 않을 전망이다. 미·중 갈등으로 인한 일시적인 현상으로 분석했다.

국내 산업이 우위에 있던 두 산업이 휘청거리고 있다. 따라서 이러한 위기에 대비한 새로운 산업에서의 기회 창출이 필요하다. 그리고 AI 반도체가 이러한 해답이 될 수 있다.

AI 반도체는 국내에 좋은 기회가 될 수 있다. 시스템 반도체의 펩리스 영역으로 확장할 기회를 제공하기 때문이다. 삼성전자와 SKT가 해당 산업에 집중하는 이유이기도 하다.

4가지 유형으로 나뉘는 AI 반도체

AI 반도체는 기술에 따라 4가지 유형으로 나눌 수 있다. 그래픽처리장치(GPU), 현장프로그래밍가능게이트어레이(FPGA), 주문형반도체(ASCI), 뉴로모픽프로세서(NPU) 등으로 구분한다.

현재 AI는 기계학습으로 동작한다. 기계학습은 데이터로부터 여러 요인을 추출해 요인의 비중을 학습하는 알고리즘이다. 이를 통해 결괏값을 예측하는 셈이다. 따라서 현재 AI에는 직렬 처리보다 병렬 처리가 적합하다. 현재 중앙처리집중장치(CPU)는 연산집중직렬 처리 방식이기 때문에 현재 AI에 부적합한 셈이다.

이에 반해, GPU는 그래픽 처리를 위해 연산분산병력 처리 방식으로 이뤄져 있다. 현재 AI 방식에 적합하도록 고안돼 있던 셈이다. 따라서 GPU는 초기부터 AI 시장에서 주목받았다. FPGA와 ASCI은 AI 자체에 맞게 고안돼 만들어진 전용 반도체이다.

NPU는 딥러닝(DeepLearning)에 맞게 고안된 전용 반도체이다. 딥러닝은 뇌 신경망을 본 떠 만들어진 알고리즘이다. 거의 모든 AI 알고리즘에 활용될 정도로 인기가 높다. 따라서 NPU는 이를 기반한 AI에 적합하게 구동될 수 있도록 등장했다. NPU는 딥러닝과 마찬가지로 뇌 신경망을 본떠 반도체에 적용됐다. 따라서 NPU는 딥러닝에만 매우 효과적이기 때문에 반도체라기보다는 딥러닝 전용 가속기라고 불리기도 한다.

삼성전자의 NPU ‘엑시노스990’. ⓒ삼성전자

AI 전용 반도체는 향후 국가 수출 경쟁력을 좌우할 전망이다. 얼라이드마켓리서치(Allied Market Research)는 AI 반도체가 2018년부터 2025년까지 연평균 41.7퍼센트로 성장하고 있다고 전망했다. 시장 규모는 2025년에 283억 달러(약 34조 원)로 성장할 전망이다.

이는 AI 반도체 수요가 급증하고 있음을 보여준다. 4차 산업혁명은 많은 데이터 센터가 구축되도록 하는데, 이에 따라 AI 전용 반도체 수요가 급증할 전망이다. 그리고 AI 전용 반도체가 스마트폰에도 AI 서비스 구현을 위해 필요해지고 있다. 삼성전자, 애플, 퀄컴, 화웨이 등이 이러한 기술 경쟁에 뛰어든 상태이다.

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