기존 아키텍처 RISC, 그리고... 첨단산업혁명
한국이 AI 반도체 산업의 패권다툼에서 주권을 잡으려면
전 편에 이어서, 그러면 왜 현재 컴퓨팅 기술로는 인간의 능력을 뛰어넘는(특이점이 오는) 일반 또는 초지능의 AI의 개발이 어려운지 살펴보겠다. 참고로 이 글 이후에 '현재 AI 기술 개발에 가장 중요한 기반인 반도체(Chip) 패권(War)의 궐기에서 한국이 이기는 시나리오에 대한 매거진에 이어 브런치북'을 발간하려고 한다.
결론부터 얘기하면, 한국이 반도체 패권국가에서 우위를 점하려면 퀀텀(양자) 컴퓨팅 기술의 상용화를 가장 먼저 이뤄야 한다. 한국의 물리학자 중 한 분이 이 양자컴퓨팅 분야의 연구로 노벨 물리학상 후보에 거론되기도 했다. 그분의 서재에 이미 손바닥에 놓일 만한 작은 퀀텀컴퓨터가 있다고 한다.
이 퀀텀 컴퓨터는 중국에서 압도적으로 많이 생산되는 희토류 중 하나로 가동이 가능하기도 한데, 바늘만 한 극소량으로도 컴퓨팅이 가능하기 때문에 중국의 원자재 공급량에 제한받지도 않을 거라고 한다.
그런데 왜 양자 컴퓨팅 기술의 도입만이 한국의 반도체 국가의 패권국가로서 궐기를 다질 수 있냐면, 반도체 생산에서 가장 중요한 방열 문제를 처리할 수 있기 때문이다. 앞으로의 AI 반도체는 집적(1 나노단까지) 기술이 필요한데, 현재 이 기술의 한계만이 양자컴퓨팅의 도입을 하는데 문제가 되는 게 아니다.
같은 면적에서 트랜지스터 개수를 늘릴수록, 전기 사용이 늘어나 열이 증가하고 반도체 간 상호 간섭으로 누설 전류량이 증가하기 때문에 초고밀도로 모아서 반도체를 양산하는 기술인 집적기술의 한계만은 아닌 것이다.
이 문제를 해결하기 위해서는 이 전에 불가능했던 방식으로 데이터를 처리 분석할 수 있는 소프트웨어 개발자의 요구사항에 맞춰 반도체 구조를 바꿈으로써 최적화 계산과 신소재 등을 발굴해 실리콘 반도체의 한계를 극복하는 길을 열어야 한다. 이것을 누가 먼저 쟁취하는지가, 사실 반도체(Chip) 전쟁(War)에서 승자가 되기 위한 초석이 될 거라고 이 분야의 문외한인 저자가 감히 예측한다.
4차 산업 혁명에서 AI는 인간에 비유하자면, 두뇌에 해당한다. 필자는 정보보안기사라는 자격증을 취득하고 일개 보안 엔지니어 경력을 쌓으며 컴퓨터 응용 기술사를 준비하기 위해서 '컴퓨터 시스템 구조론'이라는 미국대학의 교수가 쓴 책을 공부한 적이 있다. 이때 현대 컴퓨터의 기본 구조인 폰노이만 아키텍처에서 가장 많이 쓰이는 RISC(Reduced instruction set computer)라는 설계방식이 어렴풋이 기억난다.
어려운 이론을 들먹이기 위해서 이 글을 쓰는 게 아니라, 앞 편에서 얘기했듯이 왜 현재의 AI 기술로는 인간 두뇌의 지능을 포괄하는 여러 분야의 모든 지능을 합한 다중지능, 즉 일반지능(Generative Intelligence)을 가진 인공지능을 창조할 수 없냐는 근거를 들기 위해서이다.
아마도 앞 편에서 게재한 참고서적을 찬찬히 읽어보신 독자 분들이라면 이것에 대한 혜안을 이미 가지고 있을 것이다.
RISC 설계 방식을 이해하기 위해, CPU부터 누산기, 그리고 메모리와 그 칩들을 이은 버스를 그린 컴퓨터 아키텍처 구조를 살펴보면서(https://brunch.co.kr/@younggiseo/190, 필자가 쓴 글), 이때 왜 '폰 노이만 컴퓨터 구조에만 종속되어 메모리에 데이터를 갖다 놓고 실행하는 이 구조를 파괴하지 못할까'라는 의문이 연이어 났었다. 하지만, CISC 구조가 메모리 성능을 아무리 발달시켜도 전체 시스템 성능의 향상에는 기여하지 못한다라는, 초기 컴퓨터 설계방식의 개발 이후 모든 목적용 컴퓨터들의 원형모델(설계 방식)의 한계만을 깨닫고 넘어갔다.
이것이 문제다. 이때 이 의문을 잠재우지 못했었다면, 여기에 더 몰입해서 생각의 생각을 진작했었어야 하는데 말이다. 참고로 ‘알고리즘만으로는 부족하다’라는 책을 쓴 원문저자는 저술 당시에 마임캐스트라는 이메일보안 전문업체에서 일한 데이터 사이언티스트이자 전 인지과학 교수였다. 20년간 주입식 교육으로 매몰된 채, 항상 어디선가 인풋만을 받는 게 우선이라 생각하는 교육 패러다임에 묶여 있는 대한민국 교육의 산 증인의 한계야 오죽할까?
그래서 도대체 왜 일반지능은 현재의 기술로는 개발 못하냐고요....?
ChatGPT에게 간결체로 주문한 글
이번 글에서는 왜 현재의 컴퓨팅 기술로는 인간의 지능을 초월하는 인공지능(특이점에 도달하는 AI)을 개발하기 어려운지 살펴보겠습니다. 이어서, 한국이 반도체(칩) 패권 전쟁에서 우위를 점하는 시나리오를 연재할 예정이니, 많은 기대 부탁드립니다.
결론부터 말씀드리면, 한국이 반도체 패권에서 우위를 점하려면 퀀텀(양자) 컴퓨팅 기술의 상용화가 필수적입니다.** 한국의 한 물리학자는 양자컴퓨팅 분야에서 노벨 물리학상 후보로 거론되었고, 그의 연구실에는 손바닥 크기의 양자 컴퓨터가 있다고 합니다.
양자 컴퓨터는 중국에서 생산되는 희토류를 활용할 수 있으며, 극소량의 자원으로도 컴퓨팅이 가능합니다. 이는 공급에 대한 제약이 적다는 의미입니다.
양자 컴퓨팅 기술이 한국의 반도체 패권에 중요한 이유는, 이 기술이 반도체의 방열 문제를 해결할 수 있기 때문입니다. AI 반도체는 초고집적 기술을 요구하는데, 현재의 기술로는 이 문제를 해결하기 어렵습니다.
반도체의 밀도를 높일수록 전력 소비와 열 발생이 증가하고, 이는 반도체 간 상호 간섭을 초래합니다. 따라서, 새로운 반도체 구조와 신소재 개발을 통해 이러한 한계를 극복해야 합니다. 이 과정에서 양자 컴퓨팅 기술이 중요한 역할을 할 것입니다.
AI 기술은 4차 산업 혁명에서 인간의 두뇌에 비유될 수 있습니다. 필자는 컴퓨터 시스템 구조론을 공부하며 현대 컴퓨터의 구조에 대해 알게 되었습니다. 현재의 AI 기술로는 일반 지능(Generative Intelligence)을 개발하기 어렵다는 점을 이해하기 위해 이런 배경 지식을 활용했습니다.
결론적으로, 현재 기술로는 인간과 같은 다중 지능을 가진 인공지능을 만들기 어려운 이유는 복잡한 기술적 문제들이 존재하기 때문입니다. 이를 해결하기 위해서는 양자 컴퓨팅 기술과 같은 혁신적인 접근이 필요합니다.
이제, 한국이 반도체 패권을 쥐게 될 시나리오를 다룬 다음 연재를 기대해 주세요. 이번 글은 어렵게 느껴질 수 있지만, 핵심을 쉽게 이해할 수 있도록 정리해 보았습니다.
본문에서 언급한 레퍼런스 외 참조 서적 및 영상
1) https://www.yes24.com/Product/Goods/132616188
2) https://www.yes24.com/Product/Goods/116019331
3) https://www.yes24.com/Product/Goods/124808006
4) https://brunch.co.kr/@toughrogrammer/14
5) https://youtu.be/IVzQUsWs2_0?si=mfVUVW-1fTOW5v8x
6) https://youtu.be/i-X7mwMQqws?si=fqotFXuzl75_Pj9D
