AI반도체 전쟁
AI가 주도하는 반도체 혁명과 신제조업 경쟁
[ 글을 시작하기 전에 ]
사람들은 글쓰기, 그림 그리기, 코딩하기가 사람 만이 할 수 있는 영역이라고 생각했다.
그러나 2022년 11월 미국 오픈 AI의 챗 GPT가 등장하면서 AI가 사람의 창작 영역을 넘보기 시작했다.
AI혁명이 시작되었다. 다양한 패턴을 학습하기 위해서는 엄청난 양의 데이터를 수집한 뒤 학습해야 한다.
높은 복잡도와 많은 데이터를 다루는 딥러닝 모델을 초거대 인공지능이라고 부르며 이를 학습시키기 위해서는 엄청난 양의 컴퓨팅 리소스가 필요하다.
따라서 데이터 센터 서버에 들어가는 AI반도체의 90%를 장악하고 있는 엔비디아의 차세대 AI반도체 공개에 글로벌 증시가 출렁거린다.
강대국들의 반도체 패권 다툼은 격화하고 있는 모양새다.
반도체가 산업의 쌀을 넘어 전략물자로 급부상하며, 기업 간 경쟁에서 국가 대항전으로 성격이 달라졌다.
반도체가 경제뿐 아니라 세계 정치 질서에 영향을 끼칠 수 있고, 나아가 국가 존망까지 가를 수 있다는 점에서 전 세계가 사활을 걸었다.
앞으로 반도체는 빅테크 기업을 기반으로 발전하지만 국가가 주도하면서 성장시키는 산업이 될 것이다.
그런 산업의 발전은 어떤 형태로 이뤄지고 있는지 어떤 점에 좀 더 주목해야 하는지 알아보도록 하자.
Ⅰ. 스마트폰도 시스템반도체가 좌우한다.
시스템반도체는 스마트폰에 많이 들어 있다. 스마트폰은 피처폰과 달리, 전화기 기능이 꺼지지 않는 손 안의 개인 컴퓨터다.
컴퓨터가 가지고 있는 CPU 보드, 그래픽 보드, 랜카드, 사운드 카드 등을 반도체 칩으로 만들어 스마트폰에 탑재했다.
메모리반도체를 제외한 모든 칩이 시스템반도체들인 셈인데, 스마트폰 안에서 모두 중요한 역할을 수행한다.
그중에서 가장 핵심 시스템반도체는 AP다. AP는 전체적으로 다른 반도체 칩들을 제어하므로 사람의 두뇌에 비유하기도 한다.
AP 성능이 크게 CPU와 GPU 성능에 좌우된다. GPU의 역할은 그래픽과 영상 데이터를 화면에 표시해 주거나 게임의 3차원 그래픽을 처리해 준다.
최근에는 NPU가 별도로 들어간다. 딥러닝 모델을 기존의 CPU와 GPU 등으로 구현하려면 전력이 너무 많이 소모되고 비효율적이기 때문에 별도 칩으로 넣는 것이다.
스마트폰 선두 기업인 삼성과 애플은 AP를 자체 개발해서 자사 스마트폰에 적용하고 있다.
자사 스마트폰만의 차별화된 성능과 기능을 반도체에 만들어 넣을 목적 때문이다.
Ⅱ. 자율주행차 핵심도 시스템 반도체다.
우리나라가 시스템반도체에 집중해야 하는 이유는 이 산업이 단순히 시장 규모가 커서가 아니다.
제품 경쟁력의 열쇠를 쥐고 있기 때문이다. 팬데믹 중 자동차에 들어가는 반도체를 구하지 못해서 자동차 생산을 중단하는 사태까지 있었다.
자율주행차를 예로 들면 시스템반도체의 중요성은 더욱 명확해진다.
자율주행차의 핵심은 시스템반도체와 구동하는 S/W에 있다. 인간의 시각 청각 등을 대체하는 기술로 지형지물과 거리를 인식하는 것은 카메라와 라이다가, 거리 측정에는 레이더와 초음파가 사용된다.
이러한 센서들과 이를 처리하는 시스템 온 칩, S/W가 하나의 모듈 형태로 만들어져 있는 것이 첨단 운전자 보조 시스템이다.
센서들로부터 취합된 수많은 정보는 ADAS에 있는 시스템 반도체에서 처리된다.
이것이 자율주행차에서 핵심 역할을 한다.
시스템반도체 개발 능력이 미래 자율주행차 산업을 주도할 핵심 열쇠인 셈이다.
Ⅲ. 애플과 테슬라가 시스템반도체를 개발하는 이유
제품에 기존 범용 반도체를 사용하면 차별화된 성능을 갖기 어렵고, 타사와의 경쟁에서 이길 수 없기 때문이다.
기존 범용 반도체는 말 그대로 범용성은 뛰어나다.
하지만 제품 서비스 구현에 필요한 고성능 연산이 어렵고, 필요한 특정 용도에 맞게 적용하기에는 비효율적이라는 단점이 있다.
기성복에 비유되는 메모리반도체와 달리, 시스템반도체는 고객의 주문에 따라 만드는 맞춤복에 비유된다.
시스템반도체에서 시스템의 의미는 제품을 뜻한다. 그러므로 제품을 만드는 제조사가 고객이다.
시스템반도체 시장은 전체 반도체 시장의 약 65%를 차지할 정도로 큰 규모로 성장했다.
본래 반도체 칩 개발은 반도체 회사만의 전유물이었지만 반도체 기술 발전으로 설계와 제조의 분리가 가능해졌다.
반도체 설계는 시스템을 잘 아는 제품 제조사의 상품 개발자가 직접 맡게 됐고, 반도체 회사는 칩을 제조하는 형태의 새로운 역할 분담이 이뤄지게 됐다.
자체 반도체 탑재로 성능 높인 애플과 테슬라
애플은 세계 최고의 시스템반도체 개발사라고 말해도 손색이 없다.
애플은 PC에 들어가는 칩을 공급하는 인텔과 결별하고 자체 시스템반도체 개발에 성공했다.
그 결과물이 2020년 11월에 공개한 애플의 컴퓨터인 맥에 들어가는 M1이라는 고성능 시스템반도체 칩이다.
M1은 CPU와 GPU, NPU, RAM을 하나의 칩으로 통합한 시스템반도체다.
이 반도체 칩은 모바일 프로세서에 주로 쓰던 TSMC 5 나노 미세 공정을 적용해 칩 면적은 줄이면서 전력 효율성은 높였다.
애플은 그 후에도 M1 프로, M1 울트라를 내놓았고, 마침내 M2를 내놓았다.
M2는 기존 M1 대비 CPU 속도를 18%, GPU 성능은 35% 끌어올린 제품이다.
이어, 더욱 성능을 높인 M3 시스템 반도체 칩을 2023년 6월에 내놓았다.
M3 시리즈는 TSMC 3 나노 공정으로 제작되었다.
Ⅳ. 무서운 기세의 중국 팹리스 기업들
한국과 비교해 중국 반도체 산업 경쟁력이 더 뛰어난 분야를 한 가지만 꼽는다면, 단연 팹리스다.
양적, 질적인 면 모두에서 우리나라를 압도한다.
중국 팹리스 기업 중 시가총액이 10조 원 이상인 기업만 일곱 곳에 달한다.
대표적인 회사는 화웨이 자회사로 이름을 알린 하이실리콘이다.
자사 화웨이 스마트폰에 들어가는 AP를 공급했지만 현재는 미국 제재 등의 영향으로 2023년 매출이 80% 이상 급감했다.
최근 중국 팹리스 업계에서 가장 두각을 나타내고 있는 기업은 바로 유니 SOC다.
칭화유니 그룹이 지난 2013년 중국 내 팹리스인 스프레드트럼과 RDA 마이크로 일렉트로닉스를 인수하며 탄생한 유니 SOC는 AP 시장에서 아주 잘하고 있는 기업이다.
5G 통합 AP를 생산하고 있으며, 2021년 AP 시장에서 삼성전자를 꺾고 4위에 올랐다.
CIS 전문 팹리스인 웨이얼은 스마트폰 CIS 시장에서 소니, 삼성전자에 이어 글로벌 3위다.
중국 팹리스의 무서운 점은 이들 기업 외에도 수많은 기업이 시장에서 어느 정도 경쟁력을 확보하고 있으며, 계속해서 숫자가 늘어난다는 점이다.
중국 팹리스 산업의 성장세는 놀랍다.
Ⅴ. 국내 시스템반도체의 성공 추진 전략 세 가지
첫째, 시스템반도체 파운드리는 서비스 사업이다.
시장인 제품과 고객인 팹리스를 늘 바라보아야 한다.
메모리와는 다르게, 고객 확보에 남다른 노력이 필요하다.
팹리스 선두 주자인 퀄컴을 위협할 만큼 커진 대만의 팹리스 미디어텍의 성공 요인을 보면 답이 보인다.
미디어텍은 2020년 이후, 5G라는 스마트폰 통신규격 변화 시기에 5G 칩을 가장 빠르게 오포, 비보, 샤오미 등 스마트폰 기업에 제공한 것이 주효했다.
스마트폰과 통신 시스템을 잘 아는 팹리스와 파운드리와의 밀접한 협력 관계가 성공 요인이다.
이처럼 단기 고객과 중장기 고객을 함께 고려해야 한다.
차별화된 시스템 아이디어를 찾아내고 시스템 반도체 설계에 차별점을 반영하는 스타트업 시스템 기업이나 대학 연구실을 키우고, 초기부터 좋은 협력관계를 가져야 한다.
둘째, 대학이 주관해야 할 체계적인 인력 양성이다.
인력은 반도체 사업을 성공시키기 위해서 매우 중요하고, 양성이 시급하다.
우수한 학생이 반도체 분야로 많이 올 수 있는 유인책도 필요하다.
인력 양성에 있어서 중요한 점은 양보다는 질이다. 대학은 기업의 요구사항을 충분히 반영하여 실무형 반도체 인력을 키워야 한다.
또한 설계, 전공정, 후공정 분야를 모두 고려해야 한다.
따라서 전자공학, S/W, 물리학, 화학, 신소재, 산업공학 등 관련된 많은 전공 분야 학과가 함께 노력해야 한다.
반도체 학과라 명시된 학과만 반도체 인력을 양성하는 것이 아니다.
셋째, 정부는 용수 전기 등 인프라를 반드시 해결해야 한다.
SK하이닉스가 2019년 120조 원 투자를 발표했지만 용수 시설 구축 관련 여주시의 인허가 협의가 해결되지 않았다.
결국 2022년 11월에야 해결되면서 2027년이 돼야 공장이 가동될 전망이다.
반도체는 속도전임을 알아야 한다.
Ⅵ. 신제조업 우위의 기회를 찾아라.
삼성과 LG가 디지털 TV 시대로 넘어오면서 소니를 이길 수 있었던 것은 시스템 반도체 자체 개발 능력이 기인한다.
디지털 TV에 들어가는 시스템 반도체를 자체적으로 만들어 제품의 경쟁력을 키웠다.
전자제품 경쟁력은 시스템반도체에서 온다라는 말을 이해해야 한다.
2024년 1월 15일 정부가 발표한 AI 반도체 중심의 반도체 메가 클러스터 조성 계획은 시의 적절했다.
세계 시장의 1% 수준인 한국의 팹리스를 본격적으로 키우는 터닝포인트가 돼야 한다.
또한 전가치의 등장으로 전기차에 탑재되는 배터리 성능, 곧 동력 성능이 자체적으로 상향 평준화되면서 자동차의 경쟁력은 소프트웨어를 중심으로 바뀌고 있다.
바퀴 달린 스마트폰이 실현되고 있는 것이다.
즉, SDV (Software Defined Vehicle, 소프트웨어로 정의되는 차량) 기술을 준비해야 한다.
첨단 운전자 보조 시스템을 중심으로 AI기술이 핵심 역할을 할 것이다.
우리나라가 강화해야 할 AI반도체 분야는 학습용이 아니고 추론용이다.
또한 좀 더 힘을 모아야 하는 것은 전자제품, 스마트폰, 자동차 등 개별 기기에 특화된 온디바이스 AI반도체 개발이다.
우리는 강점이 제조업이 있고, AI반도체를 활용할 시장도 있기 때문이다.
바야흐로 AI시대가 개화하고 있다. AI시대의 새로운 시작은 우리에게 기회이다.
신제조업 경쟁에서 AI반도체를 선점해야 우위를 점할 수 있다. AI반도체뿐만 아니라 S/W 특히 컴파일러 확보에 총력을 기울여야 상용화에 다가갈 수 있다.
Ⅶ. 생성형 AI와 반도체 전쟁
전자산업은 반도체의 성장과 함께 발전해 왔다.
1977년 개인용 PC인 애플 2의 탄생이 정보화 혁명의 시작이다. 그렇지만 PC가 문서 작성이나 게임기 수준에서 나아가 일상생활을 크게 바꿀 수 있었던 것은 인터넷이 채택되면서부터였다.
이 시기는 PC용 핵심 반도체인 CPU를 개발한 인텔이 시장을 지배했다.
이동통신 4G 시대가 열리면서, 스마트폰을 이동하면서도 PC 수준의 서비스를 받는 게 가능해졌고, 카카오톡과 같은 메신저가 사람들의 일상을 지배하기 시작했다.
스마트폰에서는 AP반도체가 중심 역할을 하고 있다. 이것은 퀄컴, 미디어텍, 애플, 삼성전자가 주로 만든다.
챗 GPT가 AI시대를 열 수 있었던 것 역시 반도체의 힘이었다. 현재 엔비디아가 독주하는 가운데 오픈 AI도 AI 칩 개발에 뛰어들기 위해 파트너를 찾고 있다.
구글, 메타 등 글로벌 빅테크도 앞다퉈 AI반도체 개발에 뛰어드는 등 AI반도체가 게임 체인저로서 시장의 전환을 이끌고 있다.
중국을 배제한 미국의 공급망 재편으로 시작된 미중 반도체 패권 경쟁은 AI가 촉발한 시장 격변에 맞물려 총성 없는 전쟁으로 격화되고 있는 양상이다.
Ⅷ. 고성능 맞춤형 메모리 HBM의 출현
HBM은 풀어쓰면, 고 대역폭을 갖는 메모리다. HBM이 주목받는 이유는 무엇일까?
AI알고리즘을 처리하는 과정에서 수행하는 연산과 저장 기능은 서로 다른 장치에서 이뤄진다.
연산은 GPU가 저장은 메모리가 각각 담당하고 GPU와 메모리 사이에는 데이터를 주고받는 통로가 있다.
이 통로의 너비를 대역폭이라고 한다.
전통적인 D램으로는 폭발적인 데이터양을 감당하기 어려웠다.
AI성능을 높이려면 데이터가 D램에서 GPU로 이동하는 시간을 줄여야 했다.
따라서 고대역폭 메모리가 필요했고, 기존 D램에서 속도와 용량을 개선한 그래픽 D램이 개발됐다.
그럼에도 GPU와 최대한 가까운 곳에 GDDR을 배치하는 등 기판 형태로 만들었지만 그럼에도 GPU의 처리 속도를 따라가지 못했다.
이러한 문제를 획기적으로 극복하고 전송 속도와 용량을 개선한 것이 HBM이다.
HBM은 두 가지 중요 기술을 사용한다. 첫째는 메모리 적층기술이다.
HBM은 메모리 칩을 쌓아 올리기 때문에, 같은 면적에 더 많은 메로리 트랜지스터를 담을 수 있다.
D램 4개를 쌓은 HBM을 시작으로 현재 D램 12개를 수직으로 쌓은 24GB 용량의 HBM3로 발전되었다.
HBM3를 예로 들면 좁은 땅에 지은 12층짜리 HBM3아파트로 비유할 수 있겠다. 세대가 올라갈 때마다 쌓는 층수가 높아지면서 데이터 용량은 늘고 있다.
둘째는 TSV (Through Silicon Via)라고 하는 후공정 기술이다. TSV는 실리콘을 관통하는 작은 구멍을 만들어 전기적으로 연결하는 기술이다.
HBM3의 입출구 수가 1,024개라는 것은 TSV로 칩에 뚫어낸 구멍 수가 1,024개라는 말이다.
이렇게 1,024개의 구멍을 내어서 만든 구리 배선, 그리고 각 배선을 또 다른 D램 칩의 배선과 정교하게 연결해서 통로를 만든 것이다.
HBM은 GDDR과 달리 GPU와 쌓아 놓은 D램들과 연결하여 하나의 칩으로 패키징을 했기 때문에, 기판 위에 구현한 GDDR보다 속도 면에서 훨씬 유리하다.
[ 글을 마치며 ]
여기에 나온 내용 중에 다섯 가지를 다시 생각해 보자.
첫 번째는 시스템 반도체의 중요성에 대해서 생각해 보자.
시스템 반도체는 제품의 판매와 직결되는 제품이라는 점이다.
이 때문에 특화된 경쟁력을 원하는 애플이나 테슬라는 자체 칩을 설계하고 개발하는 데에 집중하고 있다.
나아가 구글도 개인용 제품을 생산하지는 않지만 기업형 맞춤 서비스를 위해서 자체 반도체 칩을 개발하고 있다.
특히 엔비디아로 대표되는 AI 칩은 모두 시스템 반도체의 특화된 영역이다.
이 점을 고려해 본다면 시스템 반도체는 앞으로도 반도체 산업을 주도할 주요 산업군이라는 점이다.
앞으로 반도체의 발전 흐름을 고민하고자 한다면 시스템 반도체가 어떤 형태로 개선되고 개발되는지에 주목할 필요가 있다.
두 번째는 중국 팹리스 기업들의 무서운 성장세이다.
중국은 지금 미국과 패권 경쟁을 놓고 다투고 있는데 가장 격화된 전장은 바로 인공지능 반도체 영역이다.
미국은 엔비디아의 칩셋이나 TSMC의 초미세 공정으로 개발된 반도체 칩이 중국에 판매되지 못하게 금지를 시키고 있다.
이 때문에 중국의 인공지능 개발이나 발전은 조금 더딘 모양새이지만 앞으로 좀 더 지켜봐야 한다.
이미 중국은 반도체 제조를 위한 공장을 가지고 있고 첨단 공정은 아니더라도 레거시 공정은 자체적으로 생산할 만한 능력을 갖추고 있기 때문이다.
특히 중국의 팹리스 기업들은 설계 능력은 이미 검증이 되었다고 봐도 무방하기 때문에 앞으로도 중국의 팹리스 기업들은 자체 설계된 칩셋을 만들기 위해서 지속적으로 노력할 것이라고 생각이 든다.
세 번째는 장기적인 안목에서 반도체 산업을 바라봐야 한다는 점이다.
반도체는 단기적인 투자로 성과를 만들 수 있는 산업이 아니다.
반도체 설계의 경우도 현재 고민하고 있는 반도체 칩은 향후 2년 뒤에나 제품으로 생산이 될 가능성이 있다.
즉, 현재의 기술이 부족한 부분을 개선하거나 극복하기 위해서 변화된 칩에 대한 고민을 지금 하고 있는 것이다.
그리고 그 고민이 스펙으로 만들어지고 구체화된 다음에야 반도체 칩에 대한 설계에 들어가게 된다.
이후에 반도체 칩을 제조하기 위한 테스트를 진행할 수 있고 생산을 위한 일정을 수립하게 된다.
이 과정에서 최소 1년의 시간이 걸리게 되고 테스트 진행 이후에 생산을 위해서는 추가적인 시간이 걸리게 된다.
이런 일정을 맞추고 납기를 완성하기 위해서는 상당한 시간적인 차이가 발생되게 된다.
즉 현재 우리가 사용하고 있는 제품을 위해서 만들어진 칩은 이미 과거 최소 2년 전에는 기획이 되었다는 점이다.
이처럼 반도체를 위해서는 기술에 대한 관심도가 지속적으로 있어야 한다는 점과 함께 제조 역량까지도 함께 뒷받침되어야 한다는 것이다.
네 번째는 빅테크 기업들은 자신들만의 자체 칩을 만들기 위해 노력할 것이라는 점이다.
앞으로 반도체 산업은 새로운 방향으로 발전해 나갈 가능성이 높다.
기존에는 반도체 칩셋을 개발하거나 의견을 개진하지 않았던 것에 반해 모든 기업이 자신들이 사용하고자 하는 목적을 위해서 반도체 칩을 개발하기 위해서 노력할 것으로 보인다.
반도체 칩셋을 자체 개발함으로써 기술적인 의존도를 낮출 수 있고 자신들의 차별화 강점을 가지고 갈 수도 있다.
나아가 반도체 자체 생산이 가능해진다는 의미는 미래 산업의 주도권을 진다는 것과도 동일하기 때문에 앞으로 반도체의 설계와 제조는 모두 중요해질 것으로 생각이 된다.
이 점이 앞으로 우리가 반도체의 기술 개발의 방향과 속도에 주목해야 하는 이유이다.
다섯 번째는 AI 반도체로 인해서 변화하게 될 산업적인 측면과 우리의 생활이다.
반도체로 인해서 변화하게 될 산업적인 측면은 모든 기기들에 AI가 탑재된다는 것이다.
AI가 탑재되는 제품들이 세상에 나옴으로써 더 많은 디바이스에 대한 요구가 발생될 것이다.
이는 AI가 가능한 전자기기들과 가능하지 않은 기기들과의 엄청난 격차를 보일 것이다.
기존에는 통신 속도에 따른 기기들의 차별화가 있었다면 앞으로는 인공지능 기술이 가능한 디바이스인가 아닌가에 따른 차별화가 나타날 것이다.
그리고 온 디바이스 AI를 사용하는 사람들과 사용하지 않는 사람들과의 엄청난 격차가 발생될 것이다.
앞으로 미래에는 우리의 삶에 인공지능을 빼고는 무엇도 논하기 어려울 것이다.
인공지능이 어떻게 발전해 나가고 변화하게 될 것인지 좀 더 고민하고 배울 수 있도록 하자.
참고 도서 : AI반도체 전쟁 ( 김용석 )
