AI 반도체, 엄청 중요하죠?
인공지능 시대와 AI 반도체(AI Chips)
우리는 지금 인공지능 시대를 살고 있습니다. 두말하면 잔소리죠. 딱히 의심할 여지가 없는 것 같습니다. 언제부터인지 모르겠지만 본격 인공지능 시대를 맞이한 그 순간부터 기술적-사회적-산업적 변화가 크거나 작게 있었고 무엇보다 반도체 시장에서의 격변이 있기도 했죠. 그리고 그 AI 폭풍은 여전히 이어지고 있답니다. 엔비디아(NVIDIA)와 같이 반도체를 넘어 인공지능 산업분야의 중심을 이루고 있는 혹은 밀접하게 관련하고 있는 주식 종목들만 봐도 '진짜 대단했구나' 혹은 '여전히 대단하구나' 느끼게 될겁니다. 저도 관련 산업군을 굉장히 관심있게 바라보고 있는 개미 주주이면서 조금이라도 더 알기 위해 공부하고 있는 초심자이자 이와 연관된 일을 하고 있지만 굉장히 거대한 변화의 바람을 경험하고보니 여러가지 의미에서 정말이지 '후덜덜' 하더군요. 하루가 멀다하고 관련된 이야기들이 계속 쏟아져 나오고 있으니까요. 따라가기가 버거울 정도입니다.
사실 인공지능 솔루션에 있어 반도체 칩은 매우 중요합니다. 더욱 많은 정보를 빠르게 학습하고, 보다 정교한 답을 제시할 수 있는 등 AI 모델 고도화를 위한 기반이 되거든요. 당연히 (처리)속도도 매우 중요합니다. 그리고 이전 모델보다 더욱 자연스러울 수 있어야 합니다. 텍스트, 이미지, 비디오 등의 콘텐츠를 만들어내는 생성형 인공지능이라면 더욱 그렇습니다. 인공지능 모델의 향상은 이러한 반도체와 직접적으로 연결됩니다. 상호작용을 위한 클라우드도 매우 중요하고 에너지 효율성(전력소비량) 역시 빼놓지 않고 언급됩니다. 미국에 있는 어떤 유저가 챗GPT에 쿼리를 보냈다고 합시다. 이 쿼리가 챗GPT를 운영하고 관리하는 오픈AI 서버로 가게 되겠죠. 그리고 피드백을 받게 될텐데 결과물이 그 유저 눈 앞에 나타나기 이전에 챗GPT가 쿼리를 분석하고 처리하고 결론을 내리게 됩니다. 챗GPT에 보낸 쿼리를 포함해 일부의 데이터가 쿼리와 함께 전송되기도 합니다. 처리 속도, 중요합니다. 정교함? 역시 중요합니다. 개인정보 보호라던가 인터넷 액세스가 필요한 클라우드 활용 문제 그리고 전력 문제에 대해서도 꼭 생각해 볼 필요가 있습니다. 어떤 식으로 사용이 되든 인공지능의 확장성을 생각하면 더욱 그러하답니다. 그런 의미에서 엣지 컴퓨팅에 관한 연구 그리고 이 분야에 대한 투자도 꾸준하게 이야기 되고 있습니다. 미국 국방부 산하의 DARPA*라는 곳에서는 AI 추론에 관한 엣지 컴퓨팅 '칩'을 만들기 위해 어느 제조사와 파트너십을 맺기도 했다고 했습니다. 여기서도 개인정보보호는 물론이고 에너지 효율성을 모두 다 잡을 수 있는 고성능 칩을 만들어낸다고 했는데요. 일단 향후 1년 이내라고 했습니다만 아무래도 이를 연구하는 기관이 DARPA이기 때문에 우선은 군사용으로 쓰이게 되지 않을까 싶기도 합니다.
* 여기서 말하는 DARPA는 미국 국방부 산하 연구기관으로 DARPA는 'Defense Advanced Research Projects Agency'의 줄임말입니다. 미국 방위 고등연구계획국으로 인터넷의 원조라 할 수 있는 아르파넷(ARPA net)을 처음 개발한 곳이기도 합니다.
인공지능 모델도 엣지 컴퓨팅이 안착하면 크게 달라질 수 있습니다. 나아가 엣지 컴퓨팅 칩이 보다 작아지고 가격면에서도 경쟁력이 있다면 인공지능을 기반으로 하는 디바이스가 늘어나게 될 것입니다. 클라우드나 데이터 센터 등의 AI 모델을 위한 인프라도 변화가 있게 되겠죠. 사실 엣지 컴퓨팅 칩 시장은 테크놀로지 발전과 함께 아주 빠르게 성정하고 있습니다. 인공지능 기술이 적용되는 산업 분야가 점차 많아지니 그럴 수 밖에 없겠죠. 더구나 디바이스 자체에 AI 기능을 내장함으로서 엣지 컴퓨팅 기술이 보다 완벽해지는데 이러한 경우 보안이라던가 개인 정보보호, 응답 속도, 대규모 데이터 처리까지 매우 강력해질 수 있다고 전문가들은 입을 모아 말합니다. 전 세계 글로벌 빅테크 중에서도 아마존이나 MS, 구글 등도 엔비디아를 통해 칩을 구매하기도 하는데 자체적으로 칩을 제작하는데 몰두하고 있습니다. 아마존의 경우 2015년 안나푸르나 랩스를 인수하기도 했습니다. 구글은 2018년 TPU라는 자체 집을 연구하기도 했고 MS는 MS의 AI 칩을 출시한 적도 있답니다. 이젠 어느 한곳에만 국한되는 이야기가 아닙니다. 인공지능이라는 테크놀로지 자체가 AI 분야를 스스로 확장시킨 것처럼 반도체 시장 역시 AI 산업 분야 확대에 따라서 점점 규모가 커지고 있습니다. 이러한 변화를 눈여겨 볼 수 밖에 없겠죠. 밤에 잠자리에 들기 전에 꼭 한번씩 나스닥 시장을 보게 됩니다. 상위 종목에 자리하고 있는 글로벌 브랜드의 차트를 보고 있으면 여전히 놀랍기도 합니다. 아직은 현재진행형이 아닐까 감히 말해봅니다. 어쨌든 인공지능을 위한 반도체 그리고 엣지 컴퓨팅의 인공지능 칩까지 차세대 반도체가 꿈틀대며 서서히 세상 밖을 주름잡을 준비를 하고 있으니까요.
※ 아래 사이트를 참고했습니다.
- <What’s next in chips>, (2024.5.13), MIT technology review
