지능형 (AI) 반도체 기술과 동향

AI 시대의 도래와 그 영향

인공지능(AI)의 발전은 소프트웨어 산업뿐만 아니라 반도체 산업에도 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 기업용 및 개인용 애플리케이션에 AI가 중요한 구성 요소로 자리 잡으면서, 소프트웨어 기능의 적용 범위가 확대되고 있습니다. 이에 따라, 소프트웨어의 비기능적 품질 요소를 지원하기 위한 지능형 반도체의 개발 및 적용이 필수적인 시대가 되었습니다.

반도체 산업의 새로운 기회

AI 기술의 적용은 반도체 산업에 수십 년 만에 찾아온 최대의 기회로, 이미 시장은 변화하고 있습니다. 나스닥에 상장된 기업들 중에서도, 마이크로소프트, 애플, 구글과 같은 기업들은 소프트웨어를 중요한 산업으로 자리매김하며 기술적으로 큰 기여를 하였습니다. 아마존, 메타, 테슬라 등은 각각의 방식으로 산업의 변화를 이끌었으며, 엔비디아는 AI의 급부상으로 인한 데이터센터 부문의 성장을 통해 새로운 성공 사례를 만들어냈습니다.

소프트웨어 산업의 변화 주도

소프트웨어 산업은 PC, 휴대폰, 웹, 앱 기술을 바탕으로 산업 전반의 변화를 주도해 왔습니다. 이러한 변화의 시대에 반도체 기업들은 칩 설계 및 제조 혁신을 통해 차세대 장치를 지속적으로 생산해왔으며, 이는 기술 스택에서 큰 가치를 창출하고 있습니다.

AI와 반도체 산업의 필수적 결합

금융권, 자율주행 등 새롭게 개발되는 소프트웨어 영역에 AI가 적용되면서, 대량의 데이터 처리와 성능 보장을 위한 AI와 반도체 산업의 결합이 필수적이 되었습니다. 이러한 결합은 혁신, 효율성, 기회의 새로운 시대를 열어가고 있습니다.

AI 반도체의 중요성

AI 반도체는 자율주행, 다양한 분석 및 예측, 가격 결정, 가상 비서, 안면 인식 프로그램 등 다양한 AI 애플리케이션에서 이미 중요한 역할을 하고 있습니다. 대용량 비정형 데이터의 처리가 중요해지면서, AI 반도체와 같은 하드웨어의 중요도가 높아지고 있습니다.

 

AI 애플리케이션 시대의 시스템 기술 스택에는 큰 변화가 예상되며, AI 시대에서 반도체 산업은 전체 기술 스택에서 중요한 비중을 차지할 것으로 보입니다. AI가 반도체 회사에 기회를 제공하는 이유를 이해하고, 이에 따른 새로운 혁신과 기회를 모색하는 것이 중요합니다.

이러한 변화와 혁신의 시대에 우리는 어떻게 대응해야 할까요? AI와 반도체 산업의 발전이 가져올 미래는 어떤 모습일까요? 기술의 발전이 우리 삶을 어떻게 변화시킬지, 그리고 이러한 변화를 어떻게 긍정적으로 활용할 수 있을지에 대해 깊이 고민해 보는 시간이 필요합니다.

 

AI 관련 반도체는 향후 몇 년 동안 매년 약 18%의 성장률을 보일 것으로 예상되며, 이는 비 AI 애플리케이션에 사용되는 반도체의 성장률보다 5배 더 높은 수치입니다. 이러한 성장은 약 670억 달러의 매출로 이어질 것으로 전망되며, 데이터센터와 엣지 컴퓨팅 분야에서 큰 기회가 있을 것으로 예상됩니다.

 

데이터센터 분야는 AI 반도체의 1세대 칩인 GPU가 강세를 보이며 성장할 것으로 예상되고, 2023년 이후에는 2세대 칩인 ASIC의 비중이 점차 확대될 것으로 보입니다. 엣지 컴퓨팅 분야는 모바일 산업을 선두로 하여 성장세가 이어질 것이며, 전력 소모 문제로 인해 GPU에서 ASIC과 FPGA로의 전환도 예상됩니다.

 

 

AI 반도체 시장에는 기존 반도체 기업 외에도 클라우드 기업, 애플, 테슬라와 같은 디바이스 기업, 스타트업들이 경쟁하고 있습니다. 이러한 기업들은 AI 반도체 시장에 진입하거나 시장을 확장하기 위해 다양한 전략을 사용하고 있습니다.

 

인텔과 AMD 같은 기업은 스타트업 인수를 통해 AI 반도체 시장에 빠르게 적응하고 있으며, 많은 스타트업들이 AI 반도체 개발에 두각을 나타내고 있습니다. 클라우드 서비스 제공업체들은 자체 설계 AI 반도체를 개발하여 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하고 있으며, 디바이스 기업들도 자체 AI 반도체를 개발하여 제품에 적용하고 있습니다.

 

이렇게 AI는 다양한 산업에서 소비자와의 소통 방식에 영향을 미치며, 금융 서비스, 공공 서비스, 헬스케어, 제조, 리테일 서비스 등 다양한 영역에서 예측 분석을 중심으로 활용되고 있습니다.

난 20여 년간 기업용 소프트웨어 시장은 데이터 분석에 초점을 맞추어왔습니다. 하지만 최근 AI 기술의 발전으로 이러한 기반 데이터를 활용한 추론 및 예측 분석이 가능해졌습니다. 기존에 데이터 분석을 통해 서비스 및 경쟁력을 강화한 기업들은 AI 기술을 기존 서비스 아키텍처에 컴포넌트 형태로 활용할 계획을 가지고 있습니다.

 

AI 서비스를 기업의 서비스 아키텍처에 통합하여 경쟁력을 강화하려면, 사용자에 대한 추론 또는 예측 서비스의 정확도 및 성능을 보장하기 위해 ISO/IEC 25010의 SW Product Quality 품질 모델 중 Functional Suitability와 Performance Efficiency 영역의 품질을 우선적으로 만족시켜야 합니다. 이러한 서비스 품질 이슈를 해결하기 위해서는 각 서비스에 최적화된 지능형 반도체의 개발이 매우 중요합니다. 예를 들어, 리벨리온의 파이낸스 트레이딩 AI 칩 '아이온'은 인텔의 '고야' 대비 30% 이상의 성능 우위를 보였고, 범용 GPU인 Nvidia의 A100 대비 10배 이상의 성능 우위를 보인 사례는 서비스에 최적화된 지능형 반도체의 필요성을 명확히 보여줍니다.

 

앞으로 IT 서비스의 구조를 설계하는 소프트웨어 아키텍트나 클라우드 환경을 설계하는 솔루션 아키텍트는 AI 서비스 비즈 모델에 적합한 지능형 반도체가 탑재된 컴퓨팅 장치를 선정해야 합니다. 현재까지는 주로 Nvidia의 GPU를 사용해왔지만, 범용 GPU의 한계를 넘어서는 다양한 형태의 지능형 반도체 개발이 필요하며, 이러한 시장의 요구와 변화는 AI 모델을 학습시키고 서비스하기 위한 지능형 반도체 시장의 발전에 큰 기여를 할 것입니다.

Insight 정리

1. AI 서비스의 중요성 증대: 기업의 비즈니스 전략을 지원하는 AI 서비스가 기업의 성공에 결정적인 역할을 하게 됨에 따라, AI 기술의 적용이 기업 경쟁력 강화의 핵심 요소가 되고 있습니다.
   
   
2. 데이터 활용의 진화: 초기 데이터 웨어하우징 및 CRM 솔루션의 활용에서 AI 기술을 통한 추론 및 예측 분석으로 데이터 활용 방식이 발전하고 있습니다.
   
   
3. 지능형 반도체의 필요성: 사용자에 대한 추론 또는 예측 서비스의 정확도 및 성능을 보장하기 위해, 서비스에 최적화된 지능형 반도체의 개발이 중요해지고 있습니다. 이는 AI 기술을 효과적으로 활용하기 위한 기반 기술로서의 역할을 하게 됩니다.