ⓒ Unsplash

글로벌 기업들의 ‘AI 반도체’ 도전

최근 AI 서비스가 가전, 의료, 자율주행, 사물인터넷 등 생활과 산업 전반에 확대되면서 처리해야 하는 데이터양이 급격히 늘어나 AI 데이터센터의 성능 향상이 시급해졌는데요. 현재 대다수 기업은 기존 반도체(GPU, 그래픽 카드)를 활용해 AI 데이터센터를 운영하고 있습니다. 이때, 대량의 데이터에 기반한 AI 연산을 수행해야 하지만, GPU로는 속도에 한계가 있고 GPU 가격과 전력 사용량이 높아 운영비용 부담이 크다는 문제점이 있죠.


이러한 문제를 해결할 수 있는 대안으로 AI 반도체가 떠오르고 있습니다. AI 반도체는 기존 GPU보다 대규모 연산을 초고속·저전력으로 실행할 수 있습니다. 궁극적으로 시스템 성능 향상에도 도움을 줄 수 있어 AI 데이터센터에 필요한 반도체가 기존 GPU에서 AI 반도체로 교체될 것으로 예상되는데요. 이에 글로벌 IT 업계는 AI 반도체 개발에 뛰어들고 있습니다.


국내 AI 반도체 개발 기업은?

SK텔레콤은 지난해 첫 국산 AI 반도체인 ‘사피온 X220’을 공개했습니다. 사피온 X220은 기존 GPU와 비교해 전력 사용량은 80%에 불과하지만, 연산 속도는 1.5배 빠르고 가격은 GPU의 절반 수준인데요. SK텔레콤은 최근 ‘사피온 X220’의 성능을 대폭 개선한 차세대 제품인 ‘사피온 X330′의 설계 구현 마지막 단계에 돌입했죠. 앞으로 SK텔레콤은 팹리스* 분야에 본격적으로 나설 예정입니다.

  • 팹리스: 비용과 인력을 절감해 반도체 개발에 집중하기 위해서 제품 설계 및 개발만 한 뒤 반도체 생산을 위탁하는 회사입니다.


KT도 최근 클라우드 기반의 GPU 인프라 제공 서비스 ‘하이퍼스케일 AI 컴퓨팅’을 출시했는데요. 이를 계기로 2022년까지 소프트웨어 기반 클라우드 서비스를 강화하고 2023년 하반기에 전용 AI 반도체 칩을 제작하고자 합니다. 또, GPU 기술 국산화를 추진하는 등 중장기적으로 AI 반도체 팹리스 시장에 진출하고자 하죠. KT는 AI 인프라 사업을 향후 KT의 주요 사업으로 전환하고자 합니다.


폭발적인 성장이 예측되는 AI 반도체 시장

AI 반도체는 AI의 핵심적인 두뇌 역할을 하므로 시장의 성장 가능성도 높은데요. 전 세계 AI 반도체 시장은 향후 10년 동안 6배나 성장해 2030년에 총 1,179억달러(140조원)에 달할 것으로 예측됩니다. 또, 10년 뒤 전체 시스템 반도체 시장에서 AI 반도체 점유율은 30%로 전망되죠.