AI 개발을 통한 칩 비즈니스의 미래 탐색

미래를 향해 달려가는 지금, 반도체 산업과 인공지능(AI)이라는 두 가지 기술 영역이 우리가 알고 있는 세상을 형성하고 있습니다. 특히, AI 개발을 통한 칩 비즈니스의 미래 탐색은 회의실과 온라인 포럼에서 토론을 뜨겁게 달구고 있는 뜨거운 주제입니다.

 

그렇다면 이러한 미래는 어떤 모습일까요? 그리고 그 앞에 놓인 트렌드, 도전 과제, 기회는 무엇일까요? 지금부터 살펴보겠습니다.

칩 비지니스와 AI

1. AI 개발로 인한 칩 비즈니스의 미래

반도체라고도 불리는 칩은 디지털 세상의 생명선입니다. 휴대폰, 자동차, 심지어 주방 가전제품에도 칩이 탑재되어 있습니다. 하지만 칩이 학습하고 진화하기 시작하면 어떻게 될까요? 바로 이 지점에서 AI가 등장하여 우리가 알고 있는 칩 비즈니스에 혁명을 일으킬 것입니다.

AI에 최적화된 칩에 대한 수요 증가

전 세계가 AI를 점점 더 많이 수용함에 따라 AI에 최적화된 칩에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 기존 칩은 AI의 연산 수요를 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다. AI 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 처리해야 하므로 새로운 종류의 칩이 필요합니다. AI에 최적화된 칩은 AI 워크로드를 보다 효율적으로 처리하여 더 빠르고 정확한 AI 애플리케이션으로 이어질 수 있도록 설계되고 있습니다. CPU와 같은 강력한 범용 칩은 AI 애플리케이션에서 보편화되고 있는 정교한 딥러닝 모델을 지원할 수 없습니다. 바로 이 점에서 병렬 컴퓨팅 기능을 지원하는 AI 칩이 구세주 역할을 합니다.

새로운 플레이어와 혁신

이러한 수요 증가에 따라 새로운 플레이어들이 칩 시장에 진입하고 있습니다. 이러한 스타트업과 기존 기업들은 기존의 틀에 도전하는 혁신적인 설계로 무장하고 있습니다. 예를 들어, 인간 두뇌의 구조와 작동을 모방하도록 설계된 뉴로모픽 칩은 AI 역량과 효율성의 새로운 시대를 열어줄 것으로 기대됩니다. 이 새로운 시대에는 IBM, 엔비디아, 인텔, 구글 알파벳, AMD, 삼바노바 시스템즈와 같은 기업이 주도하고 있습니다.

 

수혜 기업들

그럼 지금부터 AI 최적화 칩에 대한 수요 증가와 이러한 상황의 혜택을 누리고 있는 기업들에 대해 자세히 알아보겠습니다.

AI 칩이라고도 하는 AI 최적화 칩은 다른 계산의 효율성과 속도를 낮추는 대신 AI 관련 계산에서 높은 효율성과 속도를 달성하는 특정 유형의 컴퓨터 칩을 말합니다. 이러한 칩은 AI 알고리즘이 처리해야 하는 방대한 양의 데이터로 인해 대규모 AI 개발 및 배포에 필수적입니다.

AI가 계속 발전함에 따라 AI 칩 시장에는 이러한 성장의 혜택을 누리고 있는 저명한 기업과 신생 스타트업이 많이 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 사례입니다:

• IBM: IBM은 2014년에 '뉴로모픽 칩'인 트루노스 AI를 출시했고, 최근에는 2022년에 IBM 텔럼 프로세서를 출시했습니다. 이 칩은 심층 네트워크 추론을 수행하고 고품질의 데이터 해석을 효율적으로 제공하도록 설계되었습니다. 특히 텔럼 프로세서는 기존 자사 AI 칩에 비해 프로세서 코어와 메모리가 개선되어 사기 방지와 같은 임무에 적합합니다.
• 엔비디아: 게임 분야용 고품질 칩을 생산하는 것으로 유명한 엔비디아는 볼타, 자비에, 테슬라 등의 AI 칩도 생산하고 있습니다. 엔비디아의 AI 칩은 다양한 산업 분야의 비즈니스 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 예를 들어, Xavier는 자율 주행 솔루션에 사용되며, Volta와 플래그십 AI 칩인 DGX™ A100은 데이터 센터를 대상으로 합니다.
• 인텔: 인텔은 데이터 센터의 프로세싱을 비롯한 다양한 작업에 사용되는 제온 프로세서로 상당한 상업적 성공을 거두었습니다. 또한 인텔은 처리량과 지연 시간에 최적화된 추론용 가우디 신경망 트레이닝 가속기와 고야를 개발했습니다. 인텔® NCS2는 딥 러닝을 위해 특별히 개발된 인텔의 최신 AI 칩입니다.
• 구글 알파벳: Google은 많은 Google 제품을 구동하는 특수 목적의 머신 러닝 가속기 칩인 Google Cloud TPU를 개발했습니다. 또한 스마트폰, 태블릿, IoT 장치와 같은 엣지 디바이스용으로 설계된 Edge TPU도 보유하고 있습니다.
• AMD(Advanced Micro Devices): AMD는 주로 그래픽 카드와 GPU에 주력하는 칩 제조업체입니다. 머신 러닝 모델의 지식 표현 문제를 해결하기 위해 Alveo U50 데이터 센터 가속기 카드와 같은 AI 하드웨어를 개발했습니다.

이러한 주요 기업 외에도 AI 칩 산업에서 상당한 진전을 이루고 있는 여러 스타트업이 있습니다. 예를 들어, 2017년에 설립된 삼바노바 시스템즈(SambaNova Systems)는 11억 달러 이상의 자금을 조달했습니다. 삼바노바시스템즈는 AI 프로세서를 판매하는 대신 데이터센터를 구축하여 기업에 임대함으로써 혁신적인 서비스형 제품 접근 방식을 선보이고 있습니다.

 

2. AI가 칩 제조에 미치는 영향

AI는 칩의 설계에만 영향을 미치는 것이 아니라 제조 방식에도 변화를 일으키고 있습니다. 품질 관리 개선부터 생산 공정 최적화에 이르기까지 AI는 칩 생산 라인에서 그 존재감을 드러내고 있습니다.

AI 기반 품질 관리

어떻게 작은 칩에 수십억 개의 트랜지스터를 집적할 수 있는지 궁금한 적이 있으신가요? 이는 한 치의 오차도 허용하지 않는 엔지니어링의 위업입니다. AI는 모든 칩이 최고 수준의 품질 기준을 충족하는지 확인하고 사람의 눈으로 놓칠 수 있는 결함을 식별하기 위해 개입하고 있습니다.

AI를 통한 생산 최적화

칩 제조는 수백 개의 단계와 고려해야 할 변수가 있는 복잡한 공정입니다. AI 알고리즘은 이러한 공정을 최적화하여 낭비를 줄이고 수율을 높이며 비용을 절감하는 데 사용되고 있습니다.

3. 앞으로의 도전과 기회

다른 파괴적인 기술과 마찬가지로 칩 비즈니스에 AI를 통합하는 것은 도전과 기회를 동시에 가져옵니다. 자세히 살펴보겠습니다.

데이터 보안 처리

AI 칩은 민감한 데이터를 처리하므로 이러한 데이터의 보안을 보장하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 기업은 이 문제를 신중하게 탐색하여 AI의 힘과 강력한 데이터 보안 조치의 필요성 사이에서 균형을 맞춰야 합니다.

엣지 컴퓨팅의 기회

AI의 부상으로 데이터 처리가 데이터 소스와 가까운 곳에서 이루어지는 엣지 컴퓨팅으로의 전환이 가속화되고 있습니다. 이러한 변화는 칩 제조업체에게 엣지 컴퓨팅에 최적화된 칩을 혁신하고 개발할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다.

결론: 다가오는 역동적인 미래

AI 개발을 통한 칩 비즈니스의 미래는 결코 정적이지 않습니다. AI에 최적화된 칩에 대한 수요가 높고, AI가 칩 제조 방식을 개선하고 있으며, 데이터 보안과 엣지 컴퓨팅이 도전과 기회를 동시에 제시하는 세상입니다. 한 가지 확실한 것은 이 두 영역의 융합이 향후 몇 년간 기술 환경을 형성할 것이라는 점입니다.