반도체 산업에 대해 공부하는 'For K-chips(포카칩)' 연구모임(간사: 강태우 뉴스1 기자)이 9월 18일 모임을 가졌습니다. 

모임 회원인 고석현 중앙일보 기자가 정리한 강의 내용을 공유합니다.

□ 주제 : 인공지능(AI) 반도체와 슈퍼컴퓨터의 기술 패권 시대

□ 강사 : 김정호 한국과학기술원(KAIST) 교수 

<포카칩 회원들이 김정호 교수의 강의를 듣고 있다.> 
 

이번 강연의 주제는 ‘인공지능(AI) 반도체와 슈퍼컴퓨터의 기술 패권시대’를 주제로 AI의 확산에 따른 반도체 산업의 변화와, 미래 예측에 대해 초점을 맞췄다. 강연은 크게 △기계학습AI와 생성형 AI △챗GPT-X와 인공지능의 미래 △반도체 패권 △한국의 전략 등 크게 4가지 주제로 나누어져 진행됐다. 

2010년 등장한 HBM은 2023년 현재 가장 ‘핫’한 반도체가 됐다. 최근 AI의 트렌드가 ‘생성형 모델’로 바뀌면서 HBM의 수요 또한 늘어나기 시작한 것이다. AI 연구 트렌드도 변화하고 있다. 과거 AI 연구자의 연구분야가 뇌과학이나 심리학이 주였다면, 최근엔 수학자와 반도체학 등으로 옮겨오고 있다. 과거엔 사람과 닮은 ‘인공 뇌’를 꾸미려 했다면, 최근엔 ‘뇌’를 블랙박스로 두고 채워나가는 식의 연구가 이뤄지는 것이다. 

최근 AI에서 각광받는 분야는 ‘생성형 모델’이다. 과거의 AI는 알파고에서 바둑돌을 두는 식의 판단, 즉 ‘classification’과 추천·결정이 주류였다. 최근엔 생성형으로 바뀌며 새로운 콘텐트를 만들어낸다. 다만 생성형은 ‘generative’(생성)일 뿐, ‘creative’(창조)는 아니다. 기존의 학습 데이터를 바탕으로 만들어내는 것일 뿐 새로운 창조를 하는 게 아니라고 보기 때문이다. 다만 생성 모델이 인간에게 위협적인 이유는 ▶학습 내용을 잊어버리지 않고 ▶영속성이 있고, 학습을 거듭할수록 능력이 좋아지며 ▶인간과 달리 무한대로 복제가 가능하기 때문이다.

AI 시대에 접어들며 방대한 데이터를 처리하기 위해선 GPU와 메모리의 성능이 중요해졌다. GPU는 저장능력이 없으므로 메모리 성능이 결국 AI의 성능을 결정하게 된다. 그중 최근 각광받는 HBM은 메모리 기능을 다중화한 게 특징이다. 기존 D램을 ‘한 명의 받아쓰기’에 비유한다면, 메모리 여러 개를 붙여놓은 HBM은 ‘여러 명의 받아쓰기’라고 할 수 있다. 

김정호 교수는 “현재 컴퓨터는 CPU·GPU 중심으로 메모리가 구성되는데, 향후에는 메모리를 중심으로 CPU·GPU가 구성될 가능성도 있다”라고 예측했다. 여기서 중요한 게 ‘패키징 기술’이다. 패키징 기술이 갖춰져야 메모리를 높게 쌓고, 데이터전송을 원활하게 하는 고성능 HBM 제작이 가능하기 때문이다. 김 교수는 “미래엔 메모리와 패키징이 새로운 권력이 될 것”이라고 덧붙였다.

AI의 미래는 어떻게 발전할까. AI는 최근 사용자의 자기소개서를 개인 컴퓨터의 사진·이메일 등에서 수집해 만들어줄 정도로 발전했다. 현 속도라면 2030년 전에 사무업무, 교육, 문화, 콘텐트가 AI로 대체될 것이란 예측이다.

현재 3단계 수준인 AI는 텍스트 입력 시 텍스트·그림 등의 결과가 나오는 정도까지 올라섰다. 5~6단계까지 올라서면 텍스트 입력 시 이미지·사운드·영상 등이 나오는 멀티모달 AI로 발전할 전망이다. 9~10단계까지 고도화되면 AI에도 도전과제가 있다. ‘AI가 거울을 보고 자기 자신을 알아볼 수 있을까’ ‘AI가 자살을 할 수 있을까’ 등이다. 

다만 걸림돌도 있는데, 바로 비용이다. 김 교수는 미래엔 ‘1인 1 AI’ 시대가 올 것으로 내다봤다. AI 성능이 고도화되면 반도체·컴퓨터가 많이 필요하고, 이는 비용 문제로 직결되기 때문에 업계가 안정적인 수익모델을 확보하는 게 AI의 변곡점이 될 것으로 본다.

반도체 업계의 선폭 경쟁은 1나노미터(㎚·10억 분의 1m)에서 멈출 것으로 김 교수는 전망했다. 1㎚ 이하는 원자 세계로 진입하고 ‘양자컴퓨터’의 영역이 되기 때문이다. 하지만 양자역학은 실생활의 개념과 맞지 않고, 시스템 전반에 대한 변화가 수반되므로 비용 부담이 크기 때문이다.

그렇다면 한국의 반도체는 AI 시대에 어떻게 대비해야 할까. 김 교수는 “한국은 메모리를 사수해야 한다”라며 “패키징 기술도 국내에 유지하는 게 좋다”라고 말했다. 또 미국뿐 아니라 인도·유럽 등 다른 시장 모색도 필요할 것으로 봤다.

※ 김정호 교수

세계적인 AI 반도체 컴퓨팅 융합 연구의 선구자이자 고속 반도체 설계 전문가다. 특히 AI 컴퓨터에 필요한 HBM을 개척했다. 3차원(3D) 구조의 반도체 제안으로 AI 반도체 분야에서 새로운 장을 개척했다는 평가를 받는다. 

- 서울대 전기공학과 학·석사 

- 미국 미시간대 박사 

- 삼성전자 메모리사업부 

- 미국 전자공학회(IEEE) 석학회원