“향후 AI 반도체는 모든 영역에서 라지 랭귀지 모델(LLM)로 갈 수는 없고, 차별화된 데이터가 중시되는 엣지 디바이스에 초점을 맞추게 될 것이다. 그리고 이러한 반도체를 생산할 수 있는 기술력 있는 파운드리가 AI 반도체 시대에 핵심으로 작용할 것이다”

인공지능반도체포럼은 26일 인터컨티넨탈 서울 코엑스에서 ‘제6회 인공지능반도체포럼 조찬강연회’를 개최했다. 이번 행사에서는 이주석 인텔코리아 부사장이 ‘Enabling a Trusted Design Ecosystem’을 주제로 발표했다.

이주석 부사장은 AI 생태계는 어떤 특수한 목적이 있는 반도체 시장을 열 것인지를 주목해야 한다고 언급했다.

AI 반도체는 데이터가 중요한데, CPU던 GPU, NPU 건 클라우드에서 연결이 되고 있고, 모든 기기 들이 연결되는 가운데 데이터 저장 속도가 중요하고, 이에 따른 네트워크 기술이 중요하다고 밝혔다.

현재 데이터를 전체적으로 합쳐서 이 데이터들이 한꺼번에 어떤 유의미한 결과를 맺을 수 있고, 어떤 상관관계를 통해 유익한 결과를 도출할 수 있기 위해 데이터를 모으고, 이를 AI로 분석해 인사이트를 도출하고, 그 인사이트가 AI 시장에서 중요한 역할을 하는데, 이런 데이터를 처리하기 위해서는 컴퓨팅 자원이 필요하고, AI 반도체, NPU 등을 만드는 이유가 이런 데이터 시장에서 계속 수요가 생길 것이기 때문이라고 말했다.

또한 데이터는 지속해서 생성되기 때문에 엄청난 데이터의 홍수 속에서 모든 영역에서 라지 랭귀지 모델(LLM)로 갈 수는 없고, 결국은 차별화된 데이터 처리가 중요하게 될 것이라며, △헬스케어 △스마트 팩토리 △스마트폰&모바일 디바이스 △드론 △농업 센서 및 장비 △스마트홈 디바이스 △웨어러블 △IIoT △자율주행 △로봇 등 아주 작은 모델들은 엣지 디바이스에서 AI 데이터를 처리하게 되리라 전망했다.

이에 임베디드 형태로 봤을 때 다양한 종류의 AI 반도체 시장이 폭발적으로 성장할 것이라며, 소량, 다품종, NPU 시장이 커지고, 이것을 누가 생산해 줄 것인지가 관건이 될 것이라고 주장했다.

이런 AI 반도체를 만들 수 있는 파운드리는 현재 TSMC, 삼성전자, 인텔 정도라며, 이는 기술 난이도가 높고, 파운드리에 투자되는 금액이 엄청나고, 시간도 최소 2∼3년 이상 걸리기 때문이라고 언급했다.

특히 과거 반도체 수급 불균형을 겪으면서 반도체 리드 타임이 길어진 적이 있었는데, 이제는 반도체 생산 기업들도 이런 상황에도 대비한 투자 역량도 필요하다고 덧붙였다.

이에 인텔은 이런 AI 반도체 미래 전망과 수급 불균형에 대비해 전략을 세우고 있으며, CPU, GPU, NPU 등 데이터 트렌드를 쫓아갈 수 있게끔 기술과 수요에 대비해 파운드리를 확장하고 있다고 밝혔다.

또한 AI 추론에서 NPU 전력량이 전체 전력 소비량의 60∼70%를 차지하는데 엣지단에서 전력소비량을 어떻게 줄여나가는지가 가장 중요한 기술로 이런 분야에서도 투자를 많이 하고 있다고 전했다.

더불어 데이터를 빠르게 전송하는데 있어 CPU 주변 기기들에 대한 인터페이스 호환성이라든지 소프트웨어를 어떻게 구현해 나갈지가 핵심적인 요소가 될 것이며, 인텔은 가우디부터 제온 CPU, One API라는 소프트웨어를 통해 모든 하드웨어서 돌아갈 수 있게끔 소프트웨어 기술에 대한 부분도 지속해서 투자하고 있고, 국내에서도 개발자 커뮤니티를 지속해서 만들어 나가고 있다고 밝혔다.