챗GPT에 "너의 뇌세포는?"…반도체 업계가 안은 숙제

<앵커>

챗GPT를 비롯한 AI 열풍이 불면서 여기에 쓰이는 반도체 수요도 크게 늘어날 것으로 보입니다. 우리 반도체 업계에는 기회이면서 동시에 고성능 반도체를 서둘러 개발해야 하는 숙제도 안은 셈입니다.

권애리 기자가 짚어봤습니다.

<기자>

인공지능 챗GPT에게 "너의 장비를 인체에 비유한다면 그중 '뇌세포'에 해당하는 부품은 무엇이냐"고 물었습니다.

그래픽처리장치 GPU나 구글의 인공지능 전문칩 TPU라는 대답이 돌아옵니다.

[(변역 및 음성 변환 AI 이용) : 네. TPU와 GPU를 저와 같은 언어모델의 '뇌세포'라고 은유적으로 설명할 수 있습니다.]

미국 기업 엔비디아의 GPU는 엄청난 양의 연산을 빠르게 수행할 수 있어 AI 딥러닝에 대규모로 쓰이고 있습니다.

챗GPT로 가장 혜택을 본 기업이 개발사보다 엔비디아라는 말이 나오는 이유입니다.

구글의 TPU는 AI의 방대한 연산에 따른 고전력 소모에 강점을 갖고 있습니다.

[(변역 및 음성 변환 AI 이용) : TPU는 대체로 GPU보다 적은 에너지를 소비하며, 특정한 머신 러닝과 AI 작업에 에너지 효율이 좀더 높을 수 있습니다.]

AI 관련 기술이 진화할수록 데이터 생성, 저장, 처리량은 기하급수적으로 늘어나는 만큼, 챗GPT 열풍은 메모리 1위인 우리 반도체 업계에도 기회입니다.

하지만 우려도 존재합니다.

메모리 반도체는 시장 경기에 크게 좌우되는 데다 반도체 생태계를 재편할 고성능 AI 반도체 설계와 제조는 글로벌 기업들이 이미 선점하기 시작했습니다.

파운드리 1위인 TSMC의 경우, 엔비디아 등에서 GPU 생산 주문이 몰리면서 1월 매출도 두 자릿수로 증가했습니다.

[이주완/포스코 경영연구원 연구위원 : 결국에는 올인원 칩의 등장으로 반도체 시장의 헤게모니가 좌우될 겁니다. 국내 메모리 업체들도 (메모리뿐만이 아니라) 프로세스를 묶을 수 있는 준비를 지금 해야 할 것 같고요.]

삼성전자가 네이버와 함께 고성능 AI 반도체 개발을 선언한 가운데, 정부는 2030년까지 8천262억 원을 투자해 고효율·저전력의 국산 AI 반도체를 개발한다는 목표를 세웠습니다.

(영상취재 : 김승태, 영상편집 : 최은진, CG : 서승현·강윤정·김홍식)