<앵커>
대화형 인공지능 챗GPT가 최근 더 똑똑해졌습니다. 앞으로 계속 똑똑해질 텐데 여기에 메모리 반도체가 많이 들어갑니다. 그래서 인공지능이 침체에 빠진 반도체 시장에 구원투수가 될 거라는 전망이 나오고 있습니다.
안상우 기자가 그 가능성을 따져봤습니다.
<기자>
출시 4개월도 안 돼 새로운 버전으로 시장에 나온 챗GPT4.
미국 변호사시험도 상위 10% 성적으로 통과한다거나, 이미지를 인식하는 등 업그레이드 됐습니다.
챗GPT 같은 초거대 인공지능, AI는 심층신경망으로 구성돼 있습니다.
이렇게 신경망을 지날 때마다 '파라미터'라고 불리는 미리 학습된 가중치가 부여되고 정답에 가까운 결과로 이어집니다.
초기에는 1억 개가 조금 넘었던 이 파라미터는 이제는 10억 개, 1천억 개를 넘어서 100조 개까지 늘어났습니다.
그만큼 학습과 추론 능력도 크게 개선됐습니다.
파라미터가 비약적으로 늘어난 건 대량 연산을 돕는 고용량 메모리가 있어서 가능했습니다.
[정덕균/서울대학교 전기·정보공학 석좌교수 : 그(100조 개)만큼의 어떤 기억을 하고 있다는 얘기죠. 정보를 기억하고 있다. 그래서 이제, '얼마나 대용량의 메모리를 갖고 있느냐?' 이게 이제 (AI) 시스템의 지능을 좌우합니다.]
챗GPT에 쓰이는 핵심 메모리 반도체는 D램을 수직으로 쌓아 데이터 저장 용량과 처리 속도를 높인 'HBM'입니다.
기존 D램보다 10배 비싸고 기술 진입 장벽이 높아 SK하이닉스와 삼성전자만 생산하고 있습니다.
[젠슨 황/엔비디아 CEO (지난 21일) : 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델의 추론 작업에 적합한 새로운 GPU 'PCIE H100'를 소개합니다. 여기에는 94GB의 HBM3 메모리 반도체가 들어갑니다.]
AI 열풍이 침체에 빠진 메모리 반도체 업계의 구원투수가 될 것이라는 전망이 나오는 이유입니다.
다만, 챗GPT의 한 차례 학습에 우리 국민 전체가 1분간 사용하는 전력량인 1.3 GWh가 필요합니다.
향후에는 더 적은 에너지로, 더 나은 성능을 내는 게 새로운 과제로 떠오를 전망입니다.
(영상편집 : 김병직, VJ : 박현우)
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