‘엄지 척’ 터미네이터가 온다…AI반도체 더 작고 강력하게

아놀드 슈왈제네거, ‘터미네이터의 귀환’ ⓒ News1

“Good bye”

볼 때마다 신기하다. 중화기 공격도 버티는데 상황판단까지 빠르다. 영화 터미네이터에 등장하는 이 대사는 2편에서 스스로를 희생한 T-800(아널드 슈워제네거)가 용광로서 엄지를 치켜들며 시리즈의 상징이 됐다.

놀라운 지점은 사람보다 빠른 인지판단 능력이다. 상황을 이해하더라도 이 말을 내뱉는데 1~2초간 지연이 발생하면 명대사가 되지 못했다.

터미네이터 시리즈를 대표하는 I‘ll be back은 아쉽게도 이 장면에서는 등장하지 않았다.

미래에서 온 고도의 인공지능 로봇인 터미네이터처럼 독자적인 상황 판단, 분석, 대응이 가능하려면 ’온 디바이스 AI‘(On-Device AI)가 필요하다.

챗GPT를 비롯한 거대언어모델(LLM) 기술은 대화의 맥락을 파악하고 적절한 대답을 찾는 것까지 가능하다.

인공지능 반도체 세부 기술 발명의 영향력 비교 (클래리베이트와 한국과학기술원(KAIST) 혁신전략정책연구소 공동 발간, ‘2023 글로벌 AI반도체 혁신경쟁: 현재와 미래’ 보고서 갈무리) 2023.02.20 뉴스1

대신 속도와 접속 독립성은 갈 길이 멀다. 챗GPT는 간단한 질문에도 1, 2초의 답변 시간이 걸리고, 문장이 길어지면 대기 시간도 늘어난다.

온라인 접속이 어렵거나 안 되는 환경에서는 이용이 불가능하다. 현재의 언어 처리 모델은 많은 연산을 해야 하기 때문에 데이터 센터 등 대형 설비가 필요하다.

보통 API 형태의 ’접속‘ 방식으로 기능이 수행된다. 이 방식에만 의존하면 적절한 상황판단은커녕 말도 제대로 못 하는 어리바리한 터미네이터 수준의 인공지능 구현만 가능하다.

AI 반도체 발명의 Top 10기업(클래리베이트와 한국과학기술원(KAIST) 혁신전략정책연구소 공동 발간, ‘2023 글로벌 AI반도체 혁신경쟁: 현재와 미래’ 보고서 갈무리) 2023.02.20 뉴스1

AI를 포함한 빠른 기술 발전 트렌드 속에서 이같은 한계를 해결할 수 있는 방법은 이미 연구 중이다. 소프트웨어의 기능적인 측면도 중요하지만 효율적인 ’온 디바이스 AI‘ 기술은 AI반도체가 핵심이다.

AI반도체는 기존 반도체의 설계 등을 개선하는 방향 뇌의 정보처리를 모방한 반도체(뉴로모픽 프로세서), 메모리 통합 연산 반도체(PIM반도체), 신경망처리장치(NPU) 등 다양한 방식으로 발전해 나가고 있다.

기존 연산 반도체보다 대용량 병렬 처리를 저전력으로 효율화하는 데 목표를 두고 있다.

각국의 ’AI반도체‘ 경쟁에서 우위를 점하고 있는 곳은 미국이다. 캐나다는 기존 반도체 산업 강국은 아니지만, 연구가 활발히 이뤄지고 있다.

중국은 특허나 논문 수에서 미국을 앞서기도 하지만 영향력 측면에서는 뒤처져 있다.

기업은 구글, 아마존, 텐센트, 메타, 마이크로소프트, 애플 등 기존 반도체 전문 기업이 아닌 기업들이 성과를 내고 있다.

지난달 21일 클래리베이트와 한국과학기술원(KAIST) 혁신전략정책연구소가 발간한 ’2023 글로벌 AI반도체 혁신경쟁: 현재와 미래‘ 보고서에 따르면 구글, 애플 등은 삼성전자(005930)에 비해 큰 특허 영향력을 발휘하고 있다.

17일 서울시내 한 빌딩 테슬라 충전구역에서 차량들이 충전을 하고 있다. 2023.1.17 뉴스1

이를 활용한 제품도 이미 일상에 들어왔다. 테슬라의 자율주행차가 대표적이다.

자율주행차의 경우에는 즉각적인 상황 인식·분석, 기기제어를 해야 할 뿐 아니라 상황에 따라서는 통신망이 깔리지 않은 지역의 도로를 달려야 할 수도 있다. 마치 터미네이터와 비슷하다.

테슬라에는 뉴럴넷 자율주행 보드가 장착되어 있는데 여기에는 NPU 등 인공지능 반도체가 장착된 것으로 알려졌다.

미래 국가 경쟁력을 좌우하는 건 AI반도체가 될 가능성이 크다. 이 때문에 AI 반도체의 국산화를 위해서라도 민간은 물론 정책적인 지원이 병행돼야 한다는 목소리가 높다.

터미네이터 1편 마지막 장면에서 T-800이 파괴되며 남긴 CPU가 훗날 인공지능 슈퍼컴퓨터인 스카이넷의 기초가 됐다. 상온 초전도체 등 시대를 앞서간 상상력이 놀랍다.

그때는 상상에 불과했지만 이제 AI 반도체가 미래기술의 핵심이 됐다. 강력한 국산화 기반 구축에 대한 고민이 필요한 시점이다.

(서울=뉴스1)