AI 반도체의 비중변화와 시장 전망
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AI 반도체의 비중변화와 시장 전망
  • 김경한 기자
  • 승인 2020.09.03 13:24
  • 댓글 0
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자율주행차와 데이터센터의 성장 견인 기대

[테크월드=김경한 기자] 데이터의 양이 증가함에 따라 방대한 정보를 처리하기 위한 반도체의 개발이 중요해지고 있다. 이에 대한 해결방안으로 인공지능(AI) 반도체가 부각되고 있다. AI 반도체는 AI 기술을 접목한 실리콘 칩으로 머신러닝에 활용된다. AI 반도체는 많은 산업 분야에서 연산속도 향상이나 위험 최소화에 기여할 것으로 보인다. 특히 데이터센터와 자율주행차 분야에서 두각을 나타낼 전망이다. 

향후 5~7년 폭발적 성장세 예상

인사이트 파트너스(The Insight Partners)는 AI 반도체의 매출액이 2017년 42억 5000만 달러에서 2027년 832억 5000만 달러로 급성장할 것으로 내다봤다. 11년 사이에 20배에 가까운 매출액 증가가 발생하는 것이다. 

글로벌 AI 반도체 시장 전망(자료=인사이트 파트너스)
글로벌 AI 반도체 시장 전망(자료=인사이트 파트너스)

얼라이드 마켓 리서치(Allied Market Research)는 이보다는 좀더 낮은 증가세를 예측했으나 상당한 상승이 있을 것으로 추정했다. 2018년 66억 3800만 달러에서 2025년 911억 8500만 달러로, 연평균 45.2%의 성장률을 기록할 것으로 보인다. 이는 약 13.73배의 증가를 나타낸다. 

하지만 숙련된 인력의 부족은 AI 반도체의 성장에 있어 제약요인으로 작용할 수 있을 것으로 분석됐다. 테스트, 버그 수정, 클라우드 구현 등 대부분의 작업은 AI 칩이 수행하고 있으나, 이를 제대로 구현할 필수 기술인력이 부족한 실정이다. 

또 하나의 제약요인은 자율주행차에서의 낮은 전력량 구현이다. 30테라플롭스(초당 1조 회 연산) 이상의 데이터 연산 시에는 GPU의 경우 100~200W를 소모해야 하는데, 이는 사실상 자율주행차에는 적합하지 않다. 이를 해결한 반도체가 한국전자통신연구원(ETRI)이 개발한 AB9이다. 이 AI 반도체는 40테라플롭스에서도 15W의 전력만 사용한다. 섭씨 -40~125도의 동작 온도 스펙을 지녀 자동차가 직면할 악조건에서도 무리 없이 작동할 수 있다. 

ETRI의 AI 반도체 AB9
ETRI의 AI 반도체 AB9

ASIC의 도약! CPU의 추락?

AI 반도체는 빠른 데이터센터에서의 활약도 기대된다. 맥킨지(McKinsey)에 따르면, ASIC이 데이터센터의 추론 단계 AI 애플리케이션에서 차지하는 비중이 점점 커져 2025년까지 40%를 차지할 것으로 예상된다. 반면, CPU는 그 시기에 존재감을 상실할 것으로 추정된다. AI 반도체의 기술적 과제는 데이터센터 반도체 매출의 전반적인 성장을 견인하면서도 더욱 강력하고 첨단 머신러닝 알고리즘에 최적화된 전문 칩을 개발하는 것이다. 

AI 추론을 위한 데이터센터 칩 아키텍처(자료=맥킨지)
AI 추론에 사용하는 데이터센터 칩 아키텍처의 변화(자료=맥킨지)

맥킨지는 데이터센터의 AI 반도체 트레이닝에 대한 예측치도 발표했다. 발표에 따르면, ASIC이 데이터센터의 트레이닝 단계 AI 애플리케이션에서 차지하는 비중이 점점 커지면서 2025년까지 50%를 차지할 것으로 전망된다. 이에 반해 현재 트레이닝 분야에서 독보적인 존재인 GPU가 2017년 97%에서 40%로 떨어질 것으로 분석했다. 

AI 트레이닝에 사용하는 데이터센터 칩 아키텍처의 변화(자료=맥킨지)
AI 트레이닝에 사용하는 데이터센터 칩 아키텍처의 변화(자료=맥킨지)

최근에는 프로세서 안에 메모리를 탑재한 그래프코어(Graphcore)의 IPU가 지연시간 제거와 연산 속도 향상으로 AI 반도체 업계에서 주목받고 있다. 그래프코어는 지난 3월 기준으로 4억 5000만 달러의 자금을 지원받으며 전 세계 AI 반도체 스타트업 중 투자유치 1위 기업이 됐다. 전통적인 반도체 제작 기업인 인텔, 삼성, 브로드컴, 퀄컴 등도 AI 반도체 개발에 관여하고 있으며 이 분야에 과감히 투자하고 있다. 

AI 트레이닝에 사용하는 엣지 프로세서 아키텍처의 변화(자료=맥킨지)
투자금 기준 전 세계 AI 칩 스타트업 탑5(자료=크런치베이스)

보안 문제와 처리 지연을 고려해 엣지단에서의 데이터 처리도 중요해지고 있다. 이에 대한 엣지단에서의 추론과 트레이닝 단계의 AI 반도체 비중 전망(맥킨지)을 살펴보면 다음과 같다. 

엣지단 추론 분야에서는 ASIC의 비중이 2017년 50%에서 2025년 70%로 뚜렷한 성장세가 돋보인다. 반면 CPU는 2017년 50%에서 2025년 제로가 될 정도로 존재감을 상실하게 될 것으로 여겨진다. 그 대신 FPGA가 2017년 제로에서 2025년 20%가 될 정도로 약진이 두드러질 전망이다. 

AI 추론을 위한 엣지 프로세서 아키텍처의 변화(자료=맥킨지)
AI 추론에 사용하는 엣지 프로세서 아키텍처의 변화(자료=맥킨지)

엣지단 트레이닝 분야에서도 ASIC의 비중 증가는 상당할 것으로 보인다. 맥킨지에 따르면, 2017년 30%에서 2025년 70%에 이를 것으로 보이기 때문이다. 반면 CPU는 2017년 60%에서 2025년 제로의 비중으로 추락할 것으로 분석됐다. 

AI 트레이닝에 사용하는 엣지 프로세서 아키텍처의 변화(자료=맥킨지)
AI 트레이닝에 사용하는 엣지 프로세서 아키텍처의 변화(자료=맥킨지)

최근 인텔이 자체 42테라플롭스의 Xe GPU를 올해 말 출하할 예정이라고 발표한 것은 이런 시대흐름을 무시할 수 없었기 때문이다. 

 

산업 전반에서 AI 성장 기대되는 개발도상국

AI 반도체는 인도와 같은 개발도상국에서 스마트시티 프로그램을 시작할 수 있는 추진력을 부여하기도 한다. AI 반도체를 탑재한 디바이스는 상호 연결된 디지털 홈과 스마트도로 등의 기반을 다질 수 있는 거대한 잠재력을 지니고 있다. 따라서 스마트시티는 AI 반도체 업계엔 새로운 시장 기회로 떠오를 전망이다. 

이 외에도 개발도상국의 AI 반도체 채택은 빠르게 증가하고 있다. 미디어, 광고, 금융, 소매, 의료, 자동차, 운송 등 다양한 산업 분야에 걸쳐 AI의 성장 잠재력이 커지고 있다. AI가 제공하는 시간과 비용 절감 혜택은 개발도상국이 AI 반도체의 채택을 확대하도록 이끄는 주요 동인이다. 


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