AI 반도체와 시장규모 그리고 국내 AI 반도체 시장

안녕하세요 돌담 아빠입니다. 반도체 시장에서 AI반도체를 선점하기 위한 움직임이 지속적으로 일어나고 있습니다. 이에 이번 시간에는 AI반도체의 의미와 관련 시장 그리고 개발 상황 등에 대해서 알아보며 AI반도체에 대해 공부해 보도록 하는 시간을 갖도록 하겠습니다.

목차

1. AI반도체의 정의와 필요 이유
2. AI반도체 종류
3. AI반도체 시장 규모와 성장 전망
4. AI반도체 개발 상황
5. 국내 AI 반도체 개발상황

 

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모바일, 가전을 넘어 4차 산업을 이끌어가게 될 핵심 분야인 디지털 헬스케어, 자율주행차, 스마트시티, 스마트 팩토리 등의 산업에서 AI반도체에 의 수요가 커지며 2031년에는 AI 반도체가 전체 시스템 반도체 시장에서 약 30%를 차지할 것으로 전망되고 있습니다. 이에 이제는 반도체에 대한 개발 역량이 곧 인공지능 기술 역량을 결정하게 되는 기준이 되어가고 있어 반도체 기업부터 구글, 아마존, 테슬라, 애플 등의 비 반도체 기업까지 AI 기술 경쟁에 뛰어들고 있습니다.

1. AI 반도체의 정의와 필요 이유

 

AI 반도체란 AI 서비스 구현에 필요한 대규모 연산을 가능하게 하는 고성능 저전력 반도체입니다. 데이터를 순차적으로 처리하는 폰 노이만 방식의 기존 반도체와는 달리 AI 반도체는 대량의 데이터를 동시에 병렬할 수 있어 빠른 시간 내의 복잡한 상황 인식과 판단 등에 최적화된 반도체입니다.

최근에는 서버와 클라우드 등의 대규모 데이터의 실시간 접근과 활용이 가능해지며 인공지능 기술이 점차적으로 모바일, 가전, 자동차, 의료 등의 모든 산업 분야에서 활용되고 있습니다.

인공지능은 대량의 데이터에 기반한 인공지능 연산을 수행하기 때문에 기존의 구조를 가진 CPU와 GPU의 반도체로는 속도에 한계를 보이고 있으며 전력 소모 또한 상당히 많이 일어나는 것으로 알려지고 있습니다. 따라서 낮은 전력으로 대량의 데이터를 처리할 수 있는 인공지능(AI) 칩에 대한 중요성이 높아지고 있는 것입니다.

2. AI 반도체 종류

흔히 우리가 부르고 있는 AI 반도체는 한 가지만이 존재하는 것이 아닌 다양한 사용 목적에 따라 구별되어 개발되고 있습니다.

• 시스템 구현 목적 시스템 구현 목적의 AI반도체는 크게 학습용과 추론용으로 사용되게 됩니다. 학습용은 ML, DL알고리즘을 활용하여 지식을 습득하는 데에 최적화된 AI반도체이며, 추론용은 학습한 내용을 바탕으로 외부의 명령, 상황을 인식하고 분석하는데 최적화된 AI반도체입니다.

• 서비스 플랫폼 서비스 플랫폼을 위한 AI 반도체는 데이터 센터 서버용과 엣지 디바이스 용으로 구분됩니다. 서버용 AI반도체는 데이터 센터의 병렬 연산 처리 수요에 대응하며 고효율의 전력 사용과 확장성 그리고 유연성 등의 특징을 가지고 있으며, 엣지 디바이스용 AI반도체는 개별 서비스에 특화된 모습을 보여주며 저전력, 낮은 무게, 낮은 원가 등의 특징을 가지고 있습니다.

• 기술 구현 방식 기술 구현 방식으로 AI반도체를 구분하게 되면 사용 목적에 맞도록 프로그래밍이 가능한 FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이) 반도체와 특정 AI 시스템 구현을 목적으로 제작되는 주문형 반도체인 ASIC 반도체, 그리고 특정 AI 시스템에 다수 사용되는 특정 용도 표준 제품인 ASSP반도체가 있습니다.

3. AI반도체의 시장 규모와 성장 전망

 

향후 AI반도체의 중요도에 따라서 AI반도체의 성장 역시 높을 것으로 전망되고 있습니다.

시장 조사 기관인 IHS 마킷은 2025년 글로벌 AI반도체 매출은 1289억 달러(한화 약 153조 원)에 이를 것으로 추산하고 있으며 이는 2019년 AI반도체의 전체 매출인 428억 달러(한화 약 48조 원)에 비해서 3배가량이 성장한 금액이며, 가트너와 정보통신 정책연구원(KISDI)은 2030년에 총 1179억 달러 규모로 10년 동안 시장규모는 6배나 상승할 것으로 예측하였으며 2024년까지의 연평균 성장률은 35.8%로 전망하고 있습니다. 또한 2031년에는 AI반도체가 전체 시스템 반도체 시장에서 약 30%를 차지하게 될 것으로 전망되고 있습니다.

AI 반도체의 세부 영역에서도 전반적으로 높은 성장률을 보여줄 것으로 전망되고 있습니다.

• GPU 시장은 2020년 200억 달러(한화 약 22조 원)에서 2025년까지 350억 달러(39조 원)로 성장할 것으로 전망되고 있습니다.(T4전망)
• FPGA 시장에서는 2020년 59억 달러(한화 약 6조 원)에서 2025년에는 89억 달러(한화 약 9조 원)로 성장할 것으로 전망되고 있습니다.(마켓 앤 마켓 전망)
• ASIC 시장에서는 2019년 140억 달러(한화 약 16조 원)를 기록하였지만 2027년까지 연평균 성장률 5.2%를 기록할 것으로 전망되고 있습니다.(그랜드 뷰 리서치)

4. AI 반도체 개발 상황

 

인공지능 반도체에 대한 개발 역량은 이제는 기업의 인공지능 기술 역량을 결정하게 되는 기준이 될 것으로 생각되고 있습니다. 현재 글로벌 기업들은 대규모 데이터와 진화하고 있는 인공 지능 기술을 활용하여 제품 및 서비스의 초고도화를 이뤄내기 위해 노력하고 있으며, 신규 비즈니스를 창출하기 위해서 사업 분야에 특화된 인공지능 반도체를 개발하고 있는 모습을 보여주고 있습니다. 대표적으로 테슬라는 자율주행 전기자동차에 장착된 카메라와 각종 정보를 자체 개발한 인공지능 반도체에서 처리하게 하여 자율주행 완성도를 높이고 있으며, 구글의 경우에는 텐서 칩을 통해 안드로이드의 지도, 검색, 사진 등의 기능을 개선, 안드로이드 운영체제 성능의 초고도화를 통해 경쟁력을 높이려고 하고 있습니다.

분야별로 살펴보게 되면

• CPU 기반 AI반도체에서는 인텔이 5G, AI, 클라우드 컴퓨팅의 성능을 개선하는 서버용 CPU인 3세대 제온 스케일러블 프로세서 시리즈를 공개하며 앞서가는 모습을 보여주고 있으며, AMD는 에픽 밀란 7003 시리즈, 엔비디아는 그레이스와 자율주행 자동차용 AI프로세서인 아틀란, 퀄컴은 서버용 고성능 AI추론 가속기 클라우드 AI100을 출시하였습니다.
• GPU 기반 AI반도체에서는 엔비디아가 암페어 아키텍처 기반의 엔비디아 A100 GPU를 공개하는데 이어 NDA100V4 VM(가상 머신) 시리즈를 추리하며 시장을 주도하고 있으며, AMD가 HPC용 GPU인 인스팅스 MI100을 출시, 인텔은 서버용 GPU인 H3CXG310을 발표하였습니다.
• FPGA에서는 자일링스를 인수 합병한 AMD가 자일링스 버텍스 시리즈를 출시하며 기존의 인텔의 애질렉스 시리즈를 넘어 시장을 주도하고 있습니다.
• AI ASIC의 경우에는 글로벌 비반도체 기업들이 경쟁하며 치열한 모습을 보여주고 있습니다. 구글의 경우 자사의 딥러닝 프레임 워크 턴 서플 토우를 지원하는 서버용 TPU를 공개한 이후 현재 4세대 모델까지 출시하는 모습을 보여주고 있으며, 마이크로소프트는 현실 세계와 증강현실 데이터를 통합 처리하는 HPU를 개발하여 스마트 글라스인 홀로 렌즈에 탑재하였습니다. 또한 테슬라는 오토파일럿에 쓰이는 FSD를 직접 개발하여 사용하는 모습을 보여주고 있으며, 애플은 자체 설계한 모바일 시스템 온 칩 M1을 자사 제품에 탑재, 퀄컴은 모바일 AP인 스냅드래곤 865+, 엔비디아는 자율주행용 AI반도체 자비에, 인텔 하바나, IBM 파워 10, 화웨이 기린 990, 바이두 쿠룬 등 많은 자체 설계 제작된 AI ASIC칩이 공개 또는 출시되었습니다.
• 마지막으로 뉴로모픽 부문에서는 IBM의 트루 노스와 블루 레이븐, 인텔의 로이히, 퀄컴의 제로스 등이 공개되었으나 아직은 시장이 형성되지 않아 대부분 연구, 개발 단계인 것으로 알려지고 있습니다.

5. 국내 AI 반도체 개발상황

 

KAIST 혁신전략정책연구소가 진행한 글로벌 특허 분석에 따르면 한국의 특허수는 양적인 면에서는 세계 3위의 규모를 보여주고 있으나 질적인 경쟁력은 미국은 물론이고 일본, 대만 등의 주요 국가들에 비해 많이 뒤처져 있는 것으로 평가되고 있습니다.

하지만 글로벌 메모리 반도체를 선도하고 있는 삼성전자와 SK하이닉스는 자신들이 잘할 수 있는 분야인 PIM(CPU, GPU, 통신 모듈, OS 등 시스템과 메모리를 통합한 반도체) 분야를 공략하고 있으며, 삼성전자는 고 대역폭 메모리(HBM)와 AI처리기를 결합한 HBM-PIM을 개발하며 시장을 선점하기 위한 움직임을 보여주고 있으며, SK하이닉스는 PIM의 일종인 AIM을 개발하고 있는 중으로 알려지고 있습니다.

AI 반도체 시장은 반도체 패권을 잡고 있는 미국의 팹리스 기업들이 유리한 모습을 보여줄 수밖에 없는 시장입니다. 따라서 우리나라 기업들은 틈새시장을 이용하여 자신들의 장점을 살려 경쟁력을 가져가는 것이 전략적으로 현명할 것으로 보이고 있습니다. 따라서 현재 삼성전자의 파운드리 진출이 더욱 높은 평가를 받을 수 있을 것으로 보이며 전체 AI반도체를 개발하는 것이 아닌 PIM시장, 아직 시장이 형성되지 않은 뉴로모픽 시장 등을 공략하며 파운드리 산업에서의 경쟁력까지 키워나가며 경쟁력을 확장해 나간다면 AI반도체 산업에서 분명 좋은 성과를 거둘 수 있을 것으로 생각하고 있습니다.

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지금까지 AI반도체와 AI반도체 시장, 그리고 개발 동향 등에 대해서 알아봤습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.