반도체는 어떻게 AI 패권 전쟁의 핵심이 됐을까?

초거대 AI를 움직이는 힘은 어디에서 올까?

IBM 왓슨의 역사적인 제퍼디 우승, 이세돌 9단과의 대결에서 승리한 알파고, 오픈AI의 챗GPT까지 모든 AI 혁신은 AI 반도체 칩이 있기에 가능했다.

알파고의 딥러닝 기술을 구현하는 데 1920개의 CPU와 280개의 GPU가 사용됐다. 알파고 출현 이후 7년 뒤 등장한 '챗GPT'에는 1만개가 넘는 엔비디아의 'A100' GPU가 사용됐다. 

AI칩은 인공지능 시스템의 개발과 배포에 사용되는 특수 컴퓨팅 하드웨어를 말한다. AI 작업을 처리하도록 설계된 특수 집적 회로로 그래픽 처리 장치(GPU), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 주문형 반도체(ASIC) 모두 AI 칩이다.

생성AI의 성장세에 힘입어 AI칩 시장도 가파르게 성장하고 있다.

시장 조사 업체 가트너에 따르면 AI 반도체 매출은 예측 기간 동안 두 자릿수 성장을 지속해 2024년에는 25.6% 증가한 671억 달러(약 90조 9070억 원)에 달한다. 오는 2027년에는 AI칩 매출이 2023년 시장 규모의 두 배 이상인 1194억 달러(약 161조 7631억 원)에 달할 전망이다. 

가트너의 분석가이자 부사장인 앨런 프리스틀리는 "생성AI의 발전과 데이터 센터, 엣지 인프라 및 엔드포인트 디바이스에서 광범위한 AI 기반 애플리케이션의 사용이 증가함에 따라 고성능 그래픽 처리 장치(GPU)와 최적화된 반도체 디바이스가 필요하다. 이것이 AI칩의 생산과 배포를 주도하고 있다"고 설명했다. 

가트너는 "생성AI 대규모 언어 모델 개발이 데이터 센터에서의 고성능 GPU 기반 서버에 대한 수요 증가를 이끌고 있다"고 밝혔다.

또한 2027년까지 AI 기술을 데이터센터 애플리케이션에 통합하면 워크로드 가속기를 포함한 새로운 서버의 20% 이상이 탄생할 것으로 예상했다.

맞춤형 AI칩 시장도 확대될 것으로 보인다. 프리스틀리 부사장은 "많은 조직에서 광범위한 AI 기반 워크로드, 특히 생성 AI 기술을 기반으로 하는 워크로드에 대해 현재 주요 칩 아키텍처인 개별 GPU를 대체할 맞춤형 AI칩의 대규모 배포가 이루어질 것"이라고 밝혔다.