권기태

챗GPT가 촉발한 ‘생성 AI(인공지능) 혁명’의 거대한 물결이 반도체 시장도 예외 없이 흔들고 있다. 지난 2012년 이미지넷(ImageNet)이 주최한 인공지능 대회에서 알렉스넷(AlexNet)은 사진 인식 성능으로 모두를 놀라게 했다. AI 연구에 불을 붙인 알렉스넷은 엔비디아의 게임용 GPU(그래픽처리장치) 칩을 이용해 개발된 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱신경망) 아키텍처였다. 새 알고리듬(CNN)이 제공하는 화상 인식 기술이 주는 가능성에 매료된 산업계는 GPU 같은 범용 AI 반도체보다 전력효율이 뛰어나고, 성능도 뛰어난 CNN 전용 AI 반도체에 뛰어들게 됐다. 대형 클라우드 회사들과 미국·영국 스타트업들이 수천억 원이 넘는 투자를 받았고, 침체해 있던 반도체 생태계에 활력이 생겼다. 이런 반도체의 주요 사용처로서는 자율주행차를 포함한 이미지·영상 인식 분야가 꼽혔다. 대표적인 회사들로는 영국의 그래프코어, 미국 실리콘밸리의 삼바노바 시스템, 세레브라스 등이 있으며, 주요 클라우드 서비스회사들 역시 다 자체적으로 AI 반도체를 개발해 왔다.이들 회사들이 경쟁력으로 주장하는 내용은 “엔비디아의 GPU는 원래 게임 소프트웨어를 위해 개발된 것으로서 AI는 나중에 우연히 발견된 사용 분야다. 처음부터 AI만을 목표로 설계해 최적화한다면 훨씬 적은 전력을 사용하는 고성능의 AI 반도체를 만들 수 있다”는 것이다. 이는 상당히 설득력 있는 주장이었다. 이들은 그들의 주장대로 저전력 고성능의 AI 반도체를 발표해 왔다. 그런데 이런 AI 반도체 회사들이 지금 흔들리고 있다. 발단은 13개월 전에 발표된 챗GPT가 초고속으로 사용자를 늘려가며, 벌써 10억 명이 사용하는 서비스가 됐다는 점이다. 챗GPT는 트랜스포머라는 새로운 알고리듬을 사용한다. 핵심은 이 알고리듬은 물론, 챗GPT 비슷한 AI 알고리듬은 대부분 대용량 메모리 및 GPU가 한 패키지(단위)에 들어가는 AI 반도체를 사용한다는 것이다. 기존 엔비디아를 제외한 AI 반도체들은 전력효율, 가격에 큰 장점이 있는 반면 이런 거대한 알고리듬의 변화에 대응하기에는 유연성이 떨어졌다. 이전 알고리듬에만 최적화돼 있어 수년간 수천억 원의 투자를 하면서 개발해 온 반도체 설계방향이 거대한 유턴을 해야만 하는 상황이 됐다. 결과적으로 자금 사정이 어려워진 회사들도 생겨나게 됐다. 그렇다면 엔비디아는 이러한 거대한 변화에 어떻게 대응하면서 성공할 수 있었을까?

애플의 연례 개발자 컨퍼런스 WWDC가 2022년 6월 6일부터 6월 10일까지 열렸다. WWDC는 매년 6월마다 열리고 일주일 동안 계속되는 애플의 가장 큰 행사다. 애플의 운영체계와 소프트웨어 신기능을 소개하고, 전세계 개발자들을 교육시키는 장으로 사용되지만, 때때로 새로운 하드웨어를 발표하기도 해서, 애플 생태계에 있는 개발자나 회사들뿐만 관심을 가지는 것이 아니라, 미래의 컴퓨터 기술의 방향성을 제시하는 행사였다. 특히 올해는 지난 2021년이후 3년만에 사람들이 대면으로 참석하는 행사여서 많은 사람들이 느끼는 감회가 새로왔을 것이다. 올해 WWDC2022를 보고 느낀 점은 한마디로, 애플이 모든 경쟁사들에게 모든 포문을 열고, 맹폭격을 시작했구나 하는 것이었다. 경쟁자들이 추격이 힘들 정도로 큰 격차를 벌리면서 혁신을 이어갔다고 본다. 최근의 어떤 WWDC보다 가장 인상적인 발표였다. 이번 발표를 보며 권오현 삼성 전 회장이 주창한 지난 2018년 펴낸 책에서 소개한 '초격차'를 떠올렸다. 초격차는 비즈니스의 4가지 핵심 키워드(리더, 조직, 전략, 인재)를 중심으로 '기술' 외에도 조직, 시스템, 공정, 인재 배치, 문화에 이르기까지 모든 부문에서 넘볼 수 없는 ‘격(格, level)’을 높이고 차이를 만드는 전략을 말한다. '초격차' 에서는 불가능한 것을 가능하게 만들고 한계를 뛰어넘어 누구도 넘볼 수 없는 차이를 만드는 불변의 원칙이다. 애플이 그렇게 하고 있다. WWDC2022에서 애플은 많은 내용을 발표했지만 4가지 핵심 포인트를 짚어보려고 한다.