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[IT뉴스]더 적은 전력으로 더 많은 연산 … AI칩, 점점 인간 뇌 닮아간다

온카뱅크관리자

2026-06-15 17:57:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 빅테크 AI 경쟁 가속 … 뇌 본뜬 뉴로모픽 반도체 주목 GPU·HBM 덕에 AI 발전 불구 막대한 전력소비 개선 과제로 반도체 진화가 AI경쟁력 좌우 실리콘 위에 뇌 구조 구현해 에너지 효율 높이는 연구 사활 
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 게티이미지뱅크
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 '지능'은 고도의 정신적 영역으로 여겨지지만, 물질적 기반 없이는 존재할 수 없다. 인간의 지능이 '뇌'라는 물질을 토대로 작동한다면, 인공지능(AI)은 '칩'(반도체)을 토대로 작동한다. 생명체가 등장한 이후 뇌는 약 8억년에 걸쳐 진화했고, 반도체는 1947년 트랜지스터가 발명된 이후 80년간 비약적으로 발전했다. 뇌의 진화가 인간을 지구의 주요 종으로 만들었듯, 반도체의 발전은 AI를 인간의 지적 능력에 근접하거나 이를 뛰어넘는 수준으로 이끌고 있다는 평가가 나온다. 최근 빅테크들이 천문학적 규모의 자금을 AI 데이터센터와 반도체에 쏟아붓는 배경에도 이러한 반도체 기술의 진화가 자리하고 있다.
 ◆ 트랜지스터로 시작된 반도체 역사
 AI의 역사는 반도체, 특히 트랜지스터의 발명에서 출발한다. 1947년 미국 벨연구소의 윌리엄 쇼클리, 존 바딘, 월터 브래튼이 트랜지스터를 발명하면서 디지털 시대의 토대가 마련됐다.
 트랜지스터는 전류의 흐름을 정교하게 제어하는 일종의 스위치 역할을 한다. 이전까지 방 하나를 채울 정도로 컸던 컴퓨터는 트랜지스터가 도입된 후 크기와 효율성 면에서 획기적으로 개선됐다. 다만 트랜지스터만으로는 한계가 있었다. 초기 컴퓨터는 연산·제어·기억 장치가 분산돼 있어 처리 속도에 제약이 있었고, 이를 하나로 통합하는 기술이 필요했다. 쇼클리와 함께 일했던 로버트 노이스와 고든 무어는 이후 독립해 인텔을 창업했다. 두 사람이 세운 인텔은 반도체 산업의 흐름을 주도하는 기업으로 성장했다.
 ◆ 컴퓨터를 도약시킨 인텔
 1971년 인텔은 중앙처리장치(CPU)를 개발했다. 분산돼 있던 연산·제어·기억 기능이 하나의 실리콘 칩에 통합되면서 정보 처리 속도가 크게 향상됐다. CPU는 이후 50년 넘게 컴퓨터 산업의 핵심 부품으로 자리매김했다.
 그러나 CPU는 정보를 순차적으로 처리하는 구조여서 병렬 연산에는 한계가 있었다. 이는 CPU가 AI 연산에 적합하지 않다는 지적으로 이어졌고, 이를 대체할 기술로 그래픽처리장치(GPU)가 주목받기 시작했다.
 GPU는 원래 게임 화면의 수많은 픽셀을 동시에 처리하기 위해 개발된 부품이었다. 그래픽 연산에 특화된 만큼, 한 번에 여러 연산을 동시에 처리하는 병렬 구조를 갖추고 있었다.
 이후 공학자들은 GPU가 대량의 데이터를 동시에 처리하는 AI 연산에 적합하다는 점을 발견했다. 포유류의 뇌에 있는 신피질은 시각·청각·후각·촉각 등 여러 신호를 동시에 받아들여 종합적으로 처리하는데, GPU 역시 대량의 정보를 병렬로 처리할 수 있다는 점에서 이와 유사한 기능을 한다는 점이 부각됐다.
 이러한 특성으로 GPU는 AI 시대의 핵심 부품으로 자리 잡았다. 특히 대규모 데이터에서 규칙과 패턴을 학습하는 '딥러닝' 기술이 GPU를 만나면서 빠르게 발전했고, 엔비디아는 이 흐름 속에서 AI 반도체 시장의 선두 기업으로 부상했다.
 다만 GPU의 연산 능력이 향상되면서 이를 뒷받침할 메모리 반도체의 용량과 속도가 새로운 과제로 떠올랐다. GPU가 아무리 빠르게 연산해도 데이터를 저장하고 불러오는 메모리가 이를 따라가지 못하면 전체 시스템의 성능은 메모리에 의해 제한된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 기술로 등장한 것이 고대역폭메모리(HBM)다.
 ◆ 더 효율적인 반도체 확보 경쟁
 HBM은 메모리 칩을 수직으로 적층해 제한된 공간에서 용량과 속도를 동시에 높이는 방식이다. 기존 평면 구조의 메모리로는 면적을 늘리지 않고선 용량을 키우기 어려웠지만, HBM은 여러 층의 메모리를 쌓아 올려 이 같은 한계를 극복했다. 인간의 뇌가 한정된 두개골 공간 안에서 표면을 접고 주름을 만들어 더 많은 신경세포를 담아내는 것과 비슷한 방식으로 칩도 평면이 아닌 수직 구조를 통해 용량의 한계를 넘어선 셈이다. 
 HBM 시장은 삼성전자와 SK하이닉스, 미국 마이크론 등이 주도하고 있다. 이 가운데 삼성전자와 SK하이닉스가 모두 국내 증시에 상장돼 있다는 점에서 HBM 기술 발전과 수요 확대는 국내 반도체주의 가치 재평가와도 맞물려 있다는 분석이 나온다. 반도체 기술은 개별 칩 간 연결과 협력으로도 확장되고 있다. CXL(Compute Express Link)은 수천 개의 칩이 메모리 자원의 사용 현황을 공유하며 효율적으로 연산을 분배하는 기술이다. 여러 칩이 하나의 거대한 시스템처럼 작동할 수 있도록 하는 것이 핵심이다.
 최근에는 인간 뇌의 물리적 구조를 실리콘 위에 구현하려는 '뉴로모픽 반도체' 연구도 활발하다. AI는 그동안 막대한 전력을 소비하며 발전해왔지만, 인간의 뇌는 약 20W의 전력으로 작동한다. 이러한 효율성 격차를 줄이는 것이 차세대 반도체 기술의 핵심 과제로 꼽힌다.
 업계에서는 AI 반도체 기술의 발전 속도가 곧 AI 자체의 발전 속도를 결정한다고 본다. GPU와 HBM, CXL, 뉴로모픽 반도체로 이어지는 기술의 진화는 결국 더 적은 전력으로 더 많은 연산을 처리하려는 시도의 연속이었다. 빅테크들이 차세대 AI 모델을 개발하기 위해 반도체 확보 경쟁에 나서는 것도 이러한 맥락에서다. 결국 AI 경쟁력의 향방은 누가 더욱 효율적인 칩을 더 많이, 더 빠르게 확보하느냐에 달려 있다는 전망이 나온다. 
 뉴로모픽 반도체
 뉴로모픽 반도체(neuromorphic chip)는 뇌신경을 모방해 신경세포가 다른 신경세포로 신호를 전달하는 과정을 칩에 적용해 고안한 반도체다. 인간의 사고 과정과 유사하게 정보를 처리해 반도체 효율성을 크게 높인 것이 특징이다.
 [강영운 기자]
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