삼성전자 반도체는 미국 캘리포니아주 새너제이에서 3월 16일(현지 기준) 개최된 엔비디아의 연례 기술 콘퍼런스 ‘GTC 2026’에 참가해 AI 반도체의 미래 비전을 제시했다. 올해 GTC 행사에서 삼성전자는 최근 업계 최초로 양산을 개시한 HBM4와 함께 차세대 HBM4E 칩 실물을 처음으로 공개하고, 엔비디아 Vera Rubin 플랫폼을 위한 메모리와 스토리지 ‘토털 솔루션’ 제품군을 선보이며 엔비디아와의 협력을 강조했다.

기조연설에서 더욱 강조된 양사의 AI 파트너십

GTC 2026 참석자들의 시선은 가장 먼저 엔비디아 젠슨 황 CEO의 기조연설에 집중됐다. 황 CEO는 ‘블랙웰(Blackwell)’과 ‘루빈(Rubin)’을 중심으로 한 차세대 AI 칩 시장 규모 비전을 제시하는 한편, 최신 Vera Rubin 플랫폼을 비롯해 네트워크, 소프트웨어 등 AI 산업 혁신을 앞당길 엔비디아의 컴퓨팅 플랫폼 전략과 기술을 공개했다.

특히 황 CEO는 기조연설에서 삼성전자 반도체와의 협력을 직접 언급하기도 했다. HBM4를 중심으로 한 메모리, 스토리지 솔루션 협력은 물론, 삼성전자 파운드리를 통해 그록3 언어처리장치(Groq 3 LPU) 칩을 생산할 계획을 밝히면서 양사 간 파트너십의 중요성이 그 어느 때보다 부각됐다.

삼성전자만의 AI 메모리 토털 솔루션 선보여

삼성전자는 이번 GTC에 마련된 전시 부스에 ‘HBM4 Hero Wall’을 마련해, HBM 기술 리더십을 조명했다. 지난 달 양산 출하를 발표한 HBM4를 비롯해 차세대 HBM4E 실물 칩과 코어 다이 웨이퍼도 최초로 공개했다.

또한 ‘Nvidia Gallery’를 별도로 구성해 ▲Rubin GPU용 HBM4 ▲Vera CPU용 SOCAMM2 ▲스토리지 PM1763을 Vera Rubin 플랫폼과 함께 전시했으며, 특히 기조연설에 언급돼 청중의 관심이 집중된 그록3 LPU 4나노 웨이퍼 실물도 일반에 공개해 눈길을 끌었다.

이와 함께 Vera Rubin 플랫폼에 새롭게 도입된 CMX(Context Memory eXtension) 기술을 AI Factories존에 공개해 많은 관심을 받기도 했다.

*CMX(Context Memory eXtension): AI 추론 과정에서 생성되는 KV Cache 데이터를 GPU 메모리 밖의 스토리지로 확장해 활용하는 메모리 확장 기술

한편, 젠슨 황 CEO는 올해도 삼성전자 반도체 부스를 찾아 많은 관람객들의 관심이 집중됐다. 그는 전시존에 마련된 삼성전자 HBM4 코어 다이 웨이퍼와 그록3 LPU 4나노 웨이퍼에 각각 ‘AMAZING HBM4’와 ‘GROQ SUPER FAST’라는 문구를 적고 서명한 뒤, 삼성전자 Foundry사업부장 한진만 사장, 메모리개발담당 황상준 부사장과 함께 기념 촬영을 하며 양사 간 끈끈한 협력 관계를 보여줬다.

AI 산업의 급격한 발전을 바탕으로 나날이 전 세계의 관심이 높아지고 있는 GTC 2026 콘퍼런스에서, 삼성전자 반도체는 앞선 AI 메모리 기술 경쟁력과 엔비디아와의 전략적 파트너십을 다시 한 번 대중에 각인시켰다. 양사는 글로벌 AI 인프라 발전을 위한 비전을 공유하며 계속해서 긴밀히 협력해 나갈 계획이다.

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죽음을 건너뛰는 인간, 상상이 만든 질문

봉준호 감독의 영화 <미키17>은 파격적인 설정으로 시작한다. 주인공 미키는 죽을 때마다 새로운 몸으로 다시 태어나며, 이전의 기억과 의식은 그대로 이어진다. 극 중 인류는 얼음 행성 ‘니플하임(Niflheim)’을 식민 개척지로 제시하며, 혹독한 환경에 맞서기 위해 ‘소모성 인간’을 재프린팅해 개척을 시도한다. 마치 죽음을 건너뛰는 듯한 이 설정은 얼핏 비현실적으로 보이지만, 사실은 인류가 오랫동안 품어온 꿈과도 맞닿아 있다. 바로 복제인간, 의식 전송, 그리고 죽음을 넘어선 ‘디지털 불멸’이다.

복제와 의식 전송: 뇌를 데이터로 다루다

1996년에 태어난 복제 양 ‘돌리’는 1997년 공식 발표와 함께 성체 세포에서도 복제가 가능함을 전 세계에 각인시켰다. 그러나 단순히 육체를 복제한다고 해서 곧바로 ‘나’라는 존재가 이어지는 것은 아니다. 영화 <미키 17>의 핵심은 몸이 아닌 의식의 전송이다. 기억과 성격, ‘자아’를 데이터처럼 옮겨 담는 데 있다.

실제로 과학계에서는 ‘마인드 업로딩(Mind Uploading)’이라는 이름으로 이 개념이 연구되고 있다. 뇌 속 수십억 개의 뉴런과 수백조 개의 시냅스를 정밀하게 기록해 컴퓨터로 재현하는 방식이다. 인간의 뇌 용량은 수백 테라바이트에서 최대 수 페타바이트까지 추정되며, 이는 때로 인터넷 전체 데이터에 근접한 규모로 비유되기도 한다. 이 방대한 정보를 처리하려면 초대형 데이터센터, 초고속 메모리, 그리고 인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 칩 등이 필요하다.

주요 반도체 기업들도 뇌처럼 신호를 병렬 처리하는 칩을 개발하고 있으며, 세계 각국은 ‘브레인 프로젝트’를 통해 두뇌 시뮬레이션 연구를 이어가고 있다. 미래학자 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)은 “2045년이면 인간의 뇌와 기계는 연결될 것”이라 전망한 바 있다. 이는 곧, <미키 17> 속 상상이 머나먼 공상이 아니라 현실의 뉴스로 다가올 수 있음을 시사한다.

우주 개척의 동반자, AI 반도체

위에서도 언급했듯, <미키17>의 또 다른 무대는 얼음 행성 ‘니플하임’이다. 니플하임의 개척은 현실의 화성 탐사와 맞닿아 있다. 인류는 이곳에 식민지를 건설하려 하지만, 가혹한 환경 속에서 살아남기 위해 복제인간을 소모품처럼 투입한다. 현실에서도 인류가 화성이나 달에 정착하기 위해서는 먼저 로봇과 AI가 첨병이 되어야 한다.

실제로 NASA의 화성 탐사 로버 ‘퍼서비어런스(Perseverance)’는 방사선에 강한 프로세서와 메모리, 광학센서, 머신러닝 알고리즘 등을 탑재해 로버의 상태를 스스로 점검하고 장애물을 피해 탐사할 수 있다. 지구와 달 사이에는 통신 지연이 몇 초에 불과하지만, 화성이나 더 먼 행성과의 통신은 최대 수십 분까지 걸리기 때문에, 로봇이 스스로 상황을 인식하고 판단해야 한다. 앞으로 우주 정착 과정에서 필수적인 산소 생산, 거주지 건설, 자원 채취와 같은 핵심 과제를 수행하는데 있어 반도체의 중요성은 계속 커질 것이다.

영화 속 개념과 현실 기술의 대응

영화 <미키 17>의 공상과학적 설정은 얼핏 허구처럼 보이지만, 오늘날 반도체, IT, 바이오 산업이 직면한 과제와 절묘하게 겹친다. 복제인간부터 의식 전송, 죽음 극복, 우주 이주, 그리고 자율 제어에 이르기까지. 영화 속 상상이 실제 기술 연구와 맞닿아 있는 지점을 짚어보자.

복제인간 – DNA 칩

단순히 세포를 복제하는 수준으로는 ‘나’라는 존재를 재현하기 어렵다. 복제인간을 가능하게 하려면 방대한 유전자 정보를 빠르게 해독하고 정밀하게 제어해야 한다. 이 과정에서 활용되는 것이 바로 DNA 칩이다. 이 칩은 DNA 데이터를 빠르게 처리해 특정 유전자를 편집하거나 원하는 방식으로 세포를 배양할 수 있게 돕는다. 이러한 기술은 맞춤형 세포 배양, 인공 장기 제작, 유전자 치료 연구의 기반이 되고 있다. 아직 ‘복제인간’은 현실에서 불가능하지만, 개인 맞춤형 의료와 합성생물학은 반도체 기술 덕분에 빠르게 진전되고 있다.

의식 전송 – 뉴로모픽 프로세서, 초고속 메모리

의식을 다른 몸이나 기계로 옮기려면 뇌 속에서 발생하는 신호를 디지털화해야 한다. 이때 주목받는 기술이 뉴로모픽 프로세서와 초고속 메모리다. 뉴로모픽 프로세서는 인간 뇌의 신경망 구조를 모방해 기존 CPU나 GPU보다 훨씬 적은 에너지로 학습·연산을 수행하며, HBM이나 GDDR 같은 초고속 메모리는 방대한 신경 신호와 기억 데이터를 지연 없이 전송할 수 있는 기반을 제공한다.

죽음 극복 – 클라우드 데이터센터, AI 아바타

죽음을 극복한다는 발상은 곧 ‘나’라는 존재를 데이터로 저장해 사라지지 않게 하는 것이다. 오늘날 클라우드 데이터센터는 이미 인류가 생산하는 방대한 디지털 정보를 보관하고 있다. 여기에 AI 아바타 기술이 접목되면, 단순한 기록 저장을 넘어 개인의 말투나 행동까지 재현할 수 있다. 즉, 디지털 세계에서 ‘나’라는 존재가 다시 살아 움직이는 셈이다. 실제로 일부 국가에서는 고인의 목소리와 대화 패턴을 학습한 ‘메모리얼 AI’ 서비스가 등장하기도 했다. 완전한 ‘불멸’은 아니지만, 죽음을 초월한 디지털 존재의 서막이 열리고 있는 셈이다.

우주 이주 – 방사선 내성 칩, 우주환경 센서

인류가 지구를 넘어 다른 행성에서 정착하기 위해서는 무엇보다 극한 우주 환경을 견뎌야 한다. 이때 필요한 것이 방사선 내성 칩(Rad-Hard Chip)이다. 우주 공간에서는 지구보다 훨씬 강한 방사선이 쏟아지며, 일반 반도체는 우주 방사선에 취약하다. 방사선 내성 칩은 이러한 환경에서도 안정적으로 작동해 우주선의 제어 시스템과 주요 인프라를 지탱한다. 또한 우주환경 센서는 대기 조성, 온도, 자원 상태를 실시간으로 감지해 인간이 정착할 수 있는 환경을 만드는 데 기여한다.

자율 제어 – AI 칩

우주 탐사에서는 지구와의 거리가 멀어 통신 지연이 길어질 수밖에 없다. 따라서 탐사 로봇은 인간의 개입 없이 스스로 상황을 분석하고 즉각적으로 판단할 수 있는 자율 제어 능력이 필요하다. 이를 가능케 하는 것이 바로 AI 칩이다. AI 칩은 복잡한 인공지능 연산을 빠르게 처리하고, 현장에서 실시간으로 데이터를 분석해 즉각적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원한다.  덕분에 탐사 로봇과 우주선은 인간의 지시를 기다리지 않고 탐험, 자원 채취, 기지 건설 같은 임무를 수행할 수 있다.

상상이 기술의 엔진이 될 때

과거를 돌아보면 SF 책이나 영화는 종종 기술 로드맵을 앞서 그려왔다. <스타트렉>의 ‘커뮤니케이터’는 휴대폰이 되었고, <2001 스페이스 오디세이>의 ‘HAL 9000’은 인공지능 연구에 영감을 주었다. 마인드 업로딩 기술은 조금씩 연구가 진전되고 있으며, 뉴로모픽 칩·대규모 신경 기록·연산 인프라는 더 이상 막연한 상상이나 공상만은 아님을 보여준다. 다만 불멸과 같은 급진적인 주제는 여전히 윤리적인 문제나 법의 교차점에 있다.

그럼에도 분명한 건, 이 모든 접점에 데이터를 저장하고, 감각을 디지털화하며, 자율 기계를 움직이고, 혹독한 우주를 버티게 하는 도구로서 반도체가 있다는 사실이다. 반도체는 단순한 전자부품이 아니라 인간의 상상을 현실로 바꾸는 핵심 도구다. 칩 위에 기억을 저장하고, 칩 위에서 로봇이 우주를 개척하며, 칩 위에서 새로운 사회가 돌아간다.

영화 <미키17>은 묻는다. “인간은 죽음을 넘어설 수 있을까? 그 미래를 가능케 할 기술은 무엇일까?” 우리가 가진 답은 놀라울 만큼 구체적이다. 뉴로모픽 칩, DNA 칩, 우주환경 센서 그리고 거대한 데이터 인프라. 모두 반도체의 언어로 쓰인 SF를 현실로 번역하는 문법들이다.

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※ 본 칼럼은 외부 필진의 견해로, 삼성전자 DS부문의 공식 입장과 다를 수 있습니다.

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수많은 정보 소스를 가진 생성형 AI의 활용성과 잠재력은 무궁무진하다. 그리고 이 능력을 극대화하기 위해서는 ‘잘 질문하는 것’이 핵심. 누가 더 자신이 가진 지식을 토대로 전문성 있게, 체계적으로 질문하냐에 따라 그 대답은 천차만별이 될 것이다. AI 시장이 빠르게 발전하며 그 사용 범위에 대한 옳고 그름의 갑론을박 또한 치열한 가운데, 우리는 어떤 태도로 AI 시대를 맞이해야 할까? 기자 출신의 시사·경제 전문 채널 삼프로TV의 진행자, ‘김원장’이 반도체학과 취준생들의 고민을 들어보았다. AI 시대에 사라질 직업과 각광받을 직업, 그리고 반도체 산업의 방향은 어떻게 흘러갈지 S캠프 영상으로 확인해 보자.

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우리는 과연 소나 돼지의 췌장으로 무엇을 할 수 있을까? 지금은 독특한 요리 재료로 쓸 수 있을지 몰라도, 약 100년 전만 해도 이 장기들은 당뇨병 치료제인 ‘인슐린’을 얻는 유일한 방도였다.

인체에 인슐린을 투입하면 당뇨병을 치료할 수 있다는 사실이 밝혀진 이후, 수십 년 동안 인슐린의 상업적 생산은 주로 소와 돼지의 췌장을 이용해 진행되었다. 인슐린의 대량 생산에는 가축의 사용과 높은 생산 비용이라는 대가가 수반됐다. 일부 학자들은 인슐린 생산 관련 특허료를 단돈 1달러에 넘기며 당뇨병 환자들의 생명과도 같은 인슐린에 대한 과도한 상업화를 막고자 했지만, 당뇨병에 걸린 인간의 목숨이 여전히 소와 돼지의 췌장에 달려 있다는 사실은 바뀌지 않았다.

하지만 1970년대에 상황이 크게 변화했다. 1978년 제넨테크(Genentech)는 유전자 재조합 기술을 활용해 인간 인슐린을 최초로 생산했고, 1982년에는 일라이 릴리(Eli Lilly)가 ‘휴물린(Humulin)’이라는 제품명으로 상업화된 인간 인슐린을 출시했다. 학자들은 대장균에 인슐린 유전자를 삽입해 인슐린 단백질을 공장처럼 생산했다. 그 결과 인슐린 생산 비용은 급락하기 시작했고, 동물성 인슐린보다 대체로 부작용이 적어 환자들이 안심하고 사용할 수 있게 되었다.

인류는 이제 인슐린을 생산하기 위해 다른 포유류의 목숨을 담보로 잡을 필요가 없게 됐다. 아마 기술이 더 발전한다면 인슐린의 생산 가격은 향후 추가로 하락할 것이라는 전망도 제시되고 있다.

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효율적 연구를 위한 혁신적 접근

그렇다면, 어떻게 이런 일이 가능해진 것일까? 이 질문의 핵심 열쇠는 바로 ‘합성 생물학(Synthetic Biology)’에서 찾을 수 있다. 합성 생물학은 세포나 유전체 등을 원하는 대로 재설계하여 새로운 기능을 만들어내고, 단백질 생산 효율을 극대화하는 방법을 연구하는 학문이다.

예를 들어, “이 유전자 조각을 A에 붙이고, 다른 대사 경로를 제거하면 단백질 생성량을 두 배로 늘릴 수 있지 않을까?” 같은 시나리오를 구체화하고, 이를 실험실에서 검증하며 개선해 나가는 방식이다. 그런데 여기서 문제가 발생한다. 시나리오 가짓수가 너무나 많고, 실험만으로는 너무 많은 시간과 비용이 든다. 예컨대 인슐린 생산 공정을 최적화하는 과정을 생각해 보자. 사람의 인슐린 유전자를 미생물에 삽입했을 때, 어떤 아미노산 변형이 대장균 생장에 부담을 덜 주면서도 인슐린 생산량을 높일 수 있을까? 이 질문에 답을 찾기 위해선 유전자 시퀀싱 데이터부터 단백질 구조 예측 데이터, 미생물 대사 경로 데이터까지 모두 통합해야 하는데, 그 데이터의 양은 실로 어마어마한 수준이다.

바로 이 지점에서 ‘딥러닝’과 ‘인공지능’이 등장한다. 앞서 언급한 예시로 돌아가 보자. 인슐린 생산량을 높이는 최적해를 찾는 과정에서, 인공지능 알고리즘은 수백만, 수천만 개의 가능성을 초고속으로 시뮬레이션하여 가장 유망한 몇 가지 조합을 연구자에게 제시한다.

이후 연구자는 이를 받아들여 최종 실험 단계를 수행한다. 이때는 이미 성공 확률이 높은 시나리오들만 선택해 실행하기 때문에, 시간과 비용을 크게 절약할 수 있다. 과거에는 1년이 걸리던 연구가 몇 달, 심하면 몇 주 안에 가능해진다. 이처럼 현대 합성 생물학 연구에서 인공지능(AI)을 활용한 방대한 데이터 분석 및 시뮬레이션 실행은 연구자가 반드시 익혀야 할 필수 과정이 되었다.

사실, 이러한 개념은 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’과 유사하다. 디지털 트윈은 복잡한 실험을 실제로 진행하기 전에 가상의 모델을 무수히 돌려보고 최적의 경로를 찾기 위해 실제 환경과 아주 흡사하게 모사된 디지털 복제 환경을 의미한다. 주로 자율주행처럼 실제 환경에서 테스트하기 어렵거나 시행 시간과 비용이 많이 드는 분야에서 활용되는 기술인데, 합성 생물학 연구 역시 비슷한 방식으로 작동하는 셈이다.

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AI 반도체의 중요성

다만 이런 연구는 기술의 발전에 매우 민감하다. 시뮬레이션이 원활하게 작동하려면, 분초 단위로 쏟아지는 유전자 정보와 단백질 구조 데이터를 누락 없이 처리할 수 있어야 한다.

바로 이 지점에서 삼성전자를 비롯한 반도체 기업들이 제공하는 ‘AI 반도체’가 중요한 역할을 한다. 합성 생물학 연구소에서는 대규모 유전자 분석 데이터를 지속적으로 생성하는데, 이를 고성능, 고용량 메모리 기술로 단숨에 처리할 수 있다면, 연구 속도가 상상 이상으로 빨라지기 때문이다.

이처럼 합성 생물학의 무수한 시뮬레이션이 가속화된다면, 특정 질환을 타깃으로 한 유전자 재설계, 신약 후보 물질 발굴, 미생물 대사 경로 최적화 등에서 이전에는 상상할 수 없을 정도로 빠른 성과가 나올 수 있다.

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AI와 합성 생물학의 혁신, 맞춤형 치료 시대를 여는 기술

실제로 코로나19 팬데믹에서 모더나와 화이자-바이오엔테크가 mRNA 백신을 비교적 짧은 기간 내에 개발할 수 있었던 이유도, 오랜 연구 기반 위에 AI를 활용해 바이러스 유전자와 스파이크 단백질을 분석하고, 그 정보를 합성 생물학으로 빠르게 적용했기 때문이라는 의견이 많다. AI 알고리즘은 사스(SARS)나 메르스(MERS) 등 코로나 계열 바이러스 연구에서 축적된 데이터를 활용해 코로나19 바이러스의 스파이크 단백질 구조를 빠르게 해석했다. 그 후, 가장 유망한 후보 서열만을 추려내면, 연구자들은 그 소수 후보에 집중해 실험실 검증과 전임상 단계를 동시에 진행할 수 있었다. 전통적인 방식이라면 수백, 수천 개 후보를 하나씩 검증하는 데 오랜 기간이 걸렸겠지만, AI와 합성 생물학의 접목으로 시행착오를 디지털 시뮬레이션을 통해 대폭 줄일 수 있었다.

만약 이러한 원리가 인슐린 생산뿐만 아니라 암 면역치료, 유전 질환에 대한 CRISPR 유전자 치료, 알츠하이머·파킨슨·당뇨병 같은 대사 질환 연구 전반에 적용된다면 어떻게 될까? 앞으로는 과거에는 상상할 수 없었던 품질과 효율을 가진 의료 기술이 등장할 가능성이 크다.

아마 10년 후에는 “인슐린이 환자별 맞춤형으로 생산되어, 의료진이 개인별 유전자 특성에 꼭 맞는 약제를 손쉽게 처방한다”라는 뉴스를 들어도 우리는 크게 놀라지 않을 것이다. 과거에는 가축의 췌장에 의존했던 인슐린 생산이 대장균이나 효모를 활용한 생합성 기술로 발전한 데 이어, 이제는 CRISPR/Cas9 같은 유전자 편집 기법과 합성 생물학이 결합해 환자 맞춤형 인슐린 변형체(Variant)까지 만드는 시대를 준비 중이기 때문이다.

당뇨병 환자나 그 가족, 그리고 의료계를 포함해 인류 전반에 걸친 혜택은 지금부터가 진짜 시작이다. 한때 없어서 못 구하던 인슐린이 누구나 쉽게 구입할 수 있는 생명줄이 되어가는 과정은, 우리가 기술 혁신으로 얼마나 더 나은 미래를 만들 수 있는지를 잘 보여주는 대표 사례라 할 만하다.

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※ 본 칼럼은 외부 필진의 견해로, 삼성전자 DS부문의 공식 입장과 다를 수 있습니다.

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Behind the CHIP
삼성전자 반도체 뉴스룸에서 새롭게 진행하는 ‘Behind the CHIP’ 시리즈.
이번 시리즈는 9월부터 내년 1월까지 총 10회에 걸쳐 연재되며, 
5명의 IT/테크/지식 콘텐츠 전문 인플루언서가 직접 칼럼을 통해 반도체 생태계와
미래 산업을 통찰하는 흥미진진한 이야기를 전한다.
우리 일상과 밀접하게 맞닿아 있는 기술 트렌드를 인플루언서의 시선을 통해 알아보자.

인공지능(AI) 기술이 우리의 일상과 산업 전반에 큰 변화를 일으키고 있는 가운데 이 혁신의 중심에는 반도체 기술이 핵심으로 자리 잡고 있다. AI 연산을 최적화해 성능과 효율성을 극대화하는 데 반도체가 필수적인 요소이기 때문! 우리의 일상 속, 인공지능의 영향력이 커지는 만큼, 그 중심에 있는 AI 전용 반도체의 특징과 일반 CPU와의 차이점, 그리고 AI 학습과 추론 과정에서 반도체의 역할에 대해 자세히 알아보도록 하자.

AI 전용 반도체의 특징과 일반 CPU와의 차이점

CPU는 범용 프로세서로 다양한 작업을 처리할 수 있도록 설계되었지만, AI 연산은 주로 대규모 병렬 연산을 필요로 하기 때문에 AI 작업에는 비효율적이다. 이러한 한계를 보완하기 위해 만들어진 것이 바로 AI 전용 반도체인 NPU이다.

NPU는 AI 연산을 최적화한 프로세서로, 일반적인 중앙처리장치(CPU)와는 근본적으로 다른 설계와 기능을 가지고 있다. 인공 신경망 연산을 고속으로 처리할 수 있도록 설계되어 초당 1.9조 개의 연산(TOPS, Tera Operations Per Second)을 수행할 수 있음은 물론, 일반 CPU와 비교할 때 더 많은 병렬 처리 유닛을 가지고 있어 대량의 데이터를 동시에 처리할 수 있다.

이에 따라 AI 알고리즘의 실시간 처리가 가능해지며, 전력 효율성도 높아 실시간 AI 추론 작업을 처리하는 데 유용하다. 예를 들어, 삼성전자의 모바일 프로세서 ‘엑시노스’에 내장된 NPU는 이미지 인식과 품질 향상, 음성 인식 등의 AI 작업을 처리하는 데 활용되고 있다. 순차적인 명령을 실행하는 데 적합한 CPU와 데이터 중심의 구조로 설계되어 병렬 처리를 통해 대량의 데이터를 동시에 처리하는 NPU의 구조적 차이는 AI 연산의 속도와 효율성에 큰 영향을 미친다.

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AI 반도체의 핵심: GPU와 NPU

병렬식 구조의 반도체 중에서 NPU보다 선행된 것이 바로 GPU(Graphics Processing Unit)이다. 1990년대 중반부터 본격적으로 개발되기 시작한 GPU는 처음에는 주로 그래픽 렌더링 작업을 가속화하기 위해 설계되었지만, 그래픽 연산뿐만 아니라 벡터와 행렬 연산에도 뛰어난 성능을 발휘하면서 병렬 처리의 가능성을 보여주게 되었다. 이후 2000년대 후반부터 AI 및 병렬 처리 활용에 적극적으로 사용되기 시작해 최근 인공지능 붐과 함께, GPU의 부가가치는 더욱 높아졌다. 대표적으로 엔비디아의 A100 GPU는 약 542억 개의 트랜지스터를 가지고 있으며, 정밀도와 유형에 따라 조금씩 차이가 있지만 초당 624 테라플롭스의 성능을 제공한다. 이러한 성능은 복잡한 신경망 모델을 빠르게 훈련시키고 추론하는 데 큰 도움이 되기 때문에 데이터센터와 클라우드 환경에서 대규모 딥러닝 모델의 학습에 사용되고 있다. 반면 NPU는 AI와 딥러닝의 발전에 맞추어 등장한 최근 기술로, 스마트폰, 태블릿, IoT 디바이스 등 엣지 디바이스에서 실시간 AI 추론 작업을 처리하는 데 사용된다.

그렇다면 GPU와 NPU 중 AI 반도체에서 우위를 따진다면 어떤 것이 더 우선적일까?

GPU와 NPU 엄밀히 따지면 그 역할에 조금씩 차이가 있다. GPU는 대규모 데이터셋을 사용한 모델 학습에 강점을 가지고 있으며, NPU는 학습된 모델을 바탕으로 실시간 추론 작업을 수행하는 데 최적화되어 있다. 그 때문에 두 반도체는 AI 작업에서 상호 보완적인 역할을 한다. 이처럼 AI 전용 반도체는 AI 연산을 위한 최적화된 설계와 구조를 통해 일반 CPU보다 뛰어난 성능과 효율성을 제공하며 앞으로 그 중요성은 점점 더 부각될 것으로 예측된다.

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AI 시스템의 학습과 추론 과정에서 반도체의 역할은?

AI 시스템에서 반도체의 역할이 중요한 이유는 AI 시스템이 제대로 작동하기 위해 반드시 학습(Training)과 추론(Inference)이라는 두 가지 주요 과정을 거치기 때문이다.

학습 과정

AI 시스템의 학습 과정에서는 대량의 데이터를 사용해 AI 모델이 스스로 규칙과 패턴을 익혀야 한다. 예를 들어, 이미지 인식 AI 모델을 학습시키기 위해 수백만 장의 이미지를 모델에 입력하고, 각 이미지가 무엇을 나타내는지(예: 고양이, 개, 자동차 등)를 알려준다. 이 과정은 매우 많은 연산이 필요하며, 이때 중요한 역할을 하는 것이 바로 GPU이다.

추론 과정

반면 추론 과정에서는 학습된 AI 모델을 사용해 새로운 데이터를 분석하고 예측한다. 이는 학습한 내용을 실제로 적용하는 단계로, 예를 들어, 모델이 새로운 사진을 보고 그것이 고양이인지 개인지 판단하는 과정이다. 여기서 주목할 만한 것이 바로 NPU이다. NPU는 특히 추론 과정에서 빠른 반응 속도와 높은 에너지 효율성을 제공하기 때문에 실시간 데이터 처리를 할 수 있게 도와준다.

그러나 AI 연산에서 반도체의 역할이 중요해진 이유는 단순히 연산 속도를 높이는 것뿐만 아니라, 에너지 효율성을 극대화하는 것도 포함한다. AI 모델은 갈수록 복잡해지고, 처리해야 할 데이터가 증가함에 따라 연산량도 기하급수적으로 늘어나게 될 것이다. 이에 따라 전력 소모량이 매우 높아지는데, 이때 효율적인 반도체 설계는 AI 시스템의 성능을 높이는 동시에 에너지 소비를 줄이는 데 핵심적인 역할을 하게 된다.

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엣지 AI를 위한 저전력 고성능 반도체 기술

엣지 AI는 데이터를 클라우드로 전송하지 않고 디바이스 자체에서 처리하는 기술을 의미한다. 데이터가 로컬에서 처리되기 때문에, 데이터 유출의 위험이 줄어들고 프라이버시가 강화된다는 장점이 있다. 엣지 AI 기술은 현재 스마트 홈, 자율주행차, 헬스케어 등 다양한 분야에서 응용되고 있다.  

스마트 홈에서는 IoT 디바이스가 엣지 AI를 통해 실시간으로 사용자 명령을 처리하고, 자율주행차는 주변 환경을 빠르게 인식해 안전한 주행을 가능하게 한다. 헬스케어 분야에서는 웨어러블 디바이스가 실시간으로 사용자 상태를 모니터링하고, 이상 징후를 감지해 경고를 보낼 수 있다.

반도체 기술은 엣지 AI 분야에서 실시간 AI 연산 처리와 보안을 강화하는 데 중요한 역할을 수행 중이다. 특히 모바일 프로세서는 사진이나 동영상의 화질을 개선하고, 실시간으로 텍스트 기반의 이미지를 생성하는 기능 등을 실현하면서, 전력 소모는 줄이고 성능은 향상시키는 방향으로 발전하고 있다. 엣지 AI를 위한 저전력, 고성능 반도체 기술은 우리의 일상과 다양한 산업 분야에 혁신을 가져올 것이다.

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뇌를 모방한 새로운 반도체: 뉴로모픽 칩

뉴로모픽 칩은 인간의 뇌 구조와 신경망을 모방한 반도체이다. 이는 기존의 반도체 아키텍처와는 다른 접근 방식을 취해, 보다 효율적이고 자연스러운 AI 연산을 가능하게 한다. 뉴로모픽 칩은 전통적인 디지털 연산 방식 대신 아날로그 신호 처리를 활용해 에너지 효율성을 극대화한다. 이는 뇌의 뉴런과 시냅스의 작동 방식을 모방한 것으로, 뉴런의 발화 패턴을 흉내 내 데이터를 처리한다. 이러한 방식은 특히 비정형 데이터 처리에 강점을 가지고 있으며, 딥러닝 알고리즘의 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.

또한, 뉴로모픽 칩은 학습과 추론을 동시에 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 실시간 적응과 자율적인 데이터 처리가 가능하다. 이는 자율주행차, 드론, 로봇 등 실시간 반응이 중요한 응용 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있다.

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AI 반도체 발전이 가져올 미래 변화

AI 반도체의 발전은 다양한 분야에서 혁신을 일으킬 것이며 특히 고성능 AI 반도체의 실시간 데이터 처리와 높은 연산 능력으로 많은 산업과 일상생활에 큰 변화를 불러올 것이다. 삼성전자 반도체의 기술력은 이러한 변화를 가속화하는 데 중요한 역할을 하고 있다.

자율주행차

자율주행차는 고성능 AI 반도체를 통해 실시간으로 주변 환경을 분석하고 안전한 주행을 가능하게 한다. 자율주행차의 센서와 카메라가 수집하는 대량의 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서는 높은 연산 성능과 저전력 소비가 중요하다. 자율주행차에는 반도체 2~3천개 이상이 탑재되고 있으며, 극한 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있는 높은 안전성 또한 요구된다.

삼성전자의 LPDDR(Low Power Double Data Rate) D램, GDDR(Graphics Double Data Rate) D램, AutoSSD(Solid State Drive), UFS(Universal Flash Storage) 등 차량용 반도체는 대량의 자율주행 데이터를 빠르게 처리하고, 저장해 보다 안전한 드라이빙 환경을 제공하고 있다. 또한 운전자에게 실시간 운행 정보와 고화질의 멀티미디어 재생, 고사양 게임 구동과 같이 엔터테인먼트적 요소를 지원해 최적의 모빌리티 경험을 제공한다.

의료 분야

우리는 AI 반도체를 통해 실시간으로 질병을 진단하고, 환자 데이터를 분석하여 맞춤형 치료를 제공받을 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 디바이스에 탑재된 AI 반도체는 사용자의 건강 상태를 실시간으로 모니터링하고, 이상 징후를 감지하여 조기에 경고를 보낼 수 있다.

삼성전자는 헬스케어 분야에서도 AI 반도체 기술을 활용하고 있다. 삼성의 웨어러블 디바이스인 갤럭시 워치 시리즈는 심박수, 혈압, ECG(심전도) 등을 실시간으로 측정하고 분석할 수 있는 기능을 제공한다. 갤럭시 워치7은 3나노 공정을 적용한 엑시노스 W1000 탑재를 통해 빠르게 데이터를 처리한다.

스마트 홈과 IoT

삼성전자의 스마트싱스(SmartThings) 플랫폼은 가정 내 다양한 IoT 기기를 연결하고 제어하는 데 AI를 활용한다. 프로세서에 내장된 고성능 AI 엔진은 이러한 기기들이 실시간으로 데이터를 처리하고 사용자 명령에 즉각적으로 반응할 수 있게 한다.

예를 들어, 삼성전자의 패밀리 허브 냉장고는 내부 카메라로 음식물을 인식하고, AI를 통해 유통기한을 관리하거나 레시피를 추천할 수 있다. 또한, Neo QLED TV는 AI 업스케일링 기술을 사용하여 낮은 해상도의 콘텐츠를 선명하게 감상할 수 있도록 해주고, 사용자의 시청 습관을 분석하여 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 등 이러한 기능은 고성능 반도체의 강력한 성능을 통해 가능해진 것이다.

‘Behind the CHIP’ ‘비하인드 더 칩’ Behind the CHIP

※ 본 칼럼은 외부 필진의 견해로, 삼성전자 DS부문의 공식 입장과 다를 수 있습니다.

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삼성전자 반도체는 지난 6월 미국 실리콘밸리 미주총괄 사옥에서 열린 ‘삼성 파운드리 포럼(SFF) 2024’에서 AI 시대를 주도할 파운드리 기술 전략을 공개했다. 정교한 전류 조절과 전류 제어가 핵심인 GAA는 물론, BSPDN 기술을 적용한 2나노 공정 준비 계획까지! AI 시장의 핵심 키를 가지고 있는 삼성전자 반도체만의 맞춤형 솔루션이 궁금하다면 영상을 통해 확인해보자.

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삼성전자가 미국 실리콘밸리에서 12일(현지시간) ‘삼성 파운드리 포럼 2024(Samsung Foundry Forum 2024)’를 개최하고 AI 시대를 주도할 파운드리 기술 전략을 공개했다.

이번 행사는 “Empowering the AI Revolution”을 주제로, 고객의 인공지능(AI) 아이디어 구현을 위해 삼성전자의 최선단 파운드리 기술은 물론, 메모리와 어드밴스드 패키지(Advanced Package) 분야와의 협력을 통한 시너지 창출 등 삼성만의 차별화 전략을 제시했다.

삼성전자 파운드리 사업부 최시영 사장은 이날 기조연설에서 “AI를 중심으로 모든 기술이 혁명적으로 변하는 시점에서 가장 중요한 건 AI 구현을 가능하게 하는 고성능ㆍ저전력 반도체”라며 “삼성전자는 AI 반도체에 최적화된 GAA(Gate-All-Around) 공정 기술과 적은 전력 소비로도 고속 데이터 처리가 가능한 광학 소자 기술 등을 통해 AI 시대에 고객들이 필요로 하는 원스톱(One-Stop) AI 솔루션을 제공할 것”이라고 말했다.

이번 파운드리 포럼은 미국 실리콘밸리 새너제이에 위치한 삼성전자 DS부문 미주총괄(DSA) 사옥에서 개최됐으며, 르네 하스(Rene Haas) Arm CEO와 조나단 로스(Jonathan Ross) Groq CEO 등 업계 주요 전문가들이 참석했다.

포럼 참석자들은 삼성전자의 기술과 사업 현황뿐 아니라 30여 개 파트너사가 마련한 부스를 통해 다양한 반도체 기술과 솔루션, 협력 방안을 활발하게 공유했다.

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□ 최선단 파운드리 공정으로 팹리스 수요 적극 지원

삼성전자는 반도체 응용처가 확대되며 다변화되는 고객 수요에 대응하기 위해 AI와 HPC, 전장, 엣지컴퓨팅 등 주요 응용처별 특화 공정을 제공하고 있다.

올해 행사에는 기존 파운드리 공정 로드맵에서 SF2Z, SF4U를 추가로 공개했다.

삼성전자는 BSPDN(후면전력공급 기술, Back Side Power Delivery Network) 기술을 적용한 2나노 공정(SF2Z)을 2027년까지 준비한다는 계획이다. BSPDN은 전류 배선층을 웨이퍼 후면에 배치해 전력과 신호 라인의 병목 현상을 개선하는 기술이다.

SF2Z는 기존 2나노 공정 대비 PPA 개선 효과뿐 아니라, 전류의 흐름을 불안정하게 만드는 ‘전압강하’ 현상을 대폭 줄일 수 있어 고성능 컴퓨팅 설계 성능을 향상시킬 수 있다.

* PPA: Power(소비전력), Performance(성능), Area(면적)의 약자로, 공정을 평가하는데 있어서 주요한 3가지 지표

또한, 이번에 발표한 또 다른 신규 공정인 4나노 SF4U는 기존 4나노 공정 대비 광학적 축소(optical shrink)를 통해 PPA 경쟁력이 추가 향상되며, 2025년 양산 예정이다.

삼성전자는 2027년 1.4나노 공정 양산을 계획하고 있으며, 목표한 성능과 수율을 확보하고 있다고 밝혔다. ‘비욘드 무어(Beyond Moore)’ 시대에 경쟁력을 갖추기 위해 소재와 구조의 혁신을 통해 1.4나노를 넘어 미래 기술 혁신을 주도하고 있다.

삼성전자는 3나노 공정에 GAA 트랜지스터 기술을 최초로 적용해 2022년부터 양산중이며, 올해 하반기에 2세대 3나노 공정 양산을 시작할 계획이다.

삼성은 GAA 양산 경험을 누적해 경쟁력을 갖췄으며, 2나노에도 지속 적용할 예정이다. 삼성의 GAA 공정 양산 규모는 2022년 대비 꾸준히 증가하고 있으며, 선단공정 수요 성장으로 인해 향후 지속 큰 폭으로 확대될 전망이다.

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□ 메모리ㆍAVP와 원팀(One-Team) 협력으로 AI 솔루션 턴키 서비스 제공

삼성전자는 파운드리와 메모리, 어드밴스드 패키지 사업을 모두 보유해 AI 시대에 필요한 사양과 고객의 요구에 맞춘 커스텀 솔루션 제공을 위한 협력에 유리하다.

삼성전자는 세 개 사업 분야간 협력을 통해 고성능·저전력·고대역폭 강점을 갖춘 통합 AI 솔루션을 선보여 고객의 공급망을 단순화하는 데 기여하는 등 편의를 제공하고 제품의 시장 출시를 가속화한다.

삼성의 통합 AI 솔루션을 활용하는 팹리스 고객은 파운드리, 메모리, 패키지 업체를 각각 사용할 경우 대비 칩 개발부터 생산에 걸리는 시간을 약 20% 단축할 수 있다.  

나아가 2027년에는 AI 솔루션에 광학 소자까지 통합한다는 계획이다. 이를 통해 AI 시대에 고객들이 필요로 하는 ‘원스톱 AI 솔루션’ 제공이 가능할 것으로 기대된다.

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□ AI향 선단 기술부터 8인치 기술까지 고객 포트폴리오 다변화

삼성전자는 파운드리 사업부의 사업 경쟁력 강화를 위해 고객과 응용처별 포트폴리오를 다변화한다.

급격히 성장하고 있는 AI 분야에서 고객 협력을 강화하여 올해 AI 제품 수주 규모는 작년 대비 80% 이상 성장했다.

8인치 파운드리와 성숙 공정에서도 PPA와 가격경쟁력을 개선한 공정 포트폴리오를 제공해 다양한 고객 니즈에 대응하고 있다.

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□ 파운드리 생태계 확대 지원… AI 기술과 융합 강조

삼성전자는 13일(현지시간) ‘SAFE(Samsung Advanced Foundry Ecosystem) 포럼 2024’를 개최한다. 올해 주제는 “AI: Exploring Possibilities and Future”로, 삼성전자는 파트너사들과 AI 시대 고객 맞춤형 기술과 솔루션을 함께 공유하고 제시하는 장을 마련한다.

특히, 마이크 엘로우(Mike Ellow) Siemens CEO, 빌 은(Bill En) AMD VP, 데이비드 라조브스키(David Lazovsky) 셀레스티얼 AI CEO 등이 참석해 AI 시대에 요구되는 칩과 시스템 설계 기술의 발전 방향을 논의한다.  

이번 포럼에서는 작년 출범한 첨단 패키지 협의체인 ‘MDI 얼라이언스 (Multi-Die Integration Alliance)’의 첫 워크숍이 진행된다.

삼성전자와 MDI 파트너사들은 이번 워크숍에서 구체적인 협력 방안을 심도있게 논의하는 등 파트너십을 더욱 강화하고, 2.5D와 3D 반도체 설계에 대한 종합적인 솔루션을 구체화할 예정이다.

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하루를 나노 단위로 쪼개 관리하는 J 99% 계획형 직장인의 정체? 투두 리스트를 지워 가며 일을 마쳤을 때 가장 큰 뿌듯함을 느끼는 ESTJ 배명한 님의 이야기다. AVP 선행개발팀 소속인 명한 님은 고사양 AI 반도체 칩이 제 기능을 구현할 수 있도록 체계적으로 패키지를 기획하고 개발한다. 그중에서도 갤럭시 S24에 탑재된 엑시노스의 패키징을 담당했었다는 사실! 목표를 향해 전략적으로 나아가는 명한 님의 업무 꿀팁이 궁금하다면? 영상을 통해 알아보자.

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