HBM, GPU, AI 반도체… 뉴스에서 많이 접했지만, 막상 설명하려 하면 쉽지 않은 반도체 용어들. 반도체를 더 깊이 이해하고 싶어도 어려운 용어들 때문에 길을 잃은 독자들을 위해, 삼성전자 반도체가 페퍼톤스 이장원과 함께 새로운 시리즈인 ‘DS 딕셔너리’를 선보였다. 오늘의 첫 번째 주제는 요즘 가장 많은 관심을 받고 있는 반도체 용어 ‘HBM’이다.

HBM은 대역폭, 즉 데이터의 이동 통로를 넓히고 속도를 높인 메모리로, 초고속 데이터 전송이 필요한 AI 시스템의 핵심 부품으로 주목받고 있다. 기존 메모리를 ‘단층 주택’에 비유한다면, HBM은 이를 수직으로 쌓아 올린 ‘아파트’에 가깝다. 그렇다면 최근 삼성전자 반도체가 출시한 HBM4는 기존 세대와 무엇이 달라졌을까? HBM의 개념부터 AI 시장에서의 활용 사례, 그리고 삼성전자 HBM4가 보여주는 기술적 진화까지. DS 딕셔너리의 첫 페이지를 지금 함께 펼쳐보자.

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반도체 전 산업 기술 현황이 한자리에

삼성전자가 10월 22일부터 24일까지 3일간 개최된 ‘제27회 반도체대전(SEDEX 2025)’에 참여했다. 올해 전시에는 삼성전자를 비롯해 메모리·시스템 반도체와 소부장(소재·부품·장비) 분야의 280개 기업이 참가해 첨단 반도체 기술 현황을 소개했다.

삼성전자는 ‘Invisible Powers Shaping Everyday Life(일상을 움직이는 보이지 않는 힘)’을 주제로, 우리의 일상 속 모든 디지털 라이프를 가능하게 하는 반도체 기술과 그 역할을 조명했다. 특히 다양한 라이프스타일 속, 반도체가 어디에서 어떻게 쓰이고 있는지 직접 체험할 수 있도록 응용처별 전시 부스를 구성했다.

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AI 산업화의 핵심인 데이터센터용 반도체 기술을 선보인 ‘AI Infrastructure’ 존을 비롯해 다양한 모바일에서 온디바이스 AI를 구현하는 ‘Mobile Intelligence’ 존, 차세대 모빌리티를 위한 ‘Innovated Driving’ 존, 일상 속 스마트한 라이프를 지원하는 ‘Elevated Lifestyle’ 존, 그리고 최첨단 공정과 패키징 등 반도체 기술의 근간을 보여주는 ‘Manufacturing Excellence’ 존까지, 삼성전자가 그려가는 반도체 기술의 방향과 비전을 체험하려는 참관객들로 붐볐다.

보이지 않는 곳에서 우리 일상을 변화시키는 첨단 반도체 기술들  

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가장 먼저 관람객을 맞이한 곳은 ‘AI Infrastructure’ 존이었다. AI Infrastructure 존에서는 데이터센터에서 사용되는 삼성전자의 주요 반도체 기술별 특장점을 시각화한 목업 전시가 진행됐다.

AI 인프라를 더 빠르고 강력하게 만드는 고대역폭 메모리 ‘HBM3E'(초당 최대 1.2TB 대역폭 제공)와 ‘HBM4′(초당 최대 2.8TB 대역폭 제공), 40Gbps 이상의 속도로 AI용 고성능·고용량 그래픽 작업을 지원하는 ‘24Gb GDDR7 D램’, 유연한 메모리 확장을 지원하는 CXL 메모리 모듈 ‘CMM-D’, 그리고 PCle(Peripheral Component Interconnect Express) Gen6 기반 차세대 서버용 SSD ‘PM1763’ 등이 전시되어 많은 관람객의 관심이 집중됐다.

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특히 HBM4는 이번 전시를 통해 국내에서 처음 공개되어 업계 전문가와 학생들이 적극적으로 질의하며 높은 관심을 보였다. 더불어 저전력으로 대용량 데이터 전송을 가능하게 하는’4나노 공정 기반 HBM4 베이스 다이’도 만나볼 수 있었다.

또한 DDR5(Double Data Rate 5) D램 모듈용 전력 관리 솔루션이 소개되어 눈길을 끌었다. PMIC(Power Management Integrated Chip), RCD(Registering Clock Driver), SPD(Serial Presence Detector), TS(Temperature Sensor)로 구성된 이 솔루션은 효율적이고 안정적인 전력 관리를 통해 차세대 서버 메모리의 성능 향상을 이끌 것으로 기대된다.

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이어지는 ‘Mobile Intelligence’ 존에서는 성능, 용량, 전력 효율을 혁신적으로 높인 다양한 모바일용 메모리와 이미지센서, 보안 칩 등이 전시됐다. AI 시대의 모바일 기기 성능을 좌우하는 핵심 기술을 한눈에 확인할 수 있는 공간이었다.

기존 모바일용 제품 대비 향상된 성능과 에너지 효율을 제공하는 ‘LPDDR5X-PIM(Processing-in-Memory)’, 차세대 저전력 D램 ‘LPDDR6’, 그리고 모바일 스토리지 ‘1TB UFS 4.1’ 등이 있었다.

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또한 업계 최초로 0.5㎛ 초미세 픽셀을 구현한 2억 화소 이미지센서 ‘아이소셀(ISOCELL) HP5’, 나노프리즘 구조를 적용해 더 많은 빛을 선명하게 표현하는 ‘아이소셀(ISOCELL) JNP’가 공개됐다.

이 밖에도 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 보안 칩 ‘S3SSE2A’도 눈길을 끌었다. 이 제품은 업계 최초로 하드웨어 양자 내성 암호(PQC)를 탑재한 보안 칩으로, 양자컴퓨팅을 활용한 해킹 등 새로운 보안 위협 환경에서도 중요 데이터를 안전하게 보호할 수 있다.

생생한 사용자 경험과 함께 알아보는 차세대 반도체 기술들

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전시 부스 중앙에 자리한 ‘Elevated Lifestyle’ 존은 이름처럼 집 형태의 구조물로 꾸며져, 관람객의 시선을 단번에 사로잡았다. 이곳에서는 일상 속 스마트한 라이프를 완성하는 반도체 기술들이 다채롭게 소개됐다.

초광대역(Ultra-Wideband) 기반 근거리 무선통신 반도체 ‘엑시노스 커넥트(Exynos Connect) U100’, 환경을 생각하는 크리에이터를 위해 재활용 알루미늄 케이스를 적용한 포터블 SSD ‘T7 Resurrected’ 등이 전시됐다. 관람객은 실생활 공간처럼 연출된 전시 존을 거닐며 각 기술의 특성과 응용 사례를 흥미롭게 체험했다.

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이어서 ‘Innovated Driving’ 존에서는 도로 환경을 미니어처로 구현한 전시가 눈길을 끌었다. 이곳에서는 차량 외부 환경을 인식하거나, 모니터링하는 외부 카메라, 운전자 상태를 감지해 사용자에게 안내하는 내부 카메라 등 세 가지 주요 이미지센서 기술이 각기 다른 역할로 구현되는 과정을 직접 확인할 수 있었다.

또한 ‘Automotive LPDDR5X’, ‘Automotive GDDR7’, ‘Automotive UFS 3.1’, ‘Detachable AutoSSD’ 등 차량용 시장에 최적화된 고성능ㆍ저전력ㆍ고신뢰성 메모리도 선보였다. 관람객은 미디어월 속 차량 주행 영상을 통해 각 제품이 실제 차량 시스템 내에서 어떤 역할을 수행하는지 등의 정보를 손쉽게 확인했다.

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‘Manufacturing Excellence’ 존에서는 고성능, 고효율의 2나노, 4나노 공정 기술과 ‘I-Cube 2.3D 패키징’, ‘3D IC X-Cube HCB’ 등 첨단 패키징 기술이 조명됐다.

해당 전시 존에서는 반도체 미세화 한계를 극복하기 위한 트랜지스터 구조의 변화도 자세히 알아볼 수 있었다. 채널 4개 면을 게이트가 둘러싸는 GAA(Gate-All-Around) 구조부터 GAA 구조를 한층 더 발전시킨 MBCFET(Multi Bridge Channel FET), 공간 효율성과 집적도를 더욱 높인 차세대 3DSFET 구조까지, 관람객은 모형을 자세히 들여다보며 각 구조의 원리와 기술적 차이를 이해하는 시간을 가졌다.

전시장 한편에는 삼성전자가 추진 중인 다양한 상생 협력 프로그램도 함께 소개됐다. 이를 통해 수많은 협력사와의 지속가능한 동반 성장을 향한 삼성전자의 의지를 엿볼 수 있었다.

모든 전시 존에는 이벤트 참여 스탬프를 적립할 수 있는 QR 코드가 마련되어 있었다. 스탬프를 모두 모은 관람객에게는 삼성전자 반도체 피규어를 제공하며, 관람객의 높은 참여를 이끌고 행사에 활기도 더했다.

반도체 기술을 향한 뜨거운 관심과 열정이 모이다

SEDEX 2025는 최신 반도체 기술은 물론, 미래를 이끌 차세대 기술까지 종합적으로 살펴볼 수 있는 만큼 업계 전문가뿐 아니라 반도체 산업 관련 학도들의 발길이 끊이지 않았다.

홍익대학교 최준석 님은 “삼성전자의 다양한 메모리 제품군을 직접 볼 수 있다는 소식에 기대를 안고 방문했는데, 실제 전시에서 기존 제품뿐 아니라 3DSFET 트랜지스터 구조 같은 차세대 기술도 배울 수 있어 뜻깊었다”고 소감을 전했다. 함께 방문한 건국대학교 조성빈 님은 “평소 기사로만 접하던 삼성전자 반도체 제품들을 직접 보니 무척 신기했다”며 “이번 경험을 통해 반도체 기술에 대한 관심이 더욱 커졌다”고 말했다.

한편, 삼성전자에게 SEDEX 2025는 기술 혁신에 대한 의지를 더욱 견고히 다지는 계기가 되어 주었다. 이번 전시를 기획한 메모리사업부 전략마케팅실 박유현 님은 “눈에는 보이지는 않지만, 삼성전자가 우리의 삶을 변화시키는 힘을 느낄 수 있는 자리가 되길 바라며 전시를 준비했다”며, “앞으로도 반도체 기술의 발전 방향을 공유하고, 산업 생태계와 함께 성장하는 삼성전자의 모습을 꾸준히 보여드릴 것”이라고 전했다.

SEDEX 2025는 반도체 산업의 현재를 조망하고 미래의 성장 가능성을 확인하는 자리였다. 3일간 이어진 전시에서는 반도체 기술에 대한 열정과 호기심, 그리고 미래를 향한 꿈이 한데 모이며 뜨거운 열기가 가득했다. 삼성전자는 앞으로도 SEDEX와 같은 산업 교류의 장을 통해 다양한 업계 관계자와 소비자들을 만나며 지속적인 혁신의 발걸음을 이어갈 예정이다.

SEDEX 2025 요약 1. SEDEX는 메모리·시스템 반도체를 비롯해 소부장(소재·부품·장비) 관련 기업들이 한자리에 모여 최신 기술 동향을 공유하는 국내 최대의 반도체 전시회 2. 삼성전자는 ‘제27회 반도체대전(SEDEX 2025)’에 참가해 우리 일상을 변화시키는 첨단 반도체 기술부터, 미래 반도체 산업을 이끌 차세대 반도체 기술까지 폭넓게 선보였다.

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세계적인 베스트셀러 『사피엔스』의 저자 유발 하라리는 후속작 『호모 데우스』에서 인간과 기계의 경계가 모호해지는 인류의 미래상에 대해 이야기한다. 그는 궁극적으로 뇌만 인간의 것이고 나머지는 모두 기계로 이루어진 존재, 나아가 나의 기억과 사고방식을 그대로 지닌 ‘불멸의 디지털 존재’의 가능성을 언급한다. 챗GPT 등장 이전까지만 해도 이러한 예측이 허황된 이야기에 그치는 듯하였으나, 인간보다 더 뛰어난 언어 능력을 가진 AI 모델의 등장은 그의 예측이 단순한 공상이 아님을 시사한다.

장기와 기계의 필연적인 인터페이싱

유전자 가위 기술*인 CRISPR과 탁월한 단백질 구조 예측 능력을 보유한 알파폴드(AlphaFold)와 같은 AI 기술의 발전으로 인해 인류의 평균 수명은 점차 연장될 것으로 예상된다. 유전자를 수정하여 세포 복제가 지속될 수도 있고, 과거에는 상상하지 못했던 속도로 신약이 개발될 수도 있기 때문에 인류의 난제인 불치병 극복 가능성이 매우 높아질 테니까 말이다.

*유전자 가위 기술: 특정 DNA를 정밀하게 절단·편집해 유전 질환 치료 및 신약 개발 등에 활용되는 유전자 교정 기술

그러나 인간의 관절과 장기는 영원히 동작하도록 설계되지 않았다. 나이가 들면 시력은 감퇴하고, 관절은 마모되며, 심장은 그 구조가 변형되어 본연의 기능을 잃게 된다. 따라서 늘어나는 수명에 맞추어 관절, 뼈, 장기 등의 노화를 극복하는 기술 역시 병행되어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 방편으로 인공 근육, 관절, 뼈 등에 대한 연구가 진행되고 있으며, 심장과 같은 장기를 만드는 조직 공학 연구도 활발히 진행 중이다.

어쩌면 가까운 미래에는 인간의 근골격계나 장기를 넘어서는 기계적 구조물들이 개발되어, 이를 활용한 뼈·관절·장기 대체 수술이 보편화될지도 모른다. 그러나 이러한 기술이 보편화되기 이전에, 우리가 태어날 때부터 가지고 있는 신체를 보다 오래, 잘 관리할 수 있도록 돕는 기술도 필요할 것이다.

실시간으로 건강 상태를 모니터링할 수 있는 부착용, 착용형, 삽입형 센서 기술이 중요한 이유다. 이러한 형태의 센서 기술은 단순해 보일 수 있으나 전혀 그렇지 않다. 인간의 피부나 장기의 가장 큰 특징은 늘어나고 수축하는 움직임을 보이고, 표면에서 분비물이 발생할 수 있기 때문에 센서의 탈착 위험이 상존한다. 이러한 표면에서 센서가 원하는 기능을 수행하도록 하는 것이 중요한 기술적 과제다.

현대의 컴퓨터 기술은 실리콘 기판 위에 어떤 회로를 그리는가에 달려 있다고 해도 과언이 아니다. 그러나 현재 모든 스마트폰과 컴퓨터에 사용되는 실리콘 기판은 두껍고 딱딱한 특성을 지닌다. 이러한 재료를 수축과 팽창을 반복하는 생체 조직에 부착하는 것은 사실상 불가능하다.

이 같은 재료적 한계를 극복할 수 있는 방안을 제시한 인물이 바로  ‘존 A. 로저스(John A. Rogers)’ 교수다. 그는 실리콘이 벌크(bulk) 상태에서는 딱딱하고 휘어지지 않으나 두께가 100nm 정도가 되면 휘어지는 특성을 갖는다는 사실을 밝혔다. 놀랍게도 이 휘어지는 얇은 실리콘 판 위에 만들어진 트랜지스터와 같은 소자는 외부 압력이나 변형에도 그 소자 특성이 그대로 유지되었다. 피부나 동물의 심장에 이러한 타투 형태의 센서를 심고 원하는 신호를 측정하는 것이 이론적으로 가능해진 것이다.

다만 이 기술이 실용화되기까지는 여전히 많은 과제가 남아 있다. 생체 내에서 특정 신호를 측정하기 위해서는 에너지 원이 필요한데, 현재 심장박동기(pacemaker)와 같은 삽입형 배터리는 수술로만 삽입이 가능하며 교체 주기도 짧아서 환자의 고통이 적지 않다. 진동을 이용한 자가 발전기, 1회 시술로 영구 사용이 가능한 무선 충전 생체 삽입형 배터리 기술 등이 제안되고 있으나 이러한 기술들이 실용화되기 위해서는 해결해야 할 기술적 난제가 많다. 그럼에도 불구하고 이 기술은 인간과 기계간의 인터페이스 시작점이라는 점에서 의의가 크다고 할 수 있다.

뇌와 기계의 인터페이스

인간의 모든 장기가 기계로 바뀌는 순간이 온다면, 모든 장기의 작동에 관여하는 뇌와 기계 간의 인터페이스 구축은 필연적인 과제가 된다. 인간의 세포는 두 겹의 인지질 층으로 이루어진 이중막 구조를 가지고 있다. 세포 내에는 핵, 미토콘드리아, 소포체 등 다양한 세포 소기관이 존재한다. 세포 외부에는 콜라겐 등과 같은 섬유질로 이루어진 그물이 존재하여 조직의 구조를 유지하는데 이를 세포외기질(ECM, extracellular matrix)이라고 부른다. 세포의 안팎은 수분으로 채워져 있고, 세포막은 기름층이 있는 셈인데 세포 안과 밖이 서로 소통하려면 채널 형태의 막단백질을 통과하여야 한다. 이러한 채널을 통해 소듐, 포타슘, 칼슘 등의 이온들이 들락날락하면서 소위 막전위를 형성한다.

또한 특정 분자가 세포 표면에 있는 막단백질에 결합·이탈하면서 세포막의 전위 변화가 유도되고, 이러한 신호는 세포 간 전달을 가능하게 한다. 이 같은 방식으로 우리의 뇌세포는 신호를 전달하고, 근육세포는 수축과 이완을 연쇄적으로 유도하여 심장도 뛸 수 있는 것이다. 따라서 세포 표면에 있는 막단백질들의 거동을 조절하는 화합물의 작용에 대한 이해와 세포들간의 신호 전달에 대한 면밀한 이해가 가능하다면, 인간의 뇌 속에서 일어나는 현상에 대해 보다 구체적으로 파악할 수 있게 될 것이다.

기억이 형성되는 메커니즘과 특정 사고 능력의 발현 과정에 대한 과학적 이해는 초기 단계에 머물러 있다. 그럼에도 불구하고, 뇌에 특정 자극을 주어 자극을 받은 개체의 행동 양상을 제어할 수 있다는 연구 결과들이 점차 발표되고 있다. 일론 머스크(Elon Musk)가 설립한 뉴럴링크(Neurallink)에서는 수천 개의 극미세전극을 뇌에 부착해 뇌의 전기적 신호를 읽거나 자극을 전달하는 실험을 진행하고 있으며, 뇌사 상태의 환자를 이 방법을 통해 깨운 임상 결과가 발표된 바도 있다.

기초과학연구원(IBS) 나노의학연구단 천진우 단장(연세대 언더우드 특훈교수)은 자성을 띠는 나노입자를 쥐의 뇌 신경세포에 부착한 뒤 원격으로 자기적 신호를 주어 쥐의 모성 행동을 자극하는 결과를 얻어 내었다. 이 방식은 비침습적으로 뇌 신경세포의 활동을 조절할 수 있어, 만성 신경질환 치료에 유망한 기술로 주목받고 있다.

스탠퍼드대학교 칼 다이로서스(Karl Deisseroth) 교수는 신경세포에 녹조류의 채널로돕신(Channelrhodopsin)* 단백질을 이식하여 빛에 감응하게 만드는 광유전학(optogenetics) 기술을 개척했다. 싱가포르국립대학교 류사오강(Xiaogang Liu) 교수는 근적외선을 가시광선으로 변환시킬 수 있는 업컨버전(Upconversion) 나노입자를 활용해 빛으로 특정 신경세포를 자극하여 쥐의 행동 변화를 유도하는 데 성공했다.

*채널로돕신(Channelrhodopsin): 빛을 받으면 세포막의 이온 통로를 열어 세포의 전기적 신호를 조절할 수 있도록 하는 광감응성 단백질

업컨버전 나노입자에 적용되는 근적외선은 가시광보다 생체 투과성이 뛰어나 보다 깊은 위치에 있는 뇌세포를 자극할 수 있다는 장점이 있다. 이처럼 천진우 교수나 류사오강 교수가 추구하는 나노입자 기반의 자기유전학(magnetogenetics)과 광유전학(optogenetics)은 뇌세포 단위의 조작이 가능하고, 심부 자극 미세전극이 가지는 치명적인 약점인 침습성에서도 자유롭다는 장점이 있다. 다만 이러한 기술들은 뇌 신호 자체를 정밀하게 측정하는 것은 불가능하여, 뇌-기계 인터페이스 구측 측면에서는 큰 단점이 있는 것은 사실이다.

이러한 문제를 해결하는 방법은 어쩌면 하버드대학교 박홍근 교수의 연구실에서 개발될지도 모른다. 뇌신경세포와 뉴로모픽 소자가 서로 소통하기 위해서는 ‘같은 언어’를 써야 하는데, 박홍근 교수는 신경세포와 유사하게 행동하는 뉴로모픽 소자를 개발하여 뇌와 기계의 소통 문제를 해결하고자 하고 있다.

미래에는 뉴로모픽 소자를 매개로 하여 컴퓨터와 뇌가 직접 정보를 주고받고, 사고와 연산 과정을 공유함으로써 인간의 인지와 사고 기능을 한층 더 높은 단계로 이끌 수 있지 않을까?

인공지능이 더욱 발전할 경우, 언젠가는 스스로 사고하고 자아를 형성하는 시점이 도래할 수 있다. 고등한 지능의 존재가 낮은 지능의 존재의 지배를 받은 역사는 없었기에, 그 시점에 인류에게는 위협이 될 수도 있다. 어쩌면 인간의 뇌를 고등 인공지능과 결합시켜 인간 자체를 보다 고차원적인 존재로 진화시키는 것이 인류의 멸망을 막는 유일한 해법일지도 모른다.

비하인드 더 칩 시즌2, 비하인드더칩시즌2, Behind the CHIP, 비하인드더칩, 비하인드 더 칩, 이광렬, 이광렬 교수

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

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2025년 봄, ‘지브리’가 전 세계를 뒤흔들었다. 정확히 말하자면, 챗GPT가 그린 ‘지브리 스타일’ 이미지 생성 기능이 화제를 모은 것이다. 챗GPT에 새롭게 추가된 이미지 생성 기능은 다양한 스타일의 이미지를 생성할 수 있는데, 그중에서도 특히 지브리풍 이미지가 큰 인기를 끌었다. 많은 사람들이 SNS 프로필 사진을 지브리 스타일 이미지로 바꾸었고, 애니메이션에 관심이 없던 이들마저 ‘지브리’라는 이름에 익숙해질 정도로 지브리 스타일 열풍이 불었다.

이미지 생성 기능을 출시한 지 일주일 만에 총 1억 3,000만 명 이상의 이용자가 챗GPT로 7억 장 이상의 이미지를 생성한 것으로 나타났다. 이에 힘입어 챗GPT의 이용률도 폭증했다. 일주일 동안 앱을 사용한 주간 활성 이용자 수(WAU)는 5억 명을 돌파했으며, 이는 지난해 말 기준 3억 5,000만 명에서 약 30% 증가한 수치다.

같은 시기 유료 구독자 수도 450만 명이 증가해 누적 2,000만 명을 넘어섰다. 2022년 말 GPT-3.5 기반 챗GPT가 출시된 당시 5일 만에 100만 명의 사용자를 확보해 화제가 되었는데, 이번 이미지 생성 기능이 공개된 이후에는 불과 한 시간 동안 100만 명의 사용자가 새로 가입할 정도로 큰 반향을 일으켰다.

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지브리 스타일이 던진 질문: 창작의 경계는 어디까지?

예상치 못한 인기에 놀란 것은 오픈AI의 CEO, 샘 알트먼(Sam Altman)도 마찬가지였다. 샘 알트먼은 자신의 SNS 계정을 통해 “지난 10년 동안 암을 치료할 수 있는 초지능을 개발하기 위해 노력했지만, 당시에는 아무도 신경 쓰지 않거나 반감을 드러냈다”는 말과 함께 “그런데 이미지 생성 기능 출시 하루 만에 사람들이 지브리 스타일 그림을 즐기고 있는 모습을 보게 됐다”며 허탈한 심경을 전하기도 했다.

또한 그는 이미지 생성 기능의 폭발적인 반응으로 인해 GPU가 ‘녹아내리고 있다’고 표현하며 서버 부담이 가중되고 있음을 언급했다. 얼마나 많은 사람들이 이미지 생성 기능을 통해 유입되었는지 가늠할 수 있는 대목이다.

한편, ‘지브리 스타일’ 등 유명 작가나 애니메이션 스튜디오의 화풍을 모방한 이미지 생성이 유행하면서 대두된 논란도 있다. 바로 상업적 이용과 저작권 문제다.

일부 중고 거래 플랫폼에서 원하는 사진을 지브리풍 이미지로 유료 변환해 주겠다는 상업성 글까지 등장하기 시작했다. 챗GPT의 이미지 생성 기능을 사용하기 위해서는 유료 구독이 필요한데, 구독은 하고 싶지 않지만 몇 장의 이미지만 생성하고자 하는 이용자들을 대상으로 ‘장사’에 나선 것이다.

해당 서비스는 “사진을 보내주면 지브리 스타일로 만들어 준다”는 홍보 문구와 함께 이미지 당 500~3,000원 수준의 가격을 제시했다. 이에 따라 중고 거래 플랫폼 기업들은 논란을 방지하기 위해 AI 생성 이미지의 저작권 및 소유권에 대한 법적 기준이 명확하지 않다는 이유로, AI 생성 이미지의 거래를 제한한다고 발표했다.

지브리 스튜디오 등 원작자의 저작권 침해 논란도 뜨겁다. 이를 지적하는 이들이 많아지자, 오픈AI는 “프롬프트에 특정 아티스트 이름이 포함될 경우 해당 작가의 미학에 유사한 이미지를 생성할 수 있다”고 설명했다. 다만 저작권 침해 논란을 고려해 “현존 아티스트의 작풍을 기반으로 한 이미지 생성은 제한하는 시스템을 적용했다”고 밝혔다. 지브리 스타일 이미지 생성이 가능했던 이유에 대해서는 “미야자키 하야오 감독 개인이 아닌 스튜디오 전체의 작풍을 참고했기 때문”이라고 설명했다.

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AI가 창작을 대신하는 시대

AI의 콘텐츠 생성에 따른 사회적인 논란은 이번이 처음이 아니다. 지난해에는 유명 음악 프로듀서인 김형석 씨의 사례가 화제가 되었다. 그는 한 박람회의 주제가 공모전에서 심사위원으로 참가했는데, 이후 그가 올린 SNS 글이 주목을 받았다. 1등으로 선정한 곡이 완성도 높은 작품이라고 평가했지만, 며칠 후 주최 측으로부터 “AI로 만든 곡이라는데, 어떡하죠?”라는 연락을 받았다는 것이다. 상을 수여해야 할지, 말아야 할지, 그리고 앞으로 작곡가인 자신은 어떻게 살아야 하는지에 대한 고민을 담은 글이었다.

이때 사용된 툴은 ‘수노(SUNO)’라는 AI 작곡 프로그램이었다. 사용자가 곡의 내용을 설명하면 자동으로 가사를 써 주고, 스타일을 지정하면 2~3분짜리 분량의 노래를 두 곡씩 만들어 주는 서비스다. 누구나 무료로 사용할 수 있고, 유료 구독 시에는 상업적으로 사용해 수익을 창출할 수도 있다.

숙고 끝에, 주최 측은 해당 작품의 수상을 취소하지 않기로 결정했다. AI 사용에 대한 제한 조건이 없었고, 미래세대를 위한 박람회의 주제와 부합하기 때문에 최종 선정에는 문제가 없다는 입장이었다. 선정된 작품은 김형석 씨의 편곡을 거쳐 박람회 기간 사전 공연과 다양한 행사에서 활용되었다.

AI로 만든 음악은 이미 대중화되고 있다. AI 음악 공모전이 활발히 열리고 있고, 생성한 음악을 스트리밍 플랫폼에 등록하는 노하우도 널리 공유되고 있다. 국제저작권단체연맹(CISAC, International Confederation of Societies of Authors and Composers)의 연구에 따르면, 생성형 AI 음악의 시장 가치는 2028년 연간 160억 유로(약 24조 원), 향후 5년간 누적 400억 유로(약 59조 원)에 이를 것으로 예상된다. 2028년이면 생성형 AI 음악이 전체 스트리밍 플랫폼 수익의 약 20%를 차지할 것으로 전망하기도 했다.

그야말로 AI라는 도구만 있다면, 전문 지식 없이도 ‘딸깍’ 한 번에 80점짜리 결과물을 만들 수 있는 시대가 된 것이다. ‘창작의 대중화’가 현실화되고 있는 셈이다.

SF 작가 조안나 마체예브스카(Joanna Maciejewska)는 이러한 현상을 두고 쓴소리를 남기기도 했다.

“제가 미술과 글쓰기를 할 수 있도록 AI가 빨래, 설거지를 대신해 주기를 바라는 것이지, 제가 빨래와 설거지를 할 수 있도록 AI가 미술과 글쓰기를 대신해 주기를 바라는 것이 아닙니다.”

AI가 인간의 창작을 돕는 도구가 되기를 바랐지만, 실제로는 그 역할이 전도되고 있는 현실을 짚은 것이다.

그렇다면 우리는 AI의 ‘창작’을 어떻게 바라보아야 할까? 앞서 AI가 누구나 80점짜리 결과물을 만들 수 있는 도구라고 언급했다. 이 80점짜리 결과물을 ‘정말 쓸 만한’ 85점, 90점짜리로 만드는 것은 인간의 몫이다. AI가 낸 결과물을 개선하고 발전시키려면 해당 분야에 대한 기초 지식이 필수적이다. ‘딸깍’에서 끝나는 것이 아니라, 개인의 고유한 관점과 노력이 동반되어야 더 나은 결과물을 만들 수 있다.

앞으로 ‘일을 잘한다’는 것은 특정 분야에 대한 지식을 바탕으로 적절한 도구를 선택하고, 이를 효과적으로 조합해서 결과물을 만들어 내는 능력을 일컫게 될 것이다. 마치 유능한 음악 프로듀서가 음악의 주제와 방향성을 설정하고 다양한 소리를 믹싱해 최적의 결과를 만들어내듯이, 인간도 자기 일을 효과적으로 해내기 위해 다양한 도구를 오케스트라처럼 다루는 ‘오케스트레이션’ 능력이 중요해질 것이다. 우리는 이를 ‘프로듀서로서의 인간’이라 부를 수 있겠다.

AI가 창작까지 도맡아 할 수 있게 된 시대, 우리 모두가 ‘성공적인 프로듀서’로 설 수 있기를 바란다.

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

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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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과거에 인공지능은 기술적인 장벽과 비용의 문제로 인해 대기업이나 연구소에서만 접근할 수 있는 도구였다. 하지만 오늘날 AI는 더 이상 전문 개발자들만의 전유물이 아니다. 누구나 자신의 지식과 경험을 AI에 주입해 나만의 AI 비서를 만들 수 있는 시대가 열렸다. 이 변화의 중심에는 OpenAI의 챗GPT와 앤스로픽(Anthropic)의 클로드(Claude) 같은 최신 생성형 AI가 있다. 특히 우리는 이러한 플랫폼에서 제공하는 ‘GPTs’와 ‘프로젝트’ 기능을 통해 나만의 AI 봇을 손쉽게 개발할 수 있다.

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GPTs: 학습을 통해 내가 원하는 AI 비서로!

챗GPT의 GPTs 기능은 누구나 쉽게 자신만의 AI 모델을 훈련하고 활용할 수 있는 도구이다. 이를 통해 우리는 복잡한 프로그래밍 과정 없이도 AI에게 나만의 지식과 경험을 학습시킬 수 있다. 이것은 그저 꿈같은 일이 아니라, 이미 현실에서 많은 사람들이 경험하고 있는 혁신적인 변화이다.

GPTs는 사용자가 직접 GPT 모델을 커스터마이징하여 사용할 수 있는 기능이다. 이 기능을 활용해 사용자가 특정한 지식이나 상황에 대한 데이터를 GPT에게 제공하면, 특정 상황에서 훨씬 더 맞춤형으로 응답하는 AI를 만들 수 있다. 내가 건강 관리에 대한 전문 지식이 있다면, 나만의 헬스케어 비서를 만들어 매일 건강한 생활 습관을 돕는 역할을 할 수 있는 것이 그 예다. 이처럼 GPTs 기능은 개인의 지식을 AI에 통합함으로써 더 깊이 있는 상호작용이 가능하게 해준다.

GPTs를 만들기 위해서는 챗GPT의 인터페이스에 접속한 뒤, ‘새로운 GPT 만들기’ 기능을 선택하고 ‘건강 관리 비서’, ‘여행 계획 비서’와 같은 이름으로 나만의 AI 비서의 목적과 특징을 정의해야 한다. 이후 비서를 만들기 위해 내가 가진 지식이나 경험을 AI에게 입력하는 단계가 필요하다. 여기에는 텍스트 문서, PDF 파일, Q&A 형식의 데이터를 직접 입력할 수 있다. 중요한 점은 내가 원하는 방향으로 AI의 성격과 전문성을 결정할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 건강 관련 지식을 입력할 때는 생활 습관, 운동 요령, 영양 정보 등을 구체적으로 설명하여 AI가 이를 학습할 수 있도록 한다. 이러한 과정을 통해 만들어진 AI 비서는 사용자의 목표와 가치에 맞춰 독창적으로 개발될 수 있다.

이후 특정 질문에 AI가 어떻게 반응할지 예시를 설정하는 과정이 필요하다. 예를 들어, 사용자가 “오늘 어떤 운동을 하면 좋을까?”라고 물어볼 경우, AI가 사용자의 건강 상태와 목표에 맞는 답변을 줄 수 있도록 시나리오를 작성한다. 이렇게 설정한 AI 비서를 테스트하면서 실제로 원하는 대로 대답하는지 확인하고, 필요한 부분은 수정하는 과정을 거친다.

이 과정에서 사용자는 AI의 응답 품질을 향상시키기 위해 추가적인 지식을 입력하거나 설정을 변경할 수 있다. 이렇게 지속적인 테스트와 수정 과정을 통해 AI 비서는 점점 더 정교하고 사용자의 니즈에 맞는 형태로 발전하게 된다.

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클로드(Claude): 지속적인 상호작용을 통해 보다 전문적인 AI 비서 만들기

앤스로픽(Anthropic)의 클로드(Claude)는 프로젝트 기능을 통해 사용자와 협력하며 특정 목표를 이루는 데 중점을 두고 있다. 이를 활용하면 특정 작업을 중심으로 나만의 AI 비서를 더욱 체계적으로 관리하고 발전시킬 수 있다. 클로드 프로젝트 기능은 단순 챗봇 이상의 역할을 한다. 사용자가 목표를 설정하고 이를 이루기 위한 과정을 관리할 수 있는 도구라는 사실이다. 클로드에게 특정 목표를 설정하게 하고, 이를 중심으로 데이터를 학습시키며 점진적으로 발전시키는 방식으로 진행된다.

예를 들어 여행과 관련된 정보들을 정리하고 이를 기반으로 여행 추천을 해줄 수 있는 AI 비서를 만들고 싶다면, 해당 프로젝트의 목표를 ‘여행 정보 제공 AI 비서 만들기’로 설정할 수 있다. 이제 이를 이루기 위해 필요한 세부 목표들을 나누어야 한다. ‘유럽 여행 정보 제공’, ‘비용 효율적인 여행 계획 제안’, ‘사용자의 취향에 맞는 관광지 추천’ 등의 소목표를 설정할 수 있다. 이렇게 세부적으로 나눈 목표들은 AI 비서를 더욱 전문적이고 정확하게 만드는 데 큰 도움을 준다.

클로드는 사용자의 입력을 통해 학습하므로 프로젝트의 각 목표를 이루기 위해 필요한 데이터를 입력해야 한다. 이후 프로젝트 진행 중 클로드와 대화를 나누며 목표에 맞는 정보를 점검하고 개선하는 방식으로 AI의 지능을 향상시킬 수 있다. 이 과정은 단순한 데이터 입력을 넘어 사용자의 목표와 가치에 맞춰 AI의 성능을 점차 개선하고 발전시키는 것을 의미한다. 사용자는 클로드와의 지속적인 상호작용을 통해 프로젝트의 방향성을 더욱 구체적으로 잡아 나가며, 이를 통해 AI 비서를 점점 더 유용하고 효율적인 도구로 성장시킬 수 있다.

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나만의 AI 비서 활용백서

이제 GPTs와 클로드 프로젝트 기능을 통해 나만의 AI 비서를 만드는 방법을 알게 되었다. 그렇다면 이렇게 만들어진 AI 비서는 일상에서 어떻게 활용할 수 있을까?

먼저 일정 관리나 진행 상황 점검 등의 역할을 맡길 수 있다. 예를 들어, 매일 아침 내가 해야 할 업무를 정리해 주고, 중요한 이메일을 확인해 주거나 회의 일정을 알려 줄 수 있다. 이처럼 AI 비서는 일상에서 비서 이상의 역할을 수행하며, 일의 효율성을 높여준다.

만약 전문가라면 자신의 지식과 경험을 기반으로 AI 비서를 만들어 고객 응대에 활용할 수 있다. 변호사, 의료 전문가, 심리 상담사 등 전문가들이 자신의 전문 지식을 AI에 주입하여 초기 상담이나 간단한 문의에 대한 자동 응답을 제공하게 만드는 것이 그 예다. 이를 통해 사용자는 반복적인 상담을 줄이고, 고급 정보를 제공받을 수 있다. 이렇게 AI 비서는 사용자의 전문성을 더 넓은 범위에서 활용하고, 더 많은 사람들에게 도움을 줄 수 있는 유용한 도구가 된다.

AI 비서는 학습 도우미로도 유용하다. 만약 학생이라면 자신이 공부하고 있는 내용을 AI에게 학습시켜 언제든지 필요한 정보를 묻고 확인할 수 있는 개인 교사로 활용할 수 있다. 학습 자료를 AI에게 입력하고 나면, 학생은 어려운 개념이나 문제를 AI에게 물어볼 수 있으며, AI는 학생에게 맞춤형으로 설명해 줄 수 있다. 이 과정에서 학생은 단순한 정보의 암기를 넘어 AI와 상호작용을 하며 깊이 있는 이해를 도모할 수 있다. 생성형 AI 기술은 점점 발전하고 있으며, 이를 통해 우리는 더 많은 것을 손쉽게 할 수 있게 될 것이다.

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실무에도 가능! 무궁무진한 AI 비서 활용법

GPTs와 클로드 프로젝트만 있다면 실제 업무에서도 활용이 가능하다. 아래 글을 통해 다양한 작업을 어떻게 수행할 수 있는지 확인해 보자.

먼저, GPTs를 활용하면 기획안 작성이 수월해진다. 사용자가 가진 아이디어나 기획 방향성을 AI에 입력하면, AI가 데이터와 패턴 분석을 바탕으로 효과적인 구조와 논리를 갖춘 기획서 초안을 만들어준다. 이를 통해 사용자는 초안을 빠르게 준비하고, 세부적인 내용을 다듬고 수정하는 데 집중할 수 있다. AI가 반복적인 작업을 대신 처리해 주므로 기획의 완성도를 높이는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 또한 AI는 다른 유사한 기획서들을 분석하여 더 나은 방안을 제시하거나 참고 자료를 제공함으로써 기획의 질을 높이는 데 도움을 준다.

디자인 영역에서는 클로드 프로젝트를 통해 다양한 디자인 컨셉을 추천받을 수 있다. 특정 프로젝트의 디자인 요구사항을 설정하고, 관련 이미지, 색상, 분위기 등을 AI에게 학습시키면, AI는 사용자의 피드백을 통해 점점 더 사용자의 취향에 맞는 컨셉을 제안할 수 있게 된다. 이 외에도 기존 디자인 트렌드를 분석해 최신 유행을 반영한 컨셉을 제안하거나 전혀 새로운 접근법을 시도할 수 있는 창의적인 방향을 제시해 줌으로써, 디자이너는 이를 통해 디자인 과정에서 발생하는 시간과 자원을 절약할 수 있다.

마지막으로, 마케팅 전략 수립에도 클로드 프로젝트를 통해 효과적인 마케팅 전략을 제시할 수 있다. 특정 마케팅 목표를 설정하고, 관련된 데이터를 입력하면 AI가 이를 바탕으로 타겟 고객 분석, 경쟁사 비교, 시장 트렌드 등을 고려해 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있게 도와준다. 또한 새로운 캠페인 인사이트 제공은 물론, 실시간 데이터를 통해 마케팅 활동의 성과를 추적해 전략의 유연성을 확보할 수 있게 해준다. 이를 통해 사용자는 보다 체계적이고 데이터 기반의 마케팅 계획을 세울 수 있으며, 마케팅 활동의 성과를 극대화할 수 있다.

나만의 AI 비서를 만드는 일은 단순한 기술적 취미를 넘어서, 개인의 생산성을 극대화하고 나의 가치를 증대시키는 강력한 도구가 될 것이다. GPTs와 프로젝트 기능은 복잡한 기술적 지식 없이도 나만의 AI를 쉽게 만들어 주는 접근성을 제공한다. 이제 누구나 자신의 AI 비서를 만들어 일상생활뿐만 아니라 전문적인 영역에서도 혁신적인 변화를 일으킬 수 있는 시대가 되었다. 개인의 경험과 지식을 AI에 주입함으로써, 나만의 AI 비서를 만들어서 일상과 업무의 효율성을 높일 기회가 바로 앞에 놓여 있다. 지금 당장 GPTs와 프로젝트 기능을 활용해 보자. 이 작은 시도가 나의 생활과 일터를 놀라운 방식으로 변화시킬 것이다.

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

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AI 산업의 미래를 제대로 알기 위해선 임진왜란부터 시작해야 한다? 빠르게 성장하는 IT 산업에서 살아남으려면 반도체 역사와 기술을 이해하는 것이 필수! 반도체 이야기를 쉽고 재미있게 풀어내는 ‘S클래스’ 두 번째 에피소드에서는 IT 산업 전문가 ‘IT의 신 이형수’가 나섰다. ‘IT의 신’이 명쾌하게 짚어주는 ‘AI 혁명 시대 속 반도체’ 이야기! 영상을 통해 확인해 보자.

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늘 우리 곁에 존재하지만 여전히 낯설고 어렵게만 느껴지는 반도체를 쉽고 재미있게 배울 수 있는 특별한 강의가 열렸다! 현재 AI 산업의 흐름을 이해할 수 있는 반도체 사이클 개념부터 미래 시장 전망까지 다양한 시각으로 살펴보는 ‘S클래스’ 시간. KBS 기자 출신 경제 전문가 박종훈 님이 들려주는 흥미로운 이야기를 지금 영상으로 만나보자.

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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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삼성전자가 AI 기술을 활용한 미래 반도체 연구 생태계 강화를 위해 인공지능(AI)과 컴퓨터 공학(Computer Engineering, 이하 CE) 분야 국내 우수 인력 발굴에 나선다.

삼성전자 SAIT는 8월 1일부터 9월 13일까지 약 6주 간 국내 대학 학부생과 대학원생을 대상으로 ‘삼성 AI/CE 챌린지 2024’를 개최하고, 차세대 기술 리더들의 연구를 지원한다.

참여를 원하는 학생들은 SAIT 홈페이지에서 접수 가능하며 결과는 10월초 발표된다.

공모 부문별 최우수상을 포함해 총 12개팀을 선발하며, 부문별 최우수 1개팀은 1000만원, 우수 1개팀은 500만원, 장려 2개팀은 각 300만원이 수여된다. 시상식은 11월 개최되는 ‘삼성 AI 포럼’에서 진행될 예정이다.

수상자 전원에게는 삼성전자 SAIT에서 주관하는 ‘AI/CE 챌린지 캠프’에 참여해  수상팀들간 네트워킹과 SAIT AI/CE 연구 리더들부터 멘토링을 받을 수 있는 기회가 주어진다.

2021년부터 시작해 올해로 4회를 맞는 ‘삼성 AI/CE 챌린지’는 과학기술 인재 발굴과 지원을 위한 아이디어 공모전으로, AI와 CE 분야에서 총 3개 주제로 진행된다.

올해 챌린지의 공모 주제는 AI 분야에서 ▲모델 기반 Black-box 최적화 알고리즘 개발 ▲정밀하고 신뢰성 높은 반도체 소재 시뮬레이션용 머신러닝 모델(Machine Learning Force Fields) 개발, CE 분야에서 ▲On-Device 시스템에서 LLM(Large Language Model)의 inference 최적화 등 총 3개이다.

참여 학생들은 AI 분야에서는 주어진 문제와 데이터셋을 활용해 최적의 AI 알고리즘을 개발하고, CE 분야에서 제한된 하드웨어 리소스를 활용해 거대언어 모델(LLM)의 추론 시간을 최소화하고 정확도를 개선하기 위한 방안을 도출하게 된다.

SAIT는 인공지능을 이용한 반도체 소자와 공정 개발 검증 용 머신 러닝(Machine Learning) 알고리즘 개발에 대한 아이디어를 찾고, 이를 통해 국내 차세대 반도체 연구 개발 경쟁력을 강화한다는 계획이다.

삼성전자 SAIT 경계현 사장은 “AI 기술은 반도체 업계 내에서도 활용 범위를 빠르게 넓혀가는 중으로 SAIT는 새로운 기술 연구에 앞장서며 한계 극복을 위해 노력 중” 이라며, “AI/CE 챌린지를 통해 미래 기술의 한계를 뛰어넘을 수 있는 새로운 아이디어를 얻을 수 있도록 우수한 학생들의 많은 참여를 기대한다”고 밝혔다.

지난 챌린지 최우수상 수상자인 서울과학기술대학교 전예지씨는 “AI/CE 기술을 반도체 산업에 어떻게 적용할지 직접 고민해 볼 수 있는 흔치 않은 기회였고, AI 분야를 계속 연구해갈 학생들에게는 챌린지 수상을 통해 만난 동료/멘토들이 든든한 도움이 될 거라 생각한다”고 말했다.

‘삼성 AI/CE 챌린지’ 관련 자세한 정보는 삼성전자 SAIT 홈페이지 (https://www.sait.samsung.co.kr)에서 확인할 수 있다.

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삼성전자가 9일 코엑스에서 삼성 파운드리 포럼(Samsung Foundry Forum)과 세이프 포럼(SAFE, Samsung Advanced Foundry Ecosystem Forum) 2024를 개최하고, 국내 시스템반도체 생태계 강화 성과와 향후 지원 계획을 공개했다.

* ‘삼성 파운드리 포럼’ 주제: Empowering the AI Revolution
* ‘SAFE 포럼’ 주제: AI: Exploring Possibilities and Future

삼성전자가 AI를 주제로 삼성 파운드리만의 공정기술∙제조 경쟁력∙ 에코시스템∙시스템반도체 설계 솔루션 등을 발표한 가운데, 디자인 솔루션(DSP), 설계자산(IP), 설계자동화툴(EDA), 테스트∙패키징 (OSAT) 분야 총 35개 파트너사가 부스를 마련해 삼성의 파운드리 고객들을 지원하는 솔루션을 선보였다.

삼성전자 파운드리 사업부 최시영 사장은 이날 기조연설에서 “삼성전자는 국내 팹리스 고객들과 협력을 위해 선단공정 외에도 다양한 스페셜티 공정기술을 지원하고 있다”며 “삼성은 AI 전력효율을 높이는 BCD, 엣지 디바이스의 정확도를 높여주는 고감도 센서 기술 등 스페셜티 솔루션을 융합해 나가며 고객에게 가장 필요한 AI 솔루션을 제공해 나갈 것”이라고 말했다.

* 스페셜티 공정기술: 임베디드 메모리, 이미지센서, RF 등 특정한 기능을 구현하기 위한 공정
* BCD 공정: Bipolar(아날로그 신호제어), CMOS(디지털 신호제어), DMOS(고전압 관리) 트랜지스터를 하나의 칩에 구현한 것으로, 주로 전력반도체 생산에 활용됨

☐ 국내 DSP와 협력해 프리퍼드 네트웍스의 2나노 기반 AI가속기 수주

삼성전자는 이번 포럼에서 파운드리와 메모리, 패키지 역량을 모두 보유한 종합 반도체 기업의 강점을 바탕으로 고객 요구에 맞춘 통합 AI 솔루션 턴키(Turn Key, 일괄 생산) 서비스 등의 차별화 전략을 제시했다.

특히, AI반도체에 적합한 저전력ㆍ고성능 반도체를 구현하기 위한 GAA(Gate-All-Around) 공정과 2.5차원 패키지 기술 경쟁력을 바탕으로 선단 공정 서비스를 강화한다는 전략이다.

삼성전자는 이날 국내 DSP 업체인 가온칩스와의 협력으로 최첨단 공정 기반 턴키 서비스 수주 성과를 밝혔다. 삼성전자는 일본 프리퍼드 네트웍스 (Preferred Networks, PFN)의 2나노(SF2) 기반 AI 가속기 반도체를 2.5차원(I-Cube S) 첨단 패키지를 통해 양산할 계획이다.

* PFN: 프리퍼드 네트웍스는 일본 인공지능 기업으로, 딥러닝 분야에 특화해 칩부터 슈퍼컴퓨터, 생성형AI 기반 모델까지AI 밸류체인을 수직적으로 통합하여 첨단 소프트웨어 및 하드웨어 기술을 개발하는 기업

삼성전자는 2022년 세계 최초로 3나노 GAA(Gate-All-Around) 구조 기반 파운드리 양산을 성공한데 이어, 안정된 성능과 수율을 기반으로 3나노 2세대 공정 역시 계획대로 순항중이다.

삼성전자는 이날 한국의 우수한 팹리스 업체들이 HPCㆍAI 분야에서 영향력을 빠르게 확대해 나갈 수 있도록 디자인 솔루션 파트너(DSP)들과 적극적으로 지원하겠다고 밝혔다.

삼성은 국내 고객들이 최신 공정기술을 활용할 수 있도록 기술지원을 제공하고 있으며 시제품 생산을 위한 MPW(Multi Project Wafer) 서비스를 운영하고 있다. MPW 서비스를 활용하는 고객은 단일 웨이퍼에 여러 종류의 설계를 배치하여 테스트하는 등 제조 비용을 절감하고 더욱 완성도 높은 반도체를 개발할 수 있다. 

삼성전자의 올해 MPW 서비스 총 횟수는 4나노 공정부터 고성능 전력반도체를 생산하는 BCD 130나노 공정까지32회로 작년 대비 약 10% 증가했으며, 2025년에는 35회까지 확대한다.

국내 팹리스와 DSP의 수요가 많은 4나노의 경우, 내년 MPW 서비스를 올해보다 1회 더 추가 운영해 HPC, AI 분야 국내 첨단 반도체 생태계 확대를 적극 지원할 계획이다.

☐ 국내 주요 팹리스 기업들도 삼성 파운드리와 협력 성과 소개

삼성전자는 이날 공정 로드맵과 서비스 현황 등을 발표하는 한편, 파트너사 간 네트워킹 기회를 제공하고 혁신을 위한 협력 강화 방안을 논의했다.

특히, 텔레칩스, 어보브, 리벨리온 3사는 삼성 파운드리 포럼 세션 발표를 통해 삼성 파운드리와의 성공적인 협력 성과와 비전 그리고 팹리스 업계 트렌드 등을 공유했다.

또한, 세이프 포럼에서 삼성전자와 국내외 파트너들은 2.5D/3D 칩렛 설계 기술, IP 포트폴리오, 설계를 검증하고 최적화하는 방법론 등 AI 반도체 설계 인프라를 집중 소개했다.

삼성전자는 지난달 실리콘밸리 미국 파운드리 포럼 행사에서 개최한 최첨단 패키지 협의체(Multi-Die Integration Alliance) 첫 워크숍 결과를 파트너사들과 공유하며, 첨단 공정기술과 설계 인프라, 패키지 기술을 활용한 차세대 고성능ㆍ고대역폭 반도체의 높은 구현 가능성을 강조했다.  

삼성전자는 지난 달 “Empowering the AI Revolution”을 주제로 미국 실리콘 밸리에서 파운드리 포럼과 세이프 포럼을 개최한 바 있으며, 올해 하반기에는 일본과 유럽 지역에서도 행사를 개최할 계획이다.

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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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삼성전자는 2024년 2월, 업계 최초로 36GB HBM3E(5세대 HBM) 12H D램 개발에 성공했다. 36GB HBM3E 12H D램은 24Gb D램 칩을 TSV(Through-silicon Via, 실리콘 관통 전극) 기술로 12단까지 적층한 메모리다. 해당 제품은 지난달 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스 ‘GTC(GPU Technology Conference) 2024’에서 공개되어 고객들로부터 뜨거운 반응을 받기도 했다.

이에 뉴스룸은 삼성전자 HBM을 담당하는 상품기획실 김경륜 상무와 DRAM개발실 윤재윤 상무를 만나 보았다. 두 담당자의 인터뷰를 통해 기술 혁신을 이끄는 삼성전자의 HBM을 들여다보자.

삼성전자는 2016년 업계 최초로 AI 메모리 시장의 막을 연 이래 독보적인 기술 노하우를 바탕으로 AI 반도체 생태계를 확장해 왔다. 초격차 기술력으로 무한한 가능성을 열어 온 삼성전자가 그려 갈 앞으로의 미래가 기대된다.

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실시간 통역, 회의 내용 요약, 사진 보정 등 나의 요구에 맞춰 문제를 즉각 해결해 주는 전담 비서가 있다면 어떨까? 삼성전자 반도체 NPU가 이러한 고민을 해결해 줄지도 모른다. NPU는 사용자의 데이터를 의미 있게 해석하는 데 최적화된 프로세서로, 온디바이스 AI의 성능을 결정하는 핵심 기술이다. 빠른 병렬연산으로 초고속 저전력을 가능케 하는 NPU가 궁금하다면, 위 영상을 통해 확인해 보자.

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다가올 미래 기술을 한자리에서 만나볼 수 있는 이곳! 세계 최대 가전·IT 박람회, ‘CES 2024’가 지난 9일 미국 라스베이거스에서 개최됐다. 올해는 ‘인공지능(AI)’이 메인 키워드로 대두된 만큼, 삼성전자 반도체 역시 최신 AI 기술들을 선보이며 참관객들의 눈길을 사로잡았다. CES 2024 혁신상 수상에 빛나는 ‘Exynos Connect U100’을 포함, 기술 혁신 트렌드를 이끌 다채로운 제품들로 구성된 프라이빗 쇼케이스 현장 모습이 궁금하다면? 지금 바로 영상을 통해 확인해 보자.

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‘챗GPT’, ‘DALL-E’, ‘Bard’ 등 누구나 한 번쯤은 들어 봤을 인공지능 서비스. 이러한 서비스는 어떻게 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있을까? 바로 ‘AI 반도체’에 그 비밀이 숨어 있다.

무려 312편의 영화를 1초 만에 처리할 수 있는 대역폭을 지원하는 AI 특화 반도체, ‘HBM3E’. 이 외에도 그래픽에 최적화된 GDDR과 낮은 비용으로 더 큰 용량을 확보할 수 있는 DDR까지.

인공지능이 안정적으로 서비스를 제공하기 위해서는, 이러한 차세대 AI 반도체 기술의 발전이 함께 이뤄져야만 한다. 영상을 통해 인공지능 시대를 철저히 대비하고 있는 삼성전자 반도체만의 비결을 지금 확인해 보자.

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AI, 로봇과 인간이 함께 일하고 살아가는 세상. 우리들이 해왔던 상상이 눈 앞의 현실이 되고 있습니다. 최근 가장 주목 받는 화두인 생성형(generative) AI 활용은 물론, AI가 소프트웨어 개발자의 co-pilot이 되어 함께 코딩을 하기도 합니다. 더 먼 미래에는 인공지능과의 결합으로 인류의 지적·육체적 능력이 생물적인 한계를 뛰어넘는 세상도 도래할 텐데요.

경계현 대표이사는 삼성전자 반도체가 하드웨어를 넘어 인간 사회의 혁신적인 변화에 기여할 솔루션을 제공해야 한다고 말합니다. 미래의 AI 생태계를 만들어 나가는 데에 핵심적인 역할을 하기 위해 삼성전자 반도체는 어떤 준비를 해나가고 있을까요? 오늘의 영상을 통해 확인해 보세요!

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인생맛칩이 새로운 시리즈로 돌아왔습니다. 어렵고 익숙하지 않은 반도체 용어를 쉽고 재미있게 소개하는 ‘반도체어 썰어드립니다(반썰어)’ 시리즈인데요. 오늘 처음으로 파헤쳐 볼 용어는 무엇일까요? 바로 AI의 성능을 획기적으로 높여 줄 지능형 반도체, ‘PIM(Processing In Memory)’입니다.

요즘 어떤 질문에도 척척 대답하는 챗GPT가 연일 화제죠. 질문에 대한 간단한 대답은 물론, 생각을 요하는 광고 문구나 소설까지 작성할 수 있어 4차 산업혁명 시대가 왔다는 것을 실감할 수 있습니다. 그런데, 이 챗GPT에 대해 알아가다 보면, PIM이라는 용어가 종종 함께 등장한다는 사실을 아시나요?

PIM은 메모리 안에 연산장치를 포함한 지능형 반도체로, 메모리와 CPU 간의 데이터 이동을 줄여주는 장치인데요. 지연 현상으로 대답이 단어 단위로 뚝뚝 끊기는 AI에 HBM-PIM*을 더하면 끊김이 없는 대답을 엿볼 수 있다고 합니다. 미래 AI 반도체 산업의 핵심, PIM의 놀라운 잠재력을 더 알고 싶다면, 지금 바로 영상을 시청해보세요.

*HBM-PIM: 삼성전자가 세계 최초로 개발한 기술로 메모리 영역에서 연산 처리가 가능해 CPU와 메모리 간 데이터 이동을 줄여 시스템 성능은 올리고, 에너지 소비는 감소시키는 것이 특징

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지난 1월 5일, 미국 라스베이거스 컨벤션 센터에서 막을 올린 세계 최대의 가전·IT 박람회 ‘CES 2023’! CES를 주관하는 전미소비자기술협회(CTA)는 매년 CES 행사에 앞서 업계 내 혁신적인 기술을 선보인 제품들을 선정해 ‘CES 혁신상(CES Innovation Award)’을 수여합니다. 30여 개의 카테고리에서 500개 제품이 ‘CES 혁신상(honoree)’을 받으며, 그 중 기술, 디자인, 혁신성에서 가장 높은 평가를 받은 20개의 제품만이 ‘최고혁신상(Best of Innovation)’을 받습니다.

올해도 첨단 기술을 뽐낸 다채로운 제품들이 최고혁신상을 수상했는데요. 자랑스럽게도 지문 인식 센서와 보안 프로세서, 소프트웨어 등을 통합해 하나의 칩으로 만든 삼성전자 반도체의 ‘지문인증 IC’가 당당히 한 자리를 차지했습니다. 이외에도 물건을 들어올리는 작업을 할 때 착용하면 최대 30kg의 무게를 지지해주는 웨어러블 수트 △ Cray X exoskeleton, 운전자가 없이도 GPS와 스테레오 카메라, 센서, 인공지능을 이용해 농장 일을 수행하는 자율주행 트랙터 △ John Deere autonomous tractor, 메타버스 안에서 음악 스트리밍을 할 수 있는 서비스 △ Meta Music System, 생분해성 캡슐에 부착된 RFID를 통해 원두별로 분쇄와 조리법을 인식해 알아서 커피를 내려주는 △ xBloom whole-bean capsule system, 그리고 자동차에 탔을 때 인포테인먼트와 내비게이션 등의 서비스를 창문에 있는 디스플레이에서 즐길 수 있도록 하는 ‘Flexible cover window’ 등의 제품들이 이목을 집중시켰습니다.

삼성전자는 총 43개 제품이 혁신상을 받았던 작년에 이어, 올해는 총 46개의 혁신상을 수상하며 2020년과 동일하게 역대 최다 수상의 기록을 세웠습니다. 그 중에서도 삼성전자 DS 부문(삼성전자 반도체)은 가장 높은 상격인 ‘최고혁신상(Best of Innovation)’ 수상 1개를 포함해 총 7개 제품이 CES 혁신상(Honoree)에 선정되는 쾌거를 이뤘다는 점! 수상한 제품들은 최고혁신상을 받은 ▲ 지문인증IC S3B512C를 비롯해, ▲ 엑시노스 W920와 엑시노스 RF 6550 ▲ 아이소셀 HP3 ▲ AutoSSD AM991 ▲ 512GB 메모리 익스팬더 ▲ LPDDR5X uMCP ▲ 990 PRO with Heatsink입니다.

CES 2023에서 혁신상을 수상한 삼성전자 반도체 제품들은 총 두 군데에서 만나볼 수 있었는데요. 앙코르 앳 윈 호텔(Encore At Wynn Hotel)에서 삼성전자 반도체가 개최한 ‘Samsung Semiconductor Showcase’와 더불어 CES 주최측에서 더 베네시안 리조트(The Venetian Resort Hotel)에 혁신상 수상작을 모아 전시한 ‘Innovation Awards Showcase’가 바로 그곳!

특히 ‘Innovation Awards Showcase’의 경우, 혁신상을 수상한 모든 제품들을 한데 모아 선보이는 전시관이기에 더욱 의미가 깊었습니다. 많은 수상작들 사이에서 당당하게 전 세계인들을 만난 삼성전자 반도체의 혁신 제품들, 상상되시나요? 과연 어떤 제품들인지 지금 바로 삼성전자 반도체 뉴스룸이 자세히 안내해 드리겠습니다!

혁신에 혁신을 더하다! 미래 첨단 라이프스타일을 앞당길 시스템 반도체 수상작

인간의 두뇌 및 감각과 같은 기능을 하는 시스템 반도체. 우리의 삶을 안전하고 편리하게 해주는 기술이 등장할 때마다, 시스템 반도체의 역할도 계속해서 커진다는 사실, 알고 계셨나요? 삼성전자 반도체는 연일 쏟아져 나오는 미래 첨단 기술에 대응할 수 있는 시스템 반도체 제품들을 지속적으로 연구하고 개발하고 있는데요. 이러한 노력이 결실을 거둬, 이번 CES 2023에서 여러 시스템 반도체 제품이 CES 혁신상을 수상하게 되었습니다. 어떤 제품들이 수상의 영광을 안았는지 함께 살펴볼까요?

디지털 기술이 발전됨에 따라 우리 생활은 편리해졌지만, 사이버 범죄나 보안에 대한 불안도 나날이 커져가는 것이 현실인데요. 이러한 문제를 해결하는 데 획기적인 도움을 줄 제품 ‘지문인증IC S3B512C’가 CES 2023 사이버 보안 및 개인 정보 보호 부문에서 최고혁신상을 수상했습니다. 지문인증 카드는 사용자의 지문 정보를 읽고, 인증할 수 있는 IC가 내장되어 차세대 결제 수단으로 각광받고 있는데요. 지문인증 카드의 대중화를 위해서는 카드 제조사들이 더 쉽고 낮은 가격으로 카드를 제작할 수 있어야겠죠?

삼성전자의 지문인증 IC는 카드 제작에 필요한 지문 센서, 보안칩, 보안 프로세서는 물론 위조 지문을 인식하는 알고리즘 등을 모두 통합한 업계 최초의 올인원 솔루션 입니다. 지문 센서에 손가락을 올린 상태에서 카드를 단말기에 삽입하거나 터치하면 결제가 진행되도록 해, 사용자에게 높은 편의성과 보안성을 제공합니다. 오직 자신의 지문만을 이용해 결제하는 지문인증 카드가 대중화될 수 있는 길을 연 제품으로, 보안 카드 시장에 새로운 패러다임을 제시할 것으로 전망됩니다.

이제는 라이프스타일의 일부가 된 웨어러블 기기들도 시스템 반도체가 없이는 동작할 수 없습니다. CES 혁신상 웨어러블 기술 부문에서 수상한 ‘엑시노스 W920’ 웨어러블 프로세서와 ‘엑시노스 RF 6550’ 커넥티비티 솔루션은 웨어러블 기기들이 새로운 세대로 나아갈 발판을 마련해주었습니다. 엑시노스 W920은 웨어러블 기기의 화려한 사용자 인터페이스와 최신 애플리케이션들이 빠르게 작동시킬 수 있는 다양한 기능들을 작은 칩 안에 통합했고, 엑시노스 RF 6550은 웨어러블 기기의 와이파이나 블루투스를 통한 무선 연결은 물론 GNSS (글로벌위성항법시스템) 기능을 통합해 위치 기반의 서비스를 가능하게 합니다. 이들 제품은 특히 전력 소모를 최소화하도록 설계되어 사용자들은 배터리 걱정 없이 더 오랜 시간동안 웨어러블 경험을 즐길 수 있습니다.

디지털 이미징 및 사진 부문에서 혁신상을 수상한 ‘아이소셀 HP3 이미지센서’. 이 제품에 탑재된 픽셀의 개수는 얼마일까요? 정답은 무려 2억 개! 그리고 각 픽셀은 업계 최소 크기인 0.56㎛로 이루어져 있는 등, 아이소셀 HP3은 최첨단, 초고화소의 모바일용 이미지센서입니다. 또한 모든 픽셀을 활용한 자동 초점 기능과 함께, 초당 30 프레임의 8K 초고해상도 비디오 촬영 기능도 제공합니다. 아이소셀 HP3을 적용한 기기에서는 마음껏 이미지를 확대하고 편집하더라도 사진의 품질이 저해되지 않기 때문에 더욱 즐겁고 편리한 사용자 경험을 선사할 수 있습니다.

4차 산업혁명의 중심! CES 2023을 빛낸 메모리 반도체 수상작

4차 산업혁명 시대를 앞당길 첨단 기술들, 5G, 인공지능, 자율주행, 메타버스… 이들 기술의 발전에는 첨단 메모리 반도체 기술력이 필수적인 요건입니다. 전 세계 메모리 반도체 시장에서 무려 30년간이나 선두를 유지하며, 기술 혁신을 이끌어 가고 있는 삼성전자 반도체. 이를 증명하듯 CES 혁신상을 수상한 삼성전자의 메모리 반도체 제품들을 소개합니다.

차량 엔터테인먼트 및 안전 부문에서 혁신상을 수상한 ‘1TB NVMe BGA AutoSSD AM991’은 나날이 발전하고 있는 자율주행(Autonomous Driving) 기술과 차량 내 인포테인먼트(In-Vehicle Infortainment) 요구에 발맞춰 개발된 SSD 솔루션입니다. 가로 2cm, 세로 1.6cm의 작은 패키지 안에 업계 최고 용량인 1TB의 대용량 메모리를 제공합니다. 또한, PCIe 3.0 인터페이스에 기반해, 연속 쓰기 속도 최대 1,150MB/s를 지원하기에 안정적이고 빠른 데이터 저장이 가능하며, 삼성전자가 독자 개발한 컨트롤러와 전용 펌웨어 설계를 갖추고 있어, 앞으로 더욱 고도화될 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 자율주행(AD), 인포테인먼트(IVI) 시스템에 맞는 최적의 솔루션을 제공합니다.

‘512GB 메모리 익스팬더(Memory Expander)’는 빠르게 진화하고 있는 데이터 기반 기술 발전에 대응할 솔루션으로, 데이터 처리량 폭증에 대응해 서버의 메모리 용량을 획기적으로 확장할 수 있게 합니다. 특히, 기존 하드웨어의 구조적인 한계를 극복할 수 있는 장점을 인정받아 혁신상 수상작으로 선정되었는데요. 기존 서버의 구조를 통째로 바꾸거나 CPU를 교체하지 않고도, CXL 인터페이스 적용만으로 서버 시스템의 D램 용량을 쉽게 늘릴 수 있도록 고안해 차세대 IT 시장에서 AI와 머신러닝 응용에 특히 주목받을 것으로 기대되는 제품입니다. 최대 512GB 용량의 DDR5 DRAM을 제공해 서버 시스템의 메모리 용량을 손쉽게 테라바이트 스케일로 확장할 수 있으며, 대역폭 또한 초당 테라바이트대로 증가시킬 수 있는 점이 특장점입니다.

스마트폰을 포함한 모바일 기기는 우리 생활에 필수품으로 자리잡은지 오래인데요. 모바일 기기가 점점 스마트해지고 각종 기능이 추가되고 있는 가운데, 사용자들은 고해상도와 대용량 콘텐츠의 끊김 없는 빠른 구동을 원하고 있습니다. 삼성전자는 이러한 시장의 요구를 만족시키기 위해, 업계 최초로 16GB LPDDR5X 모바일 D램과 1TB의 UFS 3.1 낸드플래시를 탑재해 하나의 고용량 멀티칩 패키지로 만든 ‘LPDDR5X uMCP’를 선보였습니다.

LPDDR5X는 이전 세대 LPDDR5에 비해 약 1.2배의 향상된 동작 속도를 안정적으로 지원하며, 7세대 V낸드를 적용한 UFS 3.1는 고용량 데이터를 최대한 빨리 다운로드 할 수 있게 합니다. 이번 uMCP 제품은 기존 플래그십 모바일 기기에서만 구현할 수 있었던 고대역, 고용량 기반 AI, 5G, 4K/6K 고해상도 멀티미디어, AR/VR 등의 기술을 하이엔드, 미드엔드급 기기에서도 안정적이고 원활하게 경험할 수 있도록 지원할 것입니다.

게이밍에 최적화된 고성능 SSD, ‘NVMe SSD 990 PRO with Heatsink’ 역시 혁신상 수상을 놓치지 않았는데요. 컴퓨터 주변기기 및 액세서리 부문에서 혁신상을 수상한 이 제품은 향상된 속도와 높은 전력 효율로 고성능 그래픽 게임, 4K/8K 고화질 비디오, 3D 렌더링, 빅데이터 분석 등 초고속 데이터 처리 작업이 요구되는 사용 환경에서 최고의 성능을 제공합니다. 제품의 앞뒤에 히트싱크(Heatsink)를 부착해, 사용 도중 발생할 수 있는 과열로 인한 성능 저하를 방지하는 동시에 RGB 조명 기능을 활용해 PC에 나만의 스타일을 더할 수 있습니다.

한편, SystemLSI사업부 LSI개발실 Security&Power제품개발팀의 구관본 상무와 메모리사업부 상품기획팀 Automotive그룹 김택수 님은 CES 2023 혁신상 수상에 대해 다음과 같은 소회를 밝혔습니다.

“CES 2023에서 지문인증IC가 최고혁신상을 수상하게 되어 굉장히 영광스럽습니다. 그동안 제품을 개발하던 임직원들의 노력이 성과가 되어 값진 결과로 이어진 것 같아 기분이 좋습니다. 이번 지문인증 IC를 통해 지문인증 카드가 보다 대중화되고, 보안을 걱정하던 대중들이 좀 더 마음 놓고 편하게 카드를 사용할 수 있는 환경이 될 수 있기를 기대합니다”

-SystemLSI사업부 LSI개발실 Security&Power제품개발팀 구관본 상무

“1TB NVMe BGA AutoSSD는 제품의 초기 기획 단계부터 양산까지 함께 했던 저에게는 자식 같은 제품입니다. 이번에 혁신상을 수상하게 되면서, 그동안 거쳐갔던 수많은 사람들의 노력이 헛되지 않았던 것 같아 많은 보람을 느꼈고, 마치 자식이 해외에서 상을 받은 것만큼 뿌듯합니다”

– 메모리사업부 상품기획팀 Automotive그룹 김택수 님

지금까지 CES 2023 혁신상을 수상한 삼성전자 반도체 제품들을 살펴보았습니다. 무궁무진한 가능성과 첨단 기술력으로 미래 디지털 환경을 변화시킬 삼성전자 반도체에 앞으로도 많은 관심과 응원 부탁드립니다!

영상으로 만나보는 삼성전자 반도체의 CES 2023 혁신상 수상작

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새로운 해가 시작되는 1월, 미국 라스베이거스는 그 어느때보다 분주합니다. 우리의 삶을 변화시킬 수많은 기업들의 새로운 혁신 기술을 맞이하기 때문이죠. IT 업계의 연례 새해 맞이 행사인 세계 최대 가전·IT 박람회, CES(The International Consumer Electronics Show) 현장에서 만나본 삼성전자 시스템 반도체 이야기, 지금 시작합니다.

최근 화두가 되고 있는 스마트 모빌리티, 디지털 헬스, 메타버스. 이러한 최첨단 분야를 현실로 만들어 줄 여러 핵심 기술 중 하나는 바로 시스템 반도체입니다. 이에 삼성전자 반도체는 라스베이거스 앙코르 앳 윈 호텔(Encore At Wynn Hotel, 이하 앙코르) 내 ‘Samsung Semiconductor Showcase’라는 전시에서, 초청을 받은 주요 고객사와 파트너사를 대상으로 시스템 LSI 사업부의 최신 제품을 선보였는데요. 남다른 기술력이 돋보였던 현장에 삼성전자 반도체 뉴스룸이 다녀왔습니다.

초연결 시대를 주도할 시스템 LSI 제품들의 향연

시스템 반도체는 대부분의 우리 일상 생활 속에서 만나볼 수 있습니다. PC, 스마트폰, TV, 냉장고, 자동차 등 거의 모든 전자 기기의 작동에 필요한 데이터 연산, 제어, 센싱 기능을 수행하는 시스템 반도체는 미래에도 우리 생활 전반에서 중요한 변화들을 가져올 예정입니다.

Samsung Semiconductor Showcase가 마련된 미국 라스베이거스 앙코르 호텔 내부의 시스템 LSI 전시장 출입 게이트에 들어서자, 시스템 반도체 제품들의 다채로운 실루엣이 시선을 압도했습니다. 좀 더 스마트하고 편리한 세상을 위한 첨단 혁신 기술들이 공개된 이곳에 이른 아침부터 현장은 많은 고객들이 방문해 현장은 무척 분주한 모습이었는데요. 국내외 비즈니스 파트너들의 관심을 독차지한 삼성전자 반도체 시스템 LSI 제품 라인업을 지금 소개합니다!

결제 방식의 변화를 이끌 CES 2023 최고혁신상, 지문인증 IC

이번 Samsung Semiconductor Showcase 안에는 CES 혁신상을 수상한 제품들을 모아 둔 어워드존이 마련돼 더욱 눈길을 끌었습니다. 어워드존에서 가장 먼저 눈에 띈 제품은 바로 ‘지문인증 IC S3B512C’ 였는데요. 사이버 보안 및 개인정보 보호 부문에서 무려 최고혁신상(Best of Innovation)을 수상한 제품이라는 점!

사용자의 지문을 인식해 결제하는 지문인증카드의 제작에 필요한 지문 센서부터 보안칩, 보안 프로세서, 위조 지문을 인식하는 알고리즘까지 모두 통합해 적용한 올인원 솔루션인데요. 업계 최초의 시도인만큼 앞으로 지문인증카드가 대중화될 수 있는 길을 열어 보안 카드 시장에 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대해봐도 좋을 듯합니다.

이제는 2D가 아닌 3D! 아이소셀 Vizion이 보여준 놀라운 비전

3D 센싱을 바탕으로 더욱 입체감 있는 사진과 생생한 AR/VR 경험을 실현시켜 줄 이미지센서 ‘아이소셀(ISOCELL) Vizion 63D’. 이 제품은 적외선 신호가 피사체를 오가는 데 걸리는 시간을 계산해 사물의 입체감과 공간 정보를 실시간으로 감지하는 ToF(Time of Flight) 센서인데요. 특히 주목해야 할 점은 업계 최초로 ‘이미지 시그널 프로세서(ISP)’까지 탑재된 indirect-ToF(Time of Flight) 센서라는 것입니다.

칩 안에 ISP가 내장되어 피사체의 뎁스 정보를 센서 안에서 처리 가능해 320fps의 속도로 사물을 빠르고 정밀하게 3D 센싱할 수 있고, 첨단 알고리즘으로 다양한 사용자 시나리오를 지원할 수 있습니다.

차세대Sensor개발팀(S.LSI) 신승철 님은 모바일 기기에서 배터리 발열 문제와 배터리 용량을 늘리기 위한 크기 증가의 한계를 언급하며, “아이소셀 Vizion 63D는 이런 부분들을 해결하기 위해 28나노 공정을 사용해 모든 연산을 센서 내부로 탑재하는 기술을 개발하고 있다”고 말했는데요. “이 기술을 통해 나중에는 사용시간이 늘어도 발열이 줄어들 수 있는 환경을 구축할 수 있을 것”이라며 제품에 대한 애정과 남다른 포부를 드러냈습니다.

2억 화소 이미지센서가 선사하는 섬세한 디테일

부스 한 켠에는 디지털 이미징 및 사진 부문에서 혁신상을 수상한 2억 화소 모바일 이미지센서, ‘아이소셀 HP3’의 모습도 엿볼 수 있었습니다. 특히 실시간으로 사진을 찍고 확대해볼 수 있는 데모도 마련되어 있어, 이곳을 찾은 고객들은 2억 화소 사진이 주는 엄청난 디테일에 놀라움을 감추지 못했습니다. 업계 최소 크기인 0.56㎛로 개발된 이 제품은 사진을 줌인하거나 크롭해도 화질 걱정이 없기에, 2억 화소 이미지센서는 플래그십 모바일 기기에서 초고화질의 멀티미디어 경험을 원하는 많은 소비자들의 사랑을 받을 것으로 기대됩니다.

몰입감 있는 초고해상도 화면을 제시하다, 디스플레이 드라이버 IC

스마트폰 사용자들에게 몰입감 있는 시청 경험을 제공하기 위해서는 무엇보다 디스플레이의 역할이 중요합니다. 이는 빠른 속도로 사용자가 늘고 있는 폴더블 스마트폰에서도 마찬가지인데요. 초고해상도의 최신 폴더블용 모바일 디스플레이 드라이버 IC (Display Driver IC, DDI) 제품인 S6E3XA2는 삼성전자 반도체만의 독보적인 OLED 디스플레이용 반도체 기술의 노하우가 집약되어 있습니다. 독자적인 저전력 설계 기술을 바탕으로 전력 효율을 높였으며, 고해상도 제품에서 발생할 수 있는 화질 왜곡 현상도 해소하는 IP 등 최신 기술들을 탑재했습니다.

전자기기에 스마트폰만 있는 것이 아니듯, DDI 역시 모바일용 뿐만이 아닌, 스마트 TV, 노트북, 태블릿 등에서 풍부한 시각적 경험을 가능하게 해주는 패널 DDI가 존재한다는 사실! 각종 패널에는 액정 뒤에 탑재되어 빛의 양을 조절해주는 LED 백라이트 유닛(BLU: Back Light Unit)이 있는데요. 이 BLU의 밝기를 조절하는 최소 영역(Local Dimming Zone)의 개수 확장이 효율적으로 가능하도록 개발한 차세대 ‘Mini-LED Back Light Unit 칩셋’도 현장에서 모습을 드러냈습니다.

픽셀 IC와 픽셀 드라이버 IC 로 구성된 Mini LED BLU 칩셋, ‘S6LDMA1’은 디지털 구동을 바탕으로 이전의 아날로그 방식보다 Dimming zone 수를 6배 이상 증가시켰고, LED BLU 해상도도 아날로그 대비 약 80%나 개선한 점이 돋보입니다. 여기에 더불어, 1개의 픽셀 IC(LP861)가 제어하는 LED 채널 수를 8개로 늘려, 기존 제품과 비교했을 때, 설계 구성에 따라 필요한 픽셀 IC 개수 및 전력 소모를 각각 25%와 30% 개선할 수 있게 했습니다.

우리가 TV 제품에서 화면을 보기까지는 크게 세 가지 과정을 거치는데요. 우선 DTV SoC(프로세서)가 방송이나 인터넷으로부터 디지털 압축 데이터를 수신한 후 이를 영상 데이터로 만들면, T-CON(Timing Controller)이라는 제품이 처리된 영상 데이터를 전달받아 다시 DDI로 보냅니다. 이렇게 T-CON은 영상 신호 데이터를 전달받아 다수의 DDI가 시차 없이 화면을 잘 출력할 수 있도록 DDI별로 데이터를 분배해 전송하는 역할을 하는데요. T-CON은 그동안 설계의 복잡함과 기술적 한계로 초고화소 화질 TV에 적용하기에는 어려움을 겪어왔으나, 삼성전자 반도체는 세계 최초로 첫 QD-OLED용 T-CON 제품인 ‘S6TSTL1’ 개발에 성공했습니다.

Real RGB OLED 방식으로 색을 구현하는 초고화질 8K QD-OLED용 첫 T-CON 제품인 ‘S6TSTL1’는 고속 데이터 인터페이스와 고해상도 픽셀 센싱 기술을 모두 탑재하고 있을 뿐 아니라, 대용량 센싱 데이터 처리기술, OLED 번인 예방 기술, 외부 보상 기술들을 적용해 8K TV 구동에 최적화되어 있는 것이 특징입니다.

똑똑한 스마트폰과 스마트워치를 위한 해답, 엑시노스

엑시노스는 5G와 AI 시대의 핵심 모바일 프로세서로 고사양 게이밍부터 복잡한 멀티태스킹까지 가능하게 만들어주는 시스템 반도체 기술의 집약체입니다. 이번 Samsung Semiconductor Showcase에서는 최신 5G 셀룰러 모뎀인 ‘Exynos Modem 5300’을 만나볼 수 있었는데요. 6GHz 이하 대역과 밀리미터파(mmWave) 대역 모두를 지원하는 5G 모뎀으로 최대 7Gbps의 다운로드 속도를 제공해주고, 4나노 공정을 적용해 전력 효율을 최적화하였습니다.

또한 웨어러블 기술 부문에서 혁신상을 수상한 ‘엑시노스 W920’ 웨어러블 프로세서와 ‘엑시노스 RF 6550’ 커넥티비티 솔루션도 만나볼 수 있었습니다. 강력한 GPU 와 듀얼코어 CPU 등 다양한 기능을 작은 칩 안에 구현한 엑시노스 W920 은 와이파이, 블루투스는 물론 GNSS(위성항법장치) 기능을 내장한 엑시노스 RF 6550 과 함께 더 풍부하고 오래 가는 웨어러블 경험을 가능하게 합니다.

기술과 삶을 연결 짓다, 상상이 현실이 되는 공간

허무맹랑할 것만 같던 상상이 현실이 되는 순간이 있습니다. 하루가 다르게 발전하는 첨단 기술은 가끔 우리의 상상보다 한 걸음 더 나아가, 새로운 라이프스타일의 기준을 제시하곤 합니다. 자동차 안에서 3D 게임을 즐기고, 카드 위에 손가락을 올려 지문 인증으로 결제를 진행하고, 무려 2억 화소의 고해상도 이미지를 찍을 수 있는 세상. 그 모든 상상들이 Samsung Semiconductor Showcase에서 현실이 되어 펼쳐졌습니다.

차량용 반도체 기술의 미래, 디지털 콕핏 역시 이번 전시에서 그 모습을 드러내며, 새로운 차원의 차량용 인포테인먼트 경험을 함께 시연해보는 시간을 가졌는데요. 설계된 엑시노스 오토 V9 시리즈를 기반으로, 운전자에게 필요한 정보는 물론 차량 내 6개의 디스플레이를 활용해 다양한 정보와 엔터테인먼트 경험을 제공해주는 것이 인상적이었습니다. ADAS와 자율주행을 위해 차량 주변 환경을 정확하게 센싱할 수 있는 아이소셀 오토 이미지센서 시리즈의 성능들도 함께 체험해볼 수 있어 고객들의 눈길을 사로잡기에 충분했습니다.

차세대 첨단 시스템 반도체 제품으로 전시장을 후끈 달아오르게 만들었던 ‘Samsung Semiconductor Showcase’ 현장 어떠셨나요? 내일은 CES 2023 혁신상을 수상한 삼성전자 반도체 제품들로 돌아올 테니 많은 기대 부탁드려요!

영상으로 만나보는 ‘Samsung Semiconductor Showcase 속 주요 전시 제품’

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