AI 반도체 전쟁 - AI가 주도하는 반도체 혁명과 신제조업 경쟁
김용석 지음 / 시크릿하우스 / 2024년 9월
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불과 몇 개월 전까지만 해도 반도체 기업들이 돈을 많이 벌게 되는 슈퍼사이클이 왔으며 AI와 반도체의 결합은 우리나라의 반도체 기업들에게 큰 모멘텀이 될 것이라며 장미빛 전망을 내놓는 전문가들이 많았습니다. 하지만 최근 우리나라 주식시장에서 반도체에 대한 전망이 급격히 어두워졌습니다. 삼성전자와 SK하이닉스의 목표주가를 내리는 부정적 전망들이 많이 나왔고 주가 역시 많이 떨어지고 있습니다.

왜 그럴까요? AI 반도체는 최근 전망과 다르게 별볼일 없는 희망이었을까요? 가천대학교 반도체 대학원의 김용석 석좌교수는 그의 저서 < AI반도체 전쟁 >에서 AI산업의 발전은 필연적으로 반도체의 고도화와 시스템반도체의 발전을 가져오고 반도체 산업의 선제적 대응은 대한민국이 국민소득 5만달러를 달성하여 진정한 선진국으로 가는 키 팩터가 될 것이라고 예견하고 있습니다.

저자는 이 책에서 우리나라가 세계에서 최고의 지위에 있는 메모리 반도체보다는 시스템 반도체의 중요성에 대해 강조하고 있습니다. 세계 반도체 시장의 65%의 비중을 차지하고 있는 시스템 반도체는 스마트폰, 자율주행차, 스마트팩토리, 헬스케어 등 다양한 분야에서 활용되고 앞으로의 성장성이 무궁무진하기 때문입니다. 우리나라의 삼성전자가 세계 2위의 시스템 반도체 메이커이긴 하지만 점유율이 10% 내외로 미약하고 대만의 TSMC가 무려 61%의 점유율을 차지하고 있습니다. 저자는 우리나라의 시스템 반도체 경쟁력을 높이기 위해서 관련 생태계를 키워야 한다고 주장하고 있습니다. 시스템반도체를 설계하는 팹리스 기업과 반도체의 설계를 파운드리 기업과 연결하는 디자인하우스 기업들을 함께 육성해야 한다고 합니다. 최근 우리나라보다 중국의 팹리스 기업들이 무섭게 치고 올라오고 있음도 경계하기도 합니다.

한편 메모리 반도체 역시 AI기술의 구현에 필수적으로 쓰이고 있는데요. 이 책에서는 AI성능을 극대화하기 위한 고도화된 메모리반도체의 기술인 HBM과 CXL 등의 기술에 대해서도 소개하고 있습니다. AI기술에 쓰이기 위한 반도체는 메모리의 전송속도가 빠르고 용량이 매우 커야 하는데 HBM과 CXL은 기존 메모리 반도체의 한계를 뛰어넘는 기술로 알려져 있습니다. 삼성전자와 SK하이닉스 모두 이 기술을 고도화하는데 사활을 걸고 있다고 하니 핵심기술이라고 할 수 있습니다.

AI산업이 발전하다 보니 이용자들이 손쉽게 AI기술을 활용할 수 있게 하는 시도가 많습니다. 바로 온디바이스 AI입니다. 데이터 센터로 모아진 정보를 활용한 AI기술이 아닌 기기 자체에서 AI기술을 구현할 수 있도록 하는 기술입니다. 가장 쉬운 사례는 바로 스마트폰입니다. 삼성과 애플이 각자의 스마트폰에 AI기술을 담는 것에 경쟁을 하고 있는데요. 데이터 센터를 거친 AI기술만큼 고도화된 기능은 어렵겠지만 스마트폰에서 어떤 AI기술을 활용할 수 있을지 기대됩니다.

책의 후반부에는 AI기술이 활용되고 있는 여러 분야를 소개하고 있습니다. 스마트팩토리, 헬스케어, NFC, 로봇, 지능형 CCTV등 AI기술의 활용은 이제 걸음마 단계에 있는 것이 분명하고 AI기술의 발전이 가시화되었을 때 인류의 삶은 어떻게 얼마나 변화될지 정말 예측이 불가능한 기술임에 틀림없습니다.

저자는 마지막 에필로그에서 AI기술이 발전함에 따라 사람을 대체할 수 있게 되면 사람에게 필요한 능력은 무엇일지 화두를 던지고 있습니다. 역시 무엇보다 사람만이 가지고 있고, 더 향상시킬 수도 있는 능력인 창의력입니다. 문제에 대한 답을 찾는 것은 이미 AI가 사람을 능가하는 지경에 이르렀습니다. 그러나 답이 필요한 문제를 찾고 제기하는 것은 사람만이 할 수 있는 능력입니다. AI가 고도화되었을 때 인류를 위협할 수도 있다는 경고를 하는 석학들이 있습니다. 그런 경고를 지나치지 말고 AI기술이 발전하고 인류의 생활에 침투하는 과정에 어떤 문제가 있을지 예상해보고 고민해 찾아내는 것은 역시 사람의 몫입니다. 그러기 위해서는 이런 책을 통해 AI에 대한 관심을 항상 유지하고, 비판적 사고력을 키우기를 게을리해서는 안 될 것입니다.


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