지난 1월 26일 '챗GPT의 아버지'로 불리는 오픈AI의 CEO 샘 울트먼이 우리나라를 방문했다. AI반도체, 고대역폭메모리(HBM)개발과 관련하여 삼성전자, SK하이닉스를 방문하여 AI 반도체 공급망 협의를 진행하였으며 이에 맞추어 SBS TV에서는 본교 정보통신대학 반도체융합공학과 참여교수인 김용석 교수 연구실을 방문하여 인터뷰를 가졌다.

[김용석/성균관대 반도체융합공학과 교수 : AI는 결국 학습과 추론 두 가지를 해야 되는데 그걸 수행하는 데 있어서 최적화된 아주 특화된 칩을 우리가 AI 반도체라고 부릅니다.]

반도체 산업과 직접 연관이 없던 기업들도 AI 반도체 생산에 뛰어들었습니다.

[김용석/성균관대 반도체융합공학과 교수 : 테슬라 같은 경우가 대표적이다. 자동차가 이제 자율주행으로 가면서 각종 센서로부터 나오는 데이터를 처리를 하는 AI 칩이 필요합니다.]

AI 반도체에 대한 수요가 폭증하면서 최대 수혜를 받은 곳, 바로 미국의 엔비디아입니다. 메타의 CEO 마크 저커버그가 연말까지 엔비디아 칩 35만 개를 확보하겠다고 예고할 정도로, 엔비디아의 칩을 구하려는 글로벌 기업들의 구애 경쟁이 치열해지고 있습니다.

[김용석/성균관대 반도체융합공학과 교수 : AI에서의 딥러닝을 처리하는 데 있어서 병렬 처리해야 되기 때문에 이게 적합한 거예요. 현재는 엔비디아가 90% 이상 독주하고 있습니다.]

엔비디아의 소프트웨어 플랫폼 쿠다(CUDA)는 개발자들이 쉽고 편하게 프로그램을 짤 수 있는 장점이 있지만, 데이터 교환에 많은 전력을 소모한다는 단점을 가지고 있습니다. 그래서 차세대 AI 반도체를 만드는 스타트업들은 엔비디아와는 다른 방식으로, 전력 효율성이 높은 칩을 만드는 데 심혈을 기울이고 있습니다. 특히 국내 일부 스타트업이 개발한 칩들이 특정 기준에선 엔비디아보다 우수한 성능을 보여주기도 했는데, 우리나라가 미국, 중국에 이어 AI 반도체 개발을 선도하는 국가인 만큼, AI 산업이 태동하는 이 시기에 적극적인 AI 산업 육성 정책을 펼쳐야 한다고 김 교수는 강조합니다.

[김용석/성균관대 반도체융합공학과 교수 : 국내 AI반도체가 성공하기 위해서는 시스템아키텍트 육성과 실증 사업을 통해 개발 완성도를 높여야 합니다.]

또, 반도체가 상용화 단계까지 가려면 거쳐야 할 난관이 많아 실증 사업이 중요하다고 강조했습니다.

[김용석/성균관대 반도체융합공학과 교수 : 실질적으로 그 칩을 사용할 데이터 센터에서 그걸 계속 먼저 테스트를 하고 다음에 문제점들을 계속 피드백을 시켜줘야 그걸 가지고 계속 보완해나갑니다.]

김 교수는 "엔비디아가 이미 장악한 AI 반도체 시장을 개척하는 건 굉장히 어려운 싸움"이라면서도 "국가적 대응 노력에 따라 글로벌 주도권 경쟁의 성패가 좌우될 것"이라고 밝혔습니다.

출처 : SBS 뉴스 원본 링크 :

https://news.sbs.co.kr/news/endPage.do?news_id=N1007511653&plink=LINK&cooper=YOUTUBE&plink=COPYPASTE&cooper=SBSNEWSEND