인공지능(AI) 반도체 시장규모와 전망

인공지능(AI) 반도체의 시장 규모와 전망에 대해서 다뤄봅니다.

 

시스템 반도체, 비메모리 반도체에 해당하는 인공지능(AI)반도체는 시장 형성 초기 단계에 해당하여 국내외 스타트업도 시장을 장악할 수 있는 시장으로 빠르게 성장하고 있습니다. 

 

삼성전자도 인공지능 반도체 분야에서는 후발주자이며 해외 유명 기업들도 이제 막 뛰어든 시장입니다. 

 

과연 인공지능(AI) 반도체 시장은 어떻게 성장하며 전망되고 있을까요?

 

1. 인공지능(AI) 반도체 시장 규모

 

인공지능(AI)의 등장으로 미래 IT 산업의 판도를 바꿀 핵심 기술로 부상하면서 인공지능(AI) 반도체 시장은 가파르게 성장하고 있습니다. 

 

인공지능(AI) 반도체 시장을 선점하기 위해 전통적인 반도체 기업인 퀼컴, 인텔, 엔비디아는 물론, SKT, 구글, 아마존, 애플, 테슬라 등 글로벌 빅테크 기업들도 인공지능(AI) 반도체 개발에 뛰어들고 있는 상황입니다.

 

시장조사업체 가트너는 인공지능(AI) 반도체 시장이 2023년에 343억 달러(약 40조) 규모로 성장할 것으로 전망했으며, 2030년에는 전체 시스템반도체 시장의 31.3%를 점유할 것으로 예상되고 있습니다.

가트너, 단위 억 달러

 

2. 인공지능(AI) 반도체를 개발해야 하는 이유

 

인공지능(AI)에 사용하는 반도체 중 범용성이 높은 CPU, GPU 시장은 기술 성숙 단계에 접어들었고, 최적화된 저전력, 고효율의 NPU 개발 중심으로 시장이 성장 중입니다.

 

향후 인공지능(AI) 반도체는 데이터센터(Data Center) 등 고성능 서버에 활용 가능한 반도체에서 자동차, 스마트폰 등에 탑재되는 디바이스용으로, 학습용에서 추론용으로 시장 비중이 확대될 것으로 전망됩니다.

 

초기에는 머신 러닝(Machine Learning, ML) 학습 목적의 ‘학습용’ 수요가 높지만, 장기적으로는 학습 데이터를 기반으로 AI 서비스를 구현하는 ‘추론용’ 수요 증가가 예상되고 있습니다.

 

 

CPU는 컴퓨터의 입력, 출력, 명령어 처리 등을 모두 다루는 컴퓨터의 두뇌라고 할 수 있습니다.

 

데이터를 순차적으로 직렬 처리하는 CPU는 대규모 병렬처리 연산을 필요로 하는 AI에 최적화되어 있지 않습니다. 이 한계를 극복하기 위해 GPU가 대안으로 등장하였고 GPU는 3D 게임 같은 고사양의 그래픽 처리를 위해 개발됐으나 데이터를 병렬처리한다는 특징이 있어 인공지능(AI) 반도체 중 하나로 자리 잡았습니다.

 

3. GPU가 유일한 인공지능(AI) 반도체의 대안인가

 

GPU가 본래 AI 연산을 위해 만들어진 반도체가 아니기 때문에, GPU의 병렬처리 특성은 유지하면서 AI만을 위한 전용 반도체가 등장하게 되었습니다. FPGA나 ASIC 형태의 NPU가 이에 해당합니다.

 

GPU가 병렬 연산에 최적화되어 있어서 AI의 대규모 학습 데이터 처리에 유용하지만 이를 토대로 추론의 결과를 뽑아내는 데에는 AI 알고리즘을 고려한 최적화가 필요합니다.

 

또한 학습 및 추론 과정에서의 중간 데이터들을 저장하는 메모리와의 연결 구조도 성능과 에너지 소모에 큰 영향을 미치는데 인공지능(AI) 반도체 NPU는 이를 모두 고려했기 때문에 고성능과 에너지 고효율이 가능합니다.

 

뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체는 사람의 뇌에 존재하는 신경세포와(뉴런)와 연결고리(시냅스) 구조를 모방한 것으로 성능과 효율성은 앞선 반도체보다 뛰어나지만 범용성이 낮고 아직은 개발 중인 차세대 AI 반도체입니다.

 

현재는 GPU를 중심으로 인공지능(AI) 반도체 시장이 성장 중이지만 향후 NPU가 개발되면 NPU 중심으로 인공지능 반도체가 성장할 것입니다.