AI는 이제 연구 단계를 넘어, 실제 서비스와 산업 전반에서 활용되는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 문장을 생성하고 이미지를 이해하며, 음성으로 대화하는 AI는 더 이상 낯선 기술이 아니죠. 하지만 사용자가 이러한 AI 기술을 자연스럽게 받아들이기 위해서는 반드시 충족되어야 할 조건이 있습니다. 바로 빠르고 안정적인 동작입니다.
예를 들어 대규모 언어 모델(LLM)의 응답 속도가 사람이 글을 읽는 속도보다 느리다면, 사용자는 곧바로 불편함을 느끼게 될 것입니다. 따라서 사용자에게 지연 없이 자연스러운 결과물을 제공하기 위해서는, 대규모 연산을 빠르게 처리할 수 있는 반도체의 역할이 중요합니다.
최근 AI 모델은 규모가 커지고 구조가 복잡해지면서, 처리해야 할 연산량 또한 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이에 따라 AI의 성능과 효율을 뒷받침하는 AI 반도체의 중요성은 그만큼 커지고 있죠.
AI 반도체란?
AI 반도체란 AI 연산을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 칩을 의미합니다. AI가 사람이 글을 읽는 속도보다 더 빠르게 단어를 생성하려면, 1초당 약 10개에서 100개에 이르는 단어를 만들어낼 수 있어야 합니다. 이를 위해 AI는 방대한 양의 데이터를 빠르게 불러오고, 대규모 연산을 수행해야 하죠. 즉 연산 성능뿐 아니라, 데이터를 얼마나 빠르게 가져올 수 있는지도 매우 중요합니다. AI 반도체는 이러한 데이터 처리와 대규모 연산을 빠르게 수행하도록 설계된 AI 전용 가속기입니다.
AI 반도체의 종류
AI 모델의 핵심은 많은 양의 계산을 동시다발적으로 수행하는 행렬 연산(Matrix Operation)에 있습니다. 모델의 규모가 커질수록 연산량은 기하급수적으로 증가하고, 이 가운데 행렬 연산이 차지하는 비중 역시 더욱 높아지게 되는 것이죠.
이러한 특성 때문에, 전통적인 CPU(Central Processing Unit) 기반 연산 구조만으로는 AI 연산을 효율적으로 처리하기 어렵습니다. CPU는 다양한 작업을 유연하게 처리할 수 있도록 설계된 반도체로, 보통 1~8개의 코어를 기반으로 직렬 처리에 최적화되어 있습니다. 명령어가 입력된 순서대로 하나의 연산을 마무리한 뒤 다음 연산을 수행하다 보니, 대규모 연산이 한꺼번에 몰리는 AI 작업 환경에서는 병목 현상이 발생하기 쉽습니다. 반면, GPU와 NPU는 대규모 행렬 연산에 특화된 구조이므로 AI 연산에서 훨씬 높은 효율을 발휘할 수 있죠.
GPU
GPU(Graphics Processing Unit)는 데이터를 한 번에 대량으로 처리하는 병렬 처리 방식의 반도체입니다. 수백에서 수천 개에 이르는 코어를 기반으로 유사한 구조의 연산을 동시에 수행할 수 있기 때문에, 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하는 데 강점을 가집니다.
GPU는 원래 게임이나 영상 편집과 같은 멀티미디어 작업에서 CPU를 보조하기 위해 사용되었지만, AI가 본격적으로 확산하면서 GPU는 단순한 그래픽 처리 장치를 넘어, 대규모 AI 모델 학습을 가능하게 하는 핵심 연산 장치로 자리 잡았습니다. GPU는 CPU만큼 계산 정확도를 세밀하게 조정하지는 않지만, 압도적인 연산 속도를 바탕으로 반복적인 행렬 연산을 빠르게 수행할 수 있어 대규모 데이터셋을 학습시키는 AI 환경에 특히 적합합니다.
다만 GPU는 처음부터 AI 연산을 목적으로 설계된 반도체는 아닙니다. 대규모 학습 데이터 처리에는 매우 효과적이지만, 모델 학습 이후 실제 서비스 환경에서 결과를 빠르게 도출해야 하는 추론(Inference) 단계에서는 AI 알고리즘에 맞춘 보다 정교한 최적화가 요구됩니다.
NPU
이러한 배경에서 등장한 것이 NPU(Neural Processing Unit)입니다. NPU는 GPU의 병렬 처리 특성을 유지하면서도, 신경망 구조와 AI 연산 흐름을 고려해 설계된 AI 전용 반도체입니다. 특히 추론 단계에서 낮은 지연 시간과 높은 전력 효율을 목표로 발전해 왔습니다. 덕분에 스마트폰이나 웨어러블, IoT 기기 등 엣지 디바이스(Edge Device)에서 인터넷 연결 없이도 바로 AI를 구동할 수 있는 온디바이스 AI(On-device AI)를 구현하는 데 최적화되어 있습니다.
AI 반도체 시장의 성장
AI 반도체 시장은 놀라운 속도로 성장하고 있습니다. 과거에 CPU가 담당하던 많은 작업이 AI로 대체되고 있기 때문이죠. 예를 들어, 코드 작성이나 복잡한 논리적 추론 같은 작업까지 AI가 수행하면서, 전통적으로 CPU 중심이었던 계산 구조가 AI 반도체로 이동하고 있습니다.
나아가 통신, 영상 처리, 센서 데이터 해석 등 다양한 영역에서도 AI가 점점 중심적인 역할을 하게 되었습니다. 이러한 변화는 AI가 기존 반도체 시장의 경계를 허물고, 산업 전반의 구조를 재편하는 흐름으로 이어지고 있습니다. 결국 모든 반도체 기업이 AI에 주목할 수밖에 없는 이유가 여기에 있는 거죠.
‘AI 효율화’의 필요성
이처럼 다양한 영역에서 AI가 확대되며 모델이 고도화될수록, 더 많은 데이터 처리와 연산이 요구됩니다. 이는 곧 인프라 투자 비용과 전력 소모 증가로 이어지므로, AI 효율을 높이는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.
경량화 알고리즘(Model Compression)
여기서 주목받는 개념이 바로 경량화 알고리즘, 즉 모델 압축 기술입니다. 오늘날 값싼 영상 스트리밍이 가능한 이유가 H.264, MPEG 등 영상 압축 덕분이듯, AI 모델 역시 압축이 가능합니다.
그렇다면 AI 모델을 어떻게 압축할까요? AI 모델 압축이 가능한 이유는 바로 중복성(Redundancy)에 있습니다. AI 모델은 학습 과정에서 다양한 데이터 패턴을 안정적으로 학습하기 위해 의도적으로 많은 수의 파라미터를 사용합니다. 그러나 학습이 완료된 이후에는 결과가 거의 비슷하게 수렴하는 파라미터들이 상당수 존재하며, 이들은 불필요한 연산만 증가시키는 요인이 됩니다. 즉, 학습 단계에서 필수 요소였던 중복성을 제거함으로써 실제 서비스 단계에서 효율이 올라갑니다.
MIT의 Lottery Ticket Hypothesis에 따르면, 거대한 AI 모델 안에는 이미 최소한의 핵심 계산 경로, 즉 ‘당첨 복권’과 같은 구조가 숨어 있고, 이를 찾아내면 전체 모델의 상당 부분을 압축할 수 있습니다. 경량화 알고리즘은 단순히 모델 파일의 용량을 줄이는 것을 의미하지 않습니다. 핵심은 서비스 과정에서 필요한 전력과 메모리 접근을 얼마나 줄일 수 있는가에 있습니다.
(출처: Han, Song, et al., “Learning both weights and connections for efficient neural networks,”
Advances in Neural Information Processing Systems, 2015.)
압축 친화형 AI 반도체
그러나, 압축된 연산 구조는 GPU의 기존 구조와 잘 맞지 않습니다. GPU는 수천 개의 코어가 동시에 비슷한 연산을 수행할 때 가장 효율적입니다. 하지만 압축된 모델은 연산량이 고르지 않고, 연산 패턴이 불규칙해지죠. 이로 인해 일부 코어가 기다리는 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 압축의 효과가 나타나지 않는 상황을 넘어, 오히려 압축 후에 속도가 더 느려지는 경우도 많습니다.
그래서 중요한 것은 압축에 최적화된 반도체 구조입니다. 단순히 알고리즘만 바꾸는 것이 아니라, 처음부터 압축된 연산이 효율적으로 동작하도록 하드웨어를 설계해야 하죠. 이를 통해 경량화와 속도 모두 챙길 수 있는 것입니다. 팀네이버는 미래 시장을 책임질 압축 친화형 AI 반도체에 대한 연구를 활발히 진행하고 있습니다.
AI 반도체의 발전 방향
AI 반도체의 발전 방향은 결국 AI 모델의 발전 트렌드를 따라 진화하게 됩니다. 최근 AI의 다음 단계로 주목받는 개념은 에이전틱 AI입니다. 에이전틱 AI는 단순히 주어진 요청에 응답하는 수준을 넘어, 스스로 판단하고 계획하며 다음 행동까지 이어가는 자율적인 AI를 의미합니다.
이러한 에이전틱 AI 환경에서는 하나의 문제를 처리하더라도 다양한 연산 유형이 동시에 요구됩니다. 기존 GPU는 유사한 연산을 대량으로 병렬 처리하는 데 최적화되어 있지만, 에이전틱 AI는 사용자별로 상이한 요청을 처리해야 합니다. 즉, 언어ㆍ이미지ㆍ음성ㆍ코드 등 서로 이질적인 연산을 동시에 수행해야 하는 상황이 빈번하게 발생합니다.
아래와 같은 상황을 한 번 떠올려 보세요.
- A 사용자는 긴 문서를 요약해달라고 요청하고,
- B 사용자는 이미지를 분석하길 원하며,
- C 사용자는 음성으로 대화합니다.
이처럼 각기 다른 연산 패턴이 동시에 발생하는 환경에서는, 유사한 연산을 일괄 처리하는 데 강점이 있는 GPU 구조만으로는 효율적인 대응이 어렵습니다. 결국 AI 반도체는 이러한 변화에 대응하기 위해, 더 유연하고 적응력 있는 구조로 진화할 필요가 있습니다.
맺으며
AI 기술이 아무리 빠르게 발전하더라도, 그 바탕에는 결국 반도체라는 단단한 토대가 필요합니다. AI 반도체는 더 이상 단순한 하드웨어 부품이 아니라, 미래 사회 경쟁력을 좌우하는 중요한 전략적 기술입니다.
특히 반도체와 제조 산업에서 강점을 쌓아온 대한민국에 AI 반도체는, 기술 경쟁을 넘어 새로운 성장 기회를 여는 중요한 전환점이 될 수 있습니다. AI가 만들어갈 다음 시대, 그리고 그 변화를 현실로 구현하는 과정의 중심에는 AI 반도체와 이를 둘러싼 기술 생태계가 함께할 것입니다.
더 알아보기: KBS N 시리즈 ‘AI토피아’ 제7회
위에서 정리한 내용은 네이버클라우드 AI 컴퓨팅 솔루션 팀의 이동수 이사가 출연한 KBS N 시리즈 〈AI토피아〉제7회 ‘인공지능 시대의 게임체인저: AI 반도체’ 영상에서도 확인할 수 있습니다. 방송은 핵심 개념과 배경을 맥락화하고 최근 흐름을 함께 짚어, 본문에서 다룬 방향성을 더 명료하게 이해하는 데 도움이 됩니다.