AI 반도체 산업은 지금 구조적 전환의 한가운데에 서 있습니다. 과거에는 연산 속도를 얼마나 빠르게 끌어올릴 수 있는지가 경쟁력이었지만, 이제는 전력 효율과 데이터 처리 방식, 확장 가능한 구조가 핵심 요소로 떠올랐습니다. GPU 중심의 AI 연산 구조는 폭발적으로 성장한 모델 크기를 감당해 왔지만, 전력 소모와 비용 문제라는 한계도 동시에 드러내고 있습니다. 이러한 한계를 넘기 위해 반도체 업계는 전혀 다른 접근법을 시도하고 있으며, 그 중심에 뉴로모픽, PIM, 칩렛이라는 세 가지 구조적 혁신이 자리하고 있습니다. 이 기술들은 단순한 성능 개선이 아니라 AI 연산 방식 자체를 바꾸는 시도로 평가받고 있습니다.
AI 반도체 혁신, 뉴로모픽 구조와 인간 뇌형 AI 연산
뉴로모픽 반도체는 인간의 뇌 구조를 모방한 연산 방식을 기반으로 합니다. 인간의 뇌는 수많은 뉴런과 시냅스가 동시에 작동하며 정보를 병렬적으로 처리하는데, 뉴로모픽 칩 역시 이러한 구조를 전자회로로 구현합니다. 기존 CPU나 GPU가 명령을 순차적으로 처리하는 구조라면, 뉴로모픽은 사건이 발생할 때만 반응하는 비동기 방식으로 작동합니다. 이로 인해 불필요한 연산이 줄어들고 전력 효율이 극적으로 개선됩니다. 인텔의 로이히 칩이나 IBM의 트루노스는 수십만 개의 인공 뉴런과 수억 개의 시냅스를 구현하며 초저전력 환경에서도 학습과 추론이 가능함을 보여주었습니다. 특히 뉴로모픽의 강점은 기기 내부에서 직접 학습이 가능하다는 점입니다. 클라우드 서버에 데이터를 보내지 않고 현장에서 경험을 통해 학습하기 때문에 개인정보 보호 측면에서도 유리하며, 네트워크 지연 없이 즉각적인 반응이 가능합니다. 이러한 특성은 로봇, 드론, 웨어러블 기기처럼 배터리와 연산 자원이 제한된 환경에서 큰 가치를 가집니다. 다만 기존 AI 프레임워크와의 호환성 문제와 대량 생산 비용이라는 과제가 남아 있어, 현재는 특정 영역 중심으로 점진적 확산이 이루어지고 있습니다.
PIM 구조와 데이터 이동의 한계 극복
PIM은 메모리 내부에서 연산을 수행하는 구조로, 전통적인 컴퓨터 아키텍처의 병목을 해결하기 위해 등장했습니다. 기존 시스템에서는 데이터가 메모리와 프로세서 사이를 끊임없이 이동하며 연산이 이루어지는데, AI 모델이 커질수록 이 데이터 이동이 전체 전력 소비의 대부분을 차지하게 됩니다. 실제로 AI 연산 전력의 상당 부분이 계산이 아닌 이동에 쓰이고 있다는 분석도 있습니다. PIM은 이 문제를 근본적으로 바꿉니다. 데이터가 저장된 메모리 안에서 바로 연산을 수행함으로써 이동을 최소화하고 처리 속도와 효율을 동시에 개선합니다. 삼성전자의 HBM-PIM은 이러한 구조를 상용화한 대표 사례로, 기존 GPU 기반 연산 대비 처리 성능은 높이고 전력 소모는 크게 줄였습니다. 이 기술은 대규모 언어 모델이나 이미지 인식처럼 반복적인 행렬 연산이 많은 AI 작업에서 특히 효과적입니다. 또한 엣지 환경에서도 PIM은 주목받고 있습니다. 스마트폰, 자동차, IoT 기기처럼 공간과 전력이 제한된 환경에서 별도의 대형 프로세서 없이 AI 연산을 수행할 수 있기 때문입니다. PIM은 단순한 성능 향상이 아니라, 데이터 중심 컴퓨팅이라는 새로운 방향을 제시하고 있습니다.
칩렛 구조와 맞춤형 확장
칩렛 구조는 반도체를 하나의 거대한 칩으로 만드는 기존 방식에서 벗어나, 여러 개의 기능별 칩을 조합하는 방식입니다. 이 구조는 제조 비용과 불량률 문제를 동시에 해결하며, 설계 유연성을 크게 높입니다. 각 칩렛은 CPU, GPU, AI 가속기, 메모리, 입출력 등 특정 역할만 담당하고, 고속 인터커넥트로 연결되어 하나의 시스템처럼 작동합니다. AMD는 칩렛 전략을 통해 서버와 PC 시장에서 경쟁력을 확보했으며, 인텔과 TSMC 역시 고급 패키징 기술로 이 흐름에 합류하고 있습니다. AI 반도체 분야에서 칩렛의 의미는 더욱 큽니다. AI 응용 분야마다 요구되는 성능과 전력 조건이 다르기 때문에, 칩렛 조합을 통해 목적에 맞는 맞춤형 설계가 가능해집니다. 데이터센터용 고성능 AI 칩과 모바일이나 자율주행용 저전력 AI 칩을 같은 설계 철학 안에서 구현할 수 있습니다. 더 나아가 뉴로모픽 칩렛이나 PIM 칩렛을 함께 조합한 하이브리드 구조도 가능해지며, 이는 단일 구조로는 해결하기 어려운 복합적인 요구를 충족시킵니다. 칩렛은 반도체 산업을 단일 기업 중심에서 생태계 기반 협업 구조로 전환시키고 있으며, 스타트업에게도 새로운 진입 기회를 열어주고 있습니다.
AI 반도체의 미래는 하나의 기술로 수렴되지 않습니다. 뉴로모픽은 인간의 뇌를 닮은 학습 구조를, PIM은 데이터 이동 중심의 병목을, 칩렛은 확장성과 유연성을 해결합니다. 이 세 가지는 서로 경쟁하는 기술이 아니라, 함께 결합되며 차세대 AI 하드웨어의 기반을 형성하고 있습니다. 앞으로의 AI 반도체는 더 빠른 계산이 아니라 더 효율적이고 지속 가능한 구조를 중심으로 진화할 가능성이 높습니다. 전력 소비와 탄소 배출이라는 현실적 한계를 넘기 위해서도 이러한 구조적 혁신은 선택이 아니라 필수가 되고 있습니다.