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골드만 삭스는 생성형 AI가 기존 인간 활동의 70% 정도를 더 자동화하여 전 세계 GDP를 7%, 생산성을 1.5% 증가시킬 것으로 예측한다.
◇AI가 초래할 반도체 분야의 혁신과 변화
첫째, AI시스템에는 많은 데이터 처리가 필요해 AI가 반도체 수요를 주도하고 있다. 특히 생성형 AI의 경우 대형언어모델(Large Language Models)의 실행과 형성을 위해 점점 더 많은 처리 장치가 필요하다.
트랜스포스(TrendForce) 추정에 따르면 2020년 GPT 모델이 훈련 데이터를 처리하는 데 필요한 GPU 수는 약 2만 개였다. 하지만, GPT(챗tGPT) 모델을 상용화하는데 필요한 GPU의 수는 3만 개 이상으로 예상된다.
그 결과 다양한 제품과 서비스의 등장으로 공급망 관련 기업들이 전달하는 생산 예측도 발전하고 있다. 예를 들어, 선도적인 로직 칩 제조업체인 TSMC는 2023년 상반기에 5nm 생산을 되살린 이유를 챗GPT로 꼽았다.
또한, 메모리 칩 제조업체인 SK하이닉스와 삼성은 고대역폭 메모리(HBM) 기반 최고 성능 제품에 대한 생산을 늘리고 있다.
반도체 산업의 두 번째 AI 혁신은 제조 공정의 가속화이다. 기계 학습 알고리즘은 제조 프로세스 제어에서 설계 단계의 품질 및 처리량 최적화에 이르기까지 다양한 칩 생산 단계에 적용될 수 있다. 칩 설계 부문에서는 이미 AI가 활용된 지 오래다. 이 분야에서 가장 혁신적인 회사 중 하나인 시놉시스(Synopsys)는 공간 최적화 프로세스에서 이전 만든 모델에서 학습할 수 있는 AI 기반 칩 설계 도구로 이미 100개 이상을 납품했다. 보다 더 효율적인 칩을 생성하고 있는 것이다.
AI를 생산에 적용하면 칩 생산 속도가 빨라지고 오류가 줄어들어 제조 공정 효율성과 비용 절감으로 이어진다.
제조 장비 부문에서는 AI 알고리즘을 사용하여 과거의 도량형 측정을 기반으로 태블릿 제조 공정의 품질 결과를 예측하는 가상 도량형 실험이 진행 중이다.
반도체 제조 장비 분야 상위 5개 기업 중 하나인 램 리서치가 최근 발표한 연구에 따르면 여전히 인재는 필수적이지만 적절한 단계에 올바른 데이터와 AI를 통합하면 프로세스 엔지니어링 비용을 50%까지 줄일 수 있다.
마지막으로 AI는 반도체 시장의 운영뿐만 아니라 지리적 구성에도 파괴적인 영향을 미친다. 미국은 AI가 첨단 컴퓨터 칩, 슈퍼컴퓨팅 구성 요소 및 첨단 칩 아키텍처 제조에 앞서와 같은 영향을 줌에 따라 생산 장비를 중국으로 수출하는 것을 통제하고 있다. 미국은 중국을 미국 안보에 대한 위험으로 간주하고 2030년까지 AI 분야에서 중국이 세계 선두가 되려는 목표를 차단하려고 한다.
미국은 칩 제조에서 중국이 가장 앞선 기술보다 2세대 더 뒤처지게 하려고 한다. 무역 제한과 네덜란드, 일본과 같은 다른 국가의 협조를 획득할 경우 중국 영토에는 최첨단 칩 생산을 자급자족할 수 있는 기술이 없게 된다.
결과적으로 군사 또는 감시 부문에서 고도의 칩을 필요로 하는 AI 제품 및 서비스는 중국의 손이 닿지 않거나 닿더라도 최대한 시간이 지연될 것이다.
◇AI는 반도체 시장의 규모를 키운다
AI 혁신은 반도체 핵심 산업을 포함하여 관련 산업 모두에 영향을 미친다. 결과적으로 반도체 시장 규모는 2022년에 5734억4400만 달러에서 AI로 인한 수요 호황으로 2023-2029 예측보고서에는 2022년 동안 12.2%의 연평균 성장률을 보인다. 2030년까지 1조3807억 달러에 달할 것이다.
다만, 중국과의 무역 제한으로 인해 이러한 예측에 변수가 발생할 소지가 많고, 부분적으로는 AI에 대한 윤리 문제 이슈가 발생할 수도 있다. 앞으로 몇 년 동안 AI의 긍정적 또는 부정적 이슈가 반도체 시장 전반에 큰 영향을 미칠 것이다.
박정한 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com
