인공지능(AI)은 다른 어떤 기술보다 많은 양의 정보 처리 능력을 필요로 하므로 첨단 AI를 만들기 위한 반도체의 중요성이 더욱 강조되며, AI 확산 수준이 정보통신기술(ICT)에 대한 관심과 투자에 큰 영향을 미칠 것이라는 전망이 제시됐다.

LG경제연구원은 최근 이같은 내용을 담은 보고서를 공개했다.

보고서에서 전승우 LG경제연구원 책임연구원은 AI가 단순 작업을 넘어 회계나 법률, 진료 등 전문 영역까지 진출하는 사례가 늘고 있다며 미래에는 일상생활의 거의 모든 분야에 걸쳐 AI가 직·간접적으로 활용될 것으로 보인다고 전망했다.

보고서에 따르면 구글은 AI 바둑 프로그램 '알파고(Alpha Go)'를 구동하기 위해 1200여개의 CPU, 176개의 GPU, 920TB의 DRAM 등 엄청난 규모의 반도체를 장착한 슈퍼컴퓨터를 사용했다.

하지만 개선된 알파고를 위해 '텐서 플로우 프로세서(Tensor Flow Processor)'라는 독자적 AI 프로세서를 개발했다. 텐서 플로우 프로세서는 기존 CPU와 GPU의 조합보다 15~30배 빠르게 AI의 추론 기능을 수행할 수 있고 에너지 소모량은 수십 배 이상 적다는게 구글의 주장이다.

인텔 역시 2016년 인수한 AI 프로세서 스타트업 모비디우스(Movidius), 너바나 시스템즈(Nervana Systems)의 기술을 활용해 ASIC 기반 AI 프로세서 시장에 뛰어들었다.

스마트폰 제조 기업들도 독자적으로 AI를 위한 맞춤형 프로세서 제조에 뛰어들었다.

애플은 2017년 아이폰의 3차원 안면 인식을 위한 AI 프로세서를 개발해 스마트폰에 탑재했다. 사람들은 노화나 안경 착용 등으로 타인의 얼굴 특징이 일부 변해도 누구인지를 쉽게 유추하고 인식할 수 있지만 기존 컴퓨터에게 이것은 매우 어려운 일이다. 이런 문제점을 극복하기 위해 사람처럼 얼굴 변화를 추론해 인식하는 AI를 적용해야 한다. 이를 위해 애플은 스마트폰 AP의 CPU나 GPU를 사용하는 대신 안면 인식을 집중적으로 처리할 수 있는 별도의 AI 프로세서 뉴럴 엔진(Neural Engine)을 독자적으로 설계했다.

보고서는 지금까지의 AI는 주로 소프트웨어와 서비스를 중심으로 발전한 반면, 딥 러닝 등 새로운 알고리즘과 AI를 활용한 다양한 서비스의 등장은 그간 큰 주목을 받지 못했던 AI를 IT 산업의 중심으로 끌어올리는 데 결정적 역할을 수행했다.

하지만 향후에는 시스템의 근간인 하드웨어 차원에서 AI에 접근하기 위한 노력도 많은 관심을 받게 될 것이라고 보고서는 내다봤다.

CPU나 스마트폰 AP 등 시스템 구성에 필수적인 반도체가 하나의 플랫폼이 돼 연관 하드웨어 및 소프트웨어의 성장과 발전을 이끌었듯이, AI 프로세서도 AI 고도화는 물론 전후방 IT 산업의 판도 변화를 이끌 플랫폼으로 성장할 수 있다는 것이다.

이런 관점에서 많은 기업들이 AI 프로세서 역량을 어떻게 활용할지도 미래 IT 산업의 주요 관심사로 부상하게 될 것으로 보고서는 분석했다.

박광하 기자 다른기사 보기