AI 반도체 시장의 규모와 종류
시장조사업체 가트너에 따르면, AI 모델 확산으로 인해, AI 반도체 시장 규모가2021년을 시작으로 연평균 16%씩 급성장해 2026년에는 약 108조5000억원에 달할 전망이라고 해요. 이는 전 세계 메모리 반도체 시장의 절반에 달하는 규모죠.
AI 반도체는 AI 모델 학습에 적합한 학습용 AI 반도체와 AI 모델 실행에 특화된 추론용 AI 반도체로 나눌 수 있어요!
학습용 AI 반도체 (Training NPU) :
AI 모델 학습과 추론(실행)을 모두 지원
<장점>
- 다양한 AI 모델에 적용 가능
- 고대역폭 메모리(HBM)탑재를 통해 데이터 처리양과 처리 효율이 높음
<단점>
- 생산 단가가 비싸고 전력 소비가 큼
추론용 AI 반도체 (Inference NPU) :
특정 AI 모델 실행을 지원
<장점>
- 엔비디아 AI 반도체(GPU)보다 비용, 전력 소비 효율이 월등히 좋음
<단점>
- 구조가 다른 AI 모델을 제대로 실행할 수 없음
- 단기간에 처리 가능한 데이터양이 적음
학습용 AI 반도체와 추론용 AI 반도체에 대한 자세한 내용이 궁금하다면, 하단 링크를 통해 확인하세요!
AI 반도체 방향성을 두고 엇갈리는 K-기업
국산 인공지능(AI) 반도체 산업의 미래 발전방향을 두고 기업·정부·국내 기업 간에 의견이 엇갈리고 있어요.
엔비디아가 독주 중인 전세계 AI 반도체 시장에서 국산 AI 반도체의 지분을 확대하기 위해, 국내 AI 반도체 산업들은 학습용 AI 반도체와 추론용 AI 반도체 중 어디에 집중해야 할지 고민하고 있다고 하네요.
한국은 고대역폭 메모리 부문에서 전세계 최고 수준의 기술력을 보유하고 있어요.
그래서 학습용 AI 반도체가 국내 AI 반도체 기업이 선도할 수 있는 분야라는 의견이 있죠
과학기술정보통신부는 차세대 지능형 반도체 기술개발 1단계 방향성으로
국산 AI 반도체를 추론용에서 학습용으로 고도화하겠다 는 계획을 제시했어요.
이에 대해, SK 텔레콤과 SK 하이닉스의 자회사인 사피온은 AI 학습과 추론을 모두 지원하는 모델인
학습용 AI 반도체 사피온 X 330~350 출시를 공식화한 상황이라고 밝혔죠. 또, LG AI 연구원과 카카오브레인도 구글 AI 반도체(학습용 AI 반도체)를 활용해 초거대 AI 모델을 학습할 것이라고 발표했어요.이 기업들은 학습용 AI 반도체로 빠르게 AI 모델을 고도화하고, 이를 추론용 AI 반도체와 연결해 저비용·저전력으로 상용 AI 서비스를 제공하는 모습이 보편화를 기대하고 있어요. 이는 정부의 방향성과 일치하죠.
[자료 1] 서울 중구 T타워에서 열린 X330 간담회
하지만, 현재 엔비디아의 추론용 AI 반도체 GPU 의 비효율성에 주목하며,
처음부터 AI 모델 실행에 특화되어 설계된 국산 AI 반도체(추론용)에 집중해야 한다는 의견도 존재해요.
일례로 국내 AI 반도체 팹리스인 리벨리온의 박성현 대표는 이와 반대되는 의견을 제시했죠.
리벨리온은 오는 3월 자연어 처리 AI 모델 추론에 특화된 AI 반도체 양산에 착수할 계획이라고 해요.
리벨리온 박성현 대표
- AI 반도체 회사들이 트레이닝 칩(학습용 AI 반도체)을 만들어야한다는 분들께는 뭐라 드릴 말씀이 없다.
- 당장에는 학습 인프라 수요가 강하겠지만, 상용화 (AI) 서비스 시대가 도래하면 대규모 추론 인프라(추론용 AI 반도체)에 대한 수요가 훨씬 커질 것
박 대표와 다른 AI 반도체 업계 고위 관계자들은 정부의 학습용 AI 반도체에 대한 고도화 방향성에는 공감하나, 현재는 추론용에 집중해야 한다는 입장을 밝혔어요. 이로 인해 업계에서는 국산 AI 반도체 업체들이 앞으로 2~3년 후에 서로 다른 방향으로 나아갈 것으로 예측되고 있어요.
[자료 2] 리벨리온 박성현 대표
기사 출처: 아주경제
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