데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 박해리 기자 | 전 세계적으로 인공지능(AI) 기술 개발이 가속화됨에 따라, AI 연산의 핵심인 AI 반도체 시장의 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. 대규모 언어 모델(LLM) 및 생성형 AI의 발전이 반도체 수요를 폭증시키면서, 기존 강자들은 물론 신규 진입자들까지 차세대 AI 기술의 주도권을 잡기 위해 총력전을 펼치고 있다.

현재 AI 반도체 시장은 엔비디아(NVIDIA)가 압도적인 점유율로 선두를 달리고 있으나, AMD, 인텔 등 전통 반도체 기업들이 새로운 아키텍처와 솔루션을 내세우며 추격을 강화하고 있다. 또한, 구글의 TPU, 아마존의 Trainium 및 Inferentia와 같이 자체 AI 칩을 개발하는 빅테크 기업들의 움직임도 시장 경쟁을 심화시키는 주요 요인으로 작용한다. 이들은 특정 워크로드에 최적화된 맞춤형 칩을 통해 성능과 비용 효율성을 동시에 확보하려 한다.

기술 개발의 방향은 크게 세 가지 축으로 나뉜다. 첫째, 연산 효율성 극대화다. 기존 GPU 기반 방식의 한계를 넘어서기 위해, 저전력 고효율에 중점을 둔 신경망처리장치(NPU) 및 ASIC(주문형 반도체) 개발이 활발하다. 둘째, 새로운 컴퓨팅 패러다임의 도입이다. 뇌의 작동 방식을 모방한 뉴로모픽 칩이나 아날로그 컴퓨팅 기반의 AI 칩 등 혁신적인 아키텍처 연구가 진행되어, 미래 AI 연산의 가능성을 넓히고 있다. 셋째, 소프트웨어 스택과의 통합이다. 하드웨어 성능을 최대한 끌어올리기 위한 최적화된 소프트웨어 플랫폼과 개발 환경 제공이 중요해지고 있다.

이러한 경쟁은 AI 기술 발전에 긍정적인 영향을 미친다. AI 반도체의 성능 향상은 더 빠르고 복잡한 AI 모델 개발을 가능하게 하며, 비용 효율성 증대는 AI 기술의 상용화 및 대중화를 촉진한다. 그러나 동시에 특정 기업의 시장 독점 가능성과 기술 격차 심화에 대한 우려도 제기된다. 반도체 생산에 필요한 첨단 공정 기술과 투자 규모가 워낙 크기 때문에, 소수 기업만이 경쟁력을 유지할 수 있는 환경이 조성될 수도 있기 때문이다.

향후 AI 반도체 시장은 더욱 분화되고 전문화될 전망이다. 클라우드 AI, 엣지 AI, 온디바이스 AI 등 각 적용 분야의 특성에 맞는 맞춤형 칩 솔루션이 부상하고, 이를 위한 개방형 표준 및 협력 생태계 구축의 중요성이 커질 것이다. 결국, 단순한 성능 경쟁을 넘어, 효율성, 범용성, 그리고 장기적인 확장성을 갖춘 기술 로드맵을 제시하는 기업이 차세대 AI 시대의 진정한 승자가 될 것으로 보인다.