• 포스트 코로나19 時代, 파운드리 市場 놓고 國家·業體 間 角逐戰

• 三星電子·TSMC·구글·인텔 半導體 競爭

• 코로나19 以後 시스템半導體 市場 再編 움직임

• “半導體는 心臟” 시진핑 主導 下에 ‘半導體 自給化’ 나선 中國

• AI가 냄새도 區分? ‘뉴로모픽 컴퓨팅’의 未來

新種 코로나바이러스 感染症(코로나19)으로 인한 不安感이 最高潮에 達했던 3月 19日 코스피指數는 場中 한 때 1439.43을 찍었다. 7年 만에 가장 낮은 數値다. 코스닥도 場中 419.55까지 무너지면서 有價證券市場과 코스닥市場 去來를 一時 中斷하는 ‘서킷 브레이커’가 發動됐다. 6月 初 株式 市場 狀況은 사뭇 다르다. 코스피指數 2100, 코스닥 700線을 回復했다. 이른바 ‘東學개미運動’李 빛을 發했다. 

東學개미運動은 코로나19 危機가 長期化하면서 株式 市場에 登場한 新造語다. 國內 個人投資者가 機關 및 外國人 投資者에 맞서 國內 株式을 大擧 사들인 狀況을 1894年 ‘東學農民運動’에 빗댄 表現이다. 코로나19로 證市 暴落이 거듭되는 가운데 3月 1日부터 20日까지 外國人은 韓國 株式을 10兆 원어치 罵倒했다. 反面 國內 個人投資者는 9兆 원 가까이 사들이며 攻防戰을 펼쳤다. 

當時 東學개미運動의 中心에는 三星電子가 있었다. 수많은 個人投資者가 앞 다퉈 三星電子 株式을 사들인 바탕에는 半導體 競爭力에 對한 굳건한 信賴가 있었다. 우리나라가 世界 메모리 半導體 市場의 折半 以上을 責任지는 强國이고 未來에도 이런 흐름을 흔들림 없이 이어갈 것이란 期待感이 作用한 것이다. 코로나19 影響으로 非對面(언택트) 트렌드가 擴散하면 半導體의 重要性이 더욱 커질 것이란 展望도 이런 雰圍氣에 影響을 미쳤다.

시스템 半導體에 挑戰狀 내민 三星電子

半導體는 一般的으로 메모리 半導體와 非메모리(시스템) 半導體로 나뉜다. 메모리 半導體는 데이터 貯藏 裝置로 PC나 携帶폰, 서버 等에 꽂아 使用한다. 反面 非메모리 半導體는 機械가 運用되도록 하는 裝置다. 代表的인 非메모리 半導體는 컴퓨터의 中央處理裝置(CPU), 電力半導體, 用途에 따라 맞춤型으로 만드는 注文型半導體(ASIC) 等이 있다. 

우리나라는 그동안 메모리 半導體 强國으로 통했다. 메모리 半導體는 다시 램(Random Access Memory, RAM)과 롬(Read Only Memory, ROM)으로 區分되는데, 램은 記錄된 情報를 읽을 뿐 아니라 바꿀 수도 있는 反面, 롬은 이미 記錄된 情報를 읽을 수만 있고 새로 記錄하거나 바꿀 수 없다. 三星電子는 1983年 美國과 日本에 이어 世界 세 番째로 64킬로바이트 D램을 開發하면서 世界를 깜짝 놀라게 했다. 以後 때로 浮沈을 겪었지만 只今까지 業界 頂上을 굳건히 지키고 있다. 2018年 基準 韓國의 世界 메모리 半導體 市場 占有率은 58%에 이른다. 事實上 獨走體制를 굳혔다고 할 수 있다. 



이를 발板 삼아 삼성전자는 지난해부터 그間 弱點으로 꼽히던 시스템 半導體 分野 投資에 積極的으로 나서기 始作했다. 지난해 4月 ‘2030年 시스템 半導體 世界 1位’ 目標를 公開했고 올 5月 21日엔 非메모리 事業의 한 軸인 파운드리 事業(半導體 委託生産)을 擴大하고자 大規模 投資에 나선다고 밝혔다. 業界에서는 三星의 總 投資額을 8兆~9兆원 相當으로 推定한다. 

메모리 半導體 業況은 景氣에 따라 騰落을 거듭하지만, 파운드리 市場은 成長을 거듭하는 게 現實이다. 人工知能(AI)·事物인터넷(IoT)·클라우드 關聯 産業이 成長하면서 시스템 半導體 需要가 빠르게 늘고 있기도 하다. 三星이 只今 파운드리 카드를 꺼내든 理由가 여기 있다. 

現在 7나노미터(㎚·1나노미터는 10億分의 1m) 以下 超微細 工程 技術을 保有한 파운드리 業體는 世界的으로 삼성전자와 臺灣 TSMC뿐이다. 現在는 兩者 가운데 TSMC가 크게 앞서 있다. 市場調査 業體 트렌드포스에 따르면 TSMC는 올 1分期 世界 파운드리 市場에서 54.1% 占有率로 2位 三星電子(15.9%)를 크게 따돌린 狀態다.

“半導體 自給率 70%” 目標 내건 中國

삼성전자가 이 差異를 따라잡으려고 攻擊的인 投資를 宣言하자 TSMC도 投資 規模를 늘리며 反擊에 나서고 있다. TSMC는 5月 15日 美國 애리조나州에 5나노미터(nm) 파운드리 生産 施設을 建設하겠다고 밝혔다. 投資 規模가 25兆원 以上으로 推算된다. 

눈에 띄는 것은 TSMC가 大規模 投資 計劃을 公開한 바로 그날 美國 政府가 中國 화웨이에 對한 輸出 規制 措置를 發表한 點이다. 앞으로 美國 技術을 活用해 半導體를 製造한 業體는 美國 政府의 公式 許可 없이 화웨이에 半導體를 供給할 수 없다는 內容이다. 그동안 화웨이는 TSMC 半導體를 利用해 스마트폰 等을 製造해왔다. 美國의 이番 措置로 그러잖아도 變化의 바람이 불기 始作한 시스템 半導體 市場에 變動性이 더욱 커졌다. 

當場 中國이 가만히 있을 理 없다. 中國 시진핑 主席은 코로나19 事態 以前부터 “半導體는 사람의 心臟과 같다”고 하는 等 半導體의 重要性을 强調해왔다. 中國은 2025年까지 半導體 自給率을 70%로 끌어올리는 게 目標다. 코로나19 流行으로 經濟 危機 局面에 가장 빠르게 進入했던 中國은 現在 危機에서 가장 빠르게 脫出하며 半導體 分野에 天文學的 돈을 쏟아 붓고 있다. 

現在 中國 半導體 業體 가운데는 창신메모리(CXMT)와 양쯔메모리테크놀로지(YMTC)가 가장 앞서가고 있는데, 이들이 硏究開發 中인 製品을 年內에 成功的으로 生産한다면 삼성전자와의 技術 隔差가 3年 안팎으로 좁혀질 거라고 業界는 내다보고 있다. 半導體 業界 關係者는 “米·中 貿易紛爭과 日本 輸出規制에 이어 코로나19까지 겹치면서 半導體産業이 國際通商 이슈의 中心에 놓이게 됐다”면서 “이는 國內 企業에 危機이자 機會가 될 수 있다”고 밝혔다. 

코로나19以後 시스템 半導體 市場을 놓고 各國 業體 間 競爭이 本格化하는 가운데 人工知能(AI) 半導體 分野 攻防 또한 加速化할 模樣새다. 그동안 AI 年産 處理에 가장 많이 活用된 것은 그래픽處理裝置(GPU)다. 普通 컴퓨터에 쓰는 中央處理裝置(CPU)는 데이터 入力 順序에 따라 情報를 順次 處理해 大規模 데이터를 處理하기에는 年産 速度와 電力 面에서 限界가 있다. CPU가 中央에서 모든 데이터를 處理·制御해 大規模 데이터를 處理할 境遇 速度가 느려지고 電力 消耗量 또한 莫大하게 發生한다. 이를 解消한 것이 GPU다. 世界 最高 GPU 業體로 꼽히는 美國 엔비디아는 2017年 GPU 컴퓨팅 아키텍처 ‘볼타’에 基盤을 둔 프로세서 ‘테슬라 V100’을 公開했다. 當時 ‘테슬라 V100’은 CPU 100代와 같은 水準의 딥러닝을 具現해 世界의 注目을 받았다.

高性能, 低電力 技術 갖춘 人工知能 半導體

以後 GPU 中心으로 이뤄지던 AI 技術이 最近에는 AI 專用 시스템半導體 開發로 進化하는 趨勢다. 大規模 데이터를 處理하려면 次元이 다른 高性能·低電力 技術이 必要하기 때문이다. 구글은 2016年 3月 이세돌과 알파고間 바둑 京畿 當時 中央處理裝置(CPU) 1920個와 그래픽處理裝置(GPU) 280個를 動員했다. 그러나 같은 해 人工知能 딥러닝 具現에 널리 使用되는 SW 플랫폼 ‘텐서플로’를 하드웨어로 具現한 텐서프로세서유닛(TPU:Tensor Processor Unit) 1世代를 開發했다. 이듬해에는 TPU 1世代를 改善해 機械 學習에 使用할 수 있는 TPU 2世代를 선보였다. 2017年 10月 구글이 公開한 ‘알파고 제로’의 境遇 AI 專用半導體 TPU 4個만 使用해 驅動했다. 그 結果 電力 消耗量이 GPU를 使用할 때와 比較해 10分의 1 水準으로 떨어졌다. 中國 바이두도 지난해 AI 開發者 컨퍼런스 行事에서 AI 演算用 半導體 ‘쿤룬(Kunlun)’을 公開했다. 

國內에서도 AI 專用 半導體 開發이 한창이다. 삼성전자는 지난해 人工知能(AI) 演算에 最適化된 神經網處理裝置(NPU) 技術을 獨自的으로 開發해 스마트폰에 들어가는 모바일 애플리케이션 프로세서 ‘엑시노스 9820’에 搭載했다. 三星은 向後 NPU 技術을 高度化해 使用 範圍를 넓힐 計劃이다. 

한便 韓國電子通信硏究院(ETRI)과 SK텔레콤은 高性能 서버에 活用할 수 있는 AI 半導體를 國內 最初로 開發했다. 올해 下半期부터 知能型 閉鎖回路(CCTV), 音聲認識 等을 서비스하는 SK텔레콤 데이터센터에 適用할 豫定이다. 

專門家들은 AI 技術이 더욱 發展하면 長期的으로는 超低電力·超高性能의 뉴로모픽(neuromorphic) 半導體가 注目받을 것으로 展望한다. 뉴로모픽은 生物學的 神經 네트워크를 模寫하는 技術을 意味한다. 컴퓨터가 뉴런과 시냅스를 竝列的으로 連結하는 腦 構造를 模倣하면 훨씬 적은 電力으로 厖大한 情報 處理가 可能해진다. 1980年代 末 카버 美드 美國 캘리포니아대 工大 敎授가 論文에서 이 槪念을 最初로 言及했고, 2014年 IBM이 100萬個 以上의 人工 神經細胞와 2億6000萬個 以上의 神經細胞 接合符(시냅스)를 模寫한 뉴로모픽 半導體 ‘트루노스’를 開發했다. 以後 퀄컴, 인텔 等 여러 企業이 實驗室 水準의 뉴로모픽 半導體 開發에 成功한 狀態다.

뉴로모픽 時代가 온다

뉴로모픽 半導體가 商用化하면 AI가 人間 頭腦의 核心 技術인 ‘패턴認識’을 具現할 수 있을 것으로 期待된다. 人間 頭腦는 眼球를 통해 入力된 수많은 光子 데이터를 接受해 厖大하고 無秩序한 時刻 데이터 사이에서 패턴을 찾아내며 이를 빠르게 抽象化해 事物을 認知하고 區別한다. 聽覺이나 嗅覺 機關 亦是 마찬가지다. 音波의 패턴이나 化學物質 데이터를 받아들이고 反復되는 패턴을 抽象化해 對象을 判別한다. 

올해 3月 인텔과 美國 코넬대 硏究팀은 動物의 生物學的 嗅覺 體系를 具現한 數學 알고리즘을 構築했다고 發表했다. 動物이 냄새를 맡을 때 腦에서 일어나는 電氣的 反應에서 알고리즘을 導出해 하드웨어 上으로 具現한 것이다. 테스트 結果 이 裝置는 아세톤, 암모니아, 메탄 等 10가지 냄새를 學習해 區別하는 데 成功했다. 機械的으로 不可能할 것 같던 嗅覺이 漸次 AI 領域에 들어오는 셈이다. 

정구민 國民大 電子工學部 敎授는 “AI 半導體 市場은 旣存 글로벌 半導體 企業부터 구글, 아마존, 알리바바, 테슬라 等 非半導體 글로벌 企業까지 加勢해 競爭이 熾烈하다”며 “企業 間 協業으로 여러 아이디어와 技術을 모아야 市場 競爭力이 確保될 것”이라고 내다봤다.