포커스온경제

인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 인간이 어디까지 규제할 수 있을까. 인공지능은 기계가 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력, 자연어 이해 능력 등 인간의 지능을 모방하도록 설계된 컴퓨터 시스템이나 소프트웨어를 말한다. 기계가 데이터를 통해 학습하고, 그 학습된 내용을 기반으로 예측하거나 분류하는 기술인 머신러닝, 인공 신경망을 기반으로 복잡한 문제를 해결하려고 하는 딥러닝, 자동화된 기계가 인간의 행동을 모방하도록 설계와 프로그래밍하는 분야인 로보틱스 등이 모두 인공지능에 속한다. 현재 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 자동차, 엔터테인먼트 등 다양한 산업 분야에서 활용되며, 효율성을 높이고 새로운 가능성을 열고 있다. 그런데, 하루가 다르게 성장하는 인공지능 시장을 두고 규제 방안을 먼저 마련해야 한다는 목소리가 높아지고 있다. 구테흐스 UN 사무총장, AI 규제 제안 안토니우 구테흐스 유엔 사무총장은 올여름 처음으로 유엔 안전보장이사회 회의를 소집해 AI의 잠재적 위험성에 대해 구체적으로 논의하면서 AI를 규제해야 하는지, 어느 정도까지 규제해야 하는지에 대한 논의가 뜨거워졌다. BBC에 따르면 구테흐스 총장은 AI 기반 사이버 공격부터 오작동하는 AI의 위험, AI가 잘못된 정보를 퍼뜨리는 방법, 심지어 AI와 핵무기 간의 상호 작용에 이르기까지 다양한 분야에 대해 언급했다. 그는 "AI의 이러한 위험에 대처하지 않으면 현재와 미래 세대에 대한 우리의 책임을 방기하는 것"이라고 주장했다. 이후 구테흐스 총장은 글로벌 규제 필요성을 조사하기 위해 유엔 패널 설립을 추진했다. '인공지능 고위급 자문기구'라고 불리는 이 패널은 '전현직 정부 전문가와 산업계, 시민사회, 학계 전문가'로 구성될 예정이다. 이 기구는 올해 말 이전에 초기 연구 결과를 발표할 계획이다. 기술거물, AI규제 한 목소리 앞서 9월 중순 일론 머스크와 메타의 마크 저커버그 등 미국 기술업계의 거물들은 워싱턴에서 미국 의원들과 회담을 갖고 AI와 잠재적인 미래 규제에 대해 논의했다. 그러나 일부 AI 전문가들은 글로벌 규제 성공 가능성에 대해 회의적인 시각을 가지고 있다. 45년 동안 AI를 연구해 온 피에르 하렌도 부정적인 사람 중 한 명이다. 하렌은 컴퓨터 대기업 IBM에서 7년간 근무하며 고객을 위한 인공지능 왓슨 슈퍼컴퓨터 기술 설치 팀을 이끌었다. 2010년에 출시된 왓슨은 사용자의 질문에 대답할 수 있으며, AI의 선구자 중 하나에 속한다. 이러한 배경을 가진 하렌은 지난해 챗GPT와 기타 소위 '생성형 AI' 프로그램의 출현과 그 능력에 "깜짝 놀랐다"고 말했다. 생성형 AI는 간단히 말해 단어, 이미지, 음악, 동영상 등 새로운 콘텐츠를 빠르게 생성할 수 있는 AI다. 한 가지 예에서 아이디어를 얻어 완전히 다른 상황에 적용할 수도 있다. 하렌은 챗GPT의 이러한 능력이 인간과 비슷하다고 말했다. 그는 "이 기계는 우리가 주입하는 것을 반복하는 앵무새가 아니다"라면서 "고차원적인 유추를 하고 있다"고 했다. 북한·이란 등 걸림돌 그렇다면 이 인공지능이 통제 불능 상태가 되는 것을 막기 위한 일련의 규칙이나 규제 장치는 어떻게 만들 수 있을까? 하렌은 북한 등 일부 국가가 AI를 규제하는 기구나 규칙에 가입하지 않을 것이기 때문에 인공지능 통제는 사실상 불가능하다고 말했다. 그는 "우리는 북한이나 이란과 같은 비협조적인 국가가 있는 세상에 함께 살고 있다"며 "그들은 AI 관련 규제를 인정하지 않을 것이다. 비협조적인 행위자에 대한 규제는 하늘의 별 따기다"라고 말했다. AI 규제를 찬성하는 사람들은 악의적인 행위자들이 AI 기술을 발판으로 삼아 위험한 기능을 습득하는 것이 상대적으로 쉬워진다는 점을 걱정하고 있다. 예를 들어 물리학자는 이론적으로 핵폭탄을 만드는 방법을 알고 있지만 실제로 핵폭탄을 제조하는 것은 매우 힘들다. 그러나 AI의 도움을 받으면 손쉽게 핵폭탄을 만들 수도 있다. 위키피디아의 창립자 지미 웨일즈는 거대 기술 기업의 경계를 넘어 수많은 프로그래머가 인터넷을 통해 기본 코드를 무료로 사용할 수 있는 AI 소프트웨어를 사용하고 있다고 말했다. 그는 "수만 명의 개인 개발자가 이러한 혁신을 기반으로 기술을 개발하고 있다. 이들에 대한 규제는 결코 일어나지 않을 것"이라고 우려했다. 영국, 11월 AI 규제 글로벌 서밋 개최 올리버 다우든 영국 부총리는 지난 9월 정부가 행동하지 않으면 인공지능이 세계 질서를 불안정하게 만들 수 있다고 경고했다. 다우든 부총리는 뉴욕에서 열린 유엔 총회에서 "현재 AI에 대한 글로벌 규제는 발전 속도에 비해 뒤처지고 있다"고 우려했다. 그는 과거에는 각국 정부가 기술 발전에 대응하여 규제를 만들었지만, 이제는 AI의 발전과 함께 규제를 만들어야 한다고 주장했다. 다우든은 정부와 시민이 위험을 적절히 완화할 수 있다는 확신을 가져야 하는 것처럼 AI 관련 기업도 "스스로 숙제를 해결해야 한다"며 규제 확립을 강조했다. 영국은 오는 11월 AI 규제를 논의하기 위해 '글로벌 서밋' 개최를 앞두고 있다. 규제가 없는 AI는 결국 일자리를 빼앗고, 잘못된 정보를 부추기거나 차별을 고착화할 수 있다는 취지에서다. 인공지능 자체가 내포하는 편향성과 불투명성 등 기술적 한계와 인공지능 오작동에 따른 잠재적 위험 요인에 대응해 기존 인공지능의 한계를 극복하고 초거대 인공지능의 신뢰성을 확보하기 위한 국제적인 규제 마련이 시급한 상황이다. 한국, 인공지능 규제 방안 한편, 한국에서는 빠르면 11월부터 인공지능 서비스에서 발생할 수 있는 위험 요인 등을 민간 자율로 평가하는 검·인증 체계와 AI 생성물에 대한 워터마크 표시 제도가 추진된다. 과학기술정보통신부는 25일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 열린 제4차 인공지능 최고위 전략대화에서 이 같은 내용을 담은 '인공지능 윤리·신뢰성 확보 추진 계획'을 발표했다. 민간 자율 AI 윤리·신뢰성 확보 지원, 선도적인 AI 윤리·신뢰성을 위한 기술·제도적 기반 마련, 사회 전반에 책임 있는 AI 의식 확산 등을 골자로 한 이번 계획의 세부 과제로 과기정통부는 오는 11월부터 민간 자율 AI 신뢰성 검·인증을 추진하겠다고 밝혔다. 인공지능이 생성한 결과물에 대한 표시 제도 도입도 11월부터 추진한다. 이용자 보호를 위해 가시적 워터마크를 권고하며, 표시 의무화는 의견 수렴과 국제 동향을 고려해 단계적 도입을 검토한다.

전기자동차가 대세로 떠오른 가운데, 미국과 중국의 주요 전기차 기업 3곳이 파산을 선언했다. 경기침체로 인해 전기차 판매량이 급감했기 때문이다. 영국 최대 언론사 더 선(The SUN) 미국판에 따르면, 미국 전기차 제조 업체 인디EV와 로드스타운 모터스, 중국 전기차 스타트업 웨이마(威馬·WM) 등 3곳이 시장에서 경쟁을 이기지 못하고 결국 파산을 신청했다. 대부분의 전기차 스타트업은 공장의 생산능력을 늘리고, 판매량이 높아진 반면, 이들 회사는 판매와 생산에서 뒤처지며 열세를 겪었다. 테슬라(Tesla)는 785조3200억원(5800억 달러)가 넘는 세계에서 가장 가치 있는 전기 자동차 제조업체로 성장했다. 전기 트럭 스타트업 리비안(Rivian)은 생산 기록을 경신했고, 환경친화 자동차를 표방한 3만 달러(4062만원) 대 전기자동차 피스커(Fisker)는 2023 피스커 피어를 지난 9월 출시했다. 파산을 선언한 위의 3기업의 파산 로드맵은 다음과 같다. 먼저 로드스타운 모터스(Lordstown Motors)는 트럭 전문 EV 제조업체로 지난 6월 파산을 선언했다. 이 회사는 제네럴모터스(General Motors) 공장을 인수한 도시에서 이름을 따왔다. 오하이오 주 로즈타운 공장은 1966~2019년 3월까지 GM 차량을 생산했다. 이 트럭 제조사의 제품은 당시 대통령인 도널드 트럼프(45대 대통령, 2017년~2021년 1월)로부터 '최고의 기술'이라는 찬사를 받았다. 그러나 공매도자들은 회사의 경영진이 주식을 처분하기 전에 판매에 대한 보증을 부풀렸다고 주장하면서 사업이 기울기 시작했다. 인디EV(IndiEV)는 최근 동일한 로드스타운 공장에서 자동차를 생산하기 위한 계약을 체결했지만, 이러한 계획이 중됐다. 이 회사는 2021년부터 6093만원(4만5000달러)부터 시작하는 자사의 플래그십 차량 인디 원(Indi One)을 선보였다. 회사는 "이 자동차는 첨단 기술 부품을 탑재한 '통합 슈퍼컴퓨터를 갖춘 최초의 자동차'"라고 발표했다. 슈퍼컴퓨터는 운전자에게 온보드 비디오 게임 및 엔터테인먼트 애플리케이션에 대한 액세스를 제공하기로 했었다. 그러나 인디EV는 부채가 357억8622만원(2643만 달러)인 반면, 자산은 38억3182만원(283만 달러)에 불과했다. 중국 전기차 스타트업인 웨이마 모터스는 지난 10월 10일 파산을 선언했는데, 판매실적 부진이 원인이었다. 웨이마는 최대 전기차 시장인 중국에서 고군분투했으나 비야디(比亞迪·BYD)와 창안차, 지리차 등과의 가격 기술 경쟁에서 밀리며 극심한 경영난에 허덕였다. 중국에 본사를 둔 이 회사는 지난 9월 카이신오토홀딩스(Kaixin Auto Holdings)에 매각할 계획을 세우고 있었지만 합의에 도달하지 못했다. 계면신문 등 현지매체는 중국 기업정보사이트 톈옌차를 인용, 웨이마가 지난 10월 9일 상하이시 제3중급인민법원에 파산신청서를 제출했다고 전했다. 미국 주요 외신은 지난 1월 미국과 중국을 비롯한 주요 국가의 경제침체로 인해 내연기관차 대비 전기차 값이 비싸 판매량 축소로 이어질 것이라는 전망을 내놓았다. 실제로 시장 조사 업체 마크라인즈에 따르면 올해 상반기 전기차의 글로벌 시장 판매량은 총 434만2487대로 지난해 같은 기간 대비 307만9746대로 41% 증가했다. 하지만 성장세는 2021년 115.5%에서 2022년 61.2%, 올해 50%대 이하를 기록해 감소 추세다. 한국 역시 전기차 내수 판매량은 전년 대비 16.4% 증가한 7만8977대였다. 그러나 이는 지난 2022년 상반기 6만7848대를 판매, 2021년 3만9686대 판매 대비 71% 성장한 것에 비하면 크게 둔화된 수치이다.

미국 정부가 중국에 대한 인공지능(AI) 칩과 반도체의 수출 규제를 더욱 강화했다. 바이든 행정부는 17일(현지시간) 중국에 수출할 수 있는 첨단 반도체의 범위를 줄이는 추가 제한 조치를 발표하며, 중국의 슈퍼컴퓨터와 인공지능(AI) 기술 발전에 제동을 걸기로 결정했다. 이번 조치는 2022년 10월에 도입된 수출통제 강화 조치의 연장이며, 중국 본사가 운영하는 해외 기업에 대한 반도체칩 수출도 제한의 대상에 포함시켰다. 더불어, 아프가니스탄 등 미국이 무기 수출을 금지한 국가들에게도 반도체 장비의 판매를 허용하지 않기로 했다. 미국 정부는 이전 대(對)중국 수출통제 조치 때 규정한 것보다 사양이 낮은 인공지능(AI) 칩에 대해서도 중국으로의 수출을 추가로 금지한다. 상무부는 새 규칙에서 AI칩에 대한 '성능밀도' 기준을 추가했다. 2022년 규정에 따라, 미국은 전력과 칩 간 통신 속도라는 두 가지 기준을 초과하는 칩의 수출을 제한했다. 상무부는 이번에 '성능밀도'라는 새로운 기준을 도입해 기업이 칩 간 통신 속도를 우회하는 것을 방지하고 있다. 이에 따라 엔비디아의 저사양 AI칩인 A800과 H800 등 일정 수준 이하의 성능밀도를 가진 AI칩의 수출이 통제된다. 이들 칩은 엔비디아가 대(對) 중국 수출 통제를 피하기 위해 기존 A100과 H100의 성능을 낮춘 제품으로 전해졌다. 더 나아가 이 규칙은 인텔 AI 칩인 가우디2(Gaudi2)에도 영향을 미친다. 중국의 제재 회피 노력을 차단하고자 하는 이번 조치는, AI와 슈퍼컴퓨터 기술의 발전을 억제하려는 미국의 전략적 의도를 반영하고 있는 것으로 풀이된다. 아울러 중국에 300테라플롭스(초당 300조 연산 가능) 속도로 작동하는 데이터 센터 칩의 판매가 제한됐다. 또 성능 밀도가 제곱밀리미터당 370기가플롭스(십억 연산) 이상이며 속도가 150~300테라플롭스인 칩도 판매가 금지된다. 성능 밀도는 더 낮지만 높은 속도로 작동하는 칩은 '회색 지대'에 속하며, 이러한 칩을 중국에 판매할 경우 미국 정부에 알려야 한다. 지나 러몬도(Gina Raimondo) 상무부 장관은 이러한 규정이 스마트폰이나 게임 같은 소비자 제품의 칩에는 적용되지 않을 것이라고 밝혔다. 그러나 300테라플롭스를 초과하는 속도의 칩을 수출할 경우에는 정부에 사전 통보해야 한다고 관계자들은 전했다. 또 상무부는 중국과 마카오, 미국이 무기 수출을 금지한 국가에 있는 업체에 대해 어떠한 형태의 반도체 장비도 수출하지 않기로 결정했다. 이런 규제 대상 국가로는 아프가니스탄, 아르메니아, 아제르바이잔 등 총 21개 국가가 포함되어 있으며, 해당 국가들로의 반도체 장비 판매를 원하면 별도의 라이선스를 받아야 한다. 러몬도 장관은 이번 조치가 중국군에 필수적인 "인공지능과 정교한 컴퓨터의 혁신을 촉진할 수 있는" 첨단 칩에 대한 중국의 접근을 억제하는 것이라고 말했다. 이 조치는 또한 지난해에 발표된 수출 통제 규정을 보완하는 차원에서 이루어졌다. 앞서 상무부는 지난 2022년 10월, 핀펫(FinFET) 기술을 사용한 첨단 로직칩, 18nm 이하의 D램, 128단 이상의 낸드플래시 제조 장비와 기술 등의 중국 수출을 제한하는 조치를 발표했다. 이러한 제품과 기술의 중국 기업에 대한 판매는 특별한 허가 없이는 이루어질 수 없다. 한편, 한국 기업들은 현재 미국 정부로부터 '검증된 최종 사용자(VEU)' 방식을 통해 미국 반도체 장비를 중국 공장으로 반입하는 것에 대해 일시적으로 제재가 면제됐다. 더불어 한국 기업들은 AI칩 생산에 참여하고 있지 않아, 미국의 최근 조치가 한국 기업에게 직접적인 영향을 미치지 않을 것으로 정부는 판단하고 있다. 엔비디아는 "우리는 모든 관련 규정을 준수하는 동시에 다양한 산업에 걸쳐 수천 개의 애플리케이션을 지원하는 제품을 제공하기 위해 노력하고 있다"고 말했다. 그러면서 "전 세계적으로 제품에 대한 수요를 고려할 때 재무 실적에 단기적으로 의미 있는 영향을 미치지는 않을 것으로 예상한다"고 덧붙였다. 그럼에도 엔비디아는 미국의 새로운 반도체 강화 규칙의 직격탄을 맞았다. 앞서 데이터 센터 칩 매출의 최대 25%가 중국에서 발생한다고 밝힌 엔비디아의 주가는 미국 정부의 최근 규칙이 발표된 직후 뉴욕 증시 초기 거래에서 약 6% 하락했다. AMD와 인텔 주가도 약 3% 떨어졌다.

미국 아르곤 국립연구소에서 설치하고 있는 '오로라'는 현존하는 슈퍼 컴퓨터보다 50배 강력한 시스템이다. 현존하는 슈퍼컴퓨터 보다 성능이 50배 이상 더 강력한 슈퍼컴퓨터가 등장한다. 기술 전문매체 인터레스팅엔지니어링(InterestingEngineering)은 미국 아르곤 국립연구소(ANL) 과학자들이 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터인 '오로라(Aurora)'를 설치 중이라고 보도했다. 오로라는 미국이 이미 'TOP500'기준으로 세계에서 가장 빠른 수퍼컴퓨터를 보유하고 있는 상황에서, 이전 원자로보다 더 효율적이고 안전한 새로운 원자로의 시뮬레이션을 돕기 위해 설치되고 있다. TOP500은 세계에서 알려진 가장 강력한 500대(비분산형)의 컴퓨터 시스템의 500대 순위를 나열하고 자세히 설명하는 프로젝트다. 이들 슈퍼컴퓨터는 다양한 계산 작업에 사용된다. 앞서 이 매체는 2023년 9월 슈퍼컴퓨터로 미군의 핵 비축량을 확인할 계획인 로스 앨러모스 국립연구소(Los Alamos National Laboratory, LANL)에 대해 보도했다. LANL은 지난 1943년 설립된 세계적으로 가장 큰 규모의 기술과학 연구소로, 인류 최초로 핵폭탄을 제조한 맨해튼 프로젝트를 진행했다. 다만, 오로라는 LANL 슈퍼컴퓨터와는 매우 다른 역할을 수행하기 위해서 계획됐다. 오로라는 현재 미국 전기 공급량의 5분의 1을 공급하는 원자로 내 핵분열 과정을 개선하는 것이 목표로 한다. 더 중요한 것은 원자력 공급이 탄소 배출을 절반 이상 감소시킬 수 있다는 점이다. ANL은 시뮬레이션을 위해 초당 44천조 개의 계산을 수행할 수 있는 44 페타플롭(초당 1000조번의 수학 연산처리를 뜻하는 말) 머신인 폴라리스(Polaris) 슈퍼컴퓨터를 사용하고 있다. 반면, 오로라는 2 엑사플롭(초당 100경번을 연산하는 말) 이상의 계산 용량을 제공하도록 설계돼 현존하는 시스템보다 50배 더 강력한 초당 200경 계산을 수행할 수 있다. 이 시스템은 제조상의 문제로 인해 완성이 지연되었으나, 오로라가 작동 준비를 마치면 미국 오크릿지 국립연구소의 프론티어를 대체해 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터가 될 것으로 예상된다. ANL의 원자력 엔지니어인 딜론 세이버 박사는 "오로라의 차별화된 특징은 우리가 수행할 수 있는 시뮬레이션의 규모와 다양성"이라고 말했다. 세이버와 그의 팀은 오로라의 뛰어난 계산 능력을 이용하여, 시뮬레이션에서 수십억 개의 변수를 처리할 계획이다. 이 팀은 원자로 코어 내의 복잡한 과정을 상세하게 캡처해, 비용이 많이 드는 실험 없이도 새로운 원자로 설계를 개발하는 데 도움을 줄 것으로 보인다. 이러한 능력은 원자로 건설 업체들이 설계의 타당성을 확인하고 승인을 받는 데 있어 매우 유용하게 사용될 것으로 예상된다. 이 시뮬레이션에서 연구자들은 연료 핀 주변의 열 소용돌이와 난류, 그리고 열 전달 특성을 모델링할 예정이다. 난류의 증가는 열 전달을 촉진할 수 있지만, 이 과정은 추가적인 에너지를 필요로 한다. 소듐 냉각 원자로에서는 난류가 열의 미세한 소용돌이, 즉 열 소용돌이를 형성할 가능성이 있으며, 이는 연료 핀이 진동하는 원인이 될 수 있다. 연구팀은 원자로와 연료의 성능에 영향을 미치는 구조 역학뿐만 아니라 열 교환 특성도 시뮬레이션에서 고려하여 모델링할 계획이다. 연구팀은 다양한 연구자들이 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 다중물리 객체 지향 시뮬레이션 환경(MOOSE)을 사용할 계획이다. MOOSE를 활용하면 시뮬레이션을 빠르게 완료할 수 있으며, 오로라의 계산 능력과 결합하여 NekRS라는 전산 유체 역학 솔버를 사용하면 더욱 세밀한 시뮬레이션도 가능하다. 세이버는 "이런 미세한 역학적 요소들은 원자로의 열 전달에 대한 거시적인 행동을 파악하는 데 결합되어 매우 중요한 역할을 한다"고 설명했다. 한편, 2023년 5월에 발표된 T500 순위에 따르면, 한국은 삼성종합기술원의 SSC-21, SSC-21 Scalable Module, 기상청의 구루와 마루, SKT의 타이탄, 광주과학기술원의 드림-AI, 그리고 KT의 KT DGX SuperPOD 등 총 8대의 슈퍼컴퓨터를 보유하고 있다. 성능 기준으로는 8위, 보유 대수 기준으로는 9위에 올랐다.

영국 정부, 11억 달러 규모 새 슈퍼컴퓨터·AI 연구 시설 구축

영국 정부가 인공지능(AI) 연구와 혁신 능력을 강화하기 위해 9억 파운드(약 11억 달러, 약 1조 4600억 원)에 달하는 슈퍼 컴퓨터를 구축 중이다. 영국 매체 네트워크 월드(Network World)에 따르면, 영국 정부는 인공지능(AI) 연구와 혁신 능력을 강화하기 위해 9억 파운드를 들여 슈퍼컴퓨터를 제작하고 있다고 발표했다. 이 슈퍼컴퓨터는 19세기 영국의 건축 및 기계 공학자 이점바드 킹덤 브루넬(Isambard Kingdom Brunel)의 이름을 따서 이점바드-3(Isambard-3)이라는 이름이 붙었다. 이점바드-3은 올해 말 브리스톨의 국립 복합 재료 센터(National Composites Centre)에 설치될 예정이다. 브리스톨 대학은 인터랙티브 인공 지능 박사과정을 위한 UKRI 센터의 본거지로 바스(Bath), 카디프(Cardiff), 엑서터(Exeter)를 포함하는 연구 집약적 대학의 연합인 GW4 대학 그룹에 속한다. 브리스톨 대학은 AI 연구 리소스(AI Research Resource 또는 Isambard-AI)를 호스팅하는 국가 시설이며, AI 연구를 지원하고 이 기술의 안전한 활용을 촉진하고 있다. 슈퍼컴퓨터와 이점바드-AI(Isambard-AI)는 지난 3월 정부에서 발표한 AI 투자를 통해 자금을 지원 받는다. 이 슈퍼컴퓨터는 수천 개의 최신 GPU로 구성되어 있다. 과학혁신기술부(DSIT, Department for Science, Innovation and Technology)가 발표한 성명서에 따르면 "유럽에서 가장 강력한 컴퓨터 중 하나"로 평가된다. 미셸 도넬란(Michelle Donelan) 과학혁신기술부 장관은 "우리는 영국 혁신의 미래를 지원하며, 브리스톨에 AI 연구 리소스를 설립함으로써 AI 개발의 선두에 서겠다"라고 밝혔다. 또 "이점바드-AI 클러스터는 유럽에서 가장 강력한 초고속 컴퓨터 중 하나가 될 것이며, 이는 산업 전문가와 연구자들이 AI의 게임 체인징(PoT) 가능성을 최대로 활용하는 데 큰 도움을 줄 것"이라고 기대했다. 도넬란 장관은 "이를 통해 우리의 프론티어 AI 테스크포스(Frontier AI Taskforce)가 수행하는 미션 크리티컬 작업도 지원할 것"이라고 덧붙였다. 그러나 브리스톨 대학 대변인은 슈퍼컴퓨터의 코어 수와 프로세서 유형과 같은 시스템 세부 정보에 관한 질문에는 아직 해당 초고속 컴퓨터의 세부 사양을 공개할 수 없다며 말을 아꼈다. 현재 이 대학은 이미 연구용으로 여러 슈퍼컴퓨터 클러스터를 보유하고 있고, 이들은 모두 리눅스(Linux)를 기반으로 운영된다. 블루크리스탈 페이즈 4(BlueCrystal Phase 4) 시스템은 주로 엔비디아(Nvidia) P100 GPU를 활용한 대규모 병렬 작업에 적합하게 설계됐다. 여기에는 2개의 그래픽 카드가 탑재된 32개의 GPU 노드가 포함되어 있다. 또한, 인텔(Intel) E5-2680 v4 (Broadwell) CPU를 사용하는 525개의 레노버(Lenovo) 컴퓨트 노드를 보유하고 있다. 이점바드-AI의 발표는 영국이 11월 1일과 2일 이틀동안 블레치리 파크(Bletchley Park)에서 개최 예정인 '글로벌 AI 안전 정상회의'를 앞두고 한 달 반 전에 이루어졌다. 리시 수낵(Rishi Sunak) 영국 총리는 지난 6월 워싱턴 방문 중 미국 대통령 조 바이든과 가진 회담에서 AI 안전 정상회의에 대해 처음 발표했다. 이 정상회의는 AI 기술의 위험과 발전에 대해 정부 관계자와 AI 기업, 연구자들이 모여 국제적인 협력 조치를 통해 해당 위험을 줄이는 방법을 논의할 예정이다. 글로벌 AI 정상회의 참가자들은 국제 AI 안전 협력 프로세스 제안, AI 안전 연구에서 협력할 수 있는 분야의 식별, 그리고 AI 개발을 통한 기술의 선한 활용 방안 등 다양한 주제에 중점을 둘 것으로 보다.

미래 기술에서 양자 컴퓨터를 빼고 이야기할 수 없다. 양자 컴퓨터는 독특한 도전과제를 제시하고 전례 없는 연산 능력을 약속하는 최첨단 기술이다. 양자 컴퓨터는 양자역학의 원리를 이용하여 작동한다. 이진 논리(0과 1)와 순차적 계산으로 작동하는 기존 컴퓨터와 달리, 양자 컴퓨터는 무한한 수의 가능한 결과를 나타낼 수 있는 양자 비트, 즉 '큐비트(qubit)'라는 정보 단위를 사용해 계산을 수행한다. 이를 통해 양자 컴퓨터는 양자역학의 확률적 특성을 활용하여 엄청난 수의 계산을 동시에 수행할 수 있다. 인공지능(AI) 챗 GPT보다 더 큰 기술혁신을 몰고 올 것으로 기대되는 양자 컴퓨터의 장점은 첫째, 기존 컴퓨터보다 어떤 작업도 더 빠르게 수행할 수 있다. 양자 컴퓨터에서는 원자가 기존 컴퓨터보다 더 빠르게 움직이기 때문이다. 둘째, 높은 수준의 정밀도로 국가 보안 및 메가데이터 처리에 적합하다. 셋째, 에너지 낭비가 적다. 양자 컴퓨터는 아직 초기 단계에 있지만 암호화부터 신약 개발에 이르기까지 다양한 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있다. 양자 컴퓨터를 사용하면 부작용이 적고 더 효과적인 신약을 개발할 수 있다. 또한 IT 보안의 주요 도전 과제이기도 하다. 연구자와 기술 기업은 양자 컴퓨터의 성능을 견딜 수 있는 새로운 암호화 방법을 모색해야 한다. 여기에는 새로운 암호화 알고리즘을 개발하거나 양자역학의 원리를 사용하여 '양자 암호화'로 알려진 것을 만드는 게 포함될 수 있다. 프랑스 일간 경제지 라 트리뷘(LATRIBUNE)에 따르면 2030년까지 2000~5000대의 양자 컴퓨터가 작동할 것으로 보인다. 이 매체는 양자 컴퓨터 퍼즐에는 많은 조각이 있기 때문에 가장 복잡한 문제를 처리하는 데 필요한 하드웨어와 소프트웨어는 2035년 이후에나 존재할 수 있다고 전망했다. 또 대부분의 기업은 2035년까지 양자 컴퓨터를 통해 상당한 가치를 창출할 수 없겠지만, 일부 기업은 향후 5년 동안 이득을 볼 수 있을 것으로 내다봤다. 양자 컴퓨터 시장 규모는 2022년 약 10억 달러에서 2030년 80억 달러로 증가할 것으로 추정된다. 퓨처 아이즈에서는 양자 컴퓨터 작동 원리와 금융이나 생명공학, 공급망 등의 적용 분야, 향후 양자 컴퓨터 개발 과제 등을 점검해본다. 양자 컴퓨터의 작동 원리 1) 중첩 양자컴퓨터의 '중첩(Quantum superposition)'은 양자역학의 기본 원칙 중 하나로, 양자시스템이 두 개 이상의 상태를 동시에 가질 수 있다는 개념을 의미한다. 전통적인 컴퓨터에서 비트는 0 또는 1의 값을 갖는다. 그러나 양자컴퓨터에서 '큐비트'는 중첩의 원칙 덕분에 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있다. 이러한 특성은 양자컴퓨터가 복잡한 계산을 전통적인 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 수행할 수 있게 해준다. 2) 양자 얽힘 양자 얽힘은 큐비트가 서로 결합하여 한 큐비트의 상태가 다른 큐비트의 상태에 즉각적으로 영향을 미칠 수 있게 함으로써 큐비트 사이의 거리에 관계없이 큐비트를 연결할 수 있게 한다. 이 특성 덕분에 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 복잡한 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있다. 3) 양자 게이트 양자 게이트는 큐비트 집합에서 수행할 수 있는 연산이다. 양자 게이트는 고전 컴퓨팅의 논리 게이트와 유사하지만, 중첩과 얽힘 덕분에 양자 게이트는 가능한 모든 입력을 동시에 처리할 수 있다. 양자 컴퓨터의 적용 잠재력 양자 컴퓨터의 잠재력은 방대한 양의 정보를 병렬로 처리할 수 있어 기존 컴퓨터에 비해 계산 능력이 기하급수적으로 증가한다는 데 있다. 기존 컴퓨터는 한 사람의 경주 결과를 계산할 수 있지만, 양자 컴퓨터는 서로 다른 경로를 가진 수백만 명의 참가자가 참여하는 경주를 동시에 분석하고 확률 기반 알고리즘을 사용하여 가장 가능성이 높은 우승자를 결정할 수 있다. 양자 컴퓨터는 특히 여러 가지 확률적 결과가 나오는 최적화 문제와 시뮬레이션을 해결하는 데 적합하며 물류, 의료, 금융, 사이버 보안, 날씨 추적, 농업 등의 분야에 혁신을 가져올 수 있다. 양자 컴퓨터의 영향력은 지정학까지 확장되어 전 세계적으로 힘의 역학 관계를 재편할 수 있다. 양자 컴퓨터는 금융과 생명공학, 공급망 등 많은 산업 분야에 혁신을 가져올 것이다. ◇ 금융 금융 및 투자 산업은 양자 AI(퀀텀 AI)의 혜택을 크게 받을 수 있는 분야 중 하나다. 대량의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 양자 AI 알고리즘은 금융회사가 보다 정보에 입각한 투자 결정을 내리고 리스크를 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 양자 AI는 시장 동향을 분석하고 주식, 채권 및 기타 금융상품의 움직임을 예측하는 데 사용될 수 있다. 이는 투자자가 투자 시점에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 구매, 판매 또는 보유 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있다. 또한 금융회사가 새로운 투자 기회를 파악하는 데도 도움이 될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하여 새로운 트렌드와 성장 가능성이 있는 산업을 파악할 수 있다. 이를 통해 투자자는 새로운 산업의 초기 단계에 진입하고 잠재적으로 상당한 투자 수익을 얻을 수 있다. ◇ 생명공학 양자 AI는 유전자 데이터와 기타 복잡한 의료 정보를 분석할 수 있는 능력을 통해 질병에 대한 새로운 치료법과 치료법을 찾아내는 데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, 양자 AI는 대량의 유전자 데이터를 분석하여 암과 같은 질병의 근본적인 원인을 파악하는 데 사용될 수 있다. 이는 연구자들이 이러한 질병을 유발하는 특정 유전자 돌연변이를 표적으로 하는 새로운 치료법을 개발하는 데 도움이 될 수 있다. 또한 의료진이 환자 개개인에게 맞춤화된 치료를 제공하는 데 도움이 될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 환자의 유전자 데이터를 분석하여 해당 환자의 특정 질환에 가장 효과적인 치료법을 찾아낼 수 있다. 이를 통해 의료진은 보다 효과적인 치료를 제공하고 환자 치료 결과를 개선할 수 있다. ◇ 공급망 및 물류 물류 및 공급망 관리는 양자 AI의 혜택을 크게 받을 수 있는 또 다른 분야다. 복잡한 물류 네트워크를 최적화함으로써 기업은 비용을 절감하고 효율성을 개선할 수 있다. 양자 AI는 배송 경로와 배송 시간을 분석하여 가장 효율적인 상품 운송 방법을 파악하는 데 사용될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 판매 데이터 및 기타 요인을 분석하여 제품 수요를 예측하고 기업이 재고 수준을 최적화할 수 있도록 도울 수 있다. 이를 통해 기업은 낭비를 줄이고 수익성을 개선할 수 있다. ◇ 기후 및 환경 모델링 양자 AI는 기후 및 환경 모델링에도 큰 영향을 미칠 수 있다. 연구자들은 대량의 환경 데이터를 분석함으로써 기후 변화의 영향을 더 잘 이해하고 그 영향을 완화하기 위한 전략을 개발할 수 있다. 양자 AI는 위성 데이터를 분석하여 해수면 변화를 추적하고 해수면 상승이 해안 지역 사회에 미치는 영향을 예측하는 데 사용될 수 있다. 또 기상 조건을 분석하고 허리케인이나 토네이도와 같은 자연재해의 발생 가능성을 예측하는 데에도 사용될 수 있다. 양자 컴퓨터의 개선점 양자 컴퓨터는 큐비트 수정과 양자 오류 등의 수정, 양자 알고리즘 개발 등이 문제점으로 거론된다. 이를 개선하면 양자 컴퓨터는 상상할 수 없는 혁신적인 단계로 접어들 것으로 보인다. 1) 큐비트 개선 양자 컴퓨팅의 기본 단위인 큐비트는 고전적인 비트에 해당한다. 연구자들은 양자 정보를 보다 안정적으로 저장하고 조작할 수 있는 더 안정적이고 일관된 큐비트를 개발하기 위해 노력하고 있다. 초전도 큐비트, 갇힌 이온 기반 큐비트, 광자 기반 큐비트 등 다양한 기술이 연구되고 있다. 2) 큐비트 수 증가 양자 계산의 규모와 복잡성은 사용 가능한 큐비트 수에 따라 달라진다. 연구자들은 더 강력한 양자 알고리즘을 실행하기 위해 큐비트 수를 크게 늘리고자 한다. 큐비트 수가 많은 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터로는 접근할 수 없는 계산을 수행할 수 있게 해준다. 3) 양자 오류 수정 양자 시스템은 노이즈, 간섭, 불안정성 등의 요인으로 인해 오류가 발생하기 쉽다. 양자 오류 수정은 양자 오류를 감지하고 수정하는 기술을 개발하여 실제 시스템에서 양자 계산의 신뢰성을 보장하는 것을 목표로 하는 활발한 연구 분야다. 4) 양자 알고리즘 연구원들은 양자 컴퓨터에서 실행되도록 설계된 특정 알고리즘을 개발하기 위해 노력하고 있다. 이러한 알고리즘은 양자 속성을 활용하여 기존 알고리즘보다 복잡한 문제를 더 빠르게 해결한다. 유망한 양자 알고리즘의 예로는 쇼 인수분해 알고리즘, 그로버 검색 알고리즘, 양자 시뮬레이션 알고리즘 등이 있다. 5) 양자 머신 러닝과 양자 인공 지능의 사용 연구자들은 양자 시스템의 고유한 특성을 활용할 수 있는 새로운 머신러닝 및 인공 지능 알고리즘을 개발하기 위해 양자 컴퓨팅의 활용을 모색하고 있다. 6) 양자 클라우드 서비스의 부상 큐비트 수와 일관성 시간이 증가함에 따라 많은 기업이 사용자에게 양자 클라우드 서비스를 제공하여 자체 양자 컴퓨터를 구축하지 않고도 양자 컴퓨팅의 성능을 이용할 수 있도록 하고 있다. 7) 양자 오류 수정의 발전 양자 컴퓨터를 실질적으로 유용하게 사용하려면 계산 중에 발생하는 오류를 최소화하는 양자 오류 수정 기술이 필요하다. 이 목표를 달성하기 위해 많은 새로운 기술이 개발되고 있다. 양자 컴퓨팅은 아직 개발 초기 단계에 있으며, 널리 사용 가능하고 상업적으로 실행 가능한 양자 시스템이 현실화되려면 많은 기술적 과제를 극복해야 한다. 하지만 이러한 혁신 분야의 지속적인 발전은 가까운 미래에 양자 컴퓨팅에 대한 흥미로운 전망을 열어줄 수 있다. 양자 컴퓨팅은 새로운 논리 패러다임으로 인해 프로그래밍에 완전히 다른 접근 방식이 필요하다. 이 기술의 잠재력을 효과적으로 활용하려면 불확실성과 반복적인 휴리스틱 접근 방식을 수용하는 것이 필수적이다. 그러나 양자 컴퓨팅의 한 가지 중요한 과제는 오류 확률을 높이지 않고 여러 큐비트를 연결해야 한다는 점이다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 상업적 성장을 가로막는 중요한 장애물로 남아 있다. 양자 상태를 저하시키는 디코히어런스를 피하기 위해 큐비트를 실제 환경으로부터 격리해야 한다는 현실적인 제약이 있다. 현재는 극도로 낮은 온도로 냉각하는 것이 격리에 사용된다. 현재 진행 중인 연구에서는 양자 프로세서의 확장성과 상업적 실용성을 높이기 위해 포토닉스 및 다양한 소재를 포함한 다양한 방법론을 모색하고 있다. 또한 양자 컴퓨터는 '1000큐비트'의 강력한 성능이 필요하다. 지난 10년 동안 양자 컴퓨팅은 괄목할 만한 발전을 이루었다. 예를 들어 IBM은 2017년에 50큐비트 칩을 출시했으며, 2019년에는 특정 계산에서 가장 빠른 기존 슈퍼컴퓨터를 능가하는 성능을 보였다고 주장했다. 1000큐비트 양자 컴퓨터 개발 경쟁이 이미 진행 중이며, 더 많은 발전이 기대된다. 양자 컴퓨터의 잠재력을 최대한 발휘하려면 오류 수정 큐비트의 개발이 필수적이다. 현재의 양자 프로세서는 하나의 오류 수정 큐비트를 구현하기 위해 상당한 수의 표준 큐비트가 필요한 경우가 많다. 그러나 이 문제는 향후 몇 년 내에 해결될 것이라는 낙관적인 전망이 나오고 있다. 현재 거론하는 양자 컴퓨터에 대한 단기적인 전망은 과장된 것일 수 있지만, 장기적인 결과는 판도를 바꿀 가능성이 높다. 다양한 분야에서 전 세계적으로 관심이 높아지면서 상당한 자본이 투입되고 있으며, 향후 몇 년 동안 놀라운 실용적 혁신이 이루어질 수 있는 기반을 마련하고 있다. 양자 컴퓨터는 전례 없는 연산 능력을 제공하고 다양한 산업과 분야에 혁명을 일으켜 세상을 변화시킬 수 있는 가능성을 지니고 있다. 아직 해결해야 할 과제가 남아 있지만, 양자 기술의 지속적인 발전은 언제든 획기적인 발전이 일어날 수 있음을 시사한다. 양자 컴퓨터의 잠재력을 활용하면 모든 첨단 기술 중에서 가장 영향력 있는 기술이 되어 우리 사회에 큰 발전을 가져올 것으로 기대된다.

미국 로스알라모스 국립 연구소(LANL)가 '크로스로드(Crossroads)'라는 새로운 슈퍼컴퓨터를 설치 중임이 밝혀졌다. 이 슈퍼컴퓨터는 핵무기 재고 검사 시뮬레이션을 위한 것으로, 미국 과학 기술 전문매체 '인터레스팅 엔지니어링'에 소개되었다. 핵무기 재고 검사는 핵무기를 보유하고 있는 국가들이 핵무기의 수량과 형태를 확인하고 관리하기 위해 수행하는 프로세스이다. 슈퍼컴퓨터는 과학 연구, 기상 예측, 의료 연구, 우주 탐사, 그래픽 렌더링 등 다양한 고성능 컴퓨팅 작업에 활용되며, 특히 핵무기 시뮬레이션에 사용될 경우 핵무기의 수량과 형태를 실제로 테스트하지 않고도 확인할 수 있다. 크로스로드는 고급 기술 시스템(ATS)의 세 번째 버전으로, 첫 번째 '트리니티(ATS-1)'는 LANL에, 두 번째 '시에라(ATS-2)'는 로렌스 리버모어 국립 연구소(LLNL)에 설치됐다. 트리니티 시스템은 41.46 페타플롭스의 연산 능력을 갖추고 있으며, 2015년에 설치됐다. 크로스로드 시스템은 휴렛 팩커드(Hewlett Packard)에서 공급되었으며, 올해 6월 설치 작업이 시작됐다. 슈퍼컴퓨터의 연산능력은 주로 페타플롭스(PetaFLOPS·PF)로 측정되며, 1페타플롭스는 초당 1000조 번의 연산을 의미한다. 최근에는 미국과 중국 같은 슈퍼컴퓨터 선도국에서 초당 100경 번의 연산을 수행할 수 있는 슈퍼컴퓨터가 소개되었다. 이렇게 큰 연산능력은 페타플롭스의 1000배인 1엑사플롭스로 표현된다. 우리나라의 한국과학기술정보연구원(KISTI)도 슈퍼컴퓨터 개발에 열을 올리고 있으며, 내년에는 600페타플롭스 성능의 슈퍼컴퓨터 6호기를 가동 예정이다. 이 성능은 올해 5월 기준 세계 2위에 해당한다. 다만 LANL의 새로운 슈퍼컴퓨터는 연산능력에만 중점을 둔 것이 아니다. 시스템의 그래픽 처리 장치(GPU) 대신 메모리 크기와 접근에 중점을 두어, 시뮬레이션 중 발생할 수 있는 다양한 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 초기 테스트 결과에 따르면 크로스로드는 기존의 트리니티 시스템보다 4배에서 8배 이상의 효율성을 보일 것으로 예상된다. 이는 고대역폭 메모리(HBM)의 적용 덕분으로, HBM은 데이터 처리 속도를 크게 향상시키는 고속 메모리 기술이다. 이처럼 슈퍼컴퓨터의 성능 향상은 과학 및 연구 분야의 혁신을 주도하는 핵심 요소로 여겨지며, 국가의 연구 능력을 상징하는 중요한 지표로도 간주된다. 미국뿐만 아니라 우리나라를 포함한 전 세계 여러 국가들이 이러한 슈퍼컴퓨터 기술의 발전과 성능 경쟁에 힘을 기울이고 있다.

인공지능(AI)의 성장과 함께 반도체 산업도 그 국면을 바꾸고 있다. CPU(중앙연산처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)의 전통적인 경계는 흐려지며, 인텔과 엔비디아가 그 양대산맥에서 새로운 경쟁을 펼치고 있다. 특히, 엔비디아는 AI 분야에서의 독보적 지배력을 강조하며, 칩부터 소프트웨어, 그리고 다양한 서비스까지 AI 개발을 위한 원스톱 시스템을 제공함으로써 세계적인 톱 위치를 차지하게 되었다. 최근의 데이터센터와 인공지능 열풍은 기존의 반도체 업체들에게 큰 변화의 기회를 제공했다. 닛케이, 뉴욕타임스 등 외신들에 따르면, CPU 최대 업체인 미국 인텔과 GPU 최대 업체인 미국 엔비디아는 서로의 강점을 잠식하는 방향으로 성능 향상을 모색하고 있다. 이 중에서도 엔비디아는 AI에 특화된 원스톱 솔루션으로 시장의 주목을 받으며 독보적인 위치를 확립했다. 뉴욕타임스에 따르면, 신경과학자 출신의 기술 기업가 나빈 라오(Naveen Rao)는 "인텔이 인수한 스타트업에서 AI 작업에 적합한 GPU를 대체할 칩 개발을 했으나, 속도에서 뒤처진 인텔에 비해, 엔비디아는 신속한 제품 업그레이드와 새로운 AI 기능 도입으로 경쟁력을 확보했다"고 주장했다. 라오는 인텔을 떠나 모자이크ML(MosaicML)을 창업, 엔비디아의 칩을 사용해 경쟁사의 칩과 비교 평가했다. 그에 따르면 엔비디아는 자체 기술로 대규모 AI 프로그래머 커뮤니티를 형성해, 단순한 칩 생산 이상의 차별화를 달성했다고 전했다. 엔비디아의 경영전략 AI 집중 선택 엔비디아는 자사의 AI 알고리즘 및 개발 도구를 통해 개발자와 연구자들이 AI 솔루션을 제작하는 데 필요한 지원을 제공하며, 독특한 커뮤니티 활동을 통해 혁신적인 AI 솔루션을 지속적으로 개발하고 공유하고 있다. 엔비디아는 AI를 위한 다양한 제품 라인업을 보유, GPU를 비롯하여 AI에 특화된 칩, 클라우드 서비스, 고성능 서버 및 슈퍼컴퓨터 솔루션, 그리고 AI 연구와 개발 지원 시스템 등을 포함한다. 10년 동안 거의 경쟁 없는 자리를 유지하며, 챗봇용 텍스트 생성 등에도 성공한 바 있다. 엔비디아 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영자(CEO)는 '씨그래프(SIGGRAPH)'에서 생성 AI시대의 새로운 프로세서인 '그레이스 호퍼(Grace Hopper)' AI 반도체를 발표했다. 이 반도체는 엔비디아가 처음으로 데이터센터용으로 개발한 CPU를 포함하며, 주력 GPU 'H100'과 결합하면 AI 학습 속도를 기존 대비 약 4배 향상시킬 수 있다. 젠슨 황CEO는 "회사의 초점이 항상 AI 개발에 있어 원스톱 샵의 위치를 확보했다"고 밝혔다. 엔비디아 그레이스 호퍼 vs 인텔 GPU 맥스 리서치 회사인 옴디아(Omdia)에 따르면 구글, 아마존, 메타, IBM 등도 AI칩을 출시하고 있지만, 엔비디아는 AI 칩 시장의 70% 이상을 차지해, 2분기 매출은 월스트리트의 예상을 크게 뛰어넘는 64%의 증가를 기록했다. 현재 시가총액 1조 달러(약 1321조 원)로, 세계에서 가장 가치 있는 칩 제조업체로 올라섰다. 엔비디아는 지난 10여 년 동안 이미지, 얼굴, 음성 인식 등의 복잡한 AI 작업을 위한 칩의 생산에서 뚜렷한 우위를 보여왔다. 특히, 챗봇용 텍스트 생성 기술인 챗GPT와 같은 분야에서의 성과를 통해 그 능력을 입증하며, 초기 AI 추세를 선제적으로 파악하고 적극 반영함으로써 경쟁력을 강화했다. 인텔도 엔비디아에 뒤질세라 적극적인 반격 자세를 취하며 지난 6월 데이터센터용 AI 반도체인 'GPU 맥스 시리즈'를 시장에 선보였다. 이 제품은 고성능 GPU를 탑재하며, 특히 AI를 이용한 이미지 분석 등에서는 엔비디아의 H100보다 우수한 성능을 보여주는 것으로 알려졌다. 맥스 시리즈의 핵심 반도체는 인텔의 7나노미터 기술과 대만 TSMC의 5나노미터 기술이 통합됐다. 21년 만에 인텔로 복귀한 팻 겔싱어 CEO는 전통적인 독립 제조 방식에서 벗어나 엔비디아를 탄력있게 추격하고 있다. 캐나다의 조사기관 프레지던트 리서치 예상에 따르면 2023년 AI 반도체 시장은 전년 대비 30% 성장하여 218억 달러 규모에 이를 것으로 보인다. AI 반도체의 시장 점유율은 전체의 3%에 불과하지만, 고가 거래가 빈번하게 일어나고 있으며, AI 반도체는 현재의 반도체 시장에서 가장 주목받는 영역 중 하나다. 삼성전자와 비슷하지만 다른 엔비디아 전략 엔비디아와 삼성전자는 AI 분야에서 각기 다른 전략을 펼치며 세계적인 경쟁을 펼치고 있다. 엔비디아는 GPU와 같은 특화된 AI 하드웨어의 개발 및 제조에 중점을 둔다. 또한, 개발자들을 위해 소프트웨어 도구와 프레임워크를 제공하며, GPU 클라우드 서비스로 AI 작업의 효율성을 높이고 있다. 반면 삼성전자는 반도체 분야의 세계적인 위치를 바탕으로 AI 칩과 컴퓨팅 솔루션을 제작하며, 이를 스마트폰, 자율주행차, 그리고 다양한 AI 응용프로그램에 적용한다. 또한, 가전제품에서의 음성인식 AI 기술 개발로 스마트 홈 환경을 강화하고 있다. 예컨대, 엔비디아는 AI 하드웨어와 관련된 도구 및 서비스를 중심으로 생태계를 구축하는 반면, 삼성전자는 다양한 전자 제품에서 AI를 접목해 스마트한 기술 환경을 선도하고 있다. 두 기업은 각자의 강점을 바탕으로 AI 분야에서 세계 각국과 경쟁하며 주도권을 놓고 다투고 있다. 한편 반도체 기술의 지속적인 발전에 따라, 서로의 강점을 지닌 분야를 잠식하고 있는 인텔과 엔비디아의 싸움에 세계 반도체가 흥미진지하게 지켜보고 있다. 인텔과 엔비디아는 모두 압도적인 자금력과 연구 및 개발 능력을 보유하고 있어, 반도체 산업 내에서의 핵심적인 위치를 계속 유지할 것으로 전망된다. 산업 전문가들은 엔비디아에서 촉발된 반도체 산업의 독점적 구조 변화를 산업의 건강한 발전의 일환으로 평가하며, 이로 인해 경쟁이 활성화되어 더 우수한 기술 및 제품이 시장에 등장할 것이라는 기대감을 드러냈다.