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인공지능(AI), 망막 영상으로 파킨슨병·안질환 진단
- 인공지능(AI)을 활용해 파킨슨 병을 감지하는 방법이 개발됐다. 과학 학술지 '네이쳐(Nature)'에 따르면, 연구원들이 망막 이미지 분석을 통해 안질환을 비롯해 다양한 건강 문제를 진단하고, 심지어 파킨스병까지도 예측하는 AI를 개발했다. 과거에는 연구원들이 질병을 진단하기 위해 160만개의 망막 이미지를 수집하는데 많은 비용과 긴 시간이 소요됐다. 그러나 최근 개발된 '렛파운드(RETFound)' AI 도구는 자가 지도 학습을 활용하여 효율적으로 학습한다. 이 도구는 수많은 예제를 활용해 망막 이미지의 누락된 부분을 예측하며, 망막의 구조와 특징을 깊이 파악한다. 런던 무어필드 아이 호스피털(Moorfields Eye Hospital)의 피어스 킨(Pearse Keane) 안과전문의는 "망막은 우리 신체에서 모세혈관 네트워크를 직접 관찰할 수 있는 유일한 부분"이라며 "망막 이미지를 통해 고혈압과 같은 전신 질환을 시각화할 수 있다"고 전했다. 연구팀은 이번 연구에서 160만개의 망막 이미지를 기반으로 'RETFound'를 훈련시킨 후, 파킨스병 환자와 비환자의 망막 이미지를 추가로 분석했다. 영국 버밍엄 대학교의 임상 연구원인 시아우수안 리우(Xiaoxuan Liu) 박사는 "RETFound는 성공적으로 의료 이미지 분석에 적용된 몇 안 되는 예시"라고 평가했다. 캘리포니아 스탠포드 대학의 커티스 랭로츠 교수는 자기 공명 이미지나 CT 스캔 같은 복잡한 이미지에서도 이 방법의 효과를 기대하며 지켜보고 있다고 밝혔다. 킨은 "각 나라에서 이 알고리즘을 적용하여 자체 데이터를 통해 최적화할 수 있다"고 강조했다. 이 모델은 공개적으로 이용 가능하며, 연구진은 전 세계 다양한 의료 환경에서 'RETFound'의 적용과 훈련을 기대한다. 다만, RETFound 기반의 다른 질병 감지 모델을 개발할 때에는 윤리적 안전성과 제한 사항의 투명한 소통이 중요하다.
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- IT/바이오
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인공지능(AI), 망막 영상으로 파킨슨병·안질환 진단
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'건강식품' 명성 아래 숨겨진 위험…갈색 빵·저지방 요거트 주의보
- 호주 시드니 대학 연구 팀은 갈색 빵이나 저지방 요거트, 프로틴 바 등이 오히려 건강을 해칠 수 있다고 발표했다. '건강식품'으로 알려진 갈색 빵이나 저지방 요거트가 건강을 해칠 수 있다는 연구 결과가 발표되어 주목받고 있다. 영국의 매체 '미러(Mirror)'에 따르면, 전문가들은 일부 '건강식품'이 심각한 질병의 위험을 높일 수 있다고 경고했다. 호주에서 수행된 이 연구에 따르면, 갈색 빵, 저지방 요거트, 프로틴 바 등이 건강에 좋은 식품으로 알려져 있지만 이들 식품은 심장마비나 고혈압 같은 질병의 위험을 높일 수 있다. 이 연구는 46세부터 55세 사이의 1만 6명의 여성을 대상으로 15년간 식습관을 조사한 결과를 바탕으로 한 것이다. 연구진은 초가공 식품 섭취를 많이 하는 여성의 경우 치명적 질병 발병 위험이 39%나 높아질 수 있다고 발표했다. 시드니 대학의 아누쉬리아 팬트(Anushriya Pant) 연구원은 최근 암스테르담에서 열린 유럽 심장학회에서 "초가공 식품은 대체로 섬유질이 부족하며, 염분과 설탕 함량이 많다"며, "칼로리가 낮다고 해서 '건강식품'이라 여겨지는 많은 제품들은 사실 염분 함량이 상당히 높다"고 지적했다. 이전 연구에서는 초가공 식품이 비만, 2형 당뇨병 및 암과 연관될 수 있다는 결과가 나왔다. 비만 건강 연합(Obesity Health Alliance)의 캐서린 제너 이사는 "기업들이 그런 식품을 '건강식품'이라 주장하는 것은 바람직하지 않다"고 강조했다. 중국 연구진의 최근 연구 결과에 따르면, 초가공 식품과 심장 질환 사이에는 확실한 연결고리가 있다. 현재 영국 성인 중 4명 중 1명은 고혈압을 겪고 있지만, 이들 중 많은 이들이 일명 '건강식품'이 고혈압과 같은 질병에 영향을 줄 수 있다는 사실을 잘 모르고 있다. 따라서, 자신의 건강 상태를 주기적으로 점검하고 건강한 생활을 추구하는 것이 중요하다. 이와 같은 연구 결과는 우리에게 올바른 건강식품 선택과 건강 관리의 중요성을 다시 한번 상기시켜 준다.
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- 생활경제
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'건강식품' 명성 아래 숨겨진 위험…갈색 빵·저지방 요거트 주의보
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[퓨처 Eyes(3)] 양자 컴퓨터, AI·챗GPT보다 더 큰 기술 혁신 온다
- 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.
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[퓨처 Eyes(3)] 양자 컴퓨터, AI·챗GPT보다 더 큰 기술 혁신 온다
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전기차 시장, '전고체 배터리'가 뜬다…10대 리드 기업 어디?
- 최근 전기차 업계가 주목하는 기술 중 하나는 '전고체 배터리'다. 이 기술은 기존 리튬 이온 배터리보다 에너지 저장 용량이 뛰어나고, 충전 시간도 단축되는 등 탁월한 성능을 자랑한다. 그렇다면 이 전고체 배터리는 기존 배터리와 다른 점은 무엇일까. 전고체 배터리는 이름에서도 알 수 있듯이 액체 전해질이 아닌 고체 전극과 고체 전해질을 사용한다. 이로 인해 배터리의 누출이나 열 문제가 크게 줄어들어 사용자의 안전을 더욱 보장한다. 게다가 작은 크기로도 높은 에너지 밀도를 구현할 수 있어 휴대성과 효율성 모두에서 높은 점수를 받는다. 시장의 변화에 민감하게 반응하는 글로벌 자동차 기업들도 전고체배터리 개발에 발빠르게 뛰어들었다. 토요타와 폭스바겐은 이미 전고체 배터리 기술 개발에 속도를 내고 있다. 이러한 대기업들이 전고체 배터리의 선봉에 서게 될 것인가, 아니면 다른 참여 기업들이 이를 따라잡거나 앞질러 나갈 것인가. 전기차 시장의 미래는 어떻게 전개될지 기대된다. 폭스바겐과 퀀텀스케이프는 전기 자동차용 고체 상태 배터리 기술 개발에 손을 잡았다. 전기차의 두 가지 큰 걸림돌인 '주행 거리'와 '충전 시간'을 해결하기 위해서는 향상된 '에너지 저장 능력'과 '빠른 충전'이 선결과제다. 이 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 전고체 배터리는 소비자의 전기차에 대한 인식을 크게 바꿔놓을 것으로 보인다. 전고체 배터리 개발 진행중인 선도적인 10개 기업은 다음과 같다. 1. 도요타 토요타는 21세기 자동차 혁신의 핵심으로 전고체 배터리를 지목하며, 2027년까지 상용화를 목표로 연구개발을 가속화하고 있다. 도요타의 이러한 움직임은, 배터리가 전기차 업계의 핵심 부품임을 감안하면, 전기차 시장에서의 선두 주자로의 복귀를 알리는 신호로 해석된다. 그들은 이미 2012년부터 전고체 배터리 기술 개발에 뛰어들었고, 현재 200명 이상의 전문가로 구성된 팀이 이를 주도하고 있다. 그 결과, 토요타는 1000개 이상의 특허를 보유하게 되었다. 이 기업의 최종 목표는 전고체 배터리의 장점을 살려 완충 상태에서 약 700km (435마일)의 주행 거리를 달성하는 전기차와 하이브리드 차량을 출시하는 것이다. 2. 폭스바겐(Volkswagen) 폭스바겐은 전고체 배터리 연구의 선구자 중 하나인 퀀텀스케이프와 파트너십을 맺고 전기 자동차용 고에너지 밀도 배터리를 개발하고 있다. 2018년 폭스바겐은 퀀텀스케이프와 함께 전기차용(EV) 배터리 기술 개발을 추진했고, 2020년 추가적으로 2억 달러의 투자를 통해 이 연구의 가속화를 선언했다. 퀀텀스케이프는 기존 배터리 대비 전고체 배터리가 약 80% 더 긴 주행 거리와 80% 더 많은 충전량을 제공한다고 주장했다. 2022년 말 현재, 퀀텀스케이프는 전고체 배터리 셀의 시험을 진행 중이다. 폭스바겐은 다른 기업들과 협업하여 고체 상태 기술 및 전극 건조 코팅 공정과 같은 다양한 배터리 기술을 연구 중이며, 이를 2030년에 대량 생산에 투입할 계획이다. 3. 파나소닉(Panasonic) 전세계적인 전기차 시장의 확대와 함께 배터리 기술의 중요성이 강조되는 가운데, '파나소닉'과 '도요타'의 조합이 눈길을 끈다. 두 기업은 2020년 '프라임 플래닛 에너지 솔루션(Prime Planet Energy & Solutions, Inc.)'이라는 이름의 합작기업을 설립, 생산성과 용량 모두에서 우수한 배터리 솔루션을 제공하기 위해 노력하고 있다. 도요타는 이미 전고체 배터리 기술 관련 1000개 이상의 특허를 보유하고 있으며, 파나소닉도 445개의 특허로 그 기술력을 과시하고 있다. 파나소닉은 지난 수십 년 동안 배터리 기술을 선도해 왔다. 특히 전고체 배터리 기술 연구에 주력하며, 액체 전해질로 인한 화재, 폭발 위험 등의 문제점을 해결하고자 고체 상태 배터리로의 전환에 큰 희망을 걸고 있다. 파나소닉은 기술에 대한 구체적인 일정을 제공하지는 않았지만, 연구 및 개발에 적극적으로 투자하고 있다. 특히 도요타, 테슬라, 포드와 같은 국제적인 자동차 기업들과의 협력은, 전고체 배터리의 시장 출시 때 그들이 이 분야의 혁신을 주도할 가능성을 제시한다. 4. 베이징 웨이란신에너지기술(Beijing WeLion New Energy Technology) 중국 기업 니오(Nio)는 배터리 제조업체인 중국 베이징 웨이란신에너지기술(北京卫蓝新能源科技·Beijing WeLion New Energy Technology, 이하 '웨이란'-WeLion)과 파트너십을 맺어 새로운 배터리 기술을 선보였다. 이들 두 기업은 전기 자동차에 대한 반고체 상태 배터리 셀을 생산했다. 반고체 상태 배터리는 리튬 이온 배터리의 젤 전해질과 고체 전해질을 결합한 것이다. 니오는 특히 이번 파트너십을 통해 웨이란으로부터 150 kWh 용량의 반고체 배터리 셀을 공급받게 되었으며, 이 배터리는 'Nio ET7' 전기자동차에 적용될 예정이다. 이러한 혁신적인 기술을 탑재한 세단 'Nio ET7'은 CLTC 기준으로 약 1000킬로미터(621 마일), EPA 기준으로는 740킬로미터(460 마일)의 높은 주행 거리를 자랑한다. 또한, 이 배터리는 'Nio ES6 SUV'에도 적용되어, 약 689킬로미터(428 마일)의 주행 거리를 제공하게 된다. 5. 중국 CATL(Amperex Technology Co. Limited) 중국 배터리 대기업 CATL은 2023년 4월 전기 항공기 전동화를 향한 새로운 움직임을 위해 고체 상태 배터리 기술의 한 형태인 압축형 배터리 셀을 출시했다. 이 배터리 셀은 에너지 밀도가 500 Wh/kg로 매우 높다. 중국의 배터리 대기업 'CATL'은 2023년 4월 전기 항공기의 전동화를 목표로 고채 상태 배터리 기술의 한 형태인 압축형 배터리 셀을 출시했다. 이번에 선보인 배터리 셀은 무려 500 Wh/kg의 높은 에너지 밀도를 자랑한다. 반면, 테슬라가 자랑하는 4680 배터리 셀의 에너지 밀도는 244 Wh/kg에 불과하다. 이를 비교하면 CATL의 신제품은 기존 리튬 이온 배터리에 비해 약 두 배의 충전량을 가지고 있음을 알 수 있다. 이렇게 혁신적인 배터리 기술은 중국 지리자동차(Geely)의 2023년 형 전기차 '지커-001(Zeekr-001 EV)'에도 적용될 수 있으며, 해당 차량은 CLTC 기준으로 641 마일의 주행 거리를 달성할 수 있다. CATL의 압축형 배터리 셀은 이보다 훨씬 더 긴 주행 거리를 제공할 전망이다. 6. 혼다 혼다는 2050년까지 탄소 중립을 목표로 하고 있으며, 이를 위해 제너럴 모터스(GM)와 소니 같은 기업들과 파트너십을 맺어 고체 상태 배터리 기술을 연구하고 있다. 또한 혼다는 일본의 사쿠라에 4300억 엔 (약 2950만 달러)을 투자해 2028년까지 전기 자동차에 고체 상태 배터리 셀을 도입하는 생산 라인을 구축하는 작업을 진행 중이다. 고체 상태 배터리 기술의 가장 큰 단점은 세포의 무결성을 위협하는 덴드라이트(dendrites)의 존재다. 혼다는 덴드라이트 문제를 해결하기 위한 새로운 연구를 진행하고 있다. 이를 통해 2030년까지 연간 200만 대의 배터리 전기 자동차 생산을 목표로 하고 있다. 7. 닛산 닛산은 2028년까지 고체 상태 배터리로 구동되는 차량을 시장에 선보이기 위한 연구를 본격화했다. 가나가와에 위치한 닛산의 연구 센터에서는 2024년까지 고체 상태 셀 프로토타입을 생산하기 위한 공장 건립 작업이 진행 중이다. 고체 상태 배터리 기술 도입 후, 닛산은 EV 배터리 비용을 최소 50% 절감하며, 충전 능력을 현존하는 기술의 세 배로 향상시키고, 에너지 밀도를 두 배로 늘리는 것을 목표로 삼고 있다. 시장에서 현재 주목받는 최고 성능의 배터리 셀은 에너지 밀도 240 Wh/kg을 제공하는데, 닛산의 목표는 이를 480~500 Wh/kg로 높이는 것이다. 이외에도 닛산은 액체 전해질을 사용하지 않는 올 고체 상태 배터리와 나트륨을 활용한 셀에 대한 연구를 활발히 진행하고 있다. 8. 솔리드에너지시스템(SolidEnergy Systems) 솔리드에너지시스템(SES)은 치차오 후 박사(Dr. Qichao Hu)가 2012년에 매사추세츠주 워본(Woburn)에 설립했다. 이 회사는 리튬 금속 기술을 사용하며, 리튬 이온 배터리 셀에서 발견되는 전통적인 젤 대신 분리 막으로 사용한다. SES 리튬 금속 배터리 셀은 에너지 밀도가 400 Wh/kg이며, 전통적인 리튬 이온 배터리 셀의 주행 거리를 두 배로 늘릴 수 있다. SES는 안전하고 효율적인 배터리 개발에 중점을 둔다. 인공 지능 알고리즘을 활용해 배터리의 안전성을 향상시켰고, 가볍고 비용 효율적으로 제작될 수 있다. 게다가 15분만에 배터리의 80%까지 빠르게 충전할 수 있다는 것은 큰 강점이다. 차량 제조업체들과의 협력도 활발한 편이다. 제너럴 모터스(GM), 혼다, 현대자동차, 지리, 기아와 같은 주요 자동차 기업들과 파트너십을 체결하고 있다. 특히 2021년에는 GM이 SES에 1억 3900만 달러를 투자했으며, 2025년부터는 SES의 리튬 금속 배터리 셀을 자동차에 적용할 계획이다. 9. 솔리드 파워(Solid Power) 솔리드 파워는 2011년 콜로라도 대학의 스핀오프로 탄생했으며 현대자동차, BMW, 포드와 같은 글로벌 자동차 제조업체들의 후원을 받으며 빠르게 성장했다. 2021년에는 콜로라도 주의 손턴(Thornton)에 7만5000평방 피트(약 6967제곱미터) 규모의 최첨단 생산 공장을 설립했다. 솔리드 파워의 주요 기술은 전통적인 리튬 이온 배터리의 액체 전해질을 황화물 기반의 고체 전해질로 교체하는 것이다. 이 고체 전해질은 액체 전해질보다 안전하며, 안정적인 성능을 제공한다. 이 회사는 2028년까지 연간 80만 대의 전기차 배터리 셀 생산을 목표로 하고 있으며, 그를 위한 생산 확장 계획을 세우고 있다. 또한, 솔리드 파워는 미국 에너지부의 "전기 자동차를 위한 미국 저탄소 생활 (EVs4ALL)" 프로그램에서 총 4200만 달러 중 560만 달러의 지원을 받아 연구 및 개발 활동을 지속적으로 진행하고 있다. 10. 실라 나노 테크놀로지스(Sila Nanotechnologies) 실라 나노 테크놀로지스는 BMW, 다임러 AG(Daimler AG), 지멘스(Siemens), CATL과 같은 세계적인 기업들과 전략적 파트너십을 체결해 전기 자동차용 고체 상태 배터리의 상용화를 위한 강력한 투자 지원을 확보했다. 산업 내 주요 플레이어들의 지원 아래, 이 회사는 2028년까지 150 GWh 이상의 대규모 배터리 셀 생산을 목표로 하는 로드맵을 구축하고 있다. 특히, 실라 나노는 20% 더 긴 주행 거리와 20분만에 10-80%까지 충전이 가능한 타이탄 실리콘(Titan Silicon) 배터리 셀을 선보였다. 이 기술은 메르세데스-벤츠의 EQG 모델에 적용될 예정이다. 더욱이, 회사는 기존 고체 상태 배터리 기술의 덴드라이트 현상과 부피가 큰 세라믹 전해질의 한계를 극복하기 위한 방안으로, 중간 온도에서 다공성 분리막-양극 스택에 고체 전해질을 용융 침투시키는 방식을 도입할 계획이다.
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전기차 시장, '전고체 배터리'가 뜬다…10대 리드 기업 어디?
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반도체 '쿠데타', 엔비디아 AI원스톱 시스템으로 세계 선두로
- 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.
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반도체 '쿠데타', 엔비디아 AI원스톱 시스템으로 세계 선두로
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