다음 파동을 기다리며

반도체는 ‘먼지 한 톨’ 때문에 불량이 생길 수 있는 산업이다. 그만큼 깨끗함은 이 산업의 생명선이나 다름없다.그래서 반도체를 생산하는 공장에서는 대부분 클린룸(Clean Room)이라는 특수한 공간에서 모든 작업이 이뤄진다. 하지만 이 공간이 구체적으로 어떻게 생겼고, 왜 그렇게까지 중요한지 잘 알려진 바는 많지 않다.1. 클린룸이란 무엇인가? 클린룸은 단어 그대로 ‘청정한 방’이다. 외부의 먼지, 박테리아, 화학물질, 온도, 습도, 진동 등을 극도로 제한해 놓은 공간으로, 1㎥(세제곱미터)당 허용되는 입자 수에 따라 등급이 정해진다. 반도체 공정에서는 Class 1~10 수준의 초고청정 환경을 유지해야 한다. 이는 일반적인 사무실보다 1만~10만 배 더 깨끗한 수준이다.2. 왜 그렇게까지 깨끗해야 하..

우리는 이미 AI와 함께 살고 있다. 스마트폰의 비서, 챗GPT, 자동 번역, 그림을 그려주는 프로그램까지— 어느샌가 AI는 우리 삶의 한 가운데 들어와 있다. 그렇다면 궁금하지 않을 수 없다.“이 AI는 언제쯤 사람처럼 될까?” 좀 더 구체적으로 말하면, AGI(Artificial General Intelligence), 즉 ‘인간처럼 생각하는 인공지능’은 언제쯤 도달할 수 있을까?1. 지금의 AI는 어디까지 왔나? GPT-4, Claude 3, Gemini 1.5 같은 최신 모델들은 기존 AI보다 훨씬 더 유연하고 정교하게 사람과 대화할 수 있다. 이미 수능 문제를 풀고, 법률 상담을 하고, 이미지와 음성을 함께 다룰 수 있다. 하지만 이들은 여전히 특정 목적에 최적화된 Narrow AI다. 시를 쓰..

인공지능은 분명 똑똑하다. 글을 쓰고, 그림을 그리고, 사람 말을 이해하며 답한다. 하지만 그 이면에는 상상 이상의 전력이 들어간다. 실제로 "AI는 전기를 먹는 괴물이다"라는 표현이 나올 정도로, 현대의 인공지능 시스템은 어마어마한 전력을 소모한다. 도대체 왜 그럴까? 우리가 사용하는 AI의 ‘똑똑함’은 어떻게 ‘전기’와 연결되어 있는 걸까?1. AI는 전력을 왜 그렇게 많이 사용할까? AI는 학습(Training)과 추론(Inference)이라는 과정을 거친다. 이 중 학습은 특히 연산량이 막대하다. GPT-4 같은 초거대 모델은 수천억 개의 파라미터를 조정하며 수백 테라바이트(TB)의 데이터를 수없이 반복해 학습한다. 이런 작업은 고성능 GPU 수천 개를 동원해야 하고, 하나의 학습 과정만으로도 수..

요즘 스마트폰은 단순히 통화하고 문자 보내는 기계를 넘어, 사진을 자동 보정하고, 음성 명령을 인식하고, 실시간으로 번역까지 해낸다. 이 모든 기능 뒤에는 ‘인공지능’이 있고, 그 인공지능을 빠르게 처리하는 데 핵심 역할을 하는 부품이 바로 NPU다. 그렇다면, NPU는 도대체 어떤 역할을 하고 있을까? 그리고 왜 스마트폰에 꼭 필요한 걸까?1. NPU란 무엇인가? NPU는 Neural Processing Unit의 줄임말로, ‘신경망 처리 장치’라고 불린다. 인간의 뇌처럼 작동하는 인공지능 알고리즘, 즉 딥러닝 연산을 빠르게 처리하는 데 특화된 칩이다. CPU나 GPU도 연산을 처리할 수 있지만, NPU는 AI 작업에만 최적화된 구조를 가지고 있어 더 빠르고 에너지 효율적인 처리가 가능하다.2. 스마트..

요즘 스마트폰, CCTV, 자동차, 심지어 냉장고까지도 ‘AI 기능’을 탑재했다는 말 많이 듣는다. 그런데 이 AI는 모두 클라우드에서 처리되는 걸까? 꼭 그렇지만은 않다. 우리가 일상에서 쓰는 AI 기능 중 상당수는 Edge AI, 즉 엣지에서 동작하는 인공지능이다. 그렇다면 엣지 AI란 뭘 말하는 걸까? 그리고 기존의 클라우드 AI와는 어떻게 다를까?1. 엣지 AI란?엣지 AI는 데이터를 생성하는 기기(엣지)에서 직접 인공지능 연산을 처리하는 기술이다. 여기서 ‘엣지(Edge)’란 서버나 클라우드처럼 중앙에 있지 않고, 말단(사용자 가까이) 위치한 장치를 말한다.스마트폰의 AI 카메라 기능자동차의 자율주행 판단공장에 설치된 센서가 이상을 감지해 즉시 멈추는 시스템 이런 경우, 데이터를 클라우드로 보내..

AI 기술이 급속히 발전하면서, 그 근간이 되는 연산 인프라인 AI 반도체는 기술 경쟁의 핵심으로 떠올랐다. 최근 몇 년간 미국과 중국은 이 분야를 두고 첨예하게 대립하고 있으며, 반도체 수출 제한, 기술 자립, 공급망 재편 같은 전쟁이 조용히—but 치열하게—진행 중이다.이 싸움의 중심에서 한국은 기술력은 있으나 전략적 위치는 애매한 상황이다. 우리는 어떤 입장에 있고, 어떤 기술을 준비해야 할까?1. AI 반도체란 무엇이며 왜 중요한가?AI 반도체는 인공지능 연산에 특화된 칩을 말한다. 대표적으로 GPU(Graphics Processing Unit), NPU(Neural Processing Unit), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), TPU(Tens..

도로 위를 스스로 달리는 자동차는 더 이상 상상이 아니다. 일부 도시는 이미 자율주행 택시가 상용화됐고, 고속도로에서 스티어링 휠에 손을 떼도 차가 알아서 달린다. 하지만 운전자가 없어도 차가 스스로 상황을 파악하려면, 사람처럼 '보는 눈'과 '판단하는 뇌'가 필요하다. 자율주행차는 어떻게 주변을 인식하고, 어떤 기술로 주행을 결정할까?1. 자율주행차의 눈: 센서 기술① 카메라교통 신호, 차선, 보행자, 표지판 등 시각 정보를 수집한다.장점: 고해상도 이미지 인식단점: 날씨·조명 환경에 취약② 라이다 (LiDAR)레이저를 이용해 거리 정보를 3D로 정밀하게 인식한다.회전식 라이다: 센서가 360도 물리적으로 회전해 넓은 범위 감지솔리드 스테이트 라이다: 고정형 반도체 기반, 진동에 강하고 소형화 쉬움Li..