삼성전자는 지난해 12월 AI 반도체 솔루션 개발을 위해 네이버와의 협업을 결정했다. 협업을 위해 삼성전자와 네이버는 업무협약을 체결하고 태스크포스(TF)를 구성했다.ⓒLG AI 연구원

초거대 언어모델을 기반으로 인공지능(AI) 전환이 본격화된 가운데 'AI 반도체' 시장 선점을 위해 협업을 진행 중인 기업들이 늘어나고 있다. AI반도체는 AI 연산에 최적화된 반도체를 의미한다. 기존 AI 연산에 활용되는 그래픽처리장치(GPU) 대비 AI 알고리즘 연산에 최적화된 것이 특징이다.

27일 전자업계에 따르면 최근 삼성전자와 네이버, LG AI 연구원과 퓨리오사AI 등은 AI 반도체 집중을 위해 협력을 진행하고 있다. 글로벌 반도체 시장을 선도하고 있는 엔비디아, AMD, 마이크로소프트, 아마존 구글 등 해외 기업 역시 AI 반도체에 집중하고 있다.

삼성전자 네이버와 TF 구성…초거대 AI 병목현상 해결

삼성전자는 지난해 12월 AI 반도체 솔루션 개발을 위해 네이버와의 협업을 결정했다. 협업을 위해 삼성전자와 네이버는 업무협약을 체결하고 태스크포스(TF)를 구성했다. 삼성전자와 네이버는 초거대 AI 시스템 내 메모리 병목현상 해결을 위해 반도체 솔루션 개발에 나선다.

네이버는 초거대 AI인 하이퍼클로바를 운영하는 과정에서 불필요한 매개변수(파라미터)를 제거하는 것을 목표로 한다. 경량화 알고리즘을 통해 차세대 반도체 솔루션 최적화에 나서겠다는 계획이다. 경량화 알고리즘은 매개변수 간 가중치를 단순하게 조정하는 방식으로 효율화를 높인다.

LG AI 연구원, 퓨리오사AI와 차세대 반도체 등 공동 연구

LG도 AI 반도체 개발에 뛰어 들었다. 앞서 LG는 1999년 반도체 사업을 추진하다 접은 바 있다. 반도체 설계 전문 기업과 손잡고, 현재 자사 제품 적용을 위한 반도체 개발 수준에서 인재 확보 등을 통해 향후 AI 반도체 시장 플레이어로 도약하겠다는 전략이다.

LG AI 연구원은 이달 AI 반도체 설계 기업 퓨리오사AI와 차세대 AI 반도체, 생성형 AI 공동 연구 및 사업화를 위해 전략적 파트너십을 체결했다. LG와 퓨리오사AI는 초거대 AI 구동을 위해 차세대 반도체 개발에 나선다. LG AI 연구원은 퓨리오사AI가 개발하고 있는 2세대 AI 반도체 레니게이드(Renegade)를 통해 초거래 AI 엑사원(EXAONE) 기반의 생성형 AI 상용 기술을 검증할 계획이다. 퓨리오사AI는 내년 상반기 2세대 AI칩 레니게이드를 양산한다. 양사는 기술 협력 로드맵 마련을 통해 향후 협업 확대도 검토 중이다.

초거대 AI는 기존 AI 대비 더 많은 대용량 데이터를 스스로 학습한다. 오픈AI의 챗GPT가 대표적이다. 스스로 학습해 인간과 같은 추론적 사고가 가능하다. 다만 초거대 AI의 안정적 운영을 위해서는 AI 반도체가 필수적이다. LG가 AI 반도체에 관심을 두는 이유다.

LG전자는 지난달 캐나다 AI 컴퓨팅 설계 업체 텐스토렌트와 AI 반도체 개발을 예고하기도 했다. LG전자와 텐스토렌트는 LG전자의 스마트TV, 차량용 전장부품, 데이터센터 등에 활용될 예정인 AI 반도체를 개발할 예정이다.

AI 반도체, 연평균 성장률 16%…2025년 92조원 규모 성장

AI 반도체는 오는 2025년까지 92조원까지 시장 규모가 확대될 것으로 기대된다. 글로벌 시장조사기관 가트너는 AI 반도체 매출이 2020년 30조원 규모에서 2025년 92조원으로 약 3배 성장할 것으로 점쳤다. 연평균 성장률은 16%에 달할 것으로 전망했다.

정부도 2025년까지 1000억원 규모 자금을 투입해 한국판 엔비디아 탄생을 위한 지원을 아끼지 않겠다는 청사진을 공개했다. 다만 투자금이 부족해 실효성 여부는 확답할 수 없다는 게 업계의 관측이다.

전일 과학기술정보통신부는 해외의 막강한 업체에 맞서 국내 AI 반도체·클라우드 업계와 'K-클라우드 프로젝트'를 가동하겠다고 밝혔다. 프로젝트는 국산 AI 반도체 3단계 개발을 통해 진행된다. 고도화, 단계별 데이터센터 적용 등을 통해 클라우드 기반 AI 서비스 제공을 최종 목표로 잡았다.

예산은 1단계 착수를 위해 올해 376억원을 시작으로 2025년까지 총 1000억원을 투입한다. 올해부터 오는 2030년까지 투입되는 자금은 총 8262억원에 달한다. 우선 상용화 초기 단계인 국산 신경망처리장치(NPU)를 데이터센터에 적용해 클라우드 기반 AI 서비스 제공 실증 사업에 착수한다. NPU는 딥러닝 등 AI 알고리즘 최적화 고성능·저전력 프로세서다.