[뉴스토마토 김한결 기자] 리서치알음은 18일 인공지능(AI)반도체 성능발전이 지속될 것이란 전망과 함께 시스템 반도체 산업 저변이 상대적으로 약한 국내에서 글로벌 팹리스 업체로 나가고자 하는 AI반도체 스타트업 회사로 사피온, 리벨리온, 퓨리오사AI를 꼽았습니다.
작년 11월 OpenAI가 챗GPT 3.5를 공개했고 사용자는 5일 만에 100만명을 돌파했습니다. 월간 활성 사용자 수(MAU)는 2달 만에 1억명을 돌파했는데요. 이달 구글도 AI 챗봇 '바드'를 전 세계 180개국에 전면 공개했습니다. 이우주 리서치알음 연구원은 "챗GPT를 필두로 한 생성형 AI의 출현은 인공지능 서비스의 본격적인 상용화를 촉발하며 전 산업을 개편해 갈 것"이라고 말했습니다.
챗GPT와 같이 거대 모델 기반의 생성형 AI가 출현할 수 있었던 이유는 바로 트랜스포머 모델의 등장입니다. 이 연구원은 "트랜스포머를 통해 대량의 데이터를 병렬로 처리할 수 있게 되면서 수천억개에 달하는 마라미터에 대한 학습이 가능해졌다"고 전했습니다.
AI의 지속적인 발전은 모델 개선만으로 이뤄지지 않았는데요. 이 연구원은 "인공지능의 발전은 알고리즘, 빅데이터, 반도체의 발전이 함께 개선됐기에 가능했다"고 밝혔습니다. 특히 엔비디아의 GPGPU라는 컴퓨팅 프로세서는 발전으로 수 많은 데이터를 병렬로 처리하는 트랜스포머의 연산이 가능해졌습니다.
이 연구원은 "AI의 학습 및 추론에 필요한 반도체의 수요 증가는 필연적"이라고 내다봤습니다. 가트너(Gartener)에 따르면 AI 반도체 시장은 2022년부터 연 평균 17.3% 성장해 2030년에는 1170억달러에 달할 전망입니다. 그는 이어 "엔비디아가 독점한 현재 시장이 차세대 AI 반도체의 상용화 도래 등의 이유로 격변이 일어날 것으로 전망된다"고 말했습니다.
AI의 머신러닝과 딥러닝은 크게 훈련(Training)과 추론(Inference) 두 가지로 나뉩니다. 지식을 쌓는 학습의 과정인 Training과 지식을 바탕으로 답을 찾아가는 과정인 Inference는 차이가 있는데요. Training에 있어선 GPU가 유리할 수 있지만 Inference에겐 GPU가 비효율적입니다. 이 연구원은 "점차 차세대 AI 반도체가 상용화되어 Inference용 시장을 중심으로 점유율을 확장해갈 전망"이라고 밝혔습니다.
리서치알음은 국내에서 Inference용 데이터센터를 정조준하는 K-팹리스 스타트업 3사를 뽑았는데요. 먼저 '사피온'은 2016년 SKT 내부 R&D 조직으로 출발해 2022년 분사된 인공지능 반도체 팹리스 기업입니다. 이번 달 투자 라운드가 종료되고 5000억원 이상의 기업가치를 인정받을 예정입니다. 이 연구원은 "국내 최초 Inference용 데이터센터 향 반도체 X220이 사피온의 핵심제품"이라며 "해당 제품은 이미 상용화되어 2022년 NHN 데이터 센터 인프라를 구축했다"고 전했습니다.
'리벨리온'은 2020년 설립된 인공지능 반도체 팹리스 기업입니다. 설립 2년도 되지않아 약 1100억원의 자금을 확보, 현재 기업가치는 약 3500억원입니다. 이 연구원은 "틈새시장 선점 후 데이터센터 시장으로 진출하려는 모습"이라며 "올해 2월 데이터센터용 AI반도체 ATOM을 출시, 동사와 파트너쉽을 맺고 있는 KT클라우드에 올해 납품될 예정이다"라고 설명했습니다.
마지막으로 '퓨리오사AI'는 2017년 설립된 인공지능 반도체 Fabless 기업입니다. 6000억원의 기업가치로 올해 Series-C라운드를 통해 약 1,000억원중반의 추가 자금을 조달할 계획입니다. 이 연구원은 "핵심 역량은 데이터센터 및 엔터프라이즈 서버의 Inference 연산성능을 극대화하는 NPU 설계역량"이라며 "현재 네이버클라우드, 카카오엔터프라이즈와 각각 컨소시엄을 구성해 정부사업을 진행 중"이라고 덧붙였습니다.
김한결 기자 always@etomato.com
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