AI 반도체 수요 폭증…칩 개발 기간 단축·수율 개선이 관건

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AI 발전 속도를 따라잡으려면 반도체 연구개발 기간 단축과 수율 개선, 기존 데이터센터를 활용한 통합 시스템 구축이 필요하다는 분석이 제기됐다. AI 기술의 발전 속도가 반도체 산업의 생산 능력을 앞지르면서 칩 연구개발 기간을 줄이고 수율을 높이는 일이 핵심 과제로 떠올랐다는 진단이 나왔다. 10월 17일(현지시간) 슈왑 네트워크 인터뷰에서 반도체 산업 분석가 스티븐 솝코는 AI가 연 단위로 발전하는 가운데 반도체 업계가 기술과 생산 능력을 이에 맞춰 확대하는 데 어려움을 겪고 있다고 말했다. 솝코는 어플라이드가 반도체 소재와 제조 장비의 연구 기간을 현재 10~15년에서 6~8년으로 줄이는 것을 목표로 삼았다고 설명했다. 그는 이를 두고 "AI는 이제 연 단위로 발전하며, 반도체 산업의 대응 능력을 앞지르는 데 오랜 시간이 필요하지 않다"고 말했다.

ASML이 실적 발표에서 생산 능력의 한계를 언급한 점을 들며 어플라이드와 ASML, 램리서치 등 반도체 장비업체가 수요를 따라가는 데 어려움을 겪을 것으로 전망했다.

현대 반도체를 생산하려면 500~1000단계의 공정을 거쳐야 하고, 공정이 원활하게 진행돼도 일부 칩은 폐기될 수 있다고 지적했다. 솝코는 "폐기되는 칩의 수를 줄이면 더 많은 AI 칩을 확보할 수 있다"고 강조했다. 사업 영역이 넓어 시장이 어느 부문의 성과가 기업 전체를 움직이는지 파악하기 어렵지만, 회사가 제시한 전망은 매우 긍정적이라고 봤다. 초기 AI 학습 환경에서는 CPU 한 개가 GPU 8~24개를 관리했지만, 자율형 AI에서는 CPU가 다른 반도체를 지휘하는 역할을 맡으면서 CPU와 GPU의 비중이 점차 대등해지고 있다는 분석이다. 기존 공랭식 데이터센터 서버에 장착해 AI 연산 능력을 높이는 카드형 제품은 기업이 새 데이터센터를 짓지 않고도 자체 시설에서 AI를 활용하도록 지원할 수 있다는 설명이다. 이미 구축된 방대한 인프라를 활용해 비용과 전력망 부담을 줄이는 것이 반도체 산업의 주요 과제가 될 것이라는 전망이다.