돈은 많이 들고 인력은 부족하니..."반도체 개발 때도 AI가 핵심 경쟁력 될 것"

한재준 삼성전자 종합기술원 AI리서치센터 마스터
독자 생성형 AI 구축이 기업 경쟁력 좌우

한재준 삼성전자 종합기술원(SAIT) AI리서치센터 마스터가 2일 서울 중구 대한상공회의소에서 열린 '2024 한국포럼'에서 K-AI의 미래 세션에서 반도체를 위한 생성형 AI 기술의 현황을 주제로 강연을 하고 있다. 박시몬 기자

2022년 11월 누구나 쉽게 인공지능(AI)을 쓸 수 있는 챗GPT가 등장하면서 국내 기업의 41%(IT전문 매체 'IT World')가 업무에 AI를 도입했다. 문제는 챗GPT나 MS 빙과 같은 범용 소프트웨어(SW)를 주로 쓴다는 점이다. 빅테크들이 거대 자본을 투입해 개발한 제품을 적은 '이용료'로 사용한다는 장점이 있지만 해당 빅테크의 기술에 계속 의존해야 하고 기업의 각종 자료를 빅테크와 공유해야 하는 만큼 정보 보안에도 취약하다는 치명적 단점이 있다. 기술 전문성이 높은 기업들은 범용 모델과 차별화된 독자 생성형 AI 모델을 구축하고 있다.

한재준 삼성전자 종합기술원(SAIT) AI리서치센터 마스터는 2일 서울 중구 대한상공회의소에서 열린 한국포럼에서 "기업의 기존 생산 프로그램과 생성형 AI 기능을 합친 '통합형'이 (독자 생성형 AI 모델의) 차별화된 지점"이라고 말했다.

독자 생성형 AI로 첨단 산업의 선두를 차지한 대표 사례가 미국 반도체 업체 엔비디아의 AI플랫폼 칩네모(ChipNeMo)다. 30년 동안 쌓은 내부 반도체 설계 데이터를 거대언어모델(Large Language Model, LLM)에 적용해 만들었다. 챗봇과 코드 개발 및 분석 기능을 제공한다. 한 마스터는 "생성형 AI를 통해 독자 SW를 만들 때 '30년치 내부 데이터'처럼 자체 전문 데이터베이스를 구축하는 작업이 반드시 필요하다"고 말했다.

세계 각국의 반도체 경쟁이 치열해지면서 반도체 공장 건설에 천문학 비용이 필요해지면서 반도체 개발에 생성형 AI가 속속 도입되고 있다. 한 마스터는 "10나노 반도체를 개발할 때 1억7,400만 달러가 드는데 5나노 제품을 개발할 때는 그 세 배인 5억4,000만 달러가 필요하다"며 "점점 늘어나는 공장과 부족한 엔지니어 규모를 감안하면 지능화, 자동화를 하지 않으면 안 되는 상황"이라고 말했다. 보조금 정책 등으로 2018~2022년 사이 미국의 반도체 기술직 채용 공고는 연간 75%씩 늘어 공급이 수요를 따라가지 못하는 실정이다.

삼성전자도 반도체 개발에 생성형 AI를 도입한다. 성숙(레거시) 공정의 수율 분석을 시작으로 선단공정 수율 분석, 반도체 수요 분석처럼 쌓인 데이터가 상대적으로 적고 가치 판단이 필요한 분야로 넓힌다는 계획이다. 한 마스터는 "단순 업무 자동화 같은 (당장의) 생산성을 끌어올리는 분야부터 완전 자율주행 자동차처럼 장기적으로 문제 상황을 스스로 발굴하고 조치 사항을 결정하는 에이전트 기술로 발전시킬 방향을 그리고 있다"고 말했다.

이윤주 기자 misslee@hankookilbo.com