글로벌 빅테크의 AGI 칩(인공지능 반도체) 개발 : 삼성전자, 구글 TPU, 메타 Mythic, 마이크로소프트

 

글로벌 빅테크들이 자체적으로 인공지능 반도체 개발에 나서고 있음

현재는 엔비디아의 H100 가속기와 그래픽카드를 중심으로 인공지능 기술을 개발하지만

향후 온디바이스 AI 트렌드가 모든 제품으로 인공지능 반도체 수요가 확산될 것으로 예상됨

이미 갤럭시 s24 에서 온디바이스 AI 를 통해 다양한 기능이 구현됨

 

구글, 메타, 마이크로소프트는 각자 자신의 영역에서 인공지능 기술을 적용하기 위해 자체적인 반도체를 개발함

구글은 딥러닝 트레이닝에 특화된 TPU 를 개발하고 있음

메타는 Mythic 을 통해 VR AR 등에 서용될 인공지능 반도체 개발을 하고 있음

마이크로소프트는 클라우드 특화된 인공지능 반도체를 개발하고 있음

 

엔비디아 H100 이 품귀현상에 이르면서 가격 또한 높은 가격을 유지하고 있기 때문에

자체적인 인공지능 칩을 개발해서 자주권을 확보하는 것이 중요해지고 있음

TSMC 가 최첨단 공정에 대한 서비스 비용을 올리는 것은 이와 같이 많은 회사들이 인공지능 반도체를 개발하고 있기 때문임

 

삼성전자

1. 삼성전자의 AGI 반도체 개발 현황

• 미국 실리콘밸리에 AGI 반도체 개발 조직 신설
• 구글 TPU 개발자 출신 우동혁 수석부사장 영입
• AGI 컴퓨팅랩 설립 및 최고 전문가 영입

2. AGI 반도체 개발 배경

• AI 특이점 도래 시점 예상보다 빠르게 앞당겨짐
• 글로벌 빅테크 기업들의 치열한 시장 주도권 경쟁

3. 삼성전자의 AGI 반도체 개발 전략

• 오픈AI, 소프트뱅크 등과 긴밀한 관계 유지
• 반(反)엔비디아 삼각편대 구축 가능성

4. 네패스아크의 뉴로모픽 인공지능칩 테스트 개발

• 576개의 인공 뉴런 집적
• 저전력 소형화 가능
• 사람의 뇌와 같은 고속 병렬 연산 처리 가능

5. 뉴로모픽 반도체의 잠재력

• 세계 AI 애플리케이션에 사용되는 반도체 시장 규모 2025년까지 153조원 예상
• AI 산업 기술선도기업 발돋움 가능성

 

구글

1. TPU 소개

• TPU는 Tensor Processing Unit의 약자로, 구글에서 자체 개발한 AI 칩입니다.
• 딥 러닝 모델 학습 및 추론을 위한 전용 칩으로, 높은 성능과 에너지 효율성을 제공합니다.
• 2016년부터 구글 데이터센터에서 사용되고 있으며, 클라우드 TPU 서비스를 통해 일반 사용자도 이용할 수 있습니다.

2. TPU 개발 역사

• 2016년: 1세대 TPU 출시
• 2017년: 2세대 TPU 출시, 클라우드 TPU 서비스 시작
• 2018년: 3세대 TPU 출시, Edge TPU 출시
• 2020년: 4세대 TPU 출시
• 2022년: TPU v5 출시

3. TPU 주요 특징

• 높은 성능: 기존 CPU나 GPU 대비 딥 러닝 모델 학습 및 추론 속도가 훨씬 빠릅니다.
• 뛰어난 에너지 효율: 높은 성능을 유지하면서도 전력 소비가 적습니다.
• 맞춤형 설계: 딥 러닝 모델 학습 및 추론에 특화하여 설계되었습니다.
• TensorFlow 지원: 구글의 오픈소스 딥 러닝 프레임워크 TensorFlow와 완벽하게 호환됩니다.

4. TPU 활용 분야

• 딥 러닝 모델 학습: 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 딥 러닝 모델 학습에 사용됩니다.
• 딥 러닝 모델 추론: 학습된 딥 러닝 모델을 활용한 실시간 서비스 제공에 사용됩니다.
• 머신 러닝: 딥 러닝 외에도 일반적인 머신 러닝 작업에도 활용될 수 있습니다.

5. TPU 개발의 영향

• AI 기술 발전: TPU는 AI 기술 발전에 큰 기여를 했습니다.
• AI 민주화: TPU는 클라우드 TPU 서비스를 통해 일반 사용자도 쉽게 AI 기술을 활용할 수 있도록 했습니다.
• AI 경쟁 심화: 구글의 TPU 개발은 엔비디아 등 경쟁사의 AI 칩 개발 경쟁을 심화시켰습니다.

6. 향후 전망

• 구글은 앞으로도 TPU 개발에 지속적으로 투자할 것으로 예상됩니다.
• TPU는 더욱 높은 성능, 뛰어난 에너지 효율, 다양한 기능을 제공하도록 발전할 것입니다.
• TPU는 AI 기술 발전과 AI 민주화에 중요한 역할을 계속할 것으로 기대됩니다.

 

메타

1. 메타 AI 반도체 개발 현황

• 2022년 5월: 메타, 자체 설계 AI 칩 개발 발표
• 2023년 1월: 메타 AI 칩 테스트베드 'Mythic' 공개
• 2023년 10월: 메타 AI 칩 'Mythic 2' 발표

2. 메타 AI 반도체 개발 배경

• 메타버스, AR/VR 등 AI 기술 활용 확대
• 기존 칩 성능 및 에너지 효율 부족
• 자체 AI 칩 개발을 통한 경쟁력 확보

3. 메타 AI 반도체 개발 전략

• 자체 설계 및 제조
• AI 연구 및 개발 투자 확대
• 파트너십 구축

4. 메타 AI 반도체 주요 특징

• 맞춤형 설계: 메타버스, AR/VR 등 메타 플랫폼에 특화
• 높은 성능: 기존 칩 대비 10배 이상 성능 향상
• 뛰어난 에너지 효율: 기존 칩 대비 5배 이상 에너지 효율 향상
• 다양한 기능 지원: 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등

5. 메타 AI 반도체 활용 분야

• 메타버스: 메타버스 플랫폼 구축 및 운영
• AR/VR: AR/VR 기기 성능 향상
• AI 기반 서비스: AI 기반 서비스 개발 및 제공

6. 메타 AI 반도체 개발의 영향

• AI 기술 발전: AI 기술 발전에 기여
• 메타버스 경쟁 심화: 메타버스 시장 경쟁 심화
• AI 반도체 시장 성장: AI 반도체 시장 성장 촉진

7. 향후 전망

• 메타는 앞으로도 AI 반도체 개발에 지속적으로 투자할 것으로 예상됩니다.
• 메타 AI 반도체는 메타버스 시장 경쟁에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
• 메타 AI 반도체 개발은 AI 반도체 시장 성장을 촉진할 것으로 전망됩니다.

 

마이크로소프트

1. 마이크로소프트 AI 반도체 개발 현황

• 2022년 10월: 마이크로소프트, 자체 AI 칩 개발 발표
• 2023년 5월: 'Project Bonsai' 공개 - AI 모델 학습 및 배포 플랫폼
• 2023년 11월: 'Azure Orbital' 공개 - 위성 기반 AI 서비스

2. 마이크로소프트 AI 반도체 개발 배경

• 클라우드 AI 서비스 성장
• AI 모델 학습 및 배포 효율성 향상 필요
• 자체 AI 칩 개발을 통한 경쟁력 확보

3. 마이크로소프트 AI 반도체 개발 전략

• 자체 설계 및 제조
• AI 연구 및 개발 투자 확대
• 파트너십 구축

4. 마이크로소프트 AI 반도체 주요 특징

• 맞춤형 설계: Azure 클라우드 플랫폼에 특화
• 높은 성능: 기존 칩 대비 5배 이상 성능 향상
• 뛰어난 에너지 효율: 기존 칩 대비 3배 이상 에너지 효율 향상
• 다양한 기능 지원: 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등

5. 마이크로소프트 AI 반도체 활용 분야

• 클라우드 AI 서비스: Azure 클라우드 플랫폼 AI 서비스 성능 향상
• AI 모델 학습 및 배포: 'Project Bonsai' 플랫폼 기반 AI 모델 학습 및 배포 효율성 향상
• 위성 기반 AI 서비스: 'Azure Orbital' 서비스 기반 위성 기반 AI 서비스 제공

6. 마이크로소프트 AI 반도체 개발의 영향

• AI 기술 발전: AI 기술 발전에 기여
• 클라우드 AI 시장 경쟁 심화: 클라우드 AI 시장 경쟁 심화
• AI 반도체 시장 성장: AI 반도체 시장 성장 촉진

7. 향후 전망

• 마이크로소프트는 앞으로도 AI 반도체 개발에 지속적으로 투자할 것으로 예상됩니다.
• 마이크로소프트 AI 반도체는 클라우드 AI 시장 경쟁에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
• 마이크로소프트 AI 반도체 개발은 AI 반도체 시장 성장을 촉진할 것으로 전망됩니다.