얼마 전 AI칩의 발전에 대해 망상을 싸재끼다가 “맞춤형 AI칩 시장의 개방”에 대해 슬쩍 언급한 적이 있습니다.
채널에서도 말은 했고 지인들에게도 언급은 했는데 원체 뇌피셜같아서 이새끼 또 헛소리하네 하고 넘어가신 분도 많을 것이라고 생각함.
그러나 결국 하죠?
저는 CEO의 마음으로 산업을 분석하기에 당장 물들어오지 않더라도 물 들어와야할 곳은 잘 보는 편입니다.
(돈 버는건 별개임.)
이번에는 칩 시장을 좀 더 세분화해서 뜯어보려고 합니다.
우선 반도체 업체는 팹리스, 파운드리, IDM으로 나뉘는데 각각의 주요 사업은 아래와 같습니다.
팹리스(Fabless): 즉 공장이 없음. 얘네의 주 업은 반도체를 설계하고 설계도를 타사에 제공, 판매 시 로열티를 지급 받음. 칩당 로열티 1-2%에 R&D비용이 매우 높으나 칩 하나 대박나면 전세계에 팔림. 한국 팹리스가 왜 돈을 못 버는지 대충 알 것 같지 않은지?
파운드리(Foundry): 생산 대행사. TSMC가 대표적임. 당연히 생산하고 그 물량만큼 돈을 받겠죠. 참고로 한국에선 삼성전자, SK하이닉스가 파운드리도 하긴 합니다. TSMC보다 못해서 그렇지. 암튼 여긴 nm급을 낮추고 수율이 좋아야 기술력을 인정받는데, TSMC가 현재 세계 최고 수준임.
IDM(Integrated Device Manufacturer): 설계, 생산 다하는 업체. 국내 반도체 투톱이 이걸 하긴 함. 해외는 WD, Texas Instrument, Micron, Intel 등등
제가 이번에 중요하게 보는 것은 Fabless 업체, 그 중에서도 가장 잘 나가는 회사 중 하나인 ARM입니다.
한 때 중국 지사의 반란 폭동으로 미중분쟁에 휩쓸리기도 했던 ARM은 최근 짱 지사의 반란도 진압하고 매출도 크게 터뜨리며 주가 폭등을 기록했습니다.
저는 이번엔 기술적 분석 이런거 치우고 ARM이 이제 시작일 것 같다는 생각을 합니다.
반도체의 구조는 크게 CISC, RISC, VLIW가 있습니다. 이 중 VLIW 이미 사장된 기술이라 알바아님.
CISC와 RISC를 비교하면 아래와 같습니다.
CISC
주 사용처: 데이터센터, 서버
장점: 고수준 명령 처리에 특화
단점: 전력 소모가 커서 데이터센터, 서버 외는 쓰기 적합하지 않음, 설계 기간이 김.
RISC
주 사용처: 모바일, 태블릿 PC
장점: 저수준의 명령 처리에 특화되어 전력 소모가 적음. 때문에 모바일, 태블릿PC, IoT 등 전력 공급이 제한적인 환경에 특화됨
단점: CISC 대비 아무래도 명령 처리력은 좀 부족함. 또한 기존 서버/데이터센터 환경과의 호환 문제 때문에 서비스를 재구축할 필요가 있음. 때문에 몇몇 기성 인프라에서는 퇴출된 이력이 있음.
본론부터 말하면 저는 맞춤형 칩 호재에 수혜를 볼 반도체 아키텍처는 RISC라고 생각합니다.
작년 이맘때였으면 두 말할 것 없이 CISC를 언급했겠지만, 이번 ARM의 데이터센터/서버 점유율 상승(Cloud Compute 7%->10%, Networking Equipment 19%->26%, Other Infra. 9%->16%), 견조한 모빌리티/IoT&임베디드/모바일 점유율(각각 41%, 65%, 99%)로 기술력은 어느정도 입증되었다고 판단합니다.
또한 AI의 트렌드는 Cloud 서버에서 Edge Device로 점점 그 레벨이 내려오고 있으며 복합 명령을 처리해야하는 Cloud 서버와 달리 Edge Device는 정해진 명령만 처리하면 되기에, 입력과 출력의 결과물이 그리 복잡하지 않습니다. G.AI의 발전에 의해 전세계 AI시장은 다시 활황을 맞았고 AI칩의 핵심 부품인 HBM은 없어서 못 팔 정도가 될 정도로 수요가 넘쳐나는 상황입니다.
상기한 장점과 기술의 발전, 정리하면 이유는 아래와 같습니다.
이유 1. 비교적 간단한 구조와 그에 따른 전력 효율성
-> 경쟁 아키텍쳐인 CISC 대비 명령 구조가 간단하며 그 덕에 전력 효율성이 좋음.
맞춤형 AI를 어디에 둘 건지가 관건인데, 만약 데이터센터나 서버에 두고 서비스를 복합적으로 제공한다 함은 결국 CISC가 더 나은 선택이라고 생각함. 그러나 현재 AI는 Cloud(서버)에서 Edge(디바이스/센서)로 레벨이 점점 내려가고 있음. 때문에 전력 효율성이 좋은 RISC 구조가 훨씬 더 메리트가 있다고 판단함.
이유 2. 수요자도 AI를 먼저 원하고 있다.
-> CISC는 RISC대비 설계 시간부터 오래걸림. 또한 수요자는 빠르게 테스팅할 수 있는 환경을 원할 것이고, 그 환경은 자신의 산업 데이터만 제대로 분석하면 되기 때문에 빠르게 환경을 구축해주는 업자가 수요자를 유치하기에 더 적합할 것임. 동시에 어느정도의 성능은 보장해야하기에 RISC-V대비 성능은 좋고 CISC대비 설계는 빠른 RISC가 수혜를 볼 가능성이 높다고 판단함.
이유 3. 이미 발전한 기술
-> RISC의 데이터센터 및 서버 점유율은 나날이 높아지고 있음. 주요 클라우드 서비스 제공사인 AWS 등도 RISC 구조의 서버를 제공하고 있고 애플의 M1칩 이후 RISC의 위상은 더 높아짐. 때문에 CISC대비 RISC가 더 나은 선택이라고 판단함.
그렇다고 CISC 구조가 죽는다, AI에 부적합하다고 생각하지는 않습니다.
제가 이상적으로 보는 AI모델은 Edge Device에서는 간단한 명령을 처리하고 결국 Cloud에서 고수준 연산을 하는, 인간의 신경계와 유사한 구조입니다.
Cloud 서버에서의 AI는 사고 능력을, Edge Device에서의 그것은 자율신경반사라고 생각하시면 됩니다.
즉 RISC 아키텍처를 이용한 Edge Device AI는 사람으로 따지면 말초신경을 구성해주는 것이다, 라고 생각할 수 있을 것 같습니다.