"AI 칩 양극화 시대, K-반도체 승부처는 어플리케이션"
"인공지능(AI) 시대에는 컴퓨트, 고대역폭메모리(HBM), 복잡한 패키지를 각각 따로 최적화할 수 없습니다. 강력한 생태계를 보유한 한국 반도체 기업들에게는 이를 하나로 결합하는 '시스템 수준 공동 최적화'가 가장 큰 기회입니다." 프랭크 셔마이스터(Frank Schirrmeister) 시높시스 부사장은 최근 지디넷코리아와 인터뷰에서 급변하는 AI 반도체 시장 속 한국 기업들의 생존 전략을 이같이 진단했다. 칩 경쟁이 아니라 어플리케이션에 가장 적합한 아키텍처를 만들어야 한다는 주장이다. 시스템 수준 공동 최적화는 컴퓨트, 메모리, 패키징, 소프트웨어, 열 거동을 설계 초기부터 하나의 시스템으로 묶어 함께 설계하는 방식이다. 메모리가 '컴퓨트 옆'에 있던 시대는 끝났다 셔마이스터 부사장은 AI가 흔히 컴퓨팅 문제로 설명되지만 메모리와 스토리지가 핵심 차별화 요소라고 강조했다. 그는 "극도로 많은 트랜지스터를 포함하는 분산형 설계로 이동하면서 패키지 자체가 아키텍처의 일부가 되고 있다"고 말했다. 칩렛(Chiplet)과 멀티다이(Multi-die)로 대표되는 이 변화가 메모리 강국인 한국에 특히 유리하다는 설명이다. 공동 최적화를 위해서는 설계 초기부터 '다중 물리(Multiphysics)' 시뮬레이션을 적용해야 한다고 제언했다. 다중 물리 시뮬레이션은 유체, 구조, 열, 전자기, 음향 등 둘 이상의 서로 다른 물리적 현상이 동시에 상호작용하는 복잡한 시스템을 컴퓨터로 통합 모델링하고 해석하는 기술이다. 시시스는 2024년 앤시스(Ansys) 인수 이후 반도체 설계와 다중물리 시뮬레이션을 결합한 '멀티피직스 퓨전(Multiphysics Fusion)' 솔루션을 상용화한 바 있다. 셔마이스터 부사장은 "전자, 소프트웨어, 열, 기계 효과를 사후 검증이 아닌 초기 엔지니어링 의사결정 단계에 반영해야 한다"고 설명했다. "큰 칩 경쟁 말고 어플리케이션으로 승부하라" 셔마이스터 부사장은 통합 접근이 칩 경쟁의 방식도 바꾼다고 봤다. AI 칩 시장은 데이터센터용 초거대 칩과 엣지·피지컬 AI용 소형 칩으로 갈리고 있다. 그는 "하이퍼스케일러는 막대한 컴퓨팅의 경제성과 신뢰성을 최적화하고, 피지컬 AI는 현실 세계와의 지능적 상호작용을 최적화한다"며 "따라서 하나의 보편적인 AI칩은 없다"고 말했다. 자본이 부족한 중소 팹리스와 스타트업에는 이 양극화가 오히려 기회라는 평가다. 그는 "누가 가장 큰 칩을 만드는지를 두고 경쟁하지 말고, 해당 어플리케이션에 가장 적합한 아키텍처를 만드는 능력으로 경쟁해야 한다"고 조언했다. 워크로드와 시스템 요구사항에서 출발해 AI 모델, 소프트웨어, 메모리, 인터페이스, 실리콘을 함께 최적화하라는 얘기다. 대표 사례로 한국 팹리스 리벨리온을 꼽았다. 리벨리온은 시시스 에뮬레이션 환경에서 자사 AI 가속기와 Arm 컴퓨트 서브시스템(CSS)을 결합해 실리콘 제작 전 단계에서 라마(Llama) 모델을 시연한 바 있다. 자율화되는 AI 설계…"엔지니어 역할 줄지 않아" 셔마이스터 부사장은 설계 도구의 에이전틱 AI(Agentic AI)가 코파일럿에서 인간 개입이 적은 장기 실행 에이전트로 발전하는 흐름이 이미 나타나고 있다고 설명했다. 다만 엔지니어의 역할은 줄지 않을 것으로 봤다. 그는 “AI는 탐색할 수 있는 설계 공간을 넓혀주지만, 답이 실제로 올바른지 이해하는 엔지니어의 필요성까지 없애지는 않는다”고 말했다. 이어 "도구가 자율화될수록 엔지니어가 결과를 점검하고 방향을 바꿀 수 있도록 기본 원리를 이해하는 일이 훨씬 중요해진다"며 "한국의 공학도들도 전통적 경계를 넘어 반도체 기본 원리, 소프트웨어, 전자공학, 다중 물리 해석을 아우르는 역량을 쌓아야 한다"고 조언했다.
