AI가 몰고온 순풍에 기지개 켜는 IT 하드웨어!AI 열풍이 식을 줄을 모릅니다. 그저 지나가는 바람이 아니라는 것을 많은 사람들이 느끼고 있다는 뜻이기도 합니다. 지난 번에 다시 뜨는 테크주를 주제로 이야기 했었는데요. 조사를 하면서 재미있었던 것이 ‘Hardware’에 대한 긍정적인 언급이 눈에 띄게 늘어났다는 것입니다. 그 동안 디지털 트랜스포메이션을 이야기하면서 코딩과 콘텐츠, 플랫폼, 가상현실 등 소프트웨어의 영향력과 파워에 주목했습니다. 그런데 아주 재미있게도 돌고 돌아 다시 하드웨어, 특히 IT 하드웨어에 세계인의 이목이 집중되고 있습니다. 스위스 최대 은행 UBS는 AI 하드웨어 시장이 연평균 20%씩 성장하여 2025년에는 900억 달러 규모에 달할 것이라고 전망했습니다. 아! 그렇다고해서 소프트웨어 집중 현상이 둔화된 것은 아닙니다. IT 하드웨어로까지 확장되고 있는 것입니다. 사실, AI와 함께 IT 하드웨어가 다시 각광받고 있는 것이 이상한 일이 아닙니다. AI의 기반은 딥러닝 기술이니 더 많은 데이터를 더 작은 칩에서 더 빠르게 처리해야 경쟁력을 갖출 수 있습니다. 그리고 그 데이터 분석 결과물을 가지고 명령을 수행할 실물 장치가 필요한 것이죠. 뇌의 명령을 수행하는 것은 결국 손과 발이니까요^^. |
AI 시대에 각광받는 IT 하드웨어에도 기준이 있습니다.
현재 주목받고 있는 IT 하드웨어는 AI 구동을 위한 하드웨어로 컴퓨터 시스템 영역의 IT 하드웨어입니다. CPU, GPU, 메모리, 저장장치, 네트워크 장치, IoT 기기 등이 있습니다. 사전적 의미는 다음과 같은데요. 저처럼 잘 모르시는 분들을 위해 준비했습니다.
그중 주목받는 IT 하드웨어의 대표주자는 단연 반도체입니다. Gartner는 올해 반도체 시장은 -11.2%로 역성장 할 것이지만, 내년에는 크게 반등하며 18.5%의 성장률을 기록할 것이라고 예측했습니다. 그 중에서도 CPU, GPU와 같이 데이터를 처리하는 시스템 반도체입니다. 반도체는 크게 메모리 반도체와 비메모리 반도체로 나뉩니다. 쉽게 말해 데이터를 저장하는 반도체가 있고, 데이터를 처리하는 비메모리 반도체가 있는 것이죠. 비메모리 반도체에는 시스템 반도체가 있는데요. CPU와 GPU 같은 것이 시스템 반도체의 종류 중 하나입니다. 삼성전자, SK하이닉스, Intel, Qualcomm, IBM, Nvidia, AMD,TCMC 등이 모두 시스템 반도체를 생산하는 기업입니다. 시스템 반도체 기업은 AI 산업의 발전과 함께 더 높은 처리 능력, 저전력 소비, 고속 통신, 인공지능 및 머신러닝 기술 등을 지원하는 반도체 제품을 개발해야 기업 가치를 높일 수 있습니다. 또한, AI와 자율주행차, 클라우드 컴퓨팅, IoT 등 성장 산업 분야에서 반드시 필요한 부품으로 관련 산업 성장과 함께 꾸준한 수요 증가가 기대됩니다. |
자, 그럼 시스템 반도체인 CPU와 GPU에 대해서 알아볼까요? 엔비디아가 기업가치 1조 달러를 돌파하며 세간의 주목을 받았습니다. 엔비디아는 딥러닝에 최적화된 GPU를 개발하고 생산하는 기업인데요. 딥러닝은 생성형 AI를 구현하는데 필수적인 기술이기 때문에 엔비디아의 GPU는 생성형 AI의 발전에 중요한 역할을 하고 있습니다. 시스템 반도체 시장 중 GPU만 떼서 본다면 2022년 기준 447억 달러였던 것이 연평균 33.5%씩 성장해 2030년에는 4509억 달러에 이를 것으로 예상된다는 조사 결과도 있습니다. GPU는 원래 컴퓨터 그래픽을 처리하는데 특화된 하드웨어입니다. 3D 그래픽 렌더링, 비디오 편집, 게임 등의 그래픽 집약적인 작업에 사용되는데요. GPU는 1980년대 말에 비디오 콘솔용으로 처음 등장한 후 1999년 엔비디아가 고성능 3D 그래픽 카드인 GeForce 256을 출시하면서 GPU의 시대가 시작되었습니다. 그리고 엔비디아와 AMD가 경쟁하며 GPU의 성능과 기능이 크게 발전된 것이죠. GPU는 기존 중앙처리장치(CPU)보다 많은 코어와 병렬 처리 능력을 가지고 있어 그래픽 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 것입니다. 딥러닝은 많은 양의 연산을 필요로 하기 때문에 많은 수의 코어가 있는 GPU는 딥러닝을 더 빠르게 처리할 수 있습니다. CPU는 일반적으로 수 개(2개~64개)의 코어를 가지고 있습니다. 반면 GPU는 수백에서 수천개의 코어를 가지고 있습니다. 그리고 병렬 처리가 가능하다는 것은 여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 능력을 갖추었다는 의미인데요. 참고로 CPU는 직렬처리 방식으로 한 번에 하나의 작업을 처리합니다. 지금은 그래픽 처리 뿐만 아니라 과학적 연산과 AI 분야에서도 널리 사용되고 있습니다. |
| 그리고 AI와 함께 주목받는 또 다른 IT 하드웨어 기기는 바로 IoT 디바이스입니다. IoT 기기 시장도 올해 6,622억 달러에서 2030년 3조 3,529억 달러로 연평균 26.1% 성장할 것으로 예측됩니다. AI와 IoT 디바이스들은 상호보완적으로 협력하여 더욱 스마트하고 효율적인 시스템을 구축할 수 있는데요. 데이터의 활용, 자동화, 예측, 개인화 등을 통해 사용자 경험을 향상시키고, 산업 분야에서의 효율성과 생산성을 향상시킬 수 있기 때문에 AI와 IoT 디바이스의 조합이 주목 받고 있습니다. 딥러닝에 필요한 데이터를 IoT 디바이스들이 다양한 종류의 센서를 통해 수집합니다. AI는 수집된 데이터를 학습하고 분석하여 동작을 하거나 예측 모델에 따라 예방 조치를 취할 수 있습니다. AI가 머리라면 IoT 디바이스는 눈코입과 손과 발인 셈이지요.
그리고, IT 하드웨어라고 분류하기는 애매하지만 AI의 성장과 함께 주목 받고 있는 또 하나의 하드웨어 장치가 있습니다. 바로 2차 전지입니다. 클라우드 데이터 센터의 핵심 장치이기도 합니다. 초 거대 데이터 저장과 처리에는 어마어마한 에너지가 필요합니다. 에너지를 안정적으로 저장하고 공급하는 것이 데이터센터의 핵심 시스템이죠. 지난해부터 계속 주목받고 있는 2차 전지도 그 성장의 기반은 AI입니다. AI는 에너지의 저장과 관리에서 자유롭지 못합니다. AI의 발전은 높은 계산 및 데이터 처리가 요구되며, 이를 충족하기 위해 더 효율적인 에너지 저장 및 관리 시스템인 2차 전지 기술의 필요성이 높아졌습니다. AI 기술의 적용 분야에 따라 에너지 효율성, 배터리 수명, 충전 속도 등의 요구 사항이 다를 수도 있습니다. 2차 전지는 모바일 기기의 이동성, 데이터 센터의 에너지 효율, 에너지 관리 등 다양한 측면에서 연관성을 가지고 있습니다. 클라우드 환경에서 에너지 효율성을 향상시키고, 이동성과 사용자 경험을 보장하는 데 2차 전지는 매우 중요한 역할을 합니다. 시스템 반도체에서 GPU, IoT, 2차 전지까지 다양한 IT 하드웨어가 AI의 폭발적인 성장을 탄탄히 뒷받침하며 무섭게 성장하고 있습니다. AI 하드웨어 경쟁이 점점 더 치열해 지는 양상을 띄는 것으로 보이는데요. 오늘은 언급하지 않았지만 네트워크 장비도 매년 6.6%씩 성장하며 덩달아 상승세를 타고 있다고 합니다. |
| 실리콘밸리로 대표되는 테크 기업들의 핵심은 소프트웨어입니다. IT 공룡이든 스타트업이든 경쟁적으로 소프트웨어를 선보이고 있고 아마존, 구글, MS, 메타 등 소프트웨어 기업들의 폭발적인 성장을 보며 이제 하드웨어로 돈 버는 시대는 지나갔다고 여겨졌습니다. 그래서 지금까지는 다양한 생성형 AI를 체험해 보며 소프트웨어의 발전에만 집중했던 것이 사실이죠. 하지만 이제는 그 기반에 있는 하드웨어의 흐름과 성장에도 주의를 기울여 보시면 어떨까요?
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