[Silicon returns to Silicon Valley] 무어의 법칙의 끝이 변화의 속도를 늦추지는 않을 것

 

(Economist, Sep/16/2024) The end of Moore’s law will not slow the pace of change

 

칩 제조 산업은 항상 편집증적 낙관주의 상태에 있었다. 고든 무어가 처리 능력이 대략 2년마다 두 배로 증가할 것이라고 관찰한 이후, 이는 "무어의 법칙"으로 다른 이들에게 전해졌다. 이 법칙의 끝에 대한 우려는 언제나 있었지만, 불가피한 상황을 피할 방법이 항상 존재한다는 강한 믿음이 함께해왔다. 그 결과는 실로 경이롭다. 지난 50년 동안 프로세서는 수만 배 더 빠르게 작동하고, 동일한 면적에 백만 배 더 많은 데이터를 저장할 수 있게 되었다. 트랜지스터의 비용도 10억 배 감소하여 기술이 세계적인 디플레이션적 힘이 되었다. 또한 반도체는 현재 가치 기준으로 세계에서 세 번째로 많이 거래되는 상품이며, 석유와 자동차 다음이다.

 

하지만 수십 년간의 성공에도 불구하고, 무어의 법칙 종말에 대한 업계의 불안감은 여전하다. 2017년, 현재 세계에서 가장 가치 있는 칩 회사인 엔비디아의 제이슨 황 CEO는 무어의 법칙이 죽었다고 선언했다. 반면, 고든 무어가 공동 설립한 인텔의 패트 겔싱어 CEO는 이 법칙이 “건재하다”고 주장했다. 이 기술 분기보고서는 무어의 법칙이 죽지 않았다 하더라도 생명 유지 장치에 의존하고 있다고 주장해왔다.

 

트랜지스터의 역사 대부분에서 "행복한 스케일링" 경로를 따라왔는데, 이는 논리 게이트가 줄어들면서 더 빨라지고 전력 소모가 줄어드는 과정을 의미한다. 그러나 그 시대는 끝났다. 최첨단 AI 프로세서는 단일 칩에 더 많은 트랜지스터를 집적하거나 여러 개의 "칩렛"을 하나의 패키지로 쌓아 컴퓨팅 성능을 향상시키고 있다. 하지만 이러한 성능 향상은 대가를 치르게 되었고, 칩의 에너지 소비는 급증했다. 엔비디아의 최신 블랙웰 칩은 이전 모델보다 다섯 배 빠르게 작동하지만, 그 과정에서 70% 더 많은 전력을 소비한다.

 

데이터 센터는 이러한 전력 소모가 큰 칩을 수백 또는 수천 개 연결하여 대규모 인공지능(AI) 모델을 운영한다. 일부 추정에 따르면, ChatGPT를 만든 OpenAI는 최신 모델을 훈련하는 데 50기가와트시 이상의 전력을 소모했다. 국제 에너지 기구(IEA)는 2022년 데이터 센터가 460테라와트시를 소비했으며, 이는 전 세계 전력 수요의 거의 2%에 해당한다고 계산했다. 이 기관은 2026년까지 이 수치가 두 배로 증가할 것으로 예상하고 있다.

 

AI 모델의 처리 성능을 높이면서도 에너지 소비를 급증시키지 않기 위해 칩 제조업체들이 사용해 온 기술은 반도체 산업의 변화 신호를 암시한다. 첫 번째 변화는 컴퓨터가 일반 용도의 기계로서의 역할이 감소하고 있다는 것이다. MIT의 닐 톰슨은 수십 년 동안 무어의 법칙이 컴퓨팅을 유지해왔다고 주장한다. 매 세대의 반도체 기술은 이전 세대보다 더 빠르고 에너지 효율적이었다. 이는 기술 세계가 다양한 작업에 프로그래밍할 수 있는 범용 프로세서인 중앙 처리 장치(CPU)에 의존할 수 있게 했다. 그러나 무어의 법칙의 종료는 이제 모든 응용 프로그램에서 성능을 향상시키는 것을 더 어렵게 만든다.

 

AI 칩의 경우, 대응책은 특정 소프트웨어에 맞춰 칩을 전문화하거나 조정하는 것이다. 톰슨은 이로 인해 컴퓨팅이 두 가지 경로로 나뉠 수 있다고 믿고 있다. 하나는 최신 응용 프로그램이 강력한 맞춤형 칩의 혜택을 누리는 빠른 경로이며, 다른 하나는 일반 응용 프로그램이 진행 속도가 느려진 범용 칩을 사용하는 느린 경로다.

 

The biggest merger

 

전문화의 필요성은 두 번째 변화를 촉진했다—하드웨어와 소프트웨어를 모두 통제하는 기업의 부상이다. 50년 이상, 기술 세계는 하드웨어를 다루는 사람들과 소프트웨어를 작성하는 프로그래머로 명확히 나뉘어 있었다. “윈텔(Wintel)” 동맹은 컴퓨터가 인텔의 칩에서 마이크로소프트의 윈도우 운영 체제를 실행하는 방식으로, 기술 역사상 가장 성공적인 파트너십 중 하나로 손꼽힌다.

 

이제 두 진영을 구분하던 벽이 무너지고 있다. 엔비디아의 수석 과학자인 빌 달리는 소프트웨어와 칩 아키텍처의 개선이 새로운 제조 공정으로의 전환보다 더 큰 성과를 가져온다고 말한다. 최첨단에서는 전문화된 실리콘이 미래이며, 대기업들이 이를 직접 많이 개발하고 있다.

 

애플, 아마존, 구글, 마이크로소프트, 메타는 이제 자신들의 소프트웨어에 최적화된 맞춤형 실리콘을 사용하고 있다. 구글의 프로세서는 자사의 기계 학습 소프트웨어인 TensorFlow를 실행하도록 설계되었고, 애플의 자작 칩은 자사가 제작하는 기기에서 자신의 소프트웨어를 실행하도록 조정되었다. 이들 기업은 브로드컴과 같은 미국 칩 회사와 협력하여 이러한 칩을 설계하고, TSMC와 같은 파운드리와 협력하여 이를 제작한다. 엔비디아는 다른 기업을 위해 AI 칩을 제작하여 큰 성공을 거둔 유일한 회사이지만, 이는 부분적으로 자사의 소프트웨어 플랫폼인 CUDA에 최적화된 칩이 업계 표준이 되었기 때문이다.

 

BCG라는 컨설팅 회사에 따르면, 2018년에서 2023년 사이 "빅 식스" 기업(다섯 개의 기술 거대 기업과 엔비디아)은 기술 분야의 가치의 약 60%를 차지했다. 하지만 이것이 혁신을 늦추지는 않을 것이다. 이 새로운 세계는 컴퓨터 혁명을 촉발했던 이전 시대보다 훨씬 더 창의적이다. 이제 실리콘의 기발한 활용, 더 나은 패키징, 혁신적인 칩 설계, 새로운 소재 등을 통해 컴퓨터가 개선될 수 있는 방법이 많아졌다. 이 경쟁은 윈텔 세계가 결코 할 수 없었던 방식으로 진행될 것이며, 더욱 놀라운 것들을 창출할 수 있다. 실리콘, 두려움, 강한 믿음의 조합은 앞으로 70년 동안 과거 70년보다 더 많은 성과를 이룰 것이다.