인공지능 연산 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 단일 칩 기반의 성능 확장은 한계에 다다르고 있다. 이에 대응하여 국내외 반도체 및 클라우드 인프라 업계는 CPU, GPU, NPU 및 국산 AI 반도체를 하나로 묶는 이기종 인프라 아키텍처와 저전력·고효율 메모리 솔루션 도입을 가속화하고 있다. 데이터센터의 수전용량 확충부터 엣지 단의 저전력 가속기 배치까지 전방위적인 기술 혁신이 동시에 진행되는 추세다. 엔지니어 관점에서 주목해야 할 최신 AI 인프라 및 아키텍처 변화를 종합적으로 살펴본다.

AMD와 국내 AI 기업의 이기종 인프라 협력

AMD는 리사 수 회장의 방한을 계기로 국내 주요 반도체 및 AI 기업들과의 연대를 대폭 강화했다. AMD는 국내 AI 기업 13곳과 손잡고 자사의 중앙처리장치(CPU) 및 그래픽처리장치(GPU)에 국산 AI 반도체를 결합하는 이기종 인공지능 인프라 구축을 공식 추진한다.

이러한 이기종 인프라 협력은 특정 하드웨어에 대한 의존도를 낮추고 AI 연산 워크로드의 특성에 맞춰 최적의 자원을 배분하기 위함이다. CPU와 GPU, 그리고 국산 NPU 등 다양한 가속기를 유기적으로 연결함으로써 연산 효율성을 극대화하고 고성능 AI 서비스를 구현할 수 있는 컴퓨팅 환경을 조성한다는 전략이다.

AMD와 국내 AI 기업의 이기종 인프라 협력 관련 사진

사진: Taylor Vick · Unsplash

삼성전자의 대규모 투자와 차세대 메모리 비전

삼성전자는 반도체 생태계 주도권을 확보하기 위해 대규모 생산 인프라 투자에 나섰다. 삼성전자는 용인 국가산단에 약 360조원을 투입하여 반도체 클러스터를 조성 중이며, 2027년 착공에 들어가 2029년 10월 첫 생산라인 가동을 목표로 하고 있다.

또한 한국반도체대전(SEDEX) 2026에서 삼성전자는 AI 응용처별 최적화된 차세대 반도체 솔루션을 대거 선보였다. 7세대 고대역폭메모리인 HBM4E를 비롯해 연산 기능을 메모리 내부로 통합한 LPDDR-PIM, 그리고 3차원 메모리 아키텍처 기반의 zHBM 목업을 전시하며 차세대 AI 메모리 비전을 명확히 했다. 대규모 물리적 인프라와 첨단 메모리 기술의 결합을 통해 통합 반도체 솔루션 경쟁력을 한층 강화하고 있다.

삼성전자는 SEDEX 2026에서 HBM4E와 PIM 등 혁신 솔루션을 공개하고 용인 국가산단에 360조원을 투입하는 대규모 클러스터 조성을 진행하고 있다.

엣지 AI 반도체 시장의 고성장세와 전력 효율

클라우드 중심의 연산 처리가 가진 한계를 극복하기 위해 엣지 단에서의 AI 연산 능력이 빠르게 부상하고 있다. Business Research Company의 분석에 따르면, 인공지능 온 엣지 반도체 시장은 2025년 68억 9천만 달러에서 2026년 81억 3천만 달러 규모로 성장하여 연평균 17.9%의 복합 성장률을 기록할 전망이다. 나아가 2030년까지 연평균 17.5% 성장해 155억 달러 시장을 형성할 것으로 예상된다.

이러한 시장 성장은 저전력·고효율 NPU 기술이 이끌고 있다. 국내 스타트업 모빌린트의 PCIe 카드형 AI 가속기 MLA100은 25W 전력으로 80TOPS의 연산 성능을 내며 동급 GPU 대비 전력을 82% 절감한다. 아울러 소형 AI SoC인 REGULUS는 3W 이하의 소비전력으로 10TOPS 성능을 발휘하여 전력 제약이 엄격한 엣지 인프라 환경의 효율을 획기적으로 개선하고 있다.

엣지 AI 반도체 시장은 연평균 17.9%의 높은 성장률을 보이며, 모빌린트의 NPU 등 저전력 고효율 칩이 인프라 효율성을 높이고 있다.

데이터센터 인프라 확장과 AI 가속 기술

AI 워크로드 처리를 위한 데이터센터 물리 인프라 및 소프트웨어 최적화 기술도 빠르게 고도화되고 있다. KT클라우드는 지하 2층, 지상 11층, 수전용량 50MW 규모의 청라 AI 데이터센터 건립을 추진하며, 2026년 4분기 착공 후 2030년 1분기 준공을 목표로 인프라 확장에 속도를 내고 있다.

하드웨어와 소프트웨어 측면의 가속 기술도 고도화되는 추세다. 마이크로소프트의 독자 AI 칩 Maia 300은 주요 연산 부분에 TSMC의 첨단 N2P 제조 공정을 채택했다. 엔비디아는 새로운 CUDA-X 라이브러리인 cuPotential을 통해 초기 테스트 단계에서 GPU 최적화 워크플로우를 추가로 2~3배 가속화하는 성과를 거두며 대규모 AI 인프라의 처리 성능을 극대화하고 있다.

데이터센터 인프라 확장과 AI 가속 기술 관련 사진

사진: Lightsaber Collection · Unsplash

AI 시대의 차세대 인프라 아키텍처 방향

고성능 AI 환경을 지속 가능하게 유지하려면 칩 제조 공정부터 광학 연결, 데이터센터 설계 및 소프트웨어 최적화까지 전방위적인 아키텍처 혁신이 필수적이다. Semtech는 AI 데이터센터가 광학 모듈 분야에서 10배 이상의 콘텐츠를 확보할 수 있는 다년간의 커다란 성장 기회가 될 것으로 전망한다.

인프라를 설계하는 엔지니어는 단순한 단일 가속기 성능 제고를 넘어 CPU, GPU, NPU 등 이기종 인프라의 유기적 통합과 엄격한 전력 효율성을 동시에 확보해야 한다. 글로벌 첨단 반도체 및 데이터센터 투자는 향후 클라우드와 엣지 전반에 걸친 아키텍처 변혁을 주도할 것이므로, 유연하고 확장성 높은 시스템 설계 전략이 요구된다.

참고