주문형 반도체(ASIC) 시대가 도래하면서 AMD, 인텔, 엔비디아의 설자리는 줄어들 것 (Feat. 수혜 기업은)

창업 1년 한국 스타트업이 '넘사벽' 인텔 꺾었다…업계 '술렁'

설립된 지 1년을 갓 넘긴 스타트업인 한국의 리벨리온에서 설계한 금융 인공지능 반도체가 지금까지 1위를 유지하던 인텔의 파이낸스 AI 반도체보다 처리속도가 30% 빠르고, 전력 소비 효율은 배 이상 높게 차이나며 정상을 차지했다.

 

또한, 현재 국내외 주요 금융투자사들은 거래 시스템에 엔비디아의 그래픽처리장치 A100 (GPU)를 쓰고 있는데, 리벨리온의 금융 AI 반도체를 이용하면 파이낸스 분야에서는 A100보다 처리 속도가 열 배 이상 빠르다고 전했다.

 

현재 리벨리온의 금융 AI 반도체는 TSMC에서 제작되고 있으며, 삼성전자의 러브콜로 다음 AI 반도체는 5나노 공정으로 제작될 예정이다. 또한, 데이터센터용 반도체는 아직 시제품이 나오지도 않았지만 세계 1위 클라우드기업 아마존에서 먼저 협업 요청을 보냈다.

주문형반도체 (ASIC)

ASIC(application-specific integrated circuit,특정 용도용 집적 회로)이란 범용 용도가 아닌 특정 용도에 맞게 맞춤 제작된 집적 회로를 말하며 주문형 반도체라고도 한다.(위키백과)

 

장점으로 동작 속도가 향상되고, 구현 면적을 소형화할 수 있으며 소비 전력이 낮아진다. 단점으로는 맞춤형 생산으로 소량 생산이기에 생산 비용이 비싸다. 또 설계가 어렵고 변경이 어려우며 제조 공정 시간이 오래 걸린다. 

인공지능 반도체 기술 진화 방향 (출처:정보통신정책연구원)

앞으로 인공지능 반도체의 패러다임은 범용반도체에서 주문형반도체로 변화할 것이다. 앞서 기사에서 보듯이 처리속도나 전력소비 등 성능 차이가 굉장히 크며 이는 곧 기업에선 경쟁력이다. 또한 기업이 요구하는 스펙은 범용적 아닌 특화된 분야에서 월등한 것이다. 가령 데이터센터용 반도체는 데이터 연산능력보단 처리속도가 중요할 것이다. 이에 따라 반도체의 성능을 데이터 센터의 용도에 맞게 필요한 성능을 끌어올리고 상대적 덜 필요한 부분은 낮게 설계한다면 데이터 센터 운영비용은 상당히 절감될 것이다. 

 

인텔과 엔비디아의 반도체는 범용반도체로 다양한 분야에 두루 쓸 수 있는 제품이다. 하지만 리벨리온이 내놓은 주문형 반도체(ASIC)는 특정 용도에 맞게 맞춤/집중형으로 설계된 반도체이기 때문에 기업이 원하는 분야에서 성능면에서 만족을 준다. 

 

애플 또한 다른 이유도 있지만 비슷한 연유로 자체 반도체를 제작하여 탈인텔하였고, 압도적인 성능을 보여주고 있다. 다른 소프트웨어 기업 구글, 마이크로소프트, 아마존 등 또한 자체 반도체를 제작 중에 있기에 기존 범용 반도체 기업에게는 좋지 않은 뉴스만은 확실하다. 

 

이에 따른 수혜 기업은 누가될까?

반도체 설계만 할 뿐 제작은 하지 않는다. 반도체 제작을 하기 위해서는 천문학적인 비용과 노하우가 필요하기에 파운드리 기업에 주문을 하는 것이 이득이다. 세계 파운드리 1위 기업은 대만의 TSMC, 2위인 삼성전자 등이 있다. 시대의 흐름을 읽고 인텔 또한 파운드리 사업을 위해 110조 원을 투자하며 적극적으로 나서고 있다.

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- 테크서퍼

 

 

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