2025년, 인공지능 기술의 급속한 발전은 반도체 산업 전반에 지각변동을 일으키고 있습니다. CPU와 GPU 중심의 기존 구조는 한계를 드러내고 있으며, AI 전용 칩셋과 NPU, 칩렛 구조 등 새로운 기술들이 빠르게 부상하고 있습니다. 이 글에서는 AI 시대를 이끄는 반도체 기술의 진화 방향과 함께, 각 기술이 어떤 방식으로 AI 산업을 뒷받침하고 있는지 상세히 분석해보겠습니다.
AI칩: CPU·GPU를 넘어선 맞춤형 연산
기존 반도체 설계는 범용 연산을 전제로 한 CPU 중심 구조였습니다. 이후 병렬 연산을 위한 GPU가 부상했지만, AI 산업이 폭발적으로 성장하면서 기존 방식으로는 효율적인 처리에 한계가 드러났습니다. 이로 인해 등장한 것이 바로 AI 특화 반도체, 즉 AI칩입니다. AI칩은 인공지능 학습과 추론에 최적화된 구조로, 대표적으로 TPU(Google의 텐서 프로세싱 유닛), IPU(Graphcore), Habana Labs의 Goya·Gaudi 시리즈 등이 있습니다. 이들은 수천~수만 개의 연산 유닛을 통해 대규모 신경망을 빠르게 처리하며, AI 모델 학습 시간을 획기적으로 단축시켜 줍니다. 특히 2025년 현재는 온디바이스 AI 연산이 중요해지고 있어, 클라우드뿐 아니라 스마트폰, 노트북, IoT 디바이스에 AI칩이 탑재되는 추세입니다. 애플의 M4 시리즈, 삼성의 엑시노스, 퀄컴의 스냅드래곤 X Elite 등이 대표적인 예로, 각각 NPU 기능을 내장해 로컬 기반 AI 기능을 지원하고 있습니다. 또한 NVIDIA는 데이터센터용 AI칩인 H200 (Hopper 아키텍처 기반)과 Blackwell B100을 통해 생성형 AI 및 LLM 모델 훈련 시장을 장악하고 있으며, 2025년 기준 가장 높은 AI 연산 성능을 제공하는 반도체 중 하나로 꼽힙니다.
NPU: AI 연산을 위한 핵심 엔진
NPU(Neural Processing Unit)는 AI칩 안에서도 핵심 역할을 수행하는 전용 연산 장치입니다. 주로 추론(inference)에 특화된 구조로, 이미지 인식, 음성 분석, 자연어 처리 등 AI 응용에서 빠르고 전력 효율 높은 연산을 가능하게 합니다. 기존에는 GPU나 CPU가 AI 연산을 대신했지만, NPU는 이러한 연산을 훨씬 적은 전력으로 처리할 수 있어 스마트폰, 노트북, 웨어러블 등 배터리 기반 디바이스에 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 예를 들어, 애플의 M3/M4 시리즈는 NPU를 통해 영상 편집, 실시간 번역, Siri 개선 등에 활용되며, Windows on ARM 환경에서는 Qualcomm Hexagon NPU가 채택되고 있습니다. NPU는 단순한 연산 성능뿐 아니라 AI 소프트웨어 프레임워크와의 통합이 중요합니다. TensorFlow Lite, ONNX, CoreML, PyTorch Mobile 등의 프레임워크들이 NPU 최적화를 지원하면서, NPU는 점점 더 많은 플랫폼에서 사용되고 있습니다. 2025년 현재, 대부분의 하이엔드 반도체는 초당 40~60TOPS(Tera Operations Per Second) 수준의 NPU 성능을 보유하고 있으며, 이는 고해상도 이미지 생성, 실시간 음성 합성, 챗봇 응답 처리까지 소화할 수 있는 수준입니다. 향후 NPU는 IoT·자동차·로봇 등 다양한 산업군에서도 활용 범위가 확대될 것입니다.
칩렛 구조: 확장성과 효율을 동시에
AI 연산의 요구가 커지면서 단일 실리콘 다이에 모든 기능을 담기 어렵게 되었고, 이를 해결하기 위한 대안으로 칩렛(Chiplet) 구조가 급부상했습니다. 칩렛은 다양한 기능을 가진 소형 반도체 다이를 하나의 패키지 안에 통합하는 방식으로, 효율성과 확장성을 동시에 확보할 수 있습니다. 기존에는 CPU, GPU, 메모리 컨트롤러 등을 단일 실리콘에 집적했지만, 칩렛 구조를 활용하면 각 기능을 개별 다이로 나눠 설계하고 패키징 기술로 연결할 수 있습니다. AMD는 이미 Zen 아키텍처 기반 Ryzen·EPYC 라인업에서 칩렛 방식을 채택했고, 인텔은 Foveros, EMIB 등의 고급 패키징 기술로 칩렛 구조를 구현 중입니다. 2025년에는 NVIDIA, 삼성전자, 애플 등도 다양한 칩렛 구조의 반도체를 준비 중입니다. 칩렛은 AI 모델의 파라미터 수가 기하급수적으로 증가하는 현시점에서, 메모리 대역폭 확보와 열 분산, 공정 다변화 등을 가능하게 합니다. 예를 들어, 하나의 칩에 GDDR7 메모리 컨트롤러 칩렛, NPU 칩렛, CPU 칩렛을 따로 구성해 전력 효율과 성능을 최적화하는 방식입니다. 향후 2.5D, 3D 패키징 기술이 정착되면, 칩렛 기반 반도체는 AI 연산을 위한 기본 설계 구조로 자리잡을 것으로 보입니다.
AI 시대의 도래는 반도체 기술의 구조적 전환을 촉진하고 있습니다. AI칩은 학습과 추론에 특화된 연산을 가능하게 하고, NPU는 전력 효율성과 속도를 동시에 잡은 AI 연산의 핵심 엔진입니다. 또한 칩렛 구조는 이러한 기능들을 모듈화하여 더 유연하고 확장 가능한 시스템을 구성할 수 있도록 돕습니다. 지금은 AI와 반도체가 서로를 끌어올리며 발전하는 시대입니다. 기술 트렌드를 선제적으로 이해하고 대응하는 것이, 개발자와 산업 종사자 모두에게 중요한 시점입니다.
AI칩, NPU, 칩렛 등 최신 반도체 기술을 시각적으로 표현한 이미지입니다.