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(서울=연합뉴스) 강건택 기자 = 요즘 국내외에서 기업들이 인공지능(AI) 반도체를 자체 개발한다는 소식이 자주 들려온다.

AI 반도체란 AI 서비스 구현에 필요한 대규모 연산을 초고속·저전력으로 실행하는 'AI 맞춤형' 비메모리 반도체로, 인공지능의 두뇌에 해당한다.

자체 AI 반도체 개발에 뛰어드는 기업이 늘어나는 것은 현재 이 시장의 80% 이상을 엔비디아가 독점하고 있어서다.

25일 정보통신기획평가원(IITP)과 관련 업계에 따르면 챗GPT와 같은 거대언어모델(LLM)은 대량의 데이터 연산을 위해 AI 칩 수천 개가 필요하지만, 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 'H100'는 개당 2만5천∼4만 달러(약 3천266만∼5천226만원)라는 비싼 가격에 팔린다.

전 세계에 생성형 AI 붐을 일으킨 것은 챗GPT지만 실제로 돈을 긁어모으는 것은 엔비디아인 셈이다. '재주는 곰이 넘고 돈은 왕서방이 받는다'는 속담이 회자되는 이유다.

글로벌 AI 반도체 산업이 급성장할 것이란 전망도 기업들이 자체 개발에 뛰어드는 배경이 되고 있다. 시장조사업체 가트너는 지난해 423억 달러 규모였던 AI 반도체 시장이 오는 2027년 1천370억 달러 규모로 5년 만에 3배 이상 성장할 것으로 예상했다.

엔비디아 의존도를 낮추기 위해 구글, 메타플랫폼, 아마존 등 실리콘밸리의 빅테크 기업들이 일찌감치 자체 AI 칩 개발에 나선 가운데 마이크로소프트(MS)와 챗GPT 개발사 오픈AI가 최근 경쟁에 가세한 것이 눈길을 끈다.

MS는 지난 15일(현지 시각) 연례 개발자 회의 '이그나이트 콘퍼런스'에서 처음으로 자체 개발한 AI용 GPU '애저 마이아 100'과 고성능 컴퓨팅 작업용 중앙처리장치(CPU)인 '애저 코발트 100'을 각각 공개했다.

애저 마이아 100은 엔비디아의 GPU와 유사한 형태로 AI 기술의 가속화를 위해 설계된 칩이다. 개발 과정에서 오픈AI와 협력했으며, AI 워크로드에 대한 클라우드 기반 학습과 추론을 수행한다.

MS는 이 제품을 애저 클라우드 서비스 성능을 높이는 데 활용해 클라우드 시장 선두인 아마존웹서비스(AWS)를 추격하기 위한 전략을 세운 것으로 알려졌다.

챗GPT 열풍의 주역인 오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)가 독자적으로 AI 반도체 회사를 설립하려 했다는 사실도 지난 19일 블룸버그통신 보도로 알려졌다.

올트먼은 대량의 AI 작업에 특화된 텐서프로세싱유닛(TPU) 개발을 목표로 하는 스타트업을 설립해 엔비디아보다 저렴하게 AI 칩을 생산하려 했다고 익명의 소식통이 블룸버그에 전했다.

엔비디아에 맞설 국산 AI 칩 개발 붐도 만만치 않다.

SK그룹의 AI 반도체 계열사 사피온은 지난 16일 데이터센터용 AI 반도체 'X330'을 출시한다고 밝혔다.

LLM을 지원하는 추론용 신경망 처리장치(NPU)인 X330은 엔비디아의 최신 추론용 모델과 비교해 연산 성능은 2배, 전력 효율은 1.3배 각각 우수하다고 회사 측은 설명했다.

사피온 미국법인의 마이클 쉐바노우 최고기술책임자(CTO)는 기자간담회에서 "경쟁사 GPU를 X330으로 교체하면 소나무 1천130만 그루를 심는 탄소 저감 효과를 얻을 수 있다"며 전력 효율이 훨씬 뛰어나다는 점을 강조했다.

역시 AI 반도체 팹리스(반도체 설계기업)인 리벨리온은 지난달 초 삼성전자와 LLM에 쓰이는 차세대 고성능 반도체 '리벨'을 내년 하반기까지 개발할 계획이라고 밝혔다.

지난해 12월 차세대 AI 반도체 설루션 개발 협력을 선언한 삼성전자와 네이버도 최근 AI 반도체 칩 설루션 시험평가를 성공적으로 마친 것으로 전해졌다.