AI와 반도체 관련 뉴스를 보다 보면 낯선 용어들이 끊임없이 등장한다.
GPU, HBM, 파운드리, 팹리스, NPU…
처음에는 하나하나 검색해 봐도
막상 뉴스를 읽을 때는 또 헷갈리기 마련이다.
특히 최근에는 AI가 빠르게 발전하면서
삼성전자, SK하이닉스, 엔비디아, TSMC 같은 기업들의 이름이 자주 언급되는데,
용어를 이해하지 못하면 기사 내용을 절반도 이해하기 어렵다.
이번 글에서는 AI와 반도체 뉴스를 읽을 때
가장 많이 등장하는 핵심 용어 10가지를 쉽고 간단하게 정리해 보았다.
1. 시가총액(Market Cap)
시가총액은 기업의 전체 가치를 의미하는 금액이다.
현재 주가 × 발행주식 수로 계산하며,
기업의 규모를 비교할 때 가장 많이 사용하는 지표다.
줄임말로 ‘시총’이라고도 한다.
예를 들어
엔비디아가 삼성전자보다 시가총액이 크다는 말은,
시장이 그만큼 엔비디아의 미래 가치를
높게 평가하고 있다는 의미다.
한줄요약
발행된 총 주식수에 현재주가를 곱한 값
2. PER (Price Earnings Ratio)
PER은 주가수익비율이라고 하며,
기업이 벌어들이는 이익 대비
현재 주가가 얼마나 높은지를 나타낸다.
쉽게 말해 현재
이익이 계속 유지된다고 가정했을 때
투자금을 회수하는 데 걸리는 기간
이라고 이해하면 된다.
PER이 높다고 반드시 비싼 주식은 아니다.
앞으로 성장성이 높을 것으로 기대되는 기업은
PER이 높게 형성되는 경우가 많다.
한줄요약
현재 주가가 1주당 순이익(EPS)의 몇 배에 거래되는지 나타내는 지표
3. 파운드리(Foundry)
파운드리는 반도체를 대신 생산해 주는 사업을 말한다.
설계 전문 회사가 만든 반도체를
실제 공장에서 제조하는 역할이다.
대표 기업으로는
대만의 TSMC와 삼성전자가 있다.
AI 시대가 될수록 첨단 반도체를
얼마나 안정적으로 생산할 수 있는지가 중요해지면서
파운드리 경쟁도 더욱 치열해지고 있다.
한줄요약
외부에서 제품 설계를 넘겨받아 반도체를 생산하는 일
또는 그런 방식으로 생산하는 업체
4. 팹리스(Fabless)
팹리스는 반도체를 직접 생산하지 않고
설계만 하는 기업을 의미한다.
공장을 짓는 대신 설계 기술에 집중하고,
생산은 파운드리 기업에 맡긴다.
대표적인 팹리스 기업으로는
엔비디아, AMD, 퀄컴, 애플 등이 있다.
한줄요약
반도체 생선 설비 없이 하드웨어 소자의 설계와 판매만을 전문으로 하는 회사
5. GPU (Graphics Processing Unit)
GPU는그래픽 처리 장치의 약자로,
화면에 표시되는 2D·3D 이미지와 영상을
빠르게 계산·그리는 전용 회로를 뜻하며
원래 그래픽 처리를 위해 개발된 반도체였지만
지금은 AI 연산의 핵심 칩으로 자리 잡았다.
AI는 엄청난 양의 데이터를 동시에 계산해야 하는데,
GPU는 이런 병렬 연산에 매우 뛰어난 성능을 발휘한다.
AI 딥러닝 학습·추론, 대규모 데이터 분석 등에
널리 활용된다.
현재 AI 시장에서 엔비디아가
압도적인 경쟁력을 갖게 된 이유도
바로 GPU 때문이다.
한줄요약
그래픽 렌더링처럼 단순 연산을 대량으로 동시에 처리하는 병렬 연산에 특화된 프로세서
6. HBM (High Bandwidth Memory)
HBM은 고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory)의 약자로,
이름 그대로 한 번에 매우 많은 데이터를
빠르게 전달할 수 있도록 설계된
고성능 메모리 반도체이다.
일반적인 메모리는
데이터를 옆으로 넓게 배치하지만,
HBM은 얇게 만든 여러 개의 D램(DRAM) 칩을
아파트처럼 수직으로 쌓고,
층 사이를 수천 개의 미세 연결로
연결하는 구조를 사용한다.
이 구조 덕분에 작은 공간에서도
데이터가 이동하는 통로를 크게 늘릴 수 있어,
기존 메모리보다 훨씬 높은 대역폭으로
데이터를 빠르게 처리할 수 있다.
AI 연산을 담당하는 GPU는
엄청난 양의 데이터를 빠르게 처리해야 하는데,
아무리 GPU 성능이 뛰어나도
데이터를 제때 공급받지 못하면
성능을 제대로 발휘하기 어렵다.
HBM은 GPU 옆에서 필요한 데이터를
초고속으로 공급하는 역할을 하며,
생성형 AI와 고성능 컴퓨팅 시대의
핵심 부품으로 자리 잡고 있다.
최근 SK하이닉스가 글로벌 AI 시장에서
크게 주목받는 이유도 HBM 경쟁력 때문이다.
HBM 기술은 2013년 SK하이닉스가
세계 최초로 HBM 메모리 개발에 성공하면서
본격적으로 시작되었으며,
현재는 AI 반도체 경쟁력을 좌우하는
핵심 기술로 평가받고 있다.
한줄요약
여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 데이터 통로를 넓히고,
AI 반도체에 필요한 초고속 데이터 공급을 가능하게 하는 차세대 메모리
7. DRAM(Dynamic Random Access Memory)
DRAM은 컴퓨터와 스마트폰에서 사용하는 작업용 메모리다.
동적(Dynamic)’이라는 말처럼 시간이
지나면 저장된 전하가 줄어들어
데이터를 유지하려면 주기적으로
리프레시(Refresh)가 필요한 구조를 가진다.
이 특성 때문에 전원이 꺼지면
데이터가 사라지는 휘발성 메모리로 분류된다.
사람으로 비유하면 ‘작업 책상’과 같은데
책상이 넓을수록 여러 일을
동시에 펼쳐놓고 처리하기 쉬운 것처럼,
DRAM 용량이 클수록
기기도 더 빠르고 원활하게 작동한다.
프로그램을 실행할 때 필요한 데이터를 임시로 올려두는 공간이며,
용량이 넉넉할수록 다중 작업(멀티태스킹) 시
시스템이 멈춤 없이 부드럽게 동작한다.
삼성전자와 SK하이닉스는
세계 DRAM 시장을 이끄는 대표 기업이다.
한줄요약
컴퓨터가 빠르게 작업할 수 있도록 데이터를 잠시 기억해 주는 공간
8. NPU (Neural Processing Unit)
NPU는 우리말로 신경망 처리장치를 의미한다.
인공지능(AI)과 머신러닝, 딥러닝 연산을
빠르고 효율적으로 수행하도록 설계된
AI 전용 반도체이다.
AI 학습과 추론에 필수적인
단순하고 반복적인 행렬 연산을
적은 전력으로 처리하도록 특화되어 있다.
일반 CPU/GPU로도 AI 연산이 가능하지만,
NPU는 신경망 계산에만 최적화되어 있어
더 적은 전력으로 높은 AI 성능을 낸다.
쉽게 비교하자면,
GPU가 서버(클라우드)에서
대규모 AI를 처리하는 거대한 엔진이라면,
NPU는 스마트폰이나 노트북 등 기기 안(온디바이스)에서
AI를 가볍고 빠르게 실행하는 스마트한 엔진인 것이다.
앞으로 스마트폰, PC, 가전제품 등에 탑재되는
온디바이스 AI(On-Device AI) 시장이 확대될수록
NPU의 중요성은 더욱 커질 전망이다.
한줄요약
이미지·음성 인식 등 AI 신경망 연산을
적은 전력으로 빠르게 처리하는 AI 전용 프로세서
9. 온디바이스 AI(On-device AI)
온디바이스(On-Device)는 말 그대로
‘기기 안에서’라는 뜻으로,
스마트폰·노트북·가전 같은 기기 자체에서
데이터를 직접 처리하는 방식을 말한다.
특히 ‘온디바이스 AI’는
인터넷(클라우드 서버)을 거치지 않고
기기 내부에서 AI 연산을 수행하는 기술을 의미한다.
이를 구현하기 위해서는
AI 전용 칩(NPU)이나
최적화된 소프트웨어가 탑재되어야 한다.
네트워크 연결이 없어도
언제 어디서나 AI 기능을 사용할 수 있으며,
개인정보가 외부 서버로 나가지 않아
강력한 개인정보 보호와 빠른 반응 속도가
가장 큰 장점이다.
또한 서버와 통신하는 전력 소비도 줄일 수 있다.
대표적으로 스마트폰의 실시간 통번역,
사진 배경 제거나 얼굴 인식, AI 카메라 자동 보정 등이
온디바이스 AI의 예시이다.
기존에는 대규모 AI 연산을
클라우드 서버에서 다 처리했지만,
최근에는 기기 내 연산과 서버 연산을 혼합해
최적의 성능을 내는
‘하이브리드 AI’ 방식도 함께 발전하고 있다.
보안과 속도를 모두 잡을 수 있어
삼성전자와 애플 등 글로벌 IT 기업들이
가장 집중하고 있는 핵심 기술이다.
한줄요약
인터넷 연결 없이 기기 자체에서 AI 연산을 빠르고 안전하게 수행하는 기술
10. EUV (Extreme Ultraviolet)
EUV(Extreme Ultra Violet, 극자외선)는
초미세 반도체를 만드는
최첨단 노광 기술을 말한다.
쉽게 말하자면,
극자외선 파장의 빛을 이용해
반도체 회로를 실리콘 웨이퍼 위에
매우 정밀하게 그리는 기술이다.
회로가 미세해질수록 같은 크기의 칩 안에
더 많은 트랜지스터를 넣을 수 있어
성능은 높아지고 전력 소비는 크게 줄어든다.
현재 EUV 장비는 네덜란드의 ASML이
사실상 세계 독점 공급하고 있으며,
삼성전자와 TSMC 등 주요 파운드리 기업 모두
AI 반도체 주도권을 잡기 위해
EUV 공정 도입과 확대에 사활을 걸고 있다.
한줄요약
극자외선을 이용해 반도체 웨이퍼에 초미세 회로를 그리는 최첨단 노광 기술
마치며
AI와 반도체 산업은
생각보다 훨씬 많은 전문 용어를 사용한다.
하지만 모든 용어를 외울 필요는 없다.
오늘 소개한 10가지만 이해해도
대부분의 AI·반도체 뉴스를 훨씬 쉽게 읽을 수 있다.
필자가 앞으로 쓸
“미래 인사이트” 카데고리 내용들도
이 용어들이 많이 들어갈 예정이다.