[기고] AI 시대 전력 부족, '빛'이 답이다

금년 다보스포럼에서의 가장 큰 관심사 중 하나는 인공지능(AI) 시대에 닥칠 전력 부족 현상이었다. 앞으로 전력 생산의 방식에 대한 혁신도 중요하지만 이에 못지않게 반도체 사용 과정에서 전력을 어떻게 절약할 수 있겠는가도 관건이다.

10년 전만 하더라도 한국에서 반도체를 연구한다고 하면 비웃었다. 시대가 바뀌어 반도체 연구개발은 이제는 대기업들의 핵심 사업이 됐을 뿐만 아니라 최근에는 각국 정부들도 가장 중요한 전략산업으로 육성하려 하고 있다. 여기에 미·중 갈등으로 대변되는 헤게모니 쟁탈전까지 더해 반도체를 많이 쓰는 AI 시대는 이제 우리의 일상생활뿐만 아니라 국가 발전 전략의 핵심 요소로 등장한 것이다. 최근 화제가 되고 있는 챗GPT의 등장이 전력 소모를 더욱 부추기고 있다. AI 출현 전 사용했던 구글 데이터 검색이 챗GPT를 통해 더욱 '지성화'되고 있고, 방대한 데이터의 지성화를 위해 반도체는 더욱 많은 전력을 사용하기 때문이다. 구글 데이터 검색을 위해서는 반도체 CPU를 잔뜩 연결해서 빠르게 연산하게 하고, 결과를 구리선으로 잘 빼내 멀리 있는 고객에게 잘 전달하면 되었다. 그런데 구리선을 통해 데이터를 전달하는 것은 어디까지나 전기였다. 여기서 엄청난 전력이 소비되는 것이다. 물론 전달된 데이터를 빛으로 바꾸는 일은 광역 전달 체계에서 시행되고 있다. 그러나 반도체 연결 과정 역시 구리선을 통해 전기가 하고 있으며, 이것은 예나 지금이나 다름없다.

이러한 공식이 AI 시대를 맞이하면서 깨지고 있다. 예전 방식으로 해서는 속도도 느리고 너무 많은 전력이 소모된다. 2040년대가 되면, 지금 있는 원자력발전소를 다 사용할 정도로 전력을 소모한다. 전력을 소모하면 뜨거워지고 이를 식히기 위해 또 전력을 소모한다.

기후 변화 시대에 견딜 수가 없다. 해결책은 두 가지 정도다. 첫째는 느린 속도를 만회하기 위해 반도체 CPU보다는 사람의 뇌를 흉내 내는 반도체 NPU라는 특별한 방식을 채택하고, 이 NPU가 필요로 하는 데이터를 바로 옆에서 공급하는 메모리를 배치한다. 요즈음 AI 반도체의 신데렐라인 엔비디아가 잘하는 것이고, HBM이라는 메모리를 한국 회사들이 공급한다. 둘째 방법은 이렇게 계산한 데이터를 구리선 대신 빛으로 바로 전환하는 방법이다. 빛은 구리선으로 가는 전기에 비해 속도가 빠르고 열도 나지 않는다.

바야흐로 반도체 전기의 시대는 반도체 빛의 시대로 변화하고 있다. 빛은 빠르고 열이 나지 않는 대신 '천방지축'과 같이 아무렇게나 가는 성질이 있다. 따라서 이를 정교하게 배치하고 반도체 AI의 계산 결과와 정합시켜 빛으로 연결하는 기술이 핵심이다. 엔비디아를 포함한 전기 반도체 회사들이 빛 연결에 뛰어든 것도 바로 그 이유다.

필자가 젊은 과학자들과 서울대 공대에서 개발을 시작해 벤처회사로 만든 '라이팩(LIPAC)'이 바로 이러한 일에 특화된 회사다. 즉, 전기를 다루는 반도체 칩과 빛으로 바꾸는 반도체 칩을 정합시켜 2차원, 3차원으로 패키징하는 기술을 개발하고 있다. 김대중 정부에서 시작한 광산업 촉진 정책이 그동안 어려움을 겪어왔으나, 이제 한국도 세계 수준으로 도약해 선두 그룹과 경쟁할 수 있다. 새로운 AI 반도체와 융합하면서 전력을 크게 절약할 수 있는 것이다.

[박영준 LIPAC기술책임자·전 서울공대 교수]