[특징주]네패스아크, 판돈만 수백조 AGI '쩐의전쟁'…'황금알' 뉴로모픽 개발 부각

네패스아크가 강세다. 삼성전자가 인공지능(AI) 연산의 두뇌역할을 할 차세대 AI 반도체 개발에 착수했다는 소식이 주가에 영향을 주는 것으로 보인다. 인간처럼 생각하고 행동하는 ‘범용 인공지능’(AGI) 개발을 위해 미국 실리콘밸리에 특별 연구조직을 신설하고 이 분야 최고 전문가들을 영입했다. 삼성전자는 최근 공석이던 SAIT 부원장에 함돈희 교수를 선임했다. 함 신임 부원장은 2021년에 박홍근 하버드대 교수, 황성우 삼성SDS 사장, 김기남 삼성전자 고문과 함께 '뉴로모픽'을 다룬 논문을 세계적인 학술지 '네이처 일렉트로닉스'에 게재한 바 있다. '뉴로모픽 반도체'는 AI와 뇌 과학 원리를 접목한 기술을 구현한 차세대 반도체다.

21일 오전 10시6분 네패스아크는 전날보다 29.93% 오른 3만6900원을 기록하고 있다.

전날 한 언론사는 삼성전자가 AGI 전용 반도체를 만들기 위해 최근 미국 실리콘밸리에 AGI 반도체 개발 조직을 신설했다고 보도했다. 구글의 텐서처리장치(TPU) 개발자 출신인 우동혁 수석부사장이 'AGI컴퓨팅랩'에 합류한 것으로 알려졌다.

삼성전자가 AGI 반도체 개발에 본격 착수한 것은 AI 특이점이 도래하는 시점이 예상보다 빠르게 앞당겨지고 있다는 판단 때문으로 풀이된다. 구글·오픈AI·소프트뱅크 등 글로벌 빅테크 기업들이 수백조 원을 쏟아부으며 '쩐의 전쟁'에 나설 정도로 시장 주도권 경쟁이 치열하다.

삼성은 오픈AI·소프트뱅크 등 '빅2'와 긴밀한 관계를 유지하고 있다. 경우에 따라서는 오픈AI와 소프트뱅크, 삼성전자로 이어지는 반(反)엔비디아 삼각편대가 꾸려질 가능성도 점쳐진다.

네패스아크는 2019년 4월 네패스에서 물적분할해 설립한 PMIC, SoC, RF 시스템 반도체 테스트 전문업체다. 고객사 스마트폰에 엑시노스 탑재량이 하이엔드 비중 확대와 3년 만에 재출시하는 FE 시리즈 탑재 등 전체적인 물량 증가에 따라 올해 실적이 좋아질 것으로 전망되고 있다. 곽민정 현대차증권 연구원은 "온디바이스 AI로 인한 테스트 타임이 증가하면서 네패스아크 실적이 좋아질 것"이라며 "PMIC와 AP 물량 증가에 따라 흑자로 전환할 것"이라고 분석했다.

네패스아크는 뉴로모픽 인공지능칩 테스트를 개발했다. 뉴로모픽칩은 반도체 칩 자체에 AI 알고리즘이 프로세싱 로직부분과 메모리로 일체화된 것을 의미한다. 네패스아크가 테스트 개발한 제품은 네패스 퓨처인텔리전스사업부에서 개발한 것으로 칩 자체에서 학습한 판단(인지) 기능을 모두 포함하고 있다. 576개의 인공 뉴런을 집적한 AI 반도체로 1개의 뉴런은 메모리와 인공지능 연산을 위한 로직 영역으로 구성했다. 뉴런의 개수를 쉽게 확장할 수 있는 아키텍쳐를 가지고 있으며, 저전력 소형화가 가능하면서도 사람의 뇌와 같은 고속 병렬 연산 처리가 가능한 칩이다.

제어로직부 등 학습 및 저장·복구 인식기능에 대한 테스트 알고리즘을 구현한 국내 최초의 테스트라 할 수 있으며 양산 적용됐다. 세계 AI 애플리케이션에 사용되는 반도체 시장 규모가 2025년까지 1289억달러(약153조원) 규모로 성장할 것으로 예상했다. 성능이 고지능화 될 것으로 보이는 AI 산업에 대한 기술선도기업으로 발돋움할 수 있는 노하우를 쌓아가고 있는 단계라고 네패스아크는 설명했다.

뉴로모픽 반도체는 인간의 뇌나 신경세포의 구조와 특성을 모방해 효율성을 높인 병렬 연산 인공지능형 반도체를 뜻한다. 관련업계는 본격적으로 스파이킹 뉴럴넷이라고 하는 것을 구현한 뉴로모픽 칩이 나오면 '게임 체인저'가 될 것으로 기대했다. 전기는 조금 먹고, 성능은 훨씬 좋고, 사람하고 비슷하게 효율적으로 동작할 수 있을 것으로 전망했다.

최근 경남 진주 경상국립대학교는 박준홍 교수 연구팀(생체모방 반도체 연구실)은 다중 감각을 통해 사물을 인식해 신호를 학습하는 인간을 모방, 단일 소자 레벨에서 다영역 신호를 통해 인식된 정보를 학습·처리하는 뉴로모픽 반도체 기술을 개발했다.

카이스트 신소재공학과 김경민 교수 연구팀은 다양한 멤리스터 소자를 융합해 곤충의 시신경에서의 시각 지능을 모사하는 지능형 동작인식 소자를 개발하는 데 성공했다. 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 설계해 동작인식 소자를 적용했다. 기존 기술 대비 에너지 소비를 92.9 % 감소하고 사물의 움직임을 15.0 % 더 정확하게 예측할 수 있음을 검증했다.