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[김정호의 4차혁명 오딧세이] 50년 반도체 지배해온 '무어의 법칙', 이제 끝났다

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'무어의 법칙'은 2차원 반도체에 적용되는 개념
4차 산업혁명 시대엔 3차원 반도체 연구 발전시켜야

50년 반도체 산업 진리로 군림 '무어의 법칙'

지난 50년 반도체 기술과 산업의 '혁신'을 대표적으로 보여 주는 것이 '무어의 법칙'이다. 인텔의 공동 설립자인 고든 무어가 1965년 주장한 것으로 반도체 집적회로(IC. Integrated Circuit)의 집적도가 24개월 마다 두 배씩 증가한다는 법칙이다.

무어의 법칙에 따라 단위 실리콘 웨이퍼 면적 당 집적할 수 있는 반도체의 개수가 증가한다. 그러면 반도체 집적회로의 가격이 하락해, 기업 이익이 증가하고, 결과적으로 반도체를 값싸게 보급해 오늘날과 같은 인터넷, 스마트폰 시대를 가능하게 했다. 결과적으로 무어의 법칙이 지금까지의 인터넷과 스마트폰으로 대표되는 3차 산업혁명을 가능하게 하는 원동력이 됐다.

무어의 법칙에 따라 이렇게 반도체 트랜지스터와 연결선의 폭이 줄어 들면 반도체의 장점도 많다. 일단 트랜지스터 게이트의 길이가 줄어들면 반도체의 신호 처리 속도가 빨라진다. 그 결과 당연히 컴퓨터와 메모리의 대응속도가 빨라진다. 인공지능(AI)과 빅데이터를 처리하기 위해선 이 스위칭 속도가 관건이다. 무어의 법칙에 따라 이러한 IC 의 데이터 처리 속도가 끊임없이 증가해 왔다. 또, 무어의 법칙에 따라 IC의 전력 소모도 줄어든다.

'무어의 법칙'의 개념을 보여주는 그래프. 출처: 구글 이미지.


'무어의 법칙'은 이제 끝났다

최근 삼성전자는 세계 최초로 10나노급 2세대 D램인 10나노급 8Gb(기가비트) DDR4(Double Data Rate 4)를 양산하기 시작했다고 발표했다. 이러한 무어의 법칙을 지속하기 위한 반도체 업계의 노력은 필사적이다. 하지만 필자는 기업들의 이러한 기술 혁신의 높이 평가하면서도 이제 발상의 전환이 필요하다고 본다.

일단 무어의 법칙이 지속되기 어려운 몇가지 근본적인 이유가 있다. 우선 나노미터 급의 길이가 되면 트랜지스터의 크기가 원자 10개 또는 수십 개의 크기가 된다. 수소 원자의 반경 크기에 가까워진다. 따라서 더 이상 전자 공학이 아니고 원자 공학이 된다. 두 번째 이유는 전류 누설 현상이 심각해진다. 특히 DRAM 에서는 전자를 캐패시터(Capacitor)에 가둬 두어야 하는데, 너무 작은 나노 구조이다 보니, 전자가 새어 나간다. 그래서 메모리가 데이터를 오랫동안 유지해 두기 어렵다.

그러니 데이터를 계속 유지하기 위해 단위 면적당 더 많은 전자를 가두려면 DRAM 구조가 점점 더 복잡해진다. 또는 데이터를 유지하기 위해 메모리 다시 쓰기를 반복해야 한다. 당연히 컴퓨터가 느려지고, 전력 소모가 많아진다.

이러한 전류 누설 현상은 반도체 동작 온도가 올라가면 더 심해진다. 그래서 데이터 센터의 냉각 기술이 중요해지고 있다. 아예 데이터 센터 전체를 영하 296도인 액체 질소에 넣자는 논의도 있다. 마지막으로 나노미터급 반도체 공장 건설 비용이 기하급수적으로 늘어난다. 나노미터 급 DRAM 공장 하나 짓는 데 10조원 이상 규모의 투자가 들어간다.

DRAM 의 내부 구조, 출처 : 테크닉인사이트닷컴.


3차원 반도체가 답이다

수년 전 필자는 미국 인텔의 세미나에 참석하기 위해 이 회사를 방문한 적이 있다. 무어를 잠시 만나기 위해 그의 사무 공간으로 갔지만, 아쉽게 하와이 휴가 중이라 만나지 못했다. 필자는 무어의 법칙은 이제 끝났다는 사실을 알려주고자 했다

수년전 미국 캘리포니아주 산타클라라에 있는 인텔 본사를 방문해 이 회사 공동 설립자인 고든 무어 사무 공간에 들렀다. 

지금까지의 반도체는 공정의 생산성을 높이기 위해 2차원 구조를 사용해 왔다. 그래서 실리콘 웨이퍼가 평평하고 둥글게 생겼다. 이게 바로 2차원 반도체이다. 필자는 바야흐로 4차 산업혁명 시대에는 3차 원 반도체 구조가 답이라고 주장한다.

앞으로 100년의 반도체 발전 방향이다. 삼성전자와 SK 하이닉스가 인텔을 진정으로 넘어서기 위해서는 새로운 패러다임의 개척이 필요하다. 그것이 빠른 추격자 (Fast Follower) 모델에서 창조적 선구자(Creative Leader) 로 성장하는 과정이다.

 

<김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수>

 

김정호 교수.

 

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딥시크도 '자체 AI칩' 개발 추진 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 반도체 개발에 나선 것으로 알려졌다. 그동안 AI 모델 학습과 운영에 사용해 온 엔비디아와 화웨이 반도체 의존도를 줄이기 위한 전략으로 풀이된다. 개발이 성공하면 중국 AI 대표 기업으로 떠오른 딥시크의 사업 전략이 크게 바뀌는 것은 물론, 중국 AI 반도체 시장에서 영향력을 키워온 화웨이에도 새로운 경쟁자가 등장하게 된다. 로이터 통신은 7일(현지시간) 사안에 정통한 복수의 관계자를 인용해 딥시크가 자체 AI 추론용(inference) 반도체를 개발하고 있다고 보도했다. 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계로, 새로운 모델을 학습시키는 훈련(training)용 반도체와는 용도가 다르다. [AI 이미지 = 배상희 기자] 소식이 전해진 뒤 미국 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주가는 개장 전 거래에서 약 1.6% 하락했다. 리처드 윈저 라디오프리모바일 애널리스트는 "엔비디아는 중국 시장에서 사실상 퇴출된 상태이며, 앞으로도 상황이 달라질 가능성은 거의 없다"며 "딥시크도 최첨단 반도체 생산 능력을 확보하지 못하면 자체 AI 반도체를 중국 외 시장에 판매하기는 사실상 불가능하다"고 말했다. 그는 따라서 이번 딥시크의 반도체 개발이 엔비디아 실적에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 내다봤다. 딥시크는 지난해 공개한 저비용·고효율 AI 모델이 세계적인 주목을 받으며 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 다만 그동안에는 기술 상용화보다 AI 모델 성능 개선에 집중해 온 것으로 알려졌다. ◆ 화웨이 의존 줄이고 자체 생태계 구축 미국의 대중국 수출 규제로 엔비디아의 최첨단 AI 반도체 공급이 막히면서 화웨이는 약 500억달러 규모의 중국 AI 반도체 시장에서 절반가량의 점유율을 확보했다. 딥시크를 비롯한 중국 주요 AI 기업들도 화웨이 반도체를 적극 활용해 왔다. 하지만 화웨이의 독주도 흔들리고 있다. 알리바바와 바이두가 자체 AI 반도체를 개발하며 시장 점유율을 확대하고 있는 데 이어 딥시크까지 경쟁에 뛰어든 것이다. 소식통들에 따르면 딥시크의 반도체 개발은 아직 초기 단계다. 회사는 반도체 설계업체와 파운드리, 메모리 업체 등과 협의를 진행하고 있으며 프로젝트는 약 1년 전 시작됐다. 최근에는 반도체 설계 엔지니어 채용도 확대했지만 공개 채용 사이트에는 공고를 내지 않고 비공개 방식으로 인력을 확보한 것으로 전해졌다. 딥시크는 이번 보도와 관련한 논평 요청에 응답하지 않았다. [AI 이미지 = 배상희 기자] ◆ AI 추론 시장 겨냥…오픈AI도 자체 칩 개발 딥시크의 전략은 글로벌 AI 기업들의 움직임과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 지난달 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론용 AI 반도체 '할라페뇨(Jalapeno)'를 공개했고, 앤트로픽도 자체 AI 반도체 개발을 검토 중인 것으로 알려졌다. 딥시크에는 미국의 대중국 반도체 수출 규제도 중요한 배경이다. 미국은 중국 기업들이 엔비디아의 최첨단 AI 반도체를 구매하지 못하도록 막고 있으며, 중국 정부는 자국 기업들에 국산 AI 반도체 개발을 독려하고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 2024년 중국 언론과의 인터뷰에서 미국의 반도체 수출 규제가 회사의 가장 큰 과제 중 하나라고 밝힌 바 있다. 딥시크는 초기에는 엔비디아 H800 반도체를 이용해 AI 모델을 학습시켰지만, 이후 화웨이 어센드(Ascend) 반도체 사용 비중을 꾸준히 늘려왔다. 지난 4월에는 화웨이 어센드에 최적화된 V4 모델을 공개했고, 화웨이는 V4-Flash 모델 학습에도 자사 반도체가 일부 사용됐다고 밝혔다. 이후 중국 대형 IT 기업들의 화웨이 어센드 950 반도체 주문도 크게 증가한 것으로 알려졌다. 딥시크가 개발 중인 추론용 반도체는 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장을 겨냥한다. AI 서비스가 확산되면서 컴퓨팅 수요가 모델 학습보다 실제 서비스를 위한 추론 단계로 빠르게 이동하고 있기 때문이다. 추론용 반도체는 범용 GPU보다 가격이 저렴하고 전력 소비도 적다는 장점이 있다. 다만 성공을 장담하기는 어렵다. 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하려면 막대한 자금과 수년의 개발 기간이 필요하며, 미국의 수출 규제로 중국 기업들은 최첨단 해외 파운드리와 고대역폭메모리(HBM) 접근에도 제약을 받고 있다. 한편 딥시크는 최근 기업가치 520억~590억달러를 인정받는 조건으로 70억달러 규모의 첫 외부 투자 유치를 추진하고 있다. 수년간 외부 투자를 거부해 온 기존 전략을 바꾸는 첫 행보다. koinwon@newspim.com 2026-07-07 22:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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