• 20W 대 1000W.

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• 인간의 뇌와 엔비디아의 최신 인공지능(AI) 칩 블랙웰이 필요로 하는 전력 차이

• 뇌는 기억과 연산이 하나의 신경망에서 처리되기 때문에 특정 기능을 수행하는 데 전구 1개 수준인 20W면 충분

• 반면 AI 칩은 연산(프로세서)과 기억(메모리) 장치가 분리돼 있고, 이 둘 사이에 끊임없이 데이터가 오가야 함

• 그만큼 전력 소모가 커짐

• 여기에 더해 뇌는 필요한 영역만 활성화되는 반면, 반도체는 필요성 여부와 상관없이 가동하기 위해선 모든 회로에 전기를 흘려 보내야 해 구조적으로 비효율이 발생

• 그만큼 인간의 뇌는 AI 반도체와 비교할 때 압도적인 효율을 자랑

• 이러한 관점에서 출발한 게 뉴로모픽 반도체

• 뇌와 같은 원리로 작동하는 컴퓨터 또는 반도체라면 지금보다 효율이 훨씬 높을 것이라는 기대에서 기술 개발이 시작

• AI 시대 반도체 성능을 좌우하는 미세 공정의 한계와 막대한 전력 소모에 따른 인프라 부족으로 기업들이 고전하는 가운데 뉴로모픽 반도체가 최근 AI 산업의 ‘병목 현상’을 해결할 기술로 주목받는 이유

• 뉴로모픽 반도체 기술을 구현하기 위해선 ‘인간의 뇌가 어떻게 작동하는가’란 질문에 우선 대답해야 한다. 과학기술의 발전에도 아직까지 인간의 뇌는 미지의 영역에 가깝다.

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• 이와 관련해 뉴로모픽 반도체 석학이 최근 국내에서 최신 기술 동향을 소개

• 함돈희 미국 하버드대 공학·응용과학부 석좌교수는 지난달 28일 최종현학술원 초청으로 진행한 특별강연에서 “수천 개 뉴런의 전기 신호를 동시에 측정할 수 있는 기술이 개발됐다”고 말했음

• 함 석좌교수는 2021년 삼성전자의 싱크탱크인 SAIT(옛 삼성종합기술원)에서 뉴로모픽 반도체를 어떻게 구현할지에 대한 논문을 썼고 이 논문은 세계적 학술지 네이처 일렉트로닉스에 게재됐음

• 그동안 신경과학계는 뇌 신호를 측정하는 기술과 관련해 정확도 및 규모 측면에서 딜레마에 빠져 있었음

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• 정확도가 높은 방식은 1, 2개 소수의 신호만 측정할 수 있다. 반대로 수백 개 이상 여러 신호를 잡는 방식은 그만큼 정확도가 떨어지는 한계가 있었다.

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• 함 교수는 2010년부터 이러한 한계를 극복하기 위해 10년 넘게 연구를 진행

• 그는 ‘iMEA’라는 정확도와 규모 두 마리 토끼를 다 잡는 뇌 신호 측정 기술을 개발

• 함 교수는 “개별 세포 수준의 정보(정확도)를 유지하면서 대규모 신경망을 분석하는 새로운 접근법”이라며 “뇌 원리를 규명하고 이를 모사하는 뉴로모픽 반도체 개발의 기반이 될 것으로 기대된다”고 소개

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[ 장밋빛 기대 속 ‘테마’ 남발 우려도 ]

• 뉴로모픽 반도체는 실제 구현되기만 한다면 기존 반도체 산업의 패러다임을 바꾸는 혁신 기술이 될 전망

• 삼성전자, SK하이닉스는 물론 인텔, IBM 등 해외 빅테크도 미래 기술로 보고 연구개발을 하고 있음

• 특별강연에서 만난 SK하이닉스 관계자는 “연산과 기억을 한 번에 해낸다는 개념 때문에 메모리 반도체 기업에 큰 기회가 될 수 있다”며 “다만 아직 걸음마 단계 수준이라 앞으로의 전망을 속단할 수는 없다”고 말했음

• 일부에선 뉴로모픽 반도체가 ‘구호’ ‘테마’처럼 돼 자칫 상술로 악용될 수 있다는 우려도 제기

• 함 교수는 “뇌 신호를 깊이 측정, 분석하는 기술부터 밝혀낸 원리를 반도체에 옮기는 일까지 아직 완성도 높게 구현한 곳은 없다”며 “현재 뉴로모픽이란 단어의 정의가 지나치게 넓어 일부 기업들이 남용하는 경향이 있는데 명확한 기준 설정부터 필요하다고 본다”고 지적

• 오늘(2026년 6월 4일) 동아일보는 인간의 뇌 신경망을 모방한 '꿈의 칩' 뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체 기술의 진보를 심층 조명하였다. 해당 보도는 인공지능(AI) 반도체가 당면한 에너지 소비 병목 현상을 해결할 핵심 열쇠로 뇌과학과의 융합 연구를 제시하였다.

• 뉴로모픽 반도체의 필요성을 이해하기 위해서는 현대 컴퓨터 아키텍처의 근간인 '폰 노이만(John von Neumann) 구조'의 한계를 명확히 규명해야 한다. 지난 60여 년간 표준으로 자리 잡은 폰 노이만 구조는 데이터를 연산하는 프로세서와 데이터를 보관하는 메모리가 물리적으로 분리되어 있으며, 그 사이를 연결하는 버스(Bus)를 통해 데이터를 주고받는다. AI 연산과 같이 처리해야 할 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어날 경우, 연산 속도보다 데이터 전송 속도가 느려 병목 현상이 발생하는 '폰 노이만 병목(von Neumann Bottleneck)'이 유발된다. 더욱이 미세한 구리 배선을 충전하고 방전하는 과정에서 물리적 저항으로 인해 막대한 열과 전력 소모가 발생한다.

• 반면, 인간의 뇌는 기억과 연산을 별도의 장치로 분리하지 않고 신경 세포인 뉴런(Neuron)과 이들의 접점인 시냅스(Synapse)가 결합된 단일 신경망 상에서 동시다발적으로 처리한다. 에너지 효율 측면에서 엔비디아(Nvidia)의 최신 초거대 AI 가속 가속기인 블랙웰(Blackwell) 칩은 구동 시 약 1000W의 전력을 요구하지만, 인간의 뇌는 불과 전구 한 개 수준인 약 20W의 저전력으로도 환상적인 인지, 연산, 학습을 완수한다. 이러한 압도적인 전성비(전력 대비 성능 비율)를 하드웨어 단위에서 복제하려는 시도가 바로 뉴로모픽 반도체 연구의 출발점이다.

• 인간의 뇌를 반도체 하드웨어로 재현하기 위한 연구 과정은 크게 신경과학(Neuroscience)을 통한 뇌 신경망 작동 기전의 정밀 분석과, 이를 반도체 물리학 및 소자 공학을 통해 물리적 회로로 이식하는 공학적 프로세스로 나뉜다.

• 연구 패러다임의 이정표가 된 것은 함돈희 하버드대 석좌교수(전 삼성전자 종합기술원 펠로우), 하버드대 박홍근 교수, 황성우 삼성SDS 사장, 김기남 삼성전자 부회장 등이 공동 집필하여 2021년 9월 23일 세계적 학술지 '네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)'에 게재한 논문이다. 이 연구진은 뇌를 그대로 복사하여 메모리 반도체에 붙여넣는 'Copy and Paste' 방식의 혁신적인 비전을 제안하였다.

• 뇌 신경망 지도 복사 (Copy): 쥐의 뇌를 대상으로 반도체 집적회로(CMOS) 상에 배열된 고밀도 나노 전극 배열(Nanoelectrode Array)을 뉴런 내부로 침투시킨다. 뉴런 내부 침투를 통해 측정 감도를 극대화함으로써 시냅스 접점에서 흐르는 극미세한 아날로그 전기 신호를 온전히 읽어내고, 이를 바탕으로 뉴런 간 연결 관계를 완벽히 도식화한 신경망 지도를 신속하게 작성한다.

• 메모리 반도체 이식 (Paste): 기존에는 정밀 측정된 뇌 지도를 컴퓨터로 재분석하는 데 막대한 연산 비용이 소요되었으나, 이 비전은 측정된 전기 신호로 차세대 메모리 플랫폼을 '직접 구동'하여 신경망 지도를 메모리 칩에 고속으로 기록한다. 플래시 메모리(Flash Memory)나 저항 변화 메모리(RRAM)의 개별 메모리 셀을 시냅스 접점으로 삼아 복제된 뇌를 구동하는 아키텍처이다.

• 이러한 고차원 비전과 더불어 물리적 하드웨어 소자 자체를 뇌 시냅스처럼 아날로그 상태로 거동하게 만드는 기초 물리 소재 연구도 성과를 거두고 있다. 대표적으로 SK하이닉스는 2016년부터 미국 스탠퍼드 대학교 및 램리서치, 버슘머티리얼즈 등 글로벌 반도체 기업들과 공동으로 '강유전체(Ferroelectric)' 물질 기반의 인공신경망 소자 공동 연구개발을 수행해 왔다. 강유전체는 외부에서 가해지는 전압이 사라져도 자발적인 분극(Polarization) 상태를 유지하여 데이터를 저장할 수 있는 특성을 지닌다. 인공신경망 구현 시 강유전체에 가해지는 미세 전압 크기를 변화시키면 분극 상태를 부분적으로 정밀 조절할 수 있어, 단순히 이진 데이터인 0과 1을 기억하는 것을 넘어 시냅스의 연결 가중치(Synaptic Weight)에 상응하는 다단계 아날로그 저항 상태를 연속적으로 기억하는 것이 가능해진다.

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• 동아일보 보도에서 지적하였듯 뉴로모픽 반도체는 이론적 초월성에도 불구하고 실제 상용화 관점에서는 "아직 완성도가 낮은 편"이라는 우려와 함께 기술적 과제들을 안고 있다. 실현 가능성을 저해하는 세 가지 핵심 난제는 다음과 같이 분석된다.

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[ 극한의 3차원 적층 공정 및 집적도 한계 ]

• 인간의 뇌는 약 10^11개의 뉴런과 10^15(100조) 개에 이르는 미세한 시냅스 접점이 3차원 입체망으로 상호작용한다. 이를 현재의 2차원 평면 반도체 공정으로 이식하는 것은 불가능하다. 따라서 수조 개의 셀을 평면에 배열하는 대신 수직으로 쌓아 올리는 극도로 정밀한 3차원 플래시 메모리 적층 기술과 고밀도 실리콘관통전극(TSV)을 이용한 3D 패키징 고도화가 요구되는데, 이는 열 방출 제어 실패와 불량률 급증이라는 수율 문제를 야기한다.

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[ 표준 소프트웨어 생태계 및 알고리즘의 부재 ]

• 기존의 컴퓨터 역사는 폰 노이만 하버드 구조에 맞추어 운영체제(OS), 컴파일러, C++이나 Python 같은 프로그래밍 언어가 수십 년간 완성되어 왔다. 그러나 비동기식 이벤트 기반으로 구동되는 스파이킹 신경망(SNN) 체제는 전용 컴파일러나 표준 프로그래밍 인터페이스가 극히 미비하다. PyTorch 등에서 학습된 심층신경망(DNN) 가중치를 SNN 신호로 손실 없이 매핑하고 최적화하기 위해서는 이종 알고리즘 변환 플랫폼 기술이 수반되어야 하나, 여전히 산업 전반에서 공인된 범용 표준(Standardization)이 확립되지 않아 시장 확산에 걸림돌이 되고 있다.

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[ 범용성 저하 문제 ]

• 뉴로모픽 칩은 뇌의 정보 전달 및 인지 처리에 최적화되어 이미지 분류, 음성 전사 등 특정 인공지능 추론(Inference) 업무에는 압도적 효율을 발휘하지만, 32-bit 또는 64-bit 수준의 고정밀도가 필수적인 부동 소수점(Floating Point) 연산이나 일반 그래픽 렌더링, 범용 시스템 제어 연산에는 매우 비효율적이다. 따라서 컴퓨터의 중앙 제어 장치를 대체하는 범용 프로세서로서의 실현 가능성은 희박하며, 특정 엣지 디바이스나 특수 가속 기기의 코프로세서(Co-processor) 형태로 도입하는 이종 집적 방식이 더욱 유력하다.

뉴로모픽 반도체의 한계 극복 후 상용화 단계가 성숙하면 전 산업 영역에서 전력 소모 감소와 지능화가 비약적으로 실현될 것으로 관측된다. 특히 디바이스 내에서 자체 학습과 연속 추론을 처리해야 하는 영역을 중심으로 시장의 구조적 재편이 예견된다.

• 엣지 AI (Edge AI) 및 초저전력 모바일 플랫폼: 스마트폰, 러기드 원격 센서, 드론, 스마트 웨어러블 디바이스는 제한된 배터리 용량으로 인해 고성능 인공지능 구현이 제약되어 왔다. 뉴로모픽 칩이 이식되면 데이터 수집 단말 내부에서 자체적으로 외부 자극에 실시간 적응(Adaptability) 및 연속 실시간 학습을 수행하므로, 중앙 클라우드 서버와의 통신 지연시간(Latency)과 무선 송수신 에너지 소모를 획기적으로 차단할 수 있다. 퀄컴(Qualcomm)이 발표했던 모바일 전용 뉴로모픽 플랫폼 '제로스(Zeroth)' 등이 상용화되면 기기들의 사용자 경험이 한 단계 격상된다.

• 피지컬 AI (Physical AI) 및 휴머노이드 로봇 공학: 로봇이 인간 수준의 유연한 거동을 보이기 위해서는 센서로 입력되는 시각, 촉각 등의 방대한 물리 데이터를 실시간으로 동시 다발 처리하는 인공 두뇌가 탑재되어야 한다. 카이스트(KAIST) 유회준 AI반도체대학원장은 뉴로모픽 칩을 피지컬 AI에 적용하는 것을 가리켜 "로봇에 인간과 유사한 유연한 뇌를 심어주는 것"이라 강조하며, 국책 연구를 주도하고 있다. 무겁고 전력을 탐하는 수만 와트급 서버 가속기를 탑재하지 않아도 로봇 단독 구동이 보장되는 혁신을 제공할 수 있다.

• 현재 실리콘밸리를 지배하고 있는 AI 혁명은 사실상 '무차별적 하드웨어 물량 공세'에 가깝다. 엔비디아의 H100, GH200, 그리고 최신 블랙웰 아키텍처는 고대역폭 메모리(HBM)를 물리적으로 높게 쌓아 올리고 다수의 칩을 초고속 패브릭으로 묶는 형태로 연산력을 확장하고 있으나, 이는 인류 전체의 탄소 중립 과제에 배치되는 막대한 전력 소모 문제를 가중하고 있다. 인텔 뉴로모픽 컴퓨팅 연구소의 마이크 데이비스 디렉터의 지적대로, 현행 심층 학습 모델의 연산 및 환경적 유지 비용은 "지속 불가능한 속도로 증가"하고 있으며 하드웨어 패러다임의 근본적 전환이 요구된다.

• 이러한 맥락에서 뉴로모픽 반도체가 던지는 파괴적인 시사점은 다음 두 가지로 요약된다.

• 첫째, 동기식(Synchronous) 연산 체계에서 비동기식(Asynchronous) 이벤트 기반 컴퓨팅으로의 전환이다. 폰 노이만 컴퓨터는 모든 클록 신호에 맞추어 연산할 필요가 없는 중복 데이터(Redundant Data)까지 동기식으로 일괄 처리하기에 에너지 누출이 막대하다. 입력 신호의 변동성이 있을 때만 비동기적으로 스파이크를 전파하는 뉴로모픽의 이벤트 기반 모델은 자원 낭비를 제로에 수렴하게 만든다.

• 둘째, '정적 학습(Static Training) 후 추론' 방식에서 '실시간 연속 학습(Continuous Real-time Learning)'으로의 진화이다. 현재의 대형 언어 모델은 수조 개의 텍스트 토큰을 수백 대의 고전력 슈퍼컴퓨터로 수개월 간 사전 학습(Pre-training)한 뒤 변경 불가능한 가중치 상태로 배포된다. 그러나 인간의 뇌 가소성을 하드웨어적으로 구현한 뉴로모픽 시스템은 고정된 데이터 학습에 머무르지 않고, 실시간으로 변화하는 외부 가변 자극을 유기적으로 흡수하여 시냅스 강도를 그 즉시 가변 조정할 수 있다. 이는 향후 인공지능 에이전트나 완전 자율형 머신들이 시시각각 변화하는 환경적 자극에 실시간 동적 적응하여 파멸적 망각(Catastrophic Forgetting) 없이 진화할 수 있는 생태계를 선사할 것이다.

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<시사점>

반도체 산업은 지금 중대한 갈림길에 서 있습니다. 지난 10년간 인공지능(AI) 혁명은 더 많은 GPU와 더 많은 HBM을 투입하는 방식으로 발전해 왔습니다. 그러나 생성형 AI의 폭발적 확산은 데이터센터 전력 수요를 국가 단위 수준으로 끌어올리며 새로운 한계에 직면하고 있습니다. AI 산업의 미래 경쟁력은 더 이상 연산 능력만이 아니라 전력 효율이 좌우하는 시대가 되고 있습니다.

이런 점에서 동아일보가 조명한 뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체는 단순한 차세대 칩이 아니라 AI 시대의 구조적 난제를 해결할 수 있는 잠재적 대안으로 평가받고 있습니다. 인간의 뇌가 약 20와트의 전력으로 학습과 추론, 판단을 수행하는 반면 최신 AI 가속기는 수백~수천 와트의 전력을 요구합니다. 기억과 연산이 분리된 폰 노이만 구조의 한계를 극복하고 인간 뇌의 뉴런과 시냅스 구조를 하드웨어로 구현하려는 뉴로모픽 연구가 주목받는 이유입니다.

특히 주목할 점은 뉴로모픽 기술이 더 이상 공상과학 수준의 개념 연구에 머물지 않는다는 사실입니다. 하버드대 함돈희 교수 연구진이 제안한 ‘Copy & Paste’ 개념은 뇌 신경망을 정밀 측정해 차세대 메모리 칩에 직접 이식하는 새로운 방향을 제시했습니다. IBM의 노스폴(NorthPole), 인텔의 할라 포인트(Hala Point)와 같은 연구 플랫폼들은 기존 GPU 대비 수십 배의 에너지 효율을 입증하며 기술 가능성을 보여주고 있습니다.

물론 현실은 냉정합니다. 인간의 뇌에는 약 1000억 개 뉴런과 100조 개 이상의 시냅스가 존재합니다. 이를 반도체로 구현하려면 현재의 3D 적층 기술과 패키징 기술을 한 단계 뛰어넘어야 합니다. 더욱이 뉴로모픽의 핵심인 스파이킹 신경망(SNN)을 위한 소프트웨어와 컴파일러 생태계는 아직 초기 수준에 그치고 있습니다. 범용 컴퓨팅까지 대체할 수 있는 수준의 뉴로모픽 컴퓨터가 단기간에 등장하기는 어렵습니다.

그러나 그렇다고 상용화가 먼 미래의 이야기만은 아닙니다. 전문가들은 향후 3년 안팎인 2027~2029년 사이 초저전력 엣지 AI, 스마트폰, 웨어러블 기기, 자율주행 센서 처리 분야에서 1세대 상용 뉴로모픽 칩이 등장할 것으로 전망합니다. 이어 2030년대 초반에는 휴머노이드 로봇, 스마트시티, 국방 무인체계, 피지컬 AI 분야로 활용 범위가 확대될 가능성이 높습니다. 범용 컴퓨터의 대체가 아니라 AI 전용 가속기의 새로운 영역으로 먼저 자리 잡는 것입니다.

한국 반도체 산업에는 오히려 새로운 기회가 열리고 있습니다. 삼성전자와 SK하이닉스는 세계 최고 수준의 D램, 낸드플래시, TSV 기반 3차원 적층 기술을 보유하고 있습니다. 뉴로모픽 구현에 필수적인 차세대 메모리와 초고밀도 적층 기술은 한국 기업들이 가장 강한 분야입니다. 실제로 삼성전자는 뇌 회로를 메모리에 이식하는 미래 비전을 제시했고, SK하이닉스는 강유전체 기반 인공시냅스 연구를 장기간 추진하며 차세대 메모리 중심 컴퓨팅 전략을 강화하고 있습니다.

더욱 고무적인 사실은 글로벌 뉴로모픽 특허 경쟁에서도 한국의 존재감이 상당하다는 점입니다. 삼성전자, SK하이닉스, 한국전자통신연구원(ETRI), 서울대가 세계 주요 특허 보유 기관 상위권에 이름을 올리고 있습니다. 이는 미래 기술 패권 경쟁에서 결코 뒤처져 있지 않다는 의미입니다.

그러나 경계해야 할 부분도 있습니다. 뉴로모픽 시대의 승자는 칩을 잘 만드는 기업이 아니라 하드웨어와 소프트웨어를 함께 지배하는 기업이 될 가능성이 높습니다. 현재 한국은 제조 기술과 메모리 기술에서는 세계 최고 수준이지만 스파이킹 신경망 운영체계, 컴파일러, 프레임워크 등 소프트웨어 생태계에서는 미국에 비해 취약한 것이 현실입니다. 지금과 같은 구조가 지속된다면 미래에는 뉴로모픽 칩을 생산하면서도 플랫폼 주도권은 해외 기업에 넘겨주는 상황이 재현될 수 있습니다.

AI 혁명의 1막이 GPU와 HBM이었다면 2막은 전력 효율과 실시간 학습 능력의 경쟁이 될 가능성이 높습니다. 뉴로모픽 반도체는 아직 해결해야 할 과제가 많지만 방향성만큼은 분명합니다. AI 산업이 전력 소비의 벽에 부딪힌 순간, 인간의 뇌를 닮은 컴퓨팅은 더 이상 선택이 아니라 필수가 되고 있습니다.

정부와 기업, 대학이 지금부터 뇌과학·반도체·소프트웨어를 아우르는 공동 설계(Co-design) 체계를 구축해야 하는 이유도 여기에 있습니다. 미래 반도체 패권은 더 많은 전력을 사용하는 칩이 아니라 더 적은 전력으로 스스로 학습하는 칩이 결정할 가능성이 큽니다. 뉴로모픽은 그 변화의 출발점이 될 수 있습니다.

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https://n.news.naver.com/article/newspaper/020/0003724342?date=20260604