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[CEO인사이트] AI부터 에너지까지…산업 전반의 혁신을 이끄는 주문형 반도체	2025-11-24 14:20
주문형 반도체(ASIC) 시장이 성장하면서 AI, 모빌리티, 금융, 에너지 등 산업 전반에 걸쳐 혁신이 가속화되고 있습니다. 일본 노무라증권에 따르면, 올해 구글의 자체 주문형 반도체인 TPU 출하량은 150만~200만개, 아마존웹서비스(AWS)의 ASIC 출하량은 140만~150만개에 이를 것으로 전망됩니다. ASIC는 AI 분야를 넘어 미래 모빌리티의 지능화와 전동화를 가속화하고 있으며, 금융권에서도 고속 매매 및 리스크 관리의 효율을 극대화하고 있습니다. 에너지 분야에서는 암호화폐 채굴기의 효율을 높이고 스마트 그리드 시스템을 구축하는 등 에너지 효율 최적화를 위한 필수 기술로 자리매김하고 있습니다. ◇ASIC, AI 산업 경쟁 구도 재편의 핵심 동력 ASIC가 인공지능(AI) 산업의 경쟁 구도를 빠르게 재편하는 핵심 동력으로 부상하고 있습니다. ASIC는 AI의 핵심 워크로드인 학습과 추론 등 기능에 특화된 설계와 생산이 가능하다는 이점을 가지고 있습니다. 이러한 배경을 바탕으로 마이크로소프트, Meta 등 글로벌 빅테크 기업들이 AI 시대의 기술 주도권과 비용 효율성을 확보하기 위한 자체 칩 개발에 나서고 있습니다. 공통적으로 AI 특화 주문형 반도체 개발을 통해 데이터센터와 AI 서비스에 최적화된 맞춤형 하드웨어 인프라를 구축하는 데 집중하는 움직임입니다. 한편, AI 연산에 특화된 대표적인 맞춤형 반도체에는 NPU(Neural Processing Unit)와 TPU(Tensor Processing Unit)가 있습니다. NPU는 실시간 처리가 중요한 엣지 컴퓨팅 환경에서의 추론 성능과 저전력 효율성을 높이는 데 활용되며, TPU는 대규모 AI 모델 학습을 위해 구글이 개발했습니다. ◇ ASIC, 미래 모빌리티 혁신을 앞당기는 솔루션 또한, ASIC는 모빌리티 산업에서 미래차 및 자율주행 차량의 지능화와 전동화를 가속화하고 있습니다. 특정 기능에 필요한 회로만을 담도록 설계되는 ASIC는 자율주행 알고리즘 연산, 배터리 관리 시스템(BMS), 인포테인먼트 등 모빌리티의 주요 기능을 구현하고 있습니다. 또한, 모빌리티 엣지 연산 기술, 온보드 학습 기술 등 첨단 컴퓨팅 기술과 결합돼 더 안전하고 지능적인 미래 모빌리티 실현을 앞당기고 있습니다. 엣지 연산 기술은 차량 내 또는 가까운 위치에서 센서 데이터와 AI 연산을 실시간 처리하여 클라우드 의존도를 줄이고 지연 시간을 최소화하는 기술입니다. 이 과정에서 ASIC은 AI 추론 가속기로서 뛰어난 성능과 전력 효율을 제공하며, 제한된 엣지 환경에서 고속·저전력 연산을 가능하게 합니다. 온보드 학습은 차량 센서가 수집한 데이터를 바탕으로 더 안전하고 정확한 주행을 가능하게 하는 자율주행 학습 기술로, ASIC가 배터리 제약이 있는 상황에서도 효율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다. ◇ ASIC, 금융 연산 속도 및 거래 효율의 극대화 금융권에서도 주문형 반도체를 활용해 연산 속도를 극대화하고, 거래 처리 효율성을 높이고 있습니다. ASIC는 고속 매매(퀀트 트레이딩), AI 기반 금융 데이터 분석, 실시간 리스크 관리, 대규모 데이터 처리 등 대량의 데이터를 신속하고 체계적으로 처리하는데 활용되고 있습니다. 또한, 사기 탐지, 고객 신용 평가, 리스크 관리 등 특정 금융 업무에 최적화된 연산을 수행해 할 수 있어 AI 서비스의 처리 속도와 정확도를 향상시킵니다. 금융산업에서 활용되는 대표적인 ASIC는 구글의 TPU, 애플의 M시리즈 칩, 테슬라의 FSD 칩 등이 있습니다. 업계에 따르면 금융 기업들 역시 비용 절감과 성능 향상을 목표로 자체 ASIC 개발에 대한 계획을 본격화하고 있는 것으로 알려졌습니다. ◇ ASIC, 에너지 효율 최적화 및 스마트 시스템 구축을 위한 선도 기술 에너지 산업에서 ASIC는 에너지 효율을 최적화하고 스마트 에너지 시스템을 구축하기 위한 기술로 활용되고 있습니다. 대표적 활용 사례로는 암호화폐 채굴 분야에서 비트메인(Bitmain)의 ASIC 채굴기가 있습니다. 높은 해시레이트(Hash/초)와 낮은 전력 소모로 와트당 연산 성능을 극대화하여, 에너지 효율적 연산의 대표적 사례로 손꼽힙니다. 또한, 스마트 그리드와 IoT 기반 에너지 관리 시스템에서는 실시간 센서 데이터 처리 등 핵심 기능을 저전력으로 수행하고 에너지 공급과 소비의 균형을 맞추는데 핵심 역할을 하고 있습니다. 이외에도 ASIC는 액체 냉각 등 첨단 기술과 결합하여 데이터센터의 에너지 효율을 높이고, 탄소 배출 저감에도 기여하는 등 스마트 에너지 시스템의 구현에 필수적인 기술로 부상하고 있습니다. [ 이기연 연구원 / lee.giyeon@mktv.co.kr ]

[CEO인사이트] AI부터 에너지까지…산업 전반의 혁신을 이끄는 주문형 반도체

2025-11-24 14:20

주문형 반도체(ASIC) 시장이 성장하면서 AI, 모빌리티, 금융, 에너지 등 산업 전반에 걸쳐 혁신이 가속화되고 있습니다.

일본 노무라증권에 따르면, 올해 구글의 자체 주문형 반도체인 TPU 출하량은 150만~200만개, 아마존웹서비스(AWS)의 ASIC 출하량은 140만~150만개에 이를 것으로 전망됩니다.

ASIC는 AI 분야를 넘어 미래 모빌리티의 지능화와 전동화를 가속화하고 있으며, 금융권에서도 고속 매매 및 리스크 관리의 효율을 극대화하고 있습니다.

에너지 분야에서는 암호화폐 채굴기의 효율을 높이고 스마트 그리드 시스템을 구축하는 등 에너지 효율 최적화를 위한 필수 기술로 자리매김하고 있습니다.

◇ASIC, AI 산업 경쟁 구도 재편의 핵심 동력

ASIC가 인공지능(AI) 산업의 경쟁 구도를 빠르게 재편하는 핵심 동력으로 부상하고 있습니다.

ASIC는 AI의 핵심 워크로드인 학습과 추론 등 기능에 특화된 설계와 생산이 가능하다는 이점을 가지고 있습니다.

이러한 배경을 바탕으로 마이크로소프트, Meta 등 글로벌 빅테크 기업들이 AI 시대의 기술 주도권과 비용 효율성을 확보하기 위한 자체 칩 개발에 나서고 있습니다.

공통적으로 AI 특화 주문형 반도체 개발을 통해 데이터센터와 AI 서비스에 최적화된 맞춤형 하드웨어 인프라를 구축하는 데 집중하는 움직임입니다.

한편, AI 연산에 특화된 대표적인 맞춤형 반도체에는 NPU(Neural Processing Unit)와 TPU(Tensor Processing Unit)가 있습니다.

NPU는 실시간 처리가 중요한 엣지 컴퓨팅 환경에서의 추론 성능과 저전력 효율성을 높이는 데 활용되며, TPU는 대규모 AI 모델 학습을 위해 구글이 개발했습니다.

◇ ASIC, 미래 모빌리티 혁신을 앞당기는 솔루션

또한, ASIC는 모빌리티 산업에서 미래차 및 자율주행 차량의 지능화와 전동화를 가속화하고 있습니다.

특정 기능에 필요한 회로만을 담도록 설계되는 ASIC는 자율주행 알고리즘 연산, 배터리 관리 시스템(BMS), 인포테인먼트 등 모빌리티의 주요 기능을 구현하고 있습니다.

또한, 모빌리티 엣지 연산 기술, 온보드 학습 기술 등 첨단 컴퓨팅 기술과 결합돼 더 안전하고 지능적인 미래 모빌리티 실현을 앞당기고 있습니다.

엣지 연산 기술은 차량 내 또는 가까운 위치에서 센서 데이터와 AI 연산을 실시간 처리하여 클라우드 의존도를 줄이고 지연 시간을 최소화하는 기술입니다.

이 과정에서 ASIC은 AI 추론 가속기로서 뛰어난 성능과 전력 효율을 제공하며, 제한된 엣지 환경에서 고속·저전력 연산을 가능하게 합니다.

온보드 학습은 차량 센서가 수집한 데이터를 바탕으로 더 안전하고 정확한 주행을 가능하게 하는 자율주행 학습 기술로, ASIC가 배터리 제약이 있는 상황에서도 효율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다.

◇ ASIC, 금융 연산 속도 및 거래 효율의 극대화

금융권에서도 주문형 반도체를 활용해 연산 속도를 극대화하고, 거래 처리 효율성을 높이고 있습니다.

ASIC는 고속 매매(퀀트 트레이딩), AI 기반 금융 데이터 분석, 실시간 리스크 관리, 대규모 데이터 처리 등 대량의 데이터를 신속하고 체계적으로 처리하는데 활용되고 있습니다.

또한, 사기 탐지, 고객 신용 평가, 리스크 관리 등 특정 금융 업무에 최적화된 연산을 수행해 할 수 있어 AI 서비스의 처리 속도와 정확도를 향상시킵니다.

금융산업에서 활용되는 대표적인 ASIC는 구글의 TPU, 애플의 M시리즈 칩, 테슬라의 FSD 칩 등이 있습니다.

업계에 따르면 금융 기업들 역시 비용 절감과 성능 향상을 목표로 자체 ASIC 개발에 대한 계획을 본격화하고 있는 것으로 알려졌습니다.

◇ ASIC, 에너지 효율 최적화 및 스마트 시스템 구축을 위한 선도 기술

에너지 산업에서 ASIC는 에너지 효율을 최적화하고 스마트 에너지 시스템을 구축하기 위한 기술로 활용되고 있습니다.

대표적 활용 사례로는 암호화폐 채굴 분야에서 비트메인(Bitmain)의 ASIC 채굴기가 있습니다.

높은 해시레이트(Hash/초)와 낮은 전력 소모로 와트당 연산 성능을 극대화하여, 에너지 효율적 연산의 대표적 사례로 손꼽힙니다.

또한, 스마트 그리드와 IoT 기반 에너지 관리 시스템에서는 실시간 센서 데이터 처리 등 핵심 기능을 저전력으로 수행하고 에너지 공급과 소비의 균형을 맞추는데 핵심 역할을 하고 있습니다.

이외에도 ASIC는 액체 냉각 등 첨단 기술과 결합하여 데이터센터의 에너지 효율을 높이고, 탄소 배출 저감에도 기여하는 등 스마트 에너지 시스템의 구현에 필수적인 기술로 부상하고 있습니다.

[ 이기연 연구원 / lee.giyeon@mktv.co.kr ]