인공지능(AI)의 급속한 발전은 반도체 기술의 진화와 밀접하게 연결돼 있다. 1947년 트랜지스터 발명을 시작으로 CPU, GPU, 고대역폭메모리(HBM)까지 기술이 발전하면서 AI는 복잡한 연산을 수행할 수 있게 됐다. 하지만 막대한 전력 소비는 지속가능한 AI 발전의 주요 장애물로 지적되고 있다. 이에 따라 최근에는 인간 뇌의 신경망 구조를 실리콘 위에 구현하는 '뉴로모픽 반도체' 연구가 활발히 진행되고 있다. 뇌는 약 20와트의 전력으로 고도의 인지 기능을 수행하는데 반해, 현재의 AI 시스템은 수 킬로와트 이상을 소모한다. 이러한 효율성 격차를 줄이기 위한 뉴로모픽 기술은 연산과 저장을 동시에 처리하는 방식으로, 기존 폰 노이만 아키텍처의 한계를 극복하려는 시도다.

글로벌 빅테크 기업과 반도체 업체들은 뉴로모픽 칩 개발에 막대한 투자를 진행 중이며, 국내에서도 서울대 연구팀이 뉴런 400개 기반 칩을 개발해 GPU보다 5배 빠른 학습 속도를 입증한 바 있다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM 시장을 주도하며 AI 인프라의 핵심 공급자로 자리 잡고 있다. CXL(Compute Express Link) 기술을 통해 수천 개 칩이 협업하는 시스템도 등장하며, 하드웨어 간 통합과 효율성 제고도 병행되고 있다.

이러한 기술들은 단순한 성능 향상을 넘어, AI 데이터센터의 전력 부담과 발열 문제를 근본적으로 완화할 가능성을 지닌다. 특히 온디바이스 AI, 즉 스마트폰이나 개인 기기에서 복잡한 AI 기능을 오프라인으로 구동할 수 있는 미래를 현실화할 수 있다. 다만 뉴로모픽 반도체의 상용화는 여전히 초기 단계로, 설계 복잡성, 제조 난이도, 기존 생태계와의 호환성 등 극복해야 할 과제가 남아 있다. 향후 이 기술이 얼마나 빠르게 발전할지는 AI 경쟁력의 핵심 변수가 될 전망이다.