3. AI 반도체 전쟁, CPU는 밀려나고 GPU·ASIC 시대가 온다

AI는 연산의 방식부터 반도체 시장을 바꿔놓고 있다

오랫동안 컴퓨터의 중심은 CPU였습니다.
하지만 생성형 AI, 대규모 모델 학습, 실시간 연산이 중요해진 지금,
CPU는 AI의 속도를 감당하지 못하는 병목 요소로 전락하고 있습니다.

그 자리를 빠르게 대체하고 있는 것이
GPU(그래픽처리장치)와 ASIC(맞춤형 연산 칩)입니다.

왜 CPU는 AI에 적합하지 않은가?

CPU는 순차적인 명령 처리를 중심으로 설계되어 있어
웹서핑, 오피스 작업, 운영체제 등에는 강점을 가집니다.
하지만 AI는 동시에 수천 개의 데이터를 처리하는 병렬 연산 구조를 필요로 합니다.

CPU는 코어 수와 메모리 대역폭이 제한되기 때문에
대규모 모델 학습에는 적합하지 않습니다.

AI 연산의 주인공은 GPU

GPU는 수천 개의 연산 코어를 통해
AI 모델 학습에 필요한 수치 연산을 병렬 처리할 수 있습니다.
그래서 이미지 분석, 자연어처리, 예측 분석 등
모든 AI 알고리즘은 GPU 최적화 구조로 개발됩니다.

특히 NVIDIA는 AI 전용 GPU인 A100, H100, B100 시리즈로
사실상 시장을 독점하고 있으며,
이러한 GPU는 HBM 고속 메모리 + 병렬 연산 코어를 결합해
CPU 대비 10배 이상의 연산 속도를 제공합니다.

ASIC – AI에만 집중된 칩, 더 빠르고 더 효율적

ASIC(Application Specific Integrated Circuit)은
특정 연산 기능만 수행하는 맞춤형 칩입니다.
구글의 TPU(Tensor Processing Unit)는
딥러닝 연산만을 위해 설계되어 GPU보다 더 높은 전력 효율을 자랑합니다.

ASIC의 장점

• 연산 목적이 명확하므로 회로 설계 최적화 가능
• 소비 전력 감소, 공간 효율 상승
• 특정 기업만 설계·생산 가능 → 경쟁력 집중 가능

총평 – AI가 바꿔놓은 반도체 판도

과거에는 인텔 중심의 CPU가 산업을 지배했다면,
이제는 GPU, HBM, ASIC을 중심으로 한 AI 반도체 생태계가 형성되고 있습니다.

AI는 단순히 새로운 소프트웨어 흐름이 아니라,
반도체 아키텍처와 산업의 중심축을 재편하는 변화의 시작입니다.

앞으로 반도체 경쟁은 더 이상 미세 공정만의 싸움이 아니라
‘누가 AI에 최적화된 구조를 더 빨리, 안정적으로 구현하는가’의 싸움이 될 것입니다.

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2. 엔비디아와 HBM의 공생 관계 – AI 반도체 혁신의 핵심 축