[기술뉴스]🚨 AI 전력 위기, 설계 혁신으로 돌파

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서론

AI 붐으로 '전기 먹는 하마'라는 오명을 쓴 AI 칩이 업계의 골칫거리입니다. 엔비디아, TSMC, 삼성전자 등이 칩 설계를 '거꾸로' 뒤집으며 전력 효율 혁신에 나섰습니다. 이는 단순한 공정 개선을 넘어 시스템 전체 구조 변화로, 2026년 CPO 상용화가 핵심입니다[1][4].

본론

1. 백사이드 전력 공급으로 배선 혼잡 해소

전통 칩 설계에서 전력 레일이 논리 회로와 뒤엉켜 배선 혼잡과 전압 강하가 발생합니다. 인텔의 '백사이드 전력' 기술처럼 TSMC와 삼성은 전력 공급을 칩 뒷면으로 이동시켜 효율을 높입니다. TSMC는 차세대 공정에서 이를 핵심으로 배치하며, 엔비디아도 랙 단위 시스템으로 전환 중입니다[1]. 이는 트랜지스터 성능 한계가 아닌 전기 전달 구조 문제를 재정의합니다[1].

2. CPO 광반도체로 데이터 전송 전력 절감

구리 배선의 속도·발열 한계를 극복하기 위해 빛 기반 CPO(Co-Packaged Optics)가 부상합니다. TSMC는 2026년 상용화 시 데이터 전송 속도 10배, 전력 소모 절반으로 줄일 전망입니다[4]. 엔비디아·AMD·인텔이 TSMC와 계약하며, 삼성도 경쟁에 뛰어듭니다. AI 서버에서 데이터 이동이 연산보다 더 많은 전력을 소모하는 현실을 해결합니다[1][4].

3. AI 기반 설계와 메모리 표준화로 시스템 최적화

TSMC는 AI 설계 기술로 칩 효율 10배 개선을 발표했습니다. 칩렛 통합과 EDA 소프트웨어가 2일 작업을 5분으로 단축합니다[2]. CXL 표준에 엔비디아·TSMC·삼성·하이닉스가 참여하며 메모리 확장 시 전력 관리를 강조합니다. TSMC의 1.6나노 공정은 엔비디아 차기 AI 칩에 먼저 적용됩니다[1][6].

결론

AI 전력 위기는 칩 내부에서 시스템 전체로 확대되는 추세입니다. 2026년 TSMC 2nm 양산과 CPO 상용화가 전환점이며, 이는 반도체 공급망 재편을 가속화할 것입니다. 한국 기업 삼성·하이닉스의 역할이 중요해집니다[1][8].

참고 문헌

1. “전기 먹는 하마 AI를 살려라”…엔비디아·삼성·TSMC가 설계도를 ‘거꾸로’ 뒤집는 이유
2. TSMC "AI기반 설계 기술 도입…칩 전력 효율 10배 개선"
3. AI 난제 해결사로 뜬 빛의 반도체…삼성, TSMC와 진검승부
4. "TSMC 1.6나노 엔비디아 차기 AI 반도체에 최초 활용", 2 …
5. TSMC, 2026년 1분기 450억 달러 투자 승인…AI 반도체 …