반도체, AI 시대를 견인하다.

AI 시대의 도래를 이끈 반도체 기술의 흐름과 구조적 전환, 그리고 양자의 공진화를 면밀히 살펴본다. 엔비디아의 GPU는 AI 가속기로서 AI 생태계를 구축했고, 구글은 트랜스포머 아키텍처와 TPU로 AI 혁신을 선도했다. 제프리 힌턴과 젠슨 황 같은 AI와 반도체 발전의 주역을 통해 시대적 전환점을 조명한다. 이 책은 무어의 법칙과 데나드 스케일링 같은 반도체 원리를 바탕으로, 3나노 공정·HBM 등 최신 기술이 AI 연산에 어떤 변화를 주었는지를 설명한다. 특히 GPU, TPU, NPU로 대표되는 AI 특화 반도체의 차별성과 활용 사례를 비교 분석한다. 또한 반도체 산업에서 AI가 회로 설계와 제조 공정을 어떻게 혁신하고 있는지, 뉴로모픽 칩과 양자 컴퓨팅이 AI의 미래에 어떤 가능성을 열고 있는지도 흥미롭게 소개한다. AI 반도체는 더 이상 특정 산업의 전유물이 아닌, 미래 산업과 사회를 바꾸는 핵심 인프라임을 설득력 있게 보여 준다. 저자는 이러한 기술 발전은 AI 모델의 규모와 복잡성을 증가시키면서도 에너지 소비를 줄일 수 있어, 더욱 지속 가능한 AI 시스템 구축도 가능하게 할 수 있다는 흥미로운 주제를 제시한다.

저자인 최종수는 삼성전자 DS 부문 산학협력교수이며, 숭실대학교 IT대학 AI융합학부 겸임교수다(2023∼). 캐나다 오타와대학교 전기 및 컴퓨터과학과에서 신경회로망과 신호처리 연구로 박사 학위를 받았다. 삼성전자 통신연구소와 DMC연구소에서 이동통신 표준 기술을 연구했고, 국제 이동통신 표준 규격을 개발하는 3GPP에서 삼성전자 Delegate로 활동했으며(2005∼2014), 3GPP TSG-GERAN 부의장을 지냈다(2007∼2011). 같은 기간에 삼성전자 영국 연구소 Standards & Technology Enabling Director로 근무했다(2009∼2011). 이후 삼성전자 System LSI 사업부에서 Exynos 브랜드로 알려진 Mobile SoC 제품 마케팅 디렉터(2014∼2021)로 근무했고 AVP사업팀에서 Advanced Package 마케팅 전략을 리드했다(2022∼2023). 현재 인공지능 반도체와 인공지능 응용 기술을 연구하고 있다.