[AI 반도체 대전④·끝] AI 생태계 필수재된 소프트웨어…보안·국제표준 必

[이코노믹데일리] 적의 침입을 막기 위해 성 주위에 파 놓은 '해자(垓字)'는 '경쟁 우위'를 뜻하는 경제용어로도 사용된다. 최근 전 세계 반도체 전쟁터에도 해자라는 단어가 등장했다. 인공지능(AI) 생태계 '최강자'로 불리는 엔비디아를 통해서다. 

정보통신기술(ICT) 관련 외신은 최근 '엔비디아의 해자는 얼마나 깊은가(디지타임즈)', '쿠다는 여전히 엔비디아의 거대한 해자(해커뉴스)' 등의 기사를 쏟아냈다.
 
AI 반도체인 그래픽처리장치(GPU)로 구축한 엔비디아라는 성을 지키는 해자는 20년 간 400만명 이상의 AI개발자들이 사용하며 필수템이 된 엔비디아 소프트웨어 쿠다(CUDA)이다.

엔비디아에 맞서기 위해 인텔, 구글, 퀄컴, 삼성 등 글로벌 대기업이 기술 컨소시엄 통합가속재단(UXL), 오픈소스 형태의 반도체 칩 설계 규칙인 '리스크 파이브(RISC-V) 등의 이름으로 반(反) 엔비디아 연합 전선을 형성하고 소프트웨어 개발에 나선 이유이기도 하다. 중국의 AI 반도체 제조업체들도 미국의 제재 압박이 심해지면서 자체적인 소프트웨어 개발에 나섰다. 화웨이를 비롯해 중국의 신흥 GPU 제조사로 부상한 무어스레드, 바이런테크놀로지 등이다.

20일 반도체 전문가들은 소프트웨어 개발에 나선 기업과 연합체들이 엔비디아라는 성을 지키는 쿠다 해자를 넘어서기 위해 주목해야 할 부분으로 세 가지를 꼽았다. 

먼저 표준화와 보안이다.
김양팽 산업연구원 전문연구원은 "언어, 알고리즘 등 규격화된 룰에 맞춰 표준에 가깝게 가야 한다"며 "보안성도 제대로 갖춰져야 개발자들이 선택할 가치가 있다"고 말했다. 

보안성 강화를 위해 데이터 관리의 필요성을 제안하기도 했다.
김명주 서울여대 바른 AI연구센터장은 "AI 개발 환경에서 데이터를 잘 관리하는 게 중요하다"며 "학습 데이터가 다른 악성 코드 등에 오염되지 않도록 데이터 망을 분리하는 등 조치가 필요하다"고 설명했다.

보안을 위해 애플리케이션(앱) 관리를 철저히 해야 한다는 조언도 나왔다. 
익명을 요청한 업계 관계자는 "오픈소스가 폐쇄적인 소프트웨어보다 보안에 취약한 건 아니다"라며 "아이폰이 악성 코드로부터 안드로이드폰보다 더 안전한 이유는 앱의 관리가 잘 되기 때문"이라고 설명했다.

보안업계 전문가는 "아직은 AI 소프트웨어에 대한 보안 허점이 드러나지 않았지만 소프트웨어는 뜨개질과 같아서 구멍이 나기 쉽다"며 "상용화된 사물인터넷(IoT)을 보면 로봇청소기나 홈카메라가 해킹되는 사례가 있는 데 이런 분야에 적용되는 보안 정책을 참고하는 게 도움이 될 것"이라고 말했다.

이미 소프트웨어 보안 강화를 위해 협업에 나선 곳도 있다.
리스크파이브는 오픈소스 형태의 소프트웨어 개발에 나서면서 데이터 및 사용자 개인 정보를 보호할 수 있는 강력한 보안 조치의 필요성을 인식했다. 이에 세계적인 보안 연구기관인 엠프루프(Emproof)와 함께 공격을 방지하도록 설계된 제품을 제공받기로 했다.
 
엠프루프 최고경영자(CEO)인 브라이언 켈리는 "리스크파이브의 혁신 정신이 시스템 보안 분야에서 30년 이상의 경험을 가진 엠프루프의 비교할 수 없는 보호와 결합했다"고 의미를 부여했다.

전문가들은 쿠다와의 차별화 전략의 필요성도 제기했다. 저전력 GPU 등이 대표적이다. 
김 센터장은 "AI가 비판 받는 것 중 하나가 막대한 전력 사용량과 탄소 배출인데 연합 전선에서 저전력 GPU를 개발한다면 유리할 수 있다"면서 "저전력 GPU가 국제 표준이 된다면 엔비디아와 경쟁에서 이길 수 있는 단초가 될 것"이라고 말했다.

AI반도체 칩인 하드웨어와 소프트웨어의 연결성에 주목한 기업도 있다. 삼성전자다.
삼성전자 AI반도체 개발자는 "삼성이 강점을 가진 하드웨어인 솔리드스테이트드라이브(SSD) 같은 메모리 저장장치 스펙을 압도적으로 가져가는 동시에, 삼성 하드웨어를 쓰는데 불편함이 없는 소프트웨어를 만들도록 노력하고 있다"고 전했다. 

이미 AI 반도체 칩 생산과 함께 자체 AI 소프트웨어를 개발하고도 시장의 주목을 받는 데 실패한 미국의 AMD 사례를 살펴볼 필요가 있다는 조언도 내놨다. 

AMD는 2016년 쿠다의 대항마로 오픈소스 형태의 'ROCm'을 공개했고 지난해 10월엔 AI 소프트웨어 스타트업 '노드 AI'를 인수하는가 하면, 12월 생성형 AI에 특화해 업데이트한 ROCm 6.0을 선보이기도 했다. 그러나 ROCm은 AMD 자사 GPU에만 최적화 돼 있어 엔비디아 GPU를 사용 중인 개발자들의 마음을 사로잡지 못했다.

여기에 ROCm을 사용하려는 신규 개발자에 대한 지원도 부족했다. 한 개발자는 "엔비디아는 쿠다를 지원하기 위해 광범위한 개발자 리소스, 튜토리얼, 도구, 라이브러리를 제공한 반면 AMD ROCm은 상대적으로 이러한 지원이 부족했다"고 설명했다.