요약:
인공지능이 반도체 연구 및 개발 모델을 변화시키는 중요한 도구로 계속 간주되면서 TSMC 경영진은 최근 공개적으로 AI 역량에 대해 보다 신중한 평가를 내렸습니다. TSMC의 공동 최고 운영 책임자인 Mi Yujie는 인공 지능이 칩 설계 및 소프트웨어 개발의 효율성을 크게 향상시킬 수 있었지만 AI는 여전히 차세대 고급 제조 프로세스를 만드는 데 있어 인간 엔지니어의 핵심 역할을 대체할 수 없다고 말했습니다.
미 유지에는 국립대만대학에서 열린 관련 행사에서 위와 같은 견해를 밝혔습니다. 그는 인공지능을 말할 때 '세 살짜리 슈퍼맨'에 비유했다. 강력한 능력을 갖고 있음에도 불구하고 아직 성숙한 판단력이 부족합니다. 따라서 중요한 결정과 미지의 영역 탐색에 있어서는 여전히 인간이 최종 의사결정자 역할을 해야 합니다.
TSMC는 세계에서 가장 앞선 칩 제조 기업 중 하나로 현재 A14(1.4나노미터 수준) 및 더욱 발전된 A12 등 미래 공정 노드의 연구개발을 추진하고 있으며, 이에 상응하는 생산 시설도 구축하고 있다. 이러한 차세대 기술의 경우 Mi Yujie는 인공 지능이 도움이 될 수 있다고 믿지만 전체 연구 개발 과정을 지배할 수는 없습니다.
그는 TSMC가 많은 분야, 특히 소프트웨어 프로그래밍에서 인공지능을 광범위하게 활용했다고 말했습니다. 프로그래밍 작업이 상대적으로 표준화되어 있고 입력과 출력 간의 관계가 명확하기 때문에 기존 AI 도구는 강력한 실용적인 가치를 입증했습니다.
칩 개발 분야에서도 인공지능의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. Synopsys, Cadence 및 일부 중국 EDA 회사를 포함한 업계 참가자들은 지능형 에이전트 시스템을 사용하여 전자 설계 자동화 프로세스를 지원하기 시작했습니다. AI는 엔지니어가 수백만 또는 수십억 개의 트랜지스터로 구성된 복잡한 회로를 분석하고 최적화하는 데 도움을 줄 수 있으며 일부 작업을 인간보다 빠르게 완료할 수도 있습니다.
그러나 미 유지에는 칩 설계와 칩 제조 기술 연구개발이 동일한 문제가 아니라는 점을 강조했다. 기존 칩 설계 프로세스에서 엔지니어는 명확한 규칙과 많은 양의 과거 데이터에 직면합니다. 인공지능은 기존 경험을 통해 학습하여 지속적으로 결과를 최적화할 수 있습니다. 그러나 개발자가 이전에 존재하지 않았던 새로운 프로세스 노드를 생성해야 하는 경우 상황은 완전히 다릅니다.
1.4nm 이상의 고급 프로세스를 예로 들면, R&D 팀은 알려지지 않은 수많은 변수에 직면해야 하는 경우가 많습니다. 아직까지 재료의 물성, 제조방법, 트랜지스터 구조, 공정 세부사항 등이 검증되지 않은 부분이 많으며 기본적인 실험 데이터조차 존재하지 않는다. 이런 환경에서 AI는 학습과 참고를 위한 데이터 기반이 부족해 그 역할이 크게 제한될 것이다.
미 유지에는 인간이 실제 탐구 단계에 들어갈 때 혁신 과정은 단순히 기존 프로세스를 최적화하는 것이 아니라 본질적으로 새로운 법칙을 발견하는 것이라고 믿습니다. AI의 경우 데이터가 충분하지 않으면 인간 엔지니어처럼 실험, 경험, 직관에 의존하여 미지의 경계를 지속적으로 돌파할 수 없습니다.
더 나아가 인공지능이 앞으로도 계속해서 발전하더라도 물리적 한계를 허공에서 돌파할 수는 없을 것이라고 지적했습니다. 기존 장비, 재료, 제조 공정이 특정 기술 목표를 달성할 수 없다면 AI 자체가 물리 법칙을 초월하는 솔루션을 자동으로 찾지 못할 것입니다. 고급 프로세스의 개발을 진정으로 주도하는 것은 여전히 수년에 걸쳐 수많은 연구자들이 축적한 과학적 발견과 엔지니어링 관행입니다.
Mi Yujie는 AI 문제에 관해 이야기하는 것 외에도 TSMC의 국제적 확장이 직면한 실질적인 과제도 언급했습니다. 그는 새로운 공장을 짓는 것보다 선진 제조 시스템을 관리할 수 있는 우수한 고위 경영인력을 발굴하고 육성하는 것도 해외진출 과정에서 중요한 문제라고 믿는다.
현재 글로벌 반도체 산업은 인공지능을 중심으로 새로운 성장 사이클을 맞이하고 있습니다. 동시에 칩 설계, 제조, 운영 관리에 AI를 도입하려는 기업이 점점 더 많아지고 있습니다. TSMC는 앞서 1.4나노미터 공장 건설 중 공장 건설 진행 상황을 모니터링하고 안전 관리를 개선하며 위험을 줄이기 위해 인공지능을 활용한 바 있다.
그러나 이번 Mi Yujie의 발언으로 볼 때 AI에 대한 TSMC의 태도는 맹목적으로 낙관적인 것은 아닙니다. 세계에서 가장 진보된 프로세스의 개발자 중 하나인 회사는 핵심 혁신 작업에서 최고 엔지니어를 교체하는 것보다 인공 지능이 효율성을 향상하고 프로세스를 최적화하는 도구로 더 적합하다고 믿습니다.
첨단 공정이 계속해서 물리적 한계에 접근함에 따라 인공지능은 인간이 더 빠르게 달리는 데 도움이 될 수 있지만, 차세대 반도체 기술의 방향을 결정하는 것은 여전히 과학적 발견, 공학적 혁신, 연구자의 창의성입니다.
댓글