어디서나 첨단의 고성능 인텔리전스 구현, Arm 2026년 이후 기술 전망 발표

Arm이 차세대 혁신을 이끌 것으로 예상되는 2026년 이후 기술 전망을 발표했다. 

오늘날 컴퓨터 활용 방식이 중앙화된 클라우드 구조에서 디바이스, 공간, 시스템 전반에 걸쳐 분산되는 인텔리전스로 확장되고 있다. 이 가운데 2026년 컴퓨팅은 한층 더 모듈화되고 전력 효율성을 강화하는 한편, 클라우드, 피지컬, 엣지 AI 환경 전반에 걸쳐 원활하게 연결되는 방향으로 진화할 것으로 예상된다. 

실리콘 설계를 재정의하는 모듈형 칩렛

실리콘(칩) 기술의 한계를 확장하려는 산업 전반의 움직임 속에서, 단일(모놀리식) 칩 구조에서 벗어나 칩렛 기반의 모듈형 설계로의 전환이 더욱 가속화될 전망이다. 컴퓨팅, 메모리 및 I/O를 재사용 가능한 빌딩 블록으로 분리함으로써, 설계자는 서로 다른 공정 노드를 조합하고, 비용을 절감하는 동시에 개발 속도를 높일 수 있다. 이러한 모듈화 흐름은  "더 큰 칩"이 아닌 "더 스마트한 시스템"으로의 전환을 의미한다. 칩 설계팀이 다양한 워크로드에 맞춰 SoC(시스템온칩)를 보다 신속하게 최적화하고, 처음부터 다시 설계하지 않고도 차별화된 제품을 구현할 수 있다. 이를 통해 설계 주기를 획기적으로 단축하고, 혁신의 진입 장벽 역시 낮아질 것으로 기대된다. 아울러 업계 전반에서 칩렛 표준화도 한층 진화할 것으로 보인다. 새로운 개방형 표준의 등장으로 서로 다른 벤더의 칩렛을 신뢰성과 보안성을 갖춘 형태로 결합하는 것이 가능해질 전망이다. 이는 통합 비용을 낮추고 공급 기반을 확대하며, 단일 벤더에 종속된 시스템을 넘어, 상호운용 가능한 컴포넌트 중심의 시장을 여는 계기가 될 것이다. 

특화 가속 및 시스템 수준 공동 설계: AI 컴퓨팅 및 컨버지드 AI 데이터센터의 부상

도메인 특화 가속기 확산은 칩 성능의 기준을 새롭게 정의하고 있다. 이는 범용 컴퓨팅과 가속기를 분리하는 방식이 아니라, 소프트웨어 스택과 시스템 수준에서 공동 설계된 목적 지향형 칩으로의 전환을 의미한다. 이러한 칩은 특정 AI 프레임워크, 데이터 유형 및 워크로드에 최적화되도록 설계된다. AWS(그래비톤), 구글 클라우드(액시온), 마이크로소프트 애저(코발트) 등 주요 클라우드 제공업체들이 변화를 주도하고 있다. 목적에 맞게 설계된 CPU, 가속기, 메모리, 인터커넥트를 처음부터 하나의 플랫폼으로 통합한 구조가 개발자 접근성을 높이고 확장성과 효율성을 동시에 확보하는 AI 구현의 핵심임을 입증하고 있다. 이러한 발전은 통합형(converged) AI 데이터센터라는 차세대 인프라의 부상으로 이어지고 있다. 통합형 AI 데이터센터는 단위 면적당 AI 컴퓨팅 밀도를 극대화해 AI 구동에 필요한 전력 소비와 관련 비용을 줄이는 데 초점을 맞추고 있다. 

분산형 AI 컴퓨팅: 엣지로 확장되는 인텔리전스

클라우드는 대규모 모델 학습을 위한 핵심 인프라로, 중요한 역할을 하지만 AI 추론 처리는 점차 클라우드에서 디바이스로 이동하며 더 빠른 응답과 의사결정을 가능하게 할 전망이다. 2026년에는 엣지 AI가 기본적인 분석을 넘어 엣지 디바이스와 시스템에서 실시간 추론과 적응까지 빠르게 진화될 것으로 보인다. 알고리즘 고도화, 모델 양자화, 특화된 실리콘 발전에 힘입어 더욱 복잡한 AI 모델이 엣지 환경에서도 구현되면서, 현장 추론과 로컬 학습은 표준이 될 것이다. 이는 지연 시간을 줄이고 비용과 클라우드 의존도를 낮추는 동시에, 엣지 디바이스와 시스템을 독립적인 컴퓨팅 노드로 재정의하는 계기가 될 전망이다. 

기업에게 더 강력한 성능과 접근성을 제공하는 소형 언어 모델(SLM)

모델 압축, 지식 증류 및 아키텍처 설계의 획기적인 발전으로 현재의 복잡한 추론 모델은 컴퓨팅 성능을 희생하지 않고 소형 언어 모델(SLM)로 대폭 축소될 것이다. 이러한 컴팩트 모델은 훨씬 적은 파라미터로 최첨단 추론 성능을 제공하여 엣지에 배포하기 쉽고, 미세 조정 비용이 저렴하며, 전력 제약 환경에 충분히 효율적일 것이다. 이는 모델 증류 및 양자화와 같은 초효율 AI 모델 학습 기술의 채택 증가로 뒷받침될 것이며, 이러한 기술은 업계의 표준이 될 것이다. 실제로 학습 효율성이 AI 모델의 핵심 벤치마크가 될 것으로 예상되며, "줄(joule)당 추론”과 같은 지표가 이미 제품 자료 및 연구 논문에 등장하고 있다. 

산업 전반의 생산성 향상을 실현하는 피지컬 AI

차세대 수조 달러 규모의 AI 플랫폼은 피지컬 AI가 될 것이며, 새로운 세대의 자율 기계와 로봇에 인텔리전스가 내장될 것이다. 멀티모달 모델의 획기적인 발전과 더욱 효율적인 학습 및 추론 파이프라인에 힘입어 피지컬 AI 시스템이 확장되기 시작하기 시작하면서, 의료, 제조 운송 및 광업을 포함한 산업을 재편하는 새로운 종류의 자율 기계가 등장할 것이다. 이는 획기적인 생산성 향상을 제공하고, 인간에게 위험하거나 안전하지 않다고 간주되는 환경에서 작동할 것이다. 또한, 차량용으로 제작된 칩이 휴머노이드나 공장 로봇에 재사용 및 적용될 가능성이 높아 차량과 로보틱스 모두에서 자동화를 지원하는 컴퓨팅 플랫폼이 등장할 것으로 예상된다. 이를 통해 규모의 경제가 더욱 향상되고 피지컬 AI 시스템의 개발이 가속화될 전망이다. 

클라우드, 엣지, 피지컬 AI 전반에 걸친 Arm의 2026년 전망은 ‘어디서나 첨단의 고성능 인텔리전스를 구현하겠다(Advanced Intelligence-per-watt, everywhere)’는 공통된 목표를 가지고 있다. Arm이 전망하는 2026년 기술 동향에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있다.