“AI가 디지털을 넘어 물리적 세계로 확장되는 전환점에서, 저전력·고효율 반도체 기술의 중요성은 더욱 커지고 있다”

지난 3월6일 서울 코엑스에서 열린 ‘e4ds Physical AI Frontier 2026’ 콘퍼런스에서 마테오 마라비타(MATTEO MARAVITA) ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics) APAC 지역 세일즈 & 마케팅 AI 역량센터 센터장은 ‘임베디드 시스템을 위한 AI 솔루션, 생성형 AI 구현 과연 지속가능한가?’라는 주제로 발표하며, 인공지능(AI) 기술의 진화 방향과 반도체 산업의 역할을 짚었다.

그는 “AI는 이미 우리 삶 전반에 깊숙이 들어왔으며, 이제는 디지털을 넘어 물리적 세계와 상호작용하는 ‘피지컬 AI’ 시대로 접어들고 있다”고 강조했다.

마라비타 센터장은 최근 5년간 AI가 산업 전반에 ‘쓰나미’처럼 확산됐다고 진단했다.

기존의 전통적 프로그래밍 방식과 달리 AI는 방대한 데이터를 기반으로 학습하는 구조이기 때문에, 데이터센터와 서버 인프라의 급격한 확장이 불가피하다는 설명이다.

특히 대규모 언어모델(LLM)을 학습시키기 위해서는 막대한 연산 능력과 전력이 필요하며, 이는 전력 소비와 환경 부담이라는 새로운 과제를 낳고 있다고 전했다.

그는 “AI 서버 한 대를 구동하는 데 수십 킬로와트의 전력이 필요하고, 냉각을 위해 대량의 물이 사용된다”며 “LLM에 질문 한 번을 던질 때마다 생수 한 병 분량의 물이 소비된다는 연구 결과도 있다”고 지적했다.

AI 기술 발전이 반도체 수요 확대라는 긍정적 효과를 가져오는 동시에, 에너지와 자원 측면에서는 지속가능성에 대한 고민을 요구하고 있다는 것이다.

이러한 문제의식 속에서 ST마이크로일렉트로닉스가 주목하는 해법은 ‘엣지 AI’다.

마라비타 센터장은 “모든 AI를 서버에서 돌릴 필요는 없다”며 “최근 마이크로컨트롤러(MCU)와 AI 가속기의 성능이 크게 향상되면서, 과거에는 불가능했던 AI 모델을 초저전력 환경에서 로컬로 실행할 수 있게 됐다”고 설명했다.

실제로 ST의 최신 MCU는 수백 밀리와트 수준의 전력으로도 고성능 AI 연산을 수행할 수 있다.

그는 특히 ‘와트당 연산 성능(TOPS/W)’을 핵심 지표로 제시했다.

데이터센터용 GPU가 높은 연산 성능을 제공하지만 전력 효율에서는 한계가 있는 반면에 임베디드 AI는 극도로 낮은 전력 소비를 전제로 설계돼야 한다는 것이다.

ST가 선보인 제품은 3TOPS/W 수준의 효율을 구현했으며, 향후 30∼50TOPS/W까지 끌어올리는 것을 목표로 하고 있다.

이를 위해 ST는 기존의 폰 노이만(Von Neumann) 구조를 넘어 ‘인메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing)’ 아키텍처를 준비 중이다.

연산과 메모리를 분리하지 않고 하나로 통합함으로써 데이터 이동에 따른 병목과 전력 손실을 최소화하는 방식이다.

마라비타 센터장은 “AI 모델이 점점 더 깊어질수록 메모리 접근이 전력 소모의 핵심 요인이 된다”며 “아키텍처 혁신 없이는 초고효율 AI는 불가능하다”고 말했다.

발표 후반부에서는 생성형 AI와 에이전틱 AI를 넘어선 ‘피지컬 AI’의 중요성을 강조했다.

그는 “에이전틱 AI가 디지털 세계에서 작업을 자동화하는 단계라면, 피지컬 AI는 로봇과 차량, 기계가 실제 환경과 상호작용하는 단계”라며 “이 경우 안전성과 신뢰성, 윤리 문제가 훨씬 더 중요해진다”고 설명했다.

인간과 같은 공간에서 작동하는 로봇이 보편화되기 위해서는 기술적 성능뿐 아니라 사회적 신뢰 확보가 필수라는 것이다.

마라비타 센터장은 “AI의 미래는 더 작고, 더 효율적이며, 더 안전한 방향으로 진화할 것”이라며 “반도체 기술이 그 중심에서 지속가능한 AI 생태계를 만들어가는 역할을 하게 될 것”이라고 말했다.