![무어의 법칙에 따른 범용 컴퓨팅의 점진적 성능 향상과, 이를 넘어서는 고성능 AI 전용 칩의 등장을 대비해 보여주는 이미지. [사진 = 코리아비즈니스리뷰 자료 사진]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fepzvqcvbpcduaglyoici.supabase.co%2Fstorage%2Fv1%2Fobject%2Fpublic%2Fnews-images%2Flegacy-cgi%2F2026%2F03%2F17%2F1773710840_31195.jpg&w=1200&q=75)
1965년 인텔의 공동 창업자 고든 무어(Gordon Moore)가 처음 제시한 이래, 반도체 칩에 집적되는 트랜지스터의 수가 약 2년마다 두 배로 증가하며 컴퓨팅 성능이 비약적으로 향상된다는 ‘무어의 법칙(Moore’s Law)’은 반세기 이상 글로벌 IT 산업의 근간을 지탱해 온 절대적 지표였다.
이 법칙은 개인용 컴퓨터의 보급부터 스마트폰 혁명, 그리고 초기 클라우드 인프라의 확장에 이르기까지 기업과 소비자가 누려온 기술적 혜택의 바탕이 되었다. 그러나 최근 이 법칙은 물리적, 경제적 제약으로 인해 과거와 같은 발전 속도를 이어가기 어렵다는 평가가 업계의 사실상 공통 인식으로 자리 잡고 있다.
젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 최고경영자(CEO)는 전통적인 중앙처리장치(CPU) 중심의 미세 공정 발전이 한계에 직면했음을 거듭 지적하며, 그래픽처리장치(GPU) 기반의 ‘가속 컴퓨팅(Accelerated Computing)’이 컴퓨팅의 새로운 패러다임을 주도하고 있다고 역설했다.
그는 최근 연설을 통해 “앞으로 10년간 AI 컴퓨팅 파워가 100만 배 향상될 수 있다”고 전망했다.
나아가 엔비디아는 2027년까지 자사의 AI 칩을 통해 최소 1조 달러(약 1500조 원) 규모의 거대한 매출 기회(Revenue Opportunity)가 열려 있다고 밝혔다.
이번 심층분석에서는, 반도체 산업의 구조적 전환점과 시장의 초점 이동, 그리고 실물 경제를 근본적으로 재편하고 있는 인공지능 인프라 전략을 심층 분석한다.
물리적 한계에 직면한 무어의 법칙과 제조 비용 상승
반도체의 집적도를 높이는 무어의 법칙은 오랫동안 디지털 혁신과 단위당 컴퓨팅 비용 절감을 동시에 가능케 한 핵심 경제 동력이었다.
전 세계 반도체 제조사들은 이 경험적 추론을 흔들림 없는 나침반 삼아 연구개발(R&D)에 천문학적인 자원을 투입해 왔다.