부자가 되는 길 1

[정임표]

부자가 되는 길 1

필자가 서른 즈음에 구미세관에 근무했습니다. 그 당시 우리나라 전자 산업은 구미 한국전자라는 회사에서 트랜지스터를 겨우 만드는 수준이었습니다. 콩알 만한 트랜지스터 하나가 쌀 한가마니 값을 받는다고들 했습니다. 그때 삼성반도체가 구미에 새로 생겼습니다. IC를 만드는 공장이었는데 나는 그때 일만 했지 IC (IC, Integrated Circuit)  가 우리 사회에 어떤 혁명의 바람을 불러올지 전혀 몰랐습니다. 그때 내가 삼성반도체 주식을 매입해 놓았더라면 지금은 억만장자가 되었을 것입니다.

필자가 비트코인이라는 말도 모르던 시절에 서울 살던 딸아이가 전화로 자기 돈 다 털어서 비트코인을 쌌다고 전화가 왔습니다. 깜짝 놀란 나는 사기 당했다고 빨리 팔라고 했습니다. 그 코인을 팔지 않고 지금까지 가지고 있었더라면 우리 딸아이는 수백억 원의 재산가가 되었을 것입니다.

제가 30대 초반이던 그때 설립된 삼성반도체가 지금의 삼성전자가 되어 우리나라를 먹여 살리고 있습니다. 부자가 되는 길은 미래에 대한 성찰(통찰)력에 있는데, 나는 지금 우리 딸아이에게 죄인이 되어 있습니다.^^ 

손정의 소프트뱅크 회장이 12월 5일 이재명 대통령과 만나 ASI가 인간보다 1만배나 더 뛰어난 두뇌를 의미한다고하며 1만배의 차이는 인간과 금붕어 의 격차와 같다고 했습니다.  그리고 앞으로는 인간이 금붕어가되고  AI가 인간의 지위를 갖게되는 모습이 펼쳐질 것이라고 했습니다 . ASI가 노벨 문학상을 석권하는 시대가 올 수도 있다고 예언 했습니다(2025.12. 6자 조선일보). 가까운 미래 시대를  이해하기 위해서 트랜지스터 (Transistor) 에서 GPU(Graphic Processing Unit)까지 진화 과정을 설명합니다. 

1. 트랜지스터의 진화 과정 설명

트랜지스터의 진화 과정을 설명 드립니다. (이하는 인공지능의 도움으로 절이 한 것입니다)

1947년, 미국 벨 연구소의 존 바딘(John Bardeen), 윌리엄 쇼클리(William Shockley), 월터 브래튼(Walter Brattain)이 트랜지스터를 발명했습니다. (1956년 노벨 물리학상 공동 수상). 트랜지스터의 발명은 전자공학의 혁명적인 시작점이었습니다. 트랜지스터는 반도체 물질(초기에는 게르마늄, 이후 실리콘으로 전환)을 사용하여 증폭 및 스위칭 기능을 수행하는 능동 소자입니다. 트랜지스터는 증폭을 통해 아날로그 기기(라디오, 앰프)를 작동시키고, 스위칭을 통해 디지털 기기(컴퓨터, 스마트폰, 태블릿)의 모든 계산과 저장을 가능하게 하는 만능 부품이라고 할 수 있습니다.

트랜지스터 이전에는 진공관이 전자 기기의 핵심 부품이었습니다. 진공관은 크고, 전력 소모가 많으며, 수명이 짧고, 쉽게 고장 난다는 단점이 있었습니다. (예: 1만 8천 개 이상의 진공관을 사용했던 최초의 컴퓨터 에니악(ENIAC)은 매우 거대했습니다.) 트랜지스터는 점 접촉 트랜지스터에서 시작해, 접합형 트랜지스터(BJT)를 거쳐, 현대 반도체 칩의 주역인 MOSFET (금속-산화막-반도체 전계효과 트랜지스터) 및 CMOS (상보형 MOSFET) 구조로 발전했습니다. 이걸 좀 더 구체적으로 설명해야 왜 트랜지스터 발명이 노벨물리학상 수상이 되는지 이해가 될것이라 좀 더 설명합니다.

  가) 증폭 기능을 활용한 응용

트랜지스터는 약한 신호를 강하게 키워주는 능력을 통해 우리가 소리나 무선 통신을 주고받을 수 있게 합니다. 온도, 빛의 세기, 소리 등 자연 세계의 연속적인 신호(아날로그 신호)를 처리하고 조절하는 회로의 기본 구성 요소입니다.

   (1) 오디오 장치 (Audio Devices) 

 마이크에서 들어온 아주 작은 음성 신호를 스피커를 울릴 만큼 강력한 신호로 키우는 것이 바로 트랜지스터의 역할입니다. 앰프(Amplifier, 증폭기)는 수많은 트랜지스터로 이루어져 있습니다. 휴대폰, 라디오, TV 등 소리를 내는 모든 장치에 사용됩니다.

  (2) 무선 통신 (Wireless Communication)

아주 멀리서 날아온 약한 라디오파, Wi-Fi 신호, 휴대전화 신호를 수신기에서 다시 충분히 강하게 키워야 정보(데이터)를 해독할 수 있습니다. 이때도 트랜지스터가 증폭기로 사용되어 약한 무선 신호를 잡아냅니다. 

 나) 스위칭 기능을 활용한 응용 (디지털 혁명의 핵심)

트랜지스터의 스위칭 기능은 컴퓨터와 디지털 기기의 모든 논리적 연산을 가능하게 합니다.

  (1) 논리 게이트 (Logic Gates)

트랜지스터를 여러 개 조합하여 논리 게이트(AND, OR, NOT 등)라는 기본 회로를 만듭니다. 논리 게이트는 전기의 "켜짐(1)"과 "꺼짐(0)"을 이용해 기본적인 논리 연산을 수행합니다. 예를 들어, 두 입력이 모두 켜져야만 출력이 켜지는(AND) 등의 규칙을 만듭니다.(수학에서 이진법 이치와 같습니다.). 이러한 게이트들이 수십억 개 모여서 복잡한 계산을 가능하게 합니다.

  (2) 메모리 (Memory)

트랜지스터는 스위치 상태(ON/OFF, 1/0)를 유지함으로써 정보를 저장하는 기능을 합니다. 

  - RAM (Random Access Memory)

   컴퓨터가 현재 작업 중인 정보를 일시적으로 저장하는 곳입니다. 하나의 메모리 셀에 보통 1~6개의 트랜지스터가 사용되어 1비트(0 또는 1)의 정보를 저장합니다.

 - 플래시 메모리 (Flash Memory)

  USB 드라이브, 스마트폰 저장 공간(SSD) 등 전원이 꺼져도 정보를 기억하는 비휘발성 저장 장치에도 특수한 형태의 트랜지스터가 사용됩니다.

2. 직접회로(IC, Integrated Circuit) 등장

그 후 등장한 것이 집적 회로(IC)입니다. 1958년, 텍사스 인스트루먼츠의 잭 킬비(Jack Kilby)와 페어차일드 반도체의 로버트 노이스(Robert Noyce)가 독립적으로 집적 회로를 발명했습니다. 개별 트랜지스터를 하나의 기판 위에 모아 통합하는 집적 회로(Integrated Circuit, IC)는 트랜지스터, 저항, 커패시터 등 여러 전자 부품들을 하나의 작은 반도체 기판(칩) 위에 회로 형태로 만들어 넣는 기술입니다.

이를 통해 부품 간의 배선 길이를 줄이고, 생산 비용을 낮추며, 신뢰도를 크게 높일 수 있었으며 소형화가 가능해 졌습니다. 인텔의 공동 창립자인 고든 무어(Gordon Moore)는 1965년에 무어의 법칙을 제시했는데, 이는 IC 칩에 집적되는 트랜지스터의 수가 약 2년마다 두 배로 증가할 것이라는 예측입니다. 이 법칙은 반도체 산업 발전의 중요한 지표가 되었습니다.

트랜지스터 집적도는 트랜지스터 개수에 따라 다음과 같이 발전했습니다.

SSI (Small-Scale Integration, 소규모 집적): 1960년대 초, 트랜지스터 수십 개 수준.

MSI (Medium-Scale Integration, 중규모 집적): 1960년대 후반, 수백 개 수준.

LSI (Large-Scale Integration, 대규모 집적): 1970년대, 수천~수만 개 수준.

VLSI (Very Large-Scale Integration, 초대규모 집적): 1980년대 이후, 수십만~수백만 개 수준.

이러한 수많은 트랜지스터를 하나의 작은 칩에 모아 넣는 기술이 바로 집적 회로(IC) 기술입니다. 

 트랜지스터의 가장 거대한 응용 분야이자, 가장 획기적인 응용분야가 컴퓨터의 두뇌 역할을 하는 CPU ( Microprocessors  중앙 처리 장치) 입니다. CPU는 수십억, 수백억 개의 트랜지스터로 이루어진 집적 회로(IC, Integrated Circuit)입니다. CPU 에 집적된 이 트랜지스터들은 고속으로 스위칭하면서 논리 게이트를 작동시키고, 모든 계산, 데이터 처리, 명령 실행을 담당합니다.  "2 + 3"을 계산하거나, 화면에 이미지를 표시하거나, 앱을 실행하는 모든 동작은 수많은 트랜지스터의 스위칭 작용을 통해서 이루어집니다.

3. 오늘날의 반도체 칩 (현대: 5세대 이상)

VLSI를 넘어 ULSI (Ultra LSI) 또는 단순히 마이크로칩이라고 불리며, 수십억 개의 트랜지스터를 집적합니다. 종전의 수십만개 최고는 수백만개 수준에서 수십억개 수준으로 폭발적으로 증가한 것입니다. 이 기술의 핵심은 초미세 공정입니다. 트랜지스터의 크기를 나노미터(nm) 단위로 지속적으로 줄여 집적도를 극대화합니다. 이는 포토리소그래피 기술의 발전과 함께 이루어졌습니다. 평면 구조의 한계를 극복하기 위해 FinFET (Fin Field-Effect Transistor)과 같은 3차원 구조의 트랜지스터가 도입되었으며, 최근에는 차세대 기술인 GAAFET (Gate-All-Around FET) 구조가 개발되어 미세화의 한계를 돌파하고 있습니다. 이제는 집적 방식의 혁신을 기해서 3D 적층 기술 (3D Stacking)을 개발하여서 칩을 수평적으로 배치하는 것을 넘어, 메모리나 로직 칩 등을 수직으로 쌓아 올려 동일 면적에서 훨씬 높은 집적도와 성능을 구현합니다. 과거에는 CPU(중앙처리장치)와 DRAM(메모리)이 중심이었다면, 현재는 인공지능(AI)과 고성능 컴퓨팅(HPC)을 위한 특수 칩의 중요성이 커지고 있습니다. 쉽게 말해서 인간 뇌 세포의 활용 수가 종전에 겨우 수백만개 활용하다가 이제는 수십억개를 활용하게 되었다는 것이니 천재 중의 천재가 태어난 것입니다.

GPU(Graphic Processing Unit)는 병렬 처리에 특화되어 AI 학습 등에 필수적입니다. NPU/TPU/ASIC (신경망 처리 장치/텐서 처리 장치/주문형 반도체)는 특정 AI 작업을 위해 설계되어 높은 효율과 속도를 제공합니다. 현재는 여기서 또 탈바꿈하여 양자역학의 원리를 이용한 QPU 가 나오고 있습니다. 예를 들어서 30개의 단위(비트)가 있다고 가정할 때, GPU (30비트)는 한 순간에 1가지 상태만 저장/계산합니다. 그러나 QPU (30큐비트) 2의 30승 즉 한 순간에 약 10억 가지의 상태를 동시에 저장/계산할 수 있는 잠재력이 있다고 합니다. 

(예시로 설명 해 보겠습니다) 

<3개의 비트와 3개의 동전 비유>

동전 세개를 동시에 던지면 아래 표와 같은 8가지 조합이 나옵니다. 3개의 비트가 2의 3승 =8가지 조합 중 왜 단 하나의 조합만 표현하는지, 그리고 이것이 어떤 의미인지 다시 설명해 드릴게요. 가장 알기 쉬운 비유는 일반적인 동전 3개입니다.

(1). 비트(Bit)의 상태: 앞면(1) 또는 뒷면(0)

고전 컴퓨터의 비트는 '앞면'이거나 '뒷면' 중 하나의 상태로 존재합니다.

  1 비트 = 동전 1개. (앞면 또는 뒷면)

  3 비트 = 동전 3개.

(2). 고전 컴퓨팅의 '한 순간'

동전 3개를 바닥에 던졌다고 상상해 보세요. 동전들은 반드시 다음 8가지 조합 중 하나의 결과로만 놓입니다.

동전 1 (비트 1)	동전 2 (비트 2)	동전 3 (비트 3)	8가지 가능성
앞 (1)	앞 (1)	앞 (1)	조합 1
앞 (1)	앞 (1)	뒤 (0)	조합 2
앞 (1)	뒤 (0)	앞 (1)	조합 3
앞 (1)	뒤 (0)	뒤 (0)	조합 4
뒤 (0)	앞 (1)	앞 (1)	조합 5
뒤 (0)	앞 (1)	뒤 (0)	조합 6
뒤 (0)	뒤 (0)	앞 (1)	조합 7
뒤 (0)	뒤 (0)	뒤 (0)	조합 8

(3). 단 하나의 조합만 표현하는 이유

GPU와 같은 고전 컴퓨터는 '한 순간에' 이 8가지 가능한 조합 중 단 하나의 조합(예: 조합 4, 앞-뒤-뒤)만을 명확하게 읽고 처리합니다.당신이 바닥에 놓인 3개의 동전을 바라보는 순간, 나머지 7가지 조합(앞-앞-앞, 뒤-앞-뒤 등)은 존재하지 않습니다. 검색이 안된다는 뜻입니다. 물론 다른 7가지 상태는 다음에 계산하거나 저장할 수 있지만, '지금, 이 순간'은 아닙니다. 그러나 QPU (양자 컴퓨팅)은 다릅니다. 이 3개의 동전이 동시에 회전하며 공중에 떠 있는 상태와 같기 때문입니다. 동전이 바닥에 놓이기 직전, 앞면일 가능성과 뒷면일 가능성을 모두 동시에 갖고 있음으로 QPU는 이 회전하며 존재하는 모든 8가지 가능성에 대해 동시에 검색하고 계산을 수행할 수 있는 잠재력을 가집니다. GPU는 8가지 길 중 하나의 길만 따라가지만, QPU는 8가지 길을 동시에 탐색할 수 있는 것입니다. 엄청 분석 속도가 뻘라 지는 것입니다.

GPU 분야 압도적인 선두주자는 엔비디아이며, GPU 시장, 특히 인공지능(AI)과 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야에서 세계적인 선두주자입니다. AI 훈련의 표준으로 사용되는 A100, H100과 같은 데이터센터용 GPU를 독점적으로 공급하고 있습니다.  QPU 분야는 IBM, 구글, IonQ 등이 선두를 다투고 있습니다. 우리나라의 삼성전자와 SK하이닉스는 AI 칩에 필수적으로 들어가는 HBM 시장을 주도하는 세계적인 선두주자이며,  엔비디아의 A100, H100 같은 GPU 칩셋은 삼성/하이닉스의 HBM 없이는 작동할 수 없다고 합니다. 삼성은 AI 시대의 엔비디아 GPU 성능을 뒷받침하는 핵심 부품의 '엔진'을 공급하는 위치라고 합니다. 삼성전자가 세계 최초로 개발한 GDDR7 D램은 AI 추론 시장의 게임 체인저로 주목받고 있으며, 엔비디아가 차세대 GPU에 탑재할 계획을 밝힐 정도로 기술력을 인정받고 있다 합니다. 저도 잘 모르는 영역입니다만 아무튼 과학기술이 인류의 미래를 좌우 하는 것 만큼은 틀림 없습니다. 

머지 않아 모든 일을 AI과 로봇이 대신하는 시대가 도래 할 것입니다. 지금 우리 정치지도자들은 요정도도 모르고 있습니다. 급격하게 변해가는 새로운 세상을 전혀 모르고 이념 싸움에만 몰두해 있다는 의미입니다. 

비트코인이 도입되게 된 역사적 배경은 다음 시간에 계속 하겠습니다. 미래를 내다보는 눈이 없으면 일만 열심히 한다고 부자가 되지 않습니다. 그냥 배급 주는 돈이나 받으며 사육되는 동물로 전락하게 될 것이니 제 글을 기대하시기 바랍니다.

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(추서) 이 글을 읽어주신 분들에게 보너스로 아래 수필을 추서 합니다. 

천재와 바보

  “박재가 되어 버린 천재를 아십니까”

 용량이 낮은 컴퓨터를 켜면 화면이 참 더디 떠오릅니다. 내 바쁜 마음과는 상관없이 ‘세월아- 네월아-’ 하면서 떠오릅니다. 입력된 정보를 연산해 내는 속도가 느린 탓이지요. 아예 연산해 내지 못하기도 하고요. 

 천재와 바보는 어떤 차이가 있을까요. 286 컴퓨터와 펜티엄의 차이지요. 286 컴퓨터는 그래도 기다리면 떠오르지만 바보는 머리가 아파 연산을 중단해 버림으로 기다려도 따라오질 못하지요. 같이 놀아야 하는 천재는 속이 갑갑할 밖에요. 저 혼자 놀면 되겠지만 사람이 어찌 혼자 놀 수 있는지요. 더불어 살려니 눈높이를 맞춰야 하고 눈높이를 맞추려니 따라올 때까지 지루하게 기다려야 합니다. 기다림의 시간이 멀고도 갑갑하니 속이 터질 수밖에요.

 그 터진 속을 하얗게 다 비우고 솜으로 채워 넣은 박제를 아십니까. 천재는 천재의 꿈을 포기해 버리고 바보처럼 행동하며 바보 눈높이에 맞춰 놀게 됩니다. 바보들의 조롱이나 받으며-.

 천재와 바보가 함께 놀면 ‘천재, 마침내 박재가 되다.’ 입니다.

 나는 바보입니다. 천재가 되고픈 바보입니다. 그래서 나는 바보들과 놀지 않으려 합니다. 가능하면 천재들이 노는 곳에 끼어들어서 놀려고 애를 씁니다. 나는 천재들이 하는 말을 잘 알아듣지 못합니다. 나는 그게 당연하다고 생각 합니다. 나는 바보고 그들은 천재이기 때문입니다.

 그런데 천재들은 내가 바보임에도 나를 진짜 천재로 알고 있습니다. 그들은 오히려 나를 자신들 보다 더 천재인줄 압니다. 자기들이 숨겨 놓은 말뜻을 잘 찾아내고 잘 이해하기 때문입니다. 천재들은 내가 천재들의 말이나 행동을 이해하려고 얼마나 애를 쓰고 있는지 모릅니다. 나는 내가 바보인 줄 알기 때문에 천재가 한 말이나 행동에 대해 즉각 반응하지 않고 집으로 돌아와서 밤새도록 생각 합니다. 도대체 천재가 저런 말을 하는 이유가 무엇일까. 천재가 왜 저렇게 행동을 하였을까. 천재들의 말과 행동에 내가 모르는 굉장히 중요한 무엇을 감추어 두었으리라 여기고 그것을 찾기 위해 날 밤을 지새우면서 생각하고 또 생각 합니다. 바보의 기준에서 생각하는 것이 아니고 천재의 기준에서 생각하는 것입니다. 날이 새기 전에 천재가 숨겨 놓은 것을 발견해 냅니다. 숨겨 둔 것을 찾아내면 마음이 참 기쁩니다. 천재와 놀면 이런 것들이 참 재미있습니다.

 나는 오늘도 천재가 있다는 곳을 찾아 갑니다.

내가 본 세상에서는  바보이면서 바보인 줄 아는 사람과 천재이면서 천재인 줄 아는 사람이 매우 드물었습니다. 나는 천재는 아니지만 현명한 사람은 되고자 합니다. 그래서 모르는 것을 만나면 세상 고민을 모두 짊어진 사람처럼 생각하고  생각하고 또 생각을 하는 것입니다.

남들이 뭐라하든, 이렇게 많은 생각을 하는 나는 최소한 박재가 될 염려는 없을 것입니다.(2008.9.6)

주석)  “박재가 되어 버린 천재를 아십니까” 이말은 이상이 그의 소설 날개 첫문장에서 한 말입니다. 천재는 기억용량도 크고, 연산 속도도 빠르고, 결론도 빨리 내는데 비해, 바보는 그게 안되니 답답한 천재는 세상에 적응을 못하고 그냥 속이 하얗게 변해서 죽어버린다는 뜻입니다.