Arm이 2026년 이후 차세대 기술 혁신을 이끌 컴퓨팅 환경의 진화를 조망한 기술 전망을 발표했다. Arm은 컴퓨팅이 더 이상 중앙화된 클라우드에 머무르지 않고, 디바이스와 공간, 시스템 전반으로 확산되는 분산형 인텔리전스 구조로 이동하고 있다고 진단했다. 이에 따라 2026년 이후의 컴퓨팅은 모듈화와 전력 효율을 핵심 축으로 삼아 클라우드, 엣지, 피지컬 AI 전반을 유기적으로 연결하는 방향으로 발전할 것으로 내다봤다.

실리콘 설계를 재정의하는 모듈형 칩렛

Arm은 실리콘 기술의 한계를 확장하기 위한 산업 전반의 흐름 속에서 단일 칩 구조에서 벗어나 칩렛 기반의 모듈형 설계 전환이 가속화될 것으로 전망했다. 컴퓨팅, 메모리, 입출력 기능을 재사용 가능한 빌딩 블록 형태로 분리함으로써, 설계자는 서로 다른 공정 노드를 조합하고 비용 절감과 개발 속도 향상을 동시에 달성할 수 있다. 이는 단순히 더 큰 칩을 만드는 방식이 아니라, 더 스마트한 시스템을 구현하는 방향으로의 전환을 의미한다. 다양한 워크로드에 맞춘 시스템온칩을 신속하게 최적화할 수 있어 설계 주기가 단축되고, 혁신의 진입 장벽도 낮아질 것으로 기대된다. 또한 개방형 칩렛 표준의 진화로 서로 다른 벤더의 칩렛을 신뢰성과 보안성을 갖춘 형태로 결합하는 환경이 조성되며, 상호운용 가능한 컴포넌트 중심의 시장 확대가 예상된다.

특화 가속과 공동 설계가 이끄는 컨버지드 AI 데이터센터

AI 컴퓨팅 환경에서는 도메인 특화 가속기의 확산이 새로운 성능 기준으로 자리 잡고 있다. 이는 범용 컴퓨팅과 가속기를 분리하는 방식이 아니라, 소프트웨어 스택과 시스템 수준에서 공동 설계된 목적 지향형 칩으로의 전환을 의미한다. 이러한 칩은 특정 AI 프레임워크와 데이터 유형, 워크로드에 최적화되도록 설계되며, 주요 클라우드 사업자들이 이러한 흐름을 주도하고 있다. 목적에 맞게 설계된 CPU, 가속기, 메모리, 인터커넥트를 하나의 플랫폼으로 통합함으로써 개발자 접근성과 확장성, 효율성을 동시에 확보하고 있다. 이 같은 변화는 단위 면적당 AI 컴퓨팅 밀도를 극대화해 전력 소비와 비용을 낮추는 통합형 AI 데이터센터의 부상으로 이어지고 있다.

엣지로 확장되는 분산형 AI 컴퓨팅

클라우드는 대규모 AI 모델 학습의 핵심 인프라로 남아 있지만, 추론 처리의 중심은 점차 디바이스와 현장으로 이동하고 있다. Arm은 2026년에는 엣지 AI가 단순 분석을 넘어 실시간 추론과 적응까지 수행하는 단계로 진화할 것으로 전망했다. 알고리즘 고도화와 모델 양자화, 특화된 실리콘 기술의 발전으로 복잡한 AI 모델도 엣지 환경에서 구현되며, 현장 추론과 로컬 학습이 표준으로 자리 잡을 가능성이 크다. 이는 지연 시간을 줄이고 비용과 클라우드 의존도를 낮추는 동시에, 엣지 디바이스를 독립적인 컴퓨팅 노드로 재정의하는 계기가 될 것으로 보인다.

소형 언어 모델이 여는 기업 AI의 새로운 가능성

모델 압축과 지식 증류, 아키텍처 설계의 발전으로 복잡한 추론 모델은 성능 저하 없이 소형 언어 모델로 축소될 전망이다. 이러한 모델은 적은 파라미터로도 높은 추론 성능을 제공해 엣지 배포가 용이하고, 미세 조정 비용과 전력 소모가 크게 줄어든다. 학습 효율성이 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 지표로 부상하면서, 줄당 추론 성능과 같은 에너지 효율 지표가 산업 표준으로 자리 잡을 것으로 예상된다.

피지컬 AI가 이끄는 산업 전반의 생산성 혁신

Arm은 차세대 수조 달러 규모의 AI 플랫폼으로 피지컬 AI를 지목했다. 멀티모달 모델과 효율적인 학습 및 추론 파이프라인의 발전으로 자율 기계와 로봇에 인텔리전스가 본격적으로 내장되며, 의료와 제조, 운송, 광업 등 다양한 산업 구조가 재편될 것으로 전망했다. 특히 차량용 칩이 휴머노이드와 공장 로봇에 재사용되는 사례가 늘어나면서, 차량과 로보틱스 전반을 아우르는 공통 컴퓨팅 플랫폼이 등장할 가능성도 제시했다. 이는 규모의 경제를 강화하고 피지컬 AI 시스템 개발 속도를 한층 끌어올릴 것으로 보인다.

Arm은 이러한 기술 흐름을 관통하는 핵심 목표로 ‘어디서나 첨단의 고성능 인텔리전스를 구현한다’는 비전을 제시했다. 클라우드와 엣지, 피지컬 AI 전반에 걸쳐 전력 효율을 극대화한 컴퓨팅 아키텍처를 통해 차세대 AI 시대의 기반을 구축하겠다는 전략이다.

이준문 기자/jun@newstap.co.kr

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