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[IT뉴스]노트북을 점령하라! 이재용의 AI PC 전쟁···가이아로 블랙웰에 도전?

온카뱅크관리자

2026-07-10 14:47:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 시스템LSI 12년 만의 PC칩 재도전 레노버·HP 공급 땐 단숨 세계 진입 엔비디아 GPU·SRAM·패브릭 장악 PIM·SRAM만으론 코어 못 뒤집어 
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 <img alt="한진만 삼성전자 파운드리사업부장 사장(왼쪽)과 이재용 삼성전자 회장이 7일(현지시간) 미국 아이다호주 선밸리의 선밸리 로지에서 열린 앨런 앤 컴퍼니 선밸리 컨퍼런스에 참석하고 있다. /AFP=연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/10/552814-8XPEppr/20260710144003511vypb.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="YKVtem0H1B" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/10/552814-8XPEppr/20260710144003511vypb.jpg" width="658">
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 한진만 삼성전자 파운드리사업부장 사장(왼쪽)과 이재용 삼성전자 회장이 7일(현지시간) 미국 아이다호주 선밸리의 선밸리 로지에서 열린 앨런 앤 컴퍼니 선밸리 컨퍼런스에 참석하고 있다. /AFP=연합뉴스
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 삼성전자가 인공지능(AI) PC용 가속기 시장에 본격적으로 뛰어들었다. DS부문 시스템LSI사업부가 4나노 공정 기반 AI PC용 가속기 '가이아(GAIA)'를 개발하고 레노버·HP 등 주요 PC 제조사에 시제품을 공급한 것으로 알려지면서다.
 10일 여성경제신문 분석 결과 현재 세계 PC 시장은 레노버와 HP, 델 등 대형 제조사가 이끌고 있다. 이 가운데 가이아 시제품을 공급받은 것으로 알려진 레노버와 HP는 세계 1·2위권 PC 제조사다. 가이아가 두 회사의 차세대 AI PC에 실제 채택되면 삼성전자는 자체 PC 판매량과 관계없이 글로벌 AI PC 시장에 단숨에 진입할 수 있다.
 출발선만 놓고 보면 삼성의 승부수는 만만치 않다. 스마트폰용 엑시노스에서 축적한 NPU 설계 역량과 네이버와 공동 개발한 서버용 AI 가속기 '마하'의 설계 자산, 4나노 파운드리 공정, 메모리와 패키징까지 한 회사 안에서 묶을 수 있기 때문이다. 레노버와 HP라는 대형 고객사까지 확보하면 시스템LSI사업부가 오랫동안 기다려온 반전의 발판도 마련된다.
 그러나 맞은편에는 이미 PC를 다시 설계하고 있는 엔비디아가 서 있다. 가이아가 기존 PC 안에 AI 전용 연산 엔진을 추가하는 NPU 중심 접근이라면, RTX 스파크는 블랙웰 GPU와 SRAM 캐시, NVLink-C2C, 통합 메모리, 그레이스 CPU를 하나로 묶어 PC 전체를 축소형 데이터센터로 바꾸는 플랫폼이다. 같은 AI PC 시장에 진입했지만 삼성은 고효율 전용 가속기에서 출발하고 엔비디아는 컴퓨터 구조 전체를 뒤집는 데서 시작했다.
 NPU 덧붙인 삼성전자 PC를 뒤집은 엔비디아
 가이아는 스마트폰과 서버에서 검증한 삼성의 NPU 설계를 노트북으로 확장하는 칩이다. 생성형 AI 추론과 음성·영상 인식처럼 반복적인 신경망 연산을 낮은 전력으로 처리하는 데 강점이 있다. 배터리 사용 시간이 중요한 노트북에서는 높은 전력 효율과 발열 억제가 제품 경쟁력으로 직결된다. 삼성전자가 NPU 최적화를 전면에 내세우는 이유다.
 반면 RTX 스파크는 NPU 한 개를 추가하는 방식이 아니다. 대규모 블랙웰 텐서코어를 연산의 중심에 놓고 주변을 L1·L2·SRAM 캐시와 고속 패브릭으로 감싼다. CPU는 모든 명령을 지배하는 중앙처리장치가 아니라 GPU 연산과 메모리, 에이전트 실행을 조율하는 관리 계층으로 밀려난다. 전통적인 CPU→DRAM→GPU 흐름이 GPU→SRAM→NVLink→CPU로 뒤집히는 구조다.
 이 차이는 AI PC가 처리할 작업이 커질수록 벌어진다. 간단한 문서 요약이나 배경 제거, 음성 인식은 전용 NPU만으로도 빠르고 효율적으로 수행할 수 있다. 그러나 수십억 개 파라미터를 가진 생성형 AI 모델과 멀티모달 에이전트를 로컬에서 돌리기 시작하면 상황이 달라진다. 모델 가중치와 KV 캐시, 영상·음성·문서 데이터, 사용자 상태가 메모리와 연산기 사이를 끊임없이 이동한다. 이때 성능을 좌우하는 것은 NPU의 TOPS 숫자 하나가 아니라 코어 수와 메모리 대역폭, 캐시 용량, 인터커넥트, 소프트웨어 런타임이 결합된 전체 아키텍처다.
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 젠슨 황이 마이크로소프트와 손 잡고 윈도우 혁명까지 노리는 상황이라 삼성 입장에서는 시간이 많지 않다. HBM을 앞세운 메모리 호황에도 시스템LSI사업부는 장기 적자 구조에서 벗어나지 못했다. 모바일 AP만으로는 성장에 한계가 있고 파운드리와 설계 역량을 동시에 증명할 신규 제품도 필요하다. AI PC는 시스템LSI사업부가 레노버와 HP를 통해 단번에 글로벌 공급망으로 들어갈 수 있는 기회인 동시에, 또 한 번 상용화에 실패할 경우 후발주자로 굳어질 수 있는 승부처다.
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 <img alt="삼성 가이아는 NPU·PIM·SRAM을 앞세워 저전력 AI PC 시장을 노리지만 엔비디아는 블랙웰 GPU의 대규모 텐서코어에 SRAM·NVLink·통합 메모리까지 결합했다. 가이아가 보조 NPU를 넘어 독자 AI PC 플랫폼으로 진화할 수 있느냐가 삼성 시스템LSI의 승부처다. /GPT-5.5" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/10/552814-8XPEppr/20260710144004980ksyx.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="7BFmhpd8HX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/10/552814-8XPEppr/20260710144004980ksyx.png" width="658">
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 삼성 가이아는 NPU·PIM·SRAM을 앞세워 저전력 AI PC 시장을 노리지만 엔비디아는 블랙웰 GPU의 대규모 텐서코어에 SRAM·NVLink·통합 메모리까지 결합했다. 가이아가 보조 NPU를 넘어 독자 AI PC 플랫폼으로 진화할 수 있느냐가 삼성 시스템LSI의 승부처다. /GPT-5.5
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 PIM은 길 줄여도 코어 늘리지 못해
 더해 삼성전자는 가이아와 프로세싱-인-메모리(PIM)의 연동도 추진하는 것으로 알려졌다. PIM은 데이터를 외부 연산기로 계속 옮기지 않고 메모리 내부 또는 가까운 위치에서 일부 연산을 처리하는 기술이다. 데이터 이동 과정에서 발생하는 전력 소비와 지연을 줄일 수 있어 생성형 AI의 메모리 병목을 완화하는 데 유리하다.
 문제는 PIM이 코어 연산력 자체를 강화하지 못한다는 점이다. 데이터가 이동하는 거리를 줄이고 단순·반복 연산을 분산할 수는 있지만 대규모 행렬 곱셈과 어텐션, 다층 퍼셉트론(MLP), 전문가 혼합(MoE) 라우팅을 동시에 밀어붙일 병렬 코어 군단이 늘어나는 것은 아니다. 병참로가 짧아졌다고 전선에 투입되는 병력까지 증가하는 것은 아니라는 의미다.
 엔비디아는 이 문제를 반대 순서로 풀었다. 먼저 블랙웰 GPU에 대규모 텐서코어 군단을 배치해 절대 연산력을 확보했다. 그다음 L1·L2·SRAM 캐시와 NVLink 패브릭, 통합 메모리를 둘러 데이터가 코어를 기다리게 하지 않는 구조를 만들었다. 삼성의 PIM이 데이터가 가는 길을 줄이는 기술이라면 엔비디아는 길을 줄이는 동시에 목적지의 연산 병력까지 증강했다.
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 즉 가이아의 NPU 코어 수와 병렬 연산 밀도가 블랙웰에 크게 미치지 못한다면 PIM을 가까이 붙여도 근본적인 체급 차이는 사라지지 않는다. 로컬 AI 작업의 전력 효율과 비용에서는 우위를 노릴 수 있지만, 대규모 모델과 에이전트 실행까지 PC 내부에서 감당하는 플랫폼 경쟁에서는 연산 코어 부족이 그대로 드러날 수 있다. [기자수첩] 젠슨 황의 GPU 제국을 이기고 싶나?···결국 SRAM 말곤 답없다 
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 <img alt="엔비디아와 마이크로소프트가 공개한 RTX 스파크(RTX Spark) AI PC 다이 구조도. 좌측에는 블랙웰 RTX GPU 텐서코어 클러스터, 중앙에는 NVLink-C2C 고속 인터커넥트와 SRAM 캐시 계층, 우측에는 20코어 그레이스 CPU와 NPU, 통합 메모리 컨트롤러가 배치돼 있다. 기존 CPU 중심 PC 구조와 달리 GPU를 연산의 중심에 두고 CPU·메모리·캐시를 하나의 실리콘 안에서 통합한 차세대 AI PC 설계 철학을 보여주는 이미지다. / 사진 = 젠슨 황, 재구성 = 이상헌 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/10/552814-8XPEppr/20260710144006369ezcs.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="Qba98AXS1s" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/10/552814-8XPEppr/20260710144006369ezcs.jpg" width="658">
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 엔비디아와 마이크로소프트가 공개한 RTX 스파크(RTX Spark) AI PC 다이 구조도. 좌측에는 블랙웰 RTX GPU 텐서코어 클러스터, 중앙에는 NVLink-C2C 고속 인터커넥트와 SRAM 캐시 계층, 우측에는 20코어 그레이스 CPU와 NPU, 통합 메모리 컨트롤러가 배치돼 있다. 기존 CPU 중심 PC 구조와 달리 GPU를 연산의 중심에 두고 CPU·메모리·캐시를 하나의 실리콘 안에서 통합한 차세대 AI PC 설계 철학을 보여주는 이미지다. / 사진 = 젠슨 황, 재구성 = 이상헌 기자
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 AI PC의 상태 유지 능력이 중요해짐에 따라 삼성전자도 최근 SRAM을 전면에 꺼냈다. 지난 1일 SAFE 포럼 2026에서 차세대 2나노 공정과 함께 SRAM 기술 경쟁력 강화 로드맵을 공개했다. 이는 AI 반도체의 경쟁축이 HBM 적재량을 넘어 데이터 이동 거리와 온칩 SRAM으로 이동하는 흐름과 맞닿는 발표다.
 가이아에도 고밀도 온칩 SRAM과 다층 캐시, 메모리 계층 최적화가 접목될 가능성이 높다. SRAM은 연산 과정에서 생성되는 중간 결과와 활성화 벡터, 어텐션 상태, KV 캐시 일부를 코어 가까이에 붙잡아 둘 수 있다. 외부 DRAM을 반복적으로 호출하는 횟수를 줄여 지연과 전력 소비를 동시에 낮추는 핵심 기술이다.
 하지만 SRAM 역시 연산 병력이 아니라 병참기지다. 코어에 데이터를 빠르게 공급하고 중간 결과를 재사용할 수는 있어도, 대규모 행렬 연산을 직접 수행하는 텐서코어를 대신하지는 못한다. 가이아의 승부는 SRAM 용량을 얼마나 늘리느냐보다 그 주변에 얼마나 많은 NPU 코어를 배치하고, 이를 PIM·고속 인터커넥트·통합 메모리와 하나의 연산 공간으로 묶느냐에 달렸다.
 엔비디아는 이미 대규모 텐서코어를 확보한 뒤 주변에 SRAM과 NVLink를 둘러 연산력과 병참을 동시에 완성했다. 삼성도 SRAM이라는 방향을 잡았지만 NPU의 병렬 연산 밀도를 함께 끌어올리지 못하면 창고만 넓히고 병력은 그대로인 구조에 머물 수 있다.
 삼성도 SRAM 꺼냈지만 칩 생태계 전체와 싸워야
 삼성전자가 넘어야 할 벽은 하드웨어에만 있지 않다. 엔비디아는 CUDA와 TensorRT, RTX 소프트웨어, 게임 호환성, AI 모델 최적화 도구, 개발자 생태계를 이미 보유하고 있다. 가이아가 높은 연산 효율을 입증하더라도 주요 AI 모델과 애플리케이션이 별도 수정 없이 돌아가지 않으면 PC 제조사와 개발자가 선택할 이유는 줄어든다.
 퀄컴은 스냅드래곤 X 시리즈로 Arm 기반 AI PC 시장을 넓히고 있고 인텔과 AMD도 NPU를 내장한 CPU로 기존 PC 생태계를 방어한다. 삼성은 이들과 전력 효율과 가격, 호환성을 놓고 경쟁하는 동시에 엔비디아의 GPU 중심 플랫폼과도 맞서야 한다. 가이아 한 제품이 사실상 NPU·CPU·GPU·메모리·운영체제·AI 런타임이 뒤엉킨 다중 전선에 투입되는 셈이다.
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 결론적으로 이 구도에서 가이아가 단순한 NPU 보조 가속기로 머물면 승산은 제한적이다. 문서 요약이나 화상회의 보정, 로컬 생성형 AI처럼 정해진 작업을 빠르게 처리하는 칩은 될 수 있어도 AI PC의 중심 아키텍처를 차지하기는 어렵다. 에이전트 시대의 PC는 사용자의 상태를 유지하고 여러 애플리케이션을 호출하며 영상·음성·문서를 동시에 처리하고 클라우드와 로컬을 오가는 실행 시스템이기 때문이다.
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 <img alt="2021년 11월 20일(현지시간) 미국 위싱턴주 마이크로소프트 본사에서 이재용 삼성전자 부회장(오른쪽)과 사티아 나델라(Satya Nadella) 마이크로소프트 CEO(왼쪽)가 만났다. /삼성전자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/10/552814-8XPEppr/20260710144007656fqec.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="prWNEH4qGn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/10/552814-8XPEppr/20260710144007656fqec.jpg" width="658">
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 2021년 11월 20일(현지시간) 미국 위싱턴주 마이크로소프트 본사에서 이재용 삼성전자 부회장(오른쪽)과 사티아 나델라(Satya Nadella) 마이크로소프트 CEO(왼쪽)가 만났다. /삼성전자
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 MS 후방지원 없이는 무모한 도전
 물론 삼성의 기회도 분명하다. 메모리와 파운드리, 첨단 패키징, 시스템LSI, 완제품까지 한 그룹 안에 보유한 기업은 세계적으로 드물다. 가이아를 NPU 단품으로 판매하는 데 그치지 않고 LPDDR·HBM·PIM·SRAM·첨단 패키징·파운드리 공정을 결합한 턴키 플랫폼으로 확장한다면 엔비디아와 다른 방식의 AI PC 구조를 만들 수 있다.
 특히 노트북은 데이터센터처럼 전력과 냉각 자원을 무한정 쓸 수 없다. 이 지점에서는 블랙웰의 절대 연산력보다 가이아의 전력당 성능과 PIM 연동, 메모리 최적화가 강점으로 작용할 수 있다. 모든 AI PC가 1페타플롭급 GPU를 필요로 하는 것도 아니다. 삼성은 대형 모델을 로컬에서 완전히 돌리는 초고성능 시장보다 전력과 가격, 배터리 사용 시간을 중시하는 대중형 AI PC 시장에서 먼저 확산 경로를 만들 수 있다.
 다만 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO의 선택이 삼성전에게 최대 변수다. 나델라는 코파일럿+PC 초기에는 NPU를 전면에 내세웠지만 최근에는 엔비디아와 함께 블랙웰 GPU·SRAM·고속 패브릭을 결합한 RTX 스파크를 밀고 있다. AI PC의 무게중심이 저전력 NPU에서 대규모 생성형 AI와 에이전트를 직접 구동할 GPU 중심 구조로 이동할 가능성을 읽은 셈이다. 
 인공지능 구조 분석 전문가는 "레노버와 HP의 채택 여부는 첫 관문에 불과하다"며 "이재용 회장이 파운드리사압부 한진만 사장을 선밸리 모임에 대동한 것도 가이아를 PC 내부의 연산과 메모리 흐름을 지배하는 중심 플랫폼으로 성장시키겠다는 의지가 반영된 것"이라고 말했다. 이어 "결국 삼성이 맞닥뜨릴 마지막 문제는 MS와의 관계"라며 "기존 윈도우 PC에 NPU를 공급하는 부품사로 남을 것인지, 가이아와 메모리·런타임·에이전트 계층을 묶어 독자적인 AI 컴퓨팅 영토를 만들 것인지 기로에 섰다"고 평가했다.
 ☞ PIM(Processing-in-Memory) = 데이터를 메모리 밖의 CPU나 GPU로 계속 옮기지 않고 메모리 내부 또는 바로 옆에서 일부 연산을 처리하는 기술이다. 기존 컴퓨터는 데이터를 연산기로 실어 나르는 과정에서 시간과 전력을 많이 쓰지만 PIM은 이동 거리를 줄여 이 병목을 완화한다. 삼성전자가 가이아와 PIM 연동을 추진하는 이유도 생성형 AI에서 폭증하는 데이터 이동 비용을 줄이기 위해서다.
 삼성전자 홍보와 달리 PIM은 연산력을 늘리는 기술이 아니다. 대규모 행렬 곱셈과 어텐션·MLP·MoE 연산을 동시에 처리할 NPU·GPU 코어 자체가 늘어나는 것은 아니기 때문이다. 엔비디아는 블랙웰의 대규모 텐서코어 군단을 먼저 확보한 뒤 SRAM과 NVLink로 데이터 공급망까지 붙였다. 삼성 가이아의 핵심 과제가 PIM 자체보다 NPU 코어 밀도와 SRAM·인터커넥트를 하나의 연산 공간으로 묶는 것인 이유다.
 여성경제신문 이상헌 기자 liberty@seoulmedia.co.kr
 *여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.
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