너의 반도체에 대한 뷰 자체를 바꿔보겠음.

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너의 반도체에 대한 뷰 자체를 바꿔보겠음.

👤 야리타

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0. 서론

여기서 말하는 뷰는

반도체산업, 반도체 주가에대한 뷰가 아니라

반도체란 물건, 반도체 기술 자체에대한 뷰임.

왜냐면 사람들이 반도체를 너무나 오해하고 있기때문임. 많은 사람들이 단순한 전자제품 부품으로 생각하거나, ai를 구현하기 위해 필요한 부품 정도로 생각하고 있는듯 함.

ai나 반도체에 투자할지 아닐지를 떠나서, 현재 시장은 ai와 반도체 테마가 주도하고있음. 이 섹터가 가장 잘 오른다는 말이 아님. 수급의 중심이고 호황도 불황도 이 섹터가 주도한다는거. 지난 4개월간 반도체에 투자 안하는 국장 투자자들은 반도체가 수급을 빨아가서 손해보고, 반도체 떨어질때 같이떨어져서 손해봤잖아. 이렇듯이 세상이 ai라는 신기술을 중심으로 구조적 변화를 겪고 있기 때문에, ai와 반도체에 투자하든 안하든 거기에대해서 알아둘 필요가 있음.

그런데 반도체에 대한 뷰를 바꾸려면, 반도체를 깊이 이해해야함. 기술적인 측면을 말하는게 아님. 의미를 이야기하는것임. 반도체가 단순한 전자제품 부품이 아닌 이유, 중요한 이유, 특별한 이유를 알아야 함. 그리고 그러려면 뜬금없지만 먼저 지능, 마음, ai에 대한 깊은 이해를 가져야 함.

이 글에선 주로 지능과 ai의 본질, 전자공학과 컴퓨터 관련 기초 지식, 그리고 그것이 지능 & ai와 어떤 관계인지 등을 이야기할것임. 전자공학이나 컴퓨터, ai는 워낙 전공하는 사람이 많으니 내가 하는 이야기를 이미 알고 있는 사람도 많을것임. 그러나 그 앞뒤의 이야기, 지능과 ai의 본질과, 하드웨어와의 관계에 대해 깊이 공부해본 사람은 훨씬 적을거라 생각함. 다소 철학적인 이야기가 될수도 있음. 그 모든것들이 반도체의 의미로 수렴될때까지 조금 긴 여정이 될수도 있다. 인내심이 필요하겠지만, 아마 인내할 가치가 있을거라 생각한다.

1. 지능이란 무엇인가

사실 이건 가장 답하기 어려운 문제임. 단순히 생각하면 '똑똑함' 이라 할수 있지만, 그래서 똑똑함이 뭔데? 라고 물으면 똑똑함이란 개념에 대한 정의를 또 해야함. 계속 반복됨.

사실, 지능 그 자체가 무엇인지는 학자들(철학자, 인지과학자, 인공지능 연구자, 생물학자, 심리학자) 사이에서도 명확히 합의된바가 없음. 그리고 이런 상황은 지능이 철학적 개념이거나 추상적 개념이어서, 과학적 개념이 아니어서(?) 발생한것이 아님. 의외로 과학에도 학계의 일반적 합의가 없는 개념이 많이 있음. 대표적인게 생물 종(species) 개념임. 두 개체의 교배로 나온 2세가 번식이 가능하면 두 개체는 같은 종이라고 알고 있는 사람이 많을텐데, 그건 제안된 수많은 종 개념중 하나에 불과하며 불완전함. 생명계 전체에 일반적으로 예외없이 통용되는 종 개념이 아직까지 없는 상태고 이런 상황이 발생한 근본적 이유는 거시수준에서 자연을 분절하는 시도 자체가 인위적인것이기 때문임.

여기서 꼭 종 개념의 모호함을 이야기해야만 하는건 아님. 하지만 난 여러분의 뷰를 바꿔보려고 이 글을 쓰고 있는것임. 관점의 변화를 막는 가장 큰 장애물은 상식에대한 단순하고 확고한 신뢰임. 자신이 알고있는것이 가장 합당한 진실이라 생각하고 거기서 더 나아가지 않으려는 태도 말이지. 그래서 나는 아마 여러분에게 의외일 사실을 계속 이야기할것임. 상식을 흔들고, 균열을 만들기 위해서. 기존 사상이 붕괴될때 정보의 파편은 다른 방식으로 재구성될수 있음.

다시 지능으로 돌아가보자. 지능이 무엇인지 정의하기 어렵다 했음. 그러나 많은 학자들이 공통적으로 꼽는 지능의 성질(혹은 조건)은 있다. 문제해결력과 적응임. 우리가 지능적이라고 느끼는 시스템은 거의 대부분, 어쩌면 전부, 문제를 해결하고 상황에 적응한다. 여기서 출발하자. 어쨌든 우린 지능에대한 본격적인 철학 토론을 하려는건 아님. 반도체라는 기술에대한 관점을 점검하려는것임. 그러므로 이정도 깊이에서 멈추자. 여기서 다시 반도체로 올라가는것임. '지능은 아마도 문제를 해결하고 적응하는 시스템의 기능이다.' 라는 잠정적 결론에 합의하고.

2. 지능의 하드웨어

그런데 위에서 말한 지능의 정의는 지능의 기능적 측면을 서술한것임. 즉 그것이 무엇을 하고, 어떤 작용을 할수 있는지를 말한것임. 저 성질을 갖춘것이 지능으로 '보여지지만', 그것만으로 지능에대해 알만큼 알았다고 말할수는 없어. 왜냐면 기능은 추상적 층위의 개념이기 때문임.

예를들어 바이메탈을 생각해보자. 열팽창계수가 다른 두 금속을 판판하게 만들어 서로 딱 맞게 붙인것이 바이메탈임. 이 금속판을 가열하면, 두 금속의 팽창률이 다르므로, 금속판은 전체적으로 한쪽으로 구부러지게됨.

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바이메탈은 가장 단순한 수준의 지능, 지향성의 좋은 예시임.

저런 하찮은 물건이 지능을 가졌다고? 코웃음 치기 전에 일단 얘기를 들어봐. 너희도 알다시피 바이메탈은 기계장치 안에 들어가서 어떤 일을 할수 있음. 특정 온도를 넘었을때 구부러져서 어떤 작용을 할수 있지.

지향성: 바이메탈은 특정 온도에대해 지향적이다. 그것을 가리키는 시스템이다. 그것에 대응하는 시스템이다.

문제해결: 바이메탈은 어떤 시스템 내부가 특정 온도에 도달했을때 자동으로 특정 반응을 일으킬수 있는 자동적 시스템이다. 즉 인력, 크기, 공간, 안전, 시간, 에너지 등에 관한 문제의 해법이 될수 있다. (커피포트 안에 들어가서 온도가 높을때마다 장치를 끄는 요정을 고용하는 대신 80원짜리 금속판 하나로 해결할수 있단 말)

바이메탈은 그 자체로 지향성을 지닌 시스템이고, 인간은 그 지향성을 이용해서 문제를 더 쉽게 해결하는 시스템을 구축할수 있어. 따라서 바이메탈이 탑재되어 자동으로 과열을 방지하는 커피포트나 다리미는 지능적 시스템의 훌륭한 예시임.

여기서 중요한 몇가지 통찰을 얻을수 있음.

하나. 지능은 화려한것이 아님. 문제를 해결하는 시스템이면 무엇이든 거기에 지능이 작동하고 있는것임.

둘. 지능은 그 자체로 존재하지 않는다. 마치 폭력이라는 개념이 그 자체로 존재할수 없는것처럼. 어떤 시스템이 다른 시스템을 작동하지 못하도록 파괴적 작용을 할때 그 사태를 폭력이라 할수 있을것임. 즉 폭력이란 개념은 시스템, 시스템의 작동성, 작동을 방해하는 상호작용으로 구성됨. 지능도 동일함. 지능이란 개념은, 물리적 시스템이 작동해 나온 아웃풋이 어떤 문제를 해결할수 있을때, 그 시스템 전체의 기능적 층위에대한 평가라 할수 있음.

셋. 지능적인 시스템은 실제 세계를 어떤식으로든 바꾸어놓을수 있어야 함. 다시말해서 가장 근본적인 수준에는 물리적 시스템이 있음

넷. 그리고 단순히 있는것을 넘어, 대부분(거의 전부)의 경우 물리적 시스템의 물리적 상호작용과 작동에 종속되어있음. 바이메탈이 서로 다른 열팽창계수를 가진 두 금속판의 접합인것처럼. 바이메탈이 특정온도에 자동으로 반응할수 있는 이유는 바이메탈의 물리적 특성이 그렇기때문임. 바이메탈의 특유의 물리적 성질이, 바이메탈이 온도에 반응하는 지능을 만드는 결정적이고 유일한 조건임.

다섯. 그럼에도 불구하고, 바이메탈은 여러가지 종류의 금속, 여러가지 형태, 여러가지 구조로 구현될수 있음. 금속 재료공학 전문가는 정확히 동일한 온도에 반응하고 정확히 동일한 이동거리로 구부러지는 바이메탈을 여러 금속의 조합으로 만들수 있을것임. 똑같은 기능을 하는 시스템이 다른 물리적 구조로 구현될수 있다. 다수실현성(Multiple Realizability)임.

3. 다수실현성과 물리-기능 관계

천공카드라고 들어본적 있을것임. 종이카드에 일정한 규격을 부여하고 위치마다 구멍을 뚫거나 그대로 두는것으로 정보를 저장할수 있는 시스템이지. 지금도 omr카드같은걸로 접할수 있지.

종이에 정보를 저장하고, 원할때 다시 읽어내는것. 인간의 유한한 기억력과 인출속도, 정확성을 보완하는것. 지능의 한 요소인 기억을 기계화 한 시스템이지. 천공카드 메모리는 단순하지만 훌륭한 지능의 예시임.

그런데 정보를 저장하는 방법은 그뿐만이 아니다.

우린 종이에 약속된 방식으로 흔적을 남겨서 정보를 저장하기도 하지. 주판이나 주먹구구의 손가락은 우리의 하찮은 작업기억폭이 담아둘수 없는 숫자 정보를 저장하는 외부매체임. 인간만이 정보를 저장하는게 아님. dna는 자연계의 대표적인 정보저장 시스템이지. 네개의 염기의 배열 순서를 어떻게 하느냐에 따라 서로 다른 배열시스템을 만들수 있음. 이 시스템은 사슬처럼 길기 때문에 풀려진 사슬은 아미노산이 붙을 순서를 지정해주는 기능을 할수 있음. 결과적으로 서로 다른 염기 배열은 서로 다른 아미노산 순서를 지정하므로 서로 다른 단백질을 만든다. 어떤 단백질을 만들지를 저장한 코드가 되는거지. 이런 기억 시스템은 면역계에도 있고, 신경계에도 있음. 원리는 비슷함. 어떤 상태가 물리적 상태를 바꾸면, 그 변경된 물리적 상태는 나중에 다른 생리적 반응을 일으킴.

종이에 칠해진 석탄, 카드에 뚫린 구멍, 염기 순서, 면역세포의 막단백질, 뉴런의 연결과 강도, 이 모든것의 핵심은 물리적 상태의 변경으로 정보가 저장된단것임. 어떤 시스템의 물리적 상태 a는 a' 작용을 함. 그것이 b로 변경되면 b'작용을 함. a를 b로 바꾸면, 나중에 다시 해당 시스템과 상호작용할때 b'라는 결과를 얻을수 있음. 이전과는 다른 물리적 작용을 한다. 서로 다른 물리적 작용을 한다. 그렇기에 구분이 가능하다. a'와 b' 는 다르다는 구분이 가능하다. 여기에 정보가 저장된다.

원리는 동일하나 구현하는 물리적 시스템은 다를수 있고, 어쩌면 무한하다. 이것이 다수실현성임. 지능(더 근본적으론 마음)을, 기억을 구현하는 방법은 무한하다. 동일한 기억을 무한개의 서로 다른 물리적 시스템으로 저장할수 있다.

이것은 다시 지능에 대한 근본적 질문으로 이어짐.

' 지능의 본질은 기능인가? 그런데 기능은 물리적 시스템과 불가분하다. 물리적 시스템에 전적으로 의존하기 때문에. 지능이 존재하기 위해서 반드시 물리적 구조가 필요하고 물리적 구조가 없으면 지능도 있을수 없다. 또한 지능은 물리적 구조의 특성과 그 작용에 전적으로 종속되어있다. 그러나 동시에 다양한 서로 다른 물리적 시스템이 동일한 추상적 구조를 가지면 동일한 기능을 할수 있다. 지능의 본체는 어느쪽일까? 하드웨어, 즉 물리적 기반의 구조? 아니면 소프트웨어? 즉 그 구조가 작용한 결과 발생한 기능? '

4. 의미와 무의미

지능은 물리적 시스템에 종속적이다. 어떤 기능이 나타날지는 물리적 시스템이 결정한다. 기능이 존재하려면 물리적 시스템이 반드시 존재해야한다.

이것은 심리철학(Philosophy of mind)에서 심신문제라고 불리우는것이다. 물질로 구성된 세계. 그리고 그 위에 얹어진, 물질들의 복잡한 상호작용으로 나타나는 기능이란 층위.

본격적인 철학에서 이 문제는 마음(인간 정신, 컴퓨터, 박테리아 등..)에 한정되어 다뤄지지만, 사실 이 문제는 철학의 특정 하위분야를 넘어선 세계의 궁극적인 문제중 하나야. 수많은 영역에서 똑같은 문제를 다른 이름으로, 다양한 접근방식을 통해 해결하려 한다.

예를들어 최근 십수년 우린 창발이란 개념을 자주 접할수 있었지. 하위 요소의 특성으로 예견되지 않는 상위 레벨의 고유한 성질. 단순한 기체 분자들이 모여 복잡한 기상현상을 일으키고, 개미들의 본능에 새겨진 단순한 행동과 상호작용은 개체 단일의 지능으로는 절대 해결할수 없는 문제를 해결한다. 눈사태나 깨짐의 크리티컬포인트는 물리학에서 인기있는 연구주제다. 경제학자들은 게임이론을 연구하지. 행위자들의 정보와 전략이 만들어내는 시스템 전체의 동역학. 사회학은 일찍이 개인vs사회라는 크기가 다른 두 층위의 대립구도를 만들어 인간과 사회를 설명하려 했지. 우리의 세포핵에는 유전정보가 담겨있고 거기엔 아주 단순하고 거의 아무 의미도 없는, 단지 순서만 다른 물질들이 쌓여있어. 그것들이 이렇게 엄청난 복잡성을 만들어내지. 더 아래로 내려가면 세포 수준에서 일어나는 모든 일이 그러하지. 더 단순하고 무의미한 일이 더 상위 층에서 더 의미있는 기능이 됨. 위로 올라가면 뉴런의 연결과 그 강도만으로 생각을 하고 마침내 자신을 담은 우주 자체를 인지할만큼 고차원적인 사고를 하게된 물질덩어리가 있어. 한편 그 물질덩어리는 자신과 비슷하게 사고하는 기계를 만들려고 노력했고, 두개의 상태를 표현하는 스위치를 수없이 많이 모아서 무엇이든 할수 있는 시스템을 구축했지.

여기중 누군가는 오토마타, 또는 콘웨이의 생명게임이란 개념을 들어봤을수도 있을것임.

격자와 규칙. 규칙은 각 셀이 칠해지고 지워지는 방식을 규정함. 최초의 셀을 어떻게 배치하느냐에 따라 동일한 규칙에서 엄청나게 다양한 패턴이 나올수 있음. 그리고 이 모든건 아주 단순한 규칙이 아주 복잡한 패턴을 만들어내는 현상의 좋은 예시임.

그리고 놀랍게도 콘웨이의 생명게임에서 전형적인 패턴중 몇개는 생명계에서 실제로 찾을수 있는 패턴과 일치함. 예를들어 스티븐 울프람이 분류한 30번 패턴은 인도양에 사는 어떤 고둥의 껍질 패턴과 일치한다. 이것은 고둥의 무늬를 만드는 시스템에서, 울프람이 30번 패턴이라 분류한 그 추상적 규칙이 작동하고 있다는 의미지.

https://en.wikipedia.org/wiki/Rule_30

Rule 30 - Wikipedia

Rule 30 - Wikipedia

en.wikipedia.org

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사실 생물이 가진 무늬, 주름의 대부분은 저런식으로 만들어져. 호랑이 털무늬, 지문, 입천장 주름, 똥꼬주름같은거 말이야. 유전자는 초기에 색소세포나 피부세포의 성장늘 결정하지만, 그 결과는 상당히 무작위적이다. 자궁 내 압력에서부터 세포수준 화학적 경쟁까지 다양한 변수가 관여하기 때문임. 최종적으로는 세포와 화학물질의 상호작용으로, 자연환경이라는 난수생성기가 끼어들어 패턴을 다양하게 변화시켜. 그 규칙중 일부는 예시의 고둥처럼 전형적인 무늬를 만들기도 하고.

그리고 이 모든건 반응-확산 모델(Reaction-Diffusion Model)이란 수학으로 설명되는데, 이 수학이 최초로 제안된 논문은 형태발생의 화학적 기초(The Chemical Basis of Morphogenesis) 라는 작품이다. 무려 1952년의 논문이지. 그럼 이 논문을 쓴 사람은 누구일까? 다름아닌 앨런 튜링임.

튜링이 일평생 연구한건 0과 1이라는, 지극히 무의미한 두 상태와 지극히 단순한 몇가지 규칙으로 구성되는 범용 연산기계였음. 생각하는 기계였지. 무의미하고 단순한 하위 요소의 상호작용은 상위 층위에서 더 복잡하고 놀랍고 의미있는 결과물을 만들어낼수 있음. 거기엔 신도 없고 vitalism도 없음. 오직 그것들의 상호작용의 논리적 구조만 있음. 그리고 말년에 튜링은 생물의 패턴과 형태에 대해 연구했음. 그가 보기에 그것 역시 단순한 규칙으로 복잡하고 아름다운 결과물이 나타나는 창발(Emergence)의 예시였기 때문임.

생명, 마음, 지능은 궁극의 창발이고, 지능을 이해하기 위해서 그는 논리연산을, 생물 형태형성의 화학을 이해하려 한것임.

우리가 경험할수 있는 이 세계의 모든 다양성, 복잡성, 역동성의 기저에는 경이로움이 있음. 그 모든건 아무런 의미도 없는 극도로 단순한 하위요소와 규칙만으로 시작됨. 소립자와 그 물리학. 거기서 원자가 나타나고, 분자가 나타나고, 단백질, 세포, 조직, 기관, 개체, 사회가 나타남. 각 층위마다 수백개의 층위와 피드백 루프가 수평, 수직으로 얽혀있고, 인간의 시간으로는 상상할수 없는 속도, 규모, 복잡성, 역동성으로 들끓고있음. 이 세계는 존재 자체가 기적이고 아름답다는 찬사는 내가 느끼는 감각에 비하면 너무나 초라하다.

그리고 이 모든것은 물리적인것의 성질로부터 출발한다.

경이는 물리적 요소를 초월하지만, 기적을 실현하는것은 물리적 요소 그 자체임.

5. 컴퓨터/전자공학은 무의미를 의미로 만들려는 노력이다

생각은 의미있는것이니까. 그리고 컴퓨터는 생각하지 못하는 물질이 생각할수 있게 된것이지.

복잡하고 의미있는것을 만들려면 더 아래로 내려가야한다. 더 작고 무의미하고 단순한것들을 재어해서, 높은수준에서 나타나는 기능을 만들어야 하지.

뭘 해야할까? 전기를 다뤄야하고, 물질을 만들어야한다.

왜 전기냐 하면 전기가 빠르고, 제어하기 쉽기때문임. 에너지는 전기화될때 가장 다루기 쉽고, 그 에너지가 장치로 공급되어 신호로 변환되는것도 전기가 쉬움. 전기신호는 거의 빛의속도로 이동하며 다만 저항때매 발열이 있을뿐임. 전기신호는 매우 높은 진동 주파수로 제어할수 있음.

물질은 뭘까? 두가지 전기적 상태를 표현할수 있는 성질을 가진것이어야함. 그런 성질을 가진 구조를 만들어야 함. 왜 두가지 상태냐면 그게 가장 단순하기 때문임.

그래서 컴퓨터가 생각하는 방법은 전기 신호를 읽는것임. 천공카드에서처럼, 무의미하고 단순한 두가지 전기적 상태를 가질수 있는 특수한 물질 구조를 이용해서. 그리고 그렇기에 컴퓨터는 전자공학에 기반하고, 그 전자공학의 이론을 실제로 구현하는 특수 구조 물질이 바로 반도체인것임. 전자를 다루는 이론, 전자가 다뤄질 물질. 그게 물질로부터 생각을 만드는 출발점임.

6. 반도체의 전자공학(노잼, 스킵가능)

재미없고 지루한 이야기다. 스킵해도 됨. 굳이 하는 이유는 나중에 설명함.

반도체의 원리는 개념적으론 간단하다. 전기로 도체와 부도체를 오가도록 제어할수 있는 물질을 만드는것이 기본아이디어임. 그래서 물질 고유의 전기적 성질이 중요하지. 실리콘을 쓰는것도 실리콘의 전기적 성질이 적당하기 때문임.

실리콘은 상온에서 거의 부도체인데, 최외각전자가 4개라 주변 실리콘과 공유결합으로 남는 전자가 없기때문임. 그런데 상온에선 약간 전자가 탈출해 자유전자가 되는 경향이 있음. 이 애매한 성질때문에 도체와 부도체를 넘나드는 물질로 이용할수 있는것임.

여기에 인이나 붕소같은 불순물을 넣어서 합금처럼 만들면 넣는 불순물에 따라 좀 더 전자가 남는 음전하 캐리어, 좀 더 전자가 부족한 양전하 캐리어가 만들어짐.

이때 왜 전자가 남고 부족한지가 중요하다. 인이나 붕소가 혼자 있을때 중성이 되는 전자수랑, 실리콘이랑 공유결합될때 필요한 전자수가 다름. 그래서 공유결합에 쓰인 전자 빼고 전자 하나가 남거나 부족한것임.

여기서 더 중요한게 남은 전자가 원자를 탈출하는데 필요한 에너지임. 인의 경우 약 0.045eV. 그런데 상온 열에너지는 0.026eV정도 됨. 상온 열에너지만으로도 상당한 전자가 탈출해버림.

반면 실리콘에서 전자가 탈출하려면 1.1eV정도의 에너지가 필요함. 거의 25배. 그래서 이 차이가 핵심임. 실리콘의 전자는 더 높은 에너지에서 탈출하므로 꽉 잡혀있고 인, 붕소의 전자는 더 낮은 수준에서 탈출하므로 쉽게 자유전자, 정공이 됨.

전자의 탈출에너지가 크게 다른 물질을 섞어서 전체적으론 부도체이면서 일부 조건에서 도체가 될수 있게 만든 구조란것.

그리고 실리콘은 유전 차폐율(대충 원자가 전자를 끌어당기는 힘-쿨롱 힘-을 막아주는 효과)이 높아서, 다른 물질이랑 결합되면 해당 원자의 쿨롱 힘을 막아줌. 예를들어 인이랑 결합되면 실리콘의 전자구름이 인 원자의 쿨롱힘을 막아서, 아까 말한 자유전자 하나가 인 원자로부터 탈출하기 쉽게 됨. 그래서 위에서 말한 인의 전자 탈출 에너지 0.045는 진공에서보다 훨씬 낮은것임. 실리콘이 그렇게 낮추는거지.

즉 실리콘은 기본적으로 거의 부도체이면서, 다른 물질을 품어서 그 물질의 전자가 탈출하게 하는 성질을 가졌단거. 그래서 기본바탕인 실리콘의 부도체 상태 vs 불순물에 의한 도체 상태(전압이 켜지면 도체가 됨. 후술) 갭이 크기때문에 제어하기 수월한것임. 이 갭이 작을수록 전압을 아주 미세하게 걸어야 두 상태를 오갈수 있으니. 이게 익히 들어봤을 밴드갭임.

아무튼 이렇게 음양(n형, p형)이 반대인 두 실리콘을 접합하면, 전체적으로 한쪽은 전자가 부족해서 정공이 생기고, 한쪽은 전자가 남음. 그런데 그럼에도 n형 p형 각각은 전기적으로 중성임. 왜냐면 불순물 원자가 이온화된 상태기 때문임. 공유결합하면서 전자가 남거나 부족해졌으니까. 그런데 이 불순물 원자핵은 공유결합때문에 그 자리에 박혀있는 반면 자유전자와 정공은 이동할수 있음. 그래서 np접합 전체는 전자가 한쪽으로만 확산되는 기울기가 생김. 핵심은 n형과 p형의 핵과 전자의 전하가 반대라서 기울기가 생긴단것.

한편 np접합의 경계면에서는 남는쪽 전자가 부족한쪽 정공으로 쏙 들어가버림. 이렇게 얇지만 어느정도 두께가 있는 공핍층이 형성됨. 이 공핍층은 전기가 안통하는데 일반적인 부도체랑은 전기가 안통하는 이유가 다름. 부도체는 애초에 공유결합으로 전자가 원자에 꽉 묶이고 탈출할수 없어서 전기가 안흐름. 전압을 걸어도 달라지지 않음. (열을 가하면 달라짐) 반면 np접합의 공핍층은 전하를 띠기 때문에 전기장이 생겨서 전류를 가로막는거라, 전압을 걸어주면 경사 높이가 달라지고 전자가 통과할수 있게 됨.

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이게 기본적인 np접합이며, 이걸 이용해서 다이오드나 트랜지스터를 만든다. 그 트랜지스터를 아주 작게 만들어서 수없이 모은게 집적회로고.

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mosfet(금속 산화막 반도체 전계효과 트랜지스터)

위의 np접합을 이용해서 게이트의 전압으로 문을 열고닫는 메커니즘으로 소자를 도체-부도체를 오가게 함.

여기까지 설명한건 반도체 소재와 그걸로 만드는 소자임. 이 밑으로는 본격적인 고체물리, 양자역학이 있음.

이 위로는 논리게이트, 마이크로아키텍쳐, 명령어집합이 있음. 여기까지가 하드웨어 레벨임.

그 위로는 프로그램이 있지. 운영체제가 있고, 그 위에는 응용프로그램이 있고.

그 응용프로그램중 가장 인간지능에 가까워진것이 LLM이고.

7. 제약

위에서 반도체의 기초과학을 이야기했던건, 지능이란걸 만들기 위해서 갖춰야 할 능력, 해야할 노력이 얼마나 큰지 감을 잡게 해 주고 싶었기 때문임. 저기서 말한건 단지 pn접합이라는 가장 기본적인 반도체 물질 구조와 그것의 기본적인 물리학 일부분임. 느려터지고 무식하게 큰 손가락이나 핀셋이 아니라, 전자로 제어할수 있는 아주 작은 장치, 단순하고 무의미한 작동을 하지만 거대한 규모가 모일때 놀라운 기능을 가질수 있는 그런 장치를 만들려면, 양자역학부터 시작해야 한단것임.

그리고 그건 단지 가장 아래 두어층에 지나지 않아.

지능이 만들어지기 위해 필요한것을 나열해보자.

그리고 리드타임도. 단, 여기서 말하는 리드타임은 주문에서 인도까지의 시간만을 말하는게 아님. 개념이 더 중요한 영역(예를들면 소재 연구개발)에선 개념에서 양산까지의 시간을 말하는것임. 그 시간이 의미하는바가 크거든.

먼저 금융이 있다. 큰 돈이 조달돼야 하거든.

이건 몇개월에서 수년의 노력으로 해결됨.

그다음 에너지, 지정학. 몇년이 걸리기도 함.

이런것들이 준비되면 LLM 모델 기업이 생겨날수 있음. ai에 대한 최초의 아이디어로부터 지금까지 수십년이 걸렸지만, 하나의 모델을 개발하고 훈련시키는건 2년~수개월 안팎임.

그다음은 시스템 소프트 1~5년. 아키텍쳐 5~20년.

여기까지가 프로그램~컴퓨터다.

물론 데이터센터를 짓는 건설사도 빼먹으면 안되고.

그다음은 반도체 칩의 영역.

먼저 eda같은 설계 프로그램이 필요함. 2~5년.

그 프로그램으로 엔비, 브컴같은 회사가 칩을 설계하지. 칩 하나 설계는데 몇개월~몇년.

그 칩을 직접 제조하는 팹, idm. 반도체 생산 한사이클은 수개월이지만 공장 짓고 수율 안정화 하는데는 몇년에서 10년도 걸림.

그다음 팹에 장비 공급하는 회사. 5~10년.

그 밑엔 소재를 공급하는 회사. 위에서 이야기한 반도체(칩 말하는거 아님. 진짜 반도체), 기초 소자 공급사. 식각액같은것도. 5~20년.

소자 물리도 필요함. 이런걸 연구하는 회사도 따로있음. 벨기에의 IMEC. 삼성 인텔 엔비같은 회사들이 공동으로 연구비 댐. 이론 하나 완성되는데 10~20년 걸림.

그 밑으론 기초과학. 주로 양자역학, 고체물리학. 10~50년.

대체로 밑으로 내려갈수록 리드타임이 길어지는데, 그건 밑으로 내려갈수록 하드웨어에 가까워지고, 하드웨어가 받는 제약은 물리에 더 치우쳐 있기 때문임.

거의 대체로 제약은 항상 하드웨어에서 발생했음.

2010년 후반까지 제대로 된 ai가 나오지 못했던건 연산능력이 부족했기 때문임. 인공신경망의 기본이론은 수십년전에 나왔지만 그걸 실제로 계산할만큼 컴퓨터가 강력하지 못했음.

컴퓨터가 빠르게 발전하지 못한건 칩의 발열이나 메모리 성능이 항상 발목을 잡았기 때문임.

발열은 전기를 이용하는 특성상 피할수 없는 문제고, 시간지연을 줄이려고 미세화 집적화를 할수록 발열 문제는 더 심각해졌음. 열은 표면으로만 방출될수 있으니까.

전기를 이용할수밖에 없는 이유는 위에서 설명했지.

결국 문제는 고체물리학과 양자역학 수준으로 내려감.

밑으로 내려갈수록 발전의 속도가 현저히 느려진다.

llm은 컴퓨팅파워가 갖춰지자 몇년만에 엄청나게 발전했지만, cpu는 아직도 데나드 스케일링의 한계를 극복하지 못하고 멀티코어나 gpu라는 우회로로 문제를 피해가고 있음. 소재, 기초화학, 물리학의 발전은 더 느리고.

소재 연구자는 물리학을 잊을수 없음. 칩 설계자는 소재의 한계를 잊을수 없음. 랙과 데센 설계자는 칩의 발열을 걱정해야함. LLM연구자는 컴퓨팅파워의 한계에서 자유로울수 없음.

인간은 아주 작은 세계(예를들면 전자)부터 거대한 세계(LLM) 까지 모든 영역에서 노력하지만, 항상 위층의 인간은 아래층에서 만들어진 제약을 신경써야 한다는 일방향의 문제가 있다. LLM 이론이 아무리 빠르게 발전해도 컴퓨팅파워가 형편없으면 아무짝에도 쓸모없는 논문나부랭이에 지나지 않음. 현재의 LLM에 사용되는 퍼셉트론이나 역전파알고리즘은 50~80년대에 등장했음.

제약은 어디에서 오는가? 항상 물질, 시공간, 중력으로부터 발생한다. 더 물질에 가까워질수록, 더 작아질수록 더 힘들어지지.

8. 칩(반도체)은 부품이 아니다.

생각을 만드는 기계다. 그 자체는 단순하고 아무 의미 없는 작동을 할뿐이지. 마치 뉴런처럼. 그리고 그것으로 인해서 기적이 만들어지는거야.

지능이란건 추상적 층위에 있는것이랬지. 기능이라고. 그런데 그 기능은 물리적 시스템에 의존하지만 동시에 자유로움. 왜냐면 물리적 시스템이 기능을 위한 작동을 할때 우린 그 물성을 잊어버리고 기능 층위에만 주목하기 때문임. 바이메탈이 구부러졌을때 열팽창계수 대신 그게 일으킨 사건에 주목하는것처럼.

다시말해서 지능이란걸 만들기 위해선, 물리적 시스템에서 물성이 사라져버릴때까지 시스템을 무의미하고 단순하게 만들어야한단 이야기임.

그래야 우리가 보는 크기에서 그게 지능으로 보이기 때문임.

우리의 뇌 안에서 뉴런은 단지 끝없이 에너지를 사용해 세포 안팎 전위차를 유지하고 그것으로 종종 전기적 발작을 할 뿐이지만. 그게 모인 전체 시스템과 결합된 우리의 몸은 지능적 행동을 하고 꿈을 꾸는것처럼.

아무 의미 없는것들을 정교하게 상호작용시키면 놀라운 일이 벌어진다. 어떤 층위에서 놀라운 일이 벌어지려면 그 층위보다 훨씬 작은 세계에서 단순하고 무의미한 일이 상상할수 없을정도로 일어나야 한다.

우리의 눈에 지능으로 보이는것을 만들어내려면, 아주 작고 아주 빠르고 아주 정밀한것들이 무수히 필요하다.

반도체, 트랜지스터, 칩..

반도체는 지능을 구현하기 위한 하드웨어야. 지능을 만들어내는 본체지. 부품이 아니라. 뉴런이 지능의 부속품이 아니라, 지능을 만들어내는 본체이듯이.

그리고 반도체는 지능을 존재시키지도 않아. 유지시키지. 자연에 0과 1이란건 없으니까. 그냥 물리적 성질만 존재하지. np접합으로 만든 트랜지스터가 있다고 해도, 그건 전압이 걸리지 않으면 그냥 복잡하게 생긴 부도체일 뿐이야. 아무 일도 일어나지 않아. 거기에 에너지를 가해 전압을 걸고 끄는걸 반복할때 비로소 한층 높은곳에서 물성은 지워지고 1,0이란 두가지 상태가 남으며, 그 위층에선 다시 그 1,0을 이용해 논리연산을 하고...이런 일을 반복해서 최종적으로 지능처럼 작동하는 무언가를 만들어내는거다.

다시말해서 반도체는 항상 에너지를 사용해서 지능을 '유지' 시키고 있어. 창발은 공짜로 발생하지 않아. 그리고 우리의 뇌도 똑같아. 뉴런도 세포막을 타고 흐르는 전기신호를 이용하는데, 언제든 신호를 즉각 만들어내기 위해 에너지를 사용해서 항상 atp펌프를 돌려 이온을 바깥으로 밀어내고 있음. 신호를 만들때는 이온채널을 열고 그러면 이온이 쏟아져들어오면서 전기신호가 만들어짐.

생물학을 공부해 본 사람이라면 알것임. 세포 하나, 세포의 내부 기관 하나 하나가 상상할수 없을만큼 복잡하고 논리적이고 지능적인 구조를 가졌단것을.

그것들은 비교적 단순한 일을 하지만, 단순한 일을 한다고 구조마저 단순한것은 아님. 단순한 일을 하기 위해 필요한 구조는 극도로 복잡할수 있음.

세포가 그렇듯이 반도체칩도 그러함.

그건 인류가 만든것중 가장 경이롭고 복잡하고 위대한것임.

그걸 만들기 위해 지나온 여정, 필요한 노력, 기술, 과학, 돈, 시간, 규모, 그리고 그것으로 할수 있는 일까지, 모든 측면에서 말이지.

인간이 지구의 정점이 된건 결국 지능때문이었지.

지능은 다른 모든것들에 대해 우위에 있음. 하사비스는 먼저 지능을 정복하고 그 지능으로 다른것을 정복해야 한다고 말한바 있지. 더 뛰어난 지능을 얻게되면 더 많은 문제가 훨씬 더 쉽게 해결될것이기 때문임.

그리고 우린 그 인공지능을 투표냐 주먹질로 만들지 않아.

컴퓨터로 만들지. 그 컴퓨터는 칩으로 이루어져 있고.

프로그램보다 밑으로 내려가면, 하드웨어에선 의미 없는 물리적 작동이 반복될뿐임. 그리고 바로 그 무의미함때문에 무엇에도 국한되지 않고 모든것을 할수 있는 범용 기계이며 순수한 추상과 논리를 표현할수 있는 시스템이 될수 있는것임.

9. 마치며

반도체는 로켓, ai, 전기차, 로봇같은 물건에 비하면 화려하지 않고 별볼일 없어 보인다는데 동의함.

그러나 실제로 반도체를 만드는데 투입되는 노력은 상상을 초월하는 수준임.

실리콘 웨이퍼에 나노단위 회로를 새기려면 asml 장비가 필요하고 그 장비는 한데에 5천억원 하는 광학 기술의 결정체임. 회선 간격 16나노미터면 원자 일렬로 30~60개에 해당함. mosfet구조 트랜지스터에서 전자가 실제로 지나가는 채널의 두께는 3~5나노미터로, 원자 5~16개 수준에 불과함.

이런 극도로 작은 세계는 전기나 빛으로만 통제가능하고, 레이저를 반사하는 거울은 독일의 자이스에서 만드는데 얼마나 매끄럽냐면 거울 크기를 독일 영토만큼 키우면 거울에서 가장 울퉁불퉁한곳의 낙차가 0.1mm정도에 불과하다..

동시에 벨기에의 imec에서는 반도체 소재의 물리학이 연구되고 있고, 미국 시놉시스, 케이던스 같은 회사에선 전자공학, 통계물리학, 머신러닝 전공자들이 반도체 설계, 검증, 시뮬용 소프트를 만들고있음. 수십 수백억개나 되는 소자를 최적으로 배치하는 문제는 더이상 인간이 풀어낼수 없기때문임.

엔비디아같은 칩 설계사, 빅테크들은 칩의 커널이라고 할수 있는 쿠다같은 소프트를 만들고 칩을 설계하고 칩을 더 효율적으로 쓰는 알고리즘을 개발하지.

특수가스같은 소재는 독일 머크의 화학자가 연구하고, 그걸 올릴 챔버는 미국 amat가 제조, 그 조합을 검증하는건 imec.

삼성, 하닉, tsmc같은 팹과 idm은 이 모든걸 구현하고 양산하고.

일본이나 한국, 대만의 기판이나 mlcc같은것도 알고보면 엄청난 공학적 도전을 극복하고 만들어진 기술의 성취임.

그리고 이런 모든 도전과 노력을 하면서도 반도체가 다른 영역과 다른점이 있음. 바로 양산이 된다는것임.

원전, 로켓, 입자가속기, 양자컴, 핵융합같은 기술이나 생산물은 대부분 단발성임.

반면 반도체는 공산품처럼 양산됨. 이게 무엇을 의미하나? 값이 싸지고, 경험이 쌓이므로 학습과 개선의 속도가 빨라진단것임. 반도체는 다른 기술적 도전들과 달리 양산을 통해서 끝없이 발전하고 있음. 사실상 지난 60년동안 지수적으로 발전해왔는데 인류 역사에 이런 기술은 없었다.

두번째로 반도체는 저 모든 도전에 필요하단것임.

반도체는 로봇에도 로켓에도 생명공학 연구에도 필요하지만 그 반대는 아님. 반도체는 산업의 쌀이고 철강임. 어떤 기술도 과학도 산업도 반도체 없이 굴러갈수 없음.

그런데 철강은 지난 100년간 그냥 철강이었지. 재료공학적으로 좀 더 좋은 합금이 좀 개발된 정도지. 반면 반도체는 산업의 쌀인데도 무섭게 진화해왔고, 인류 문명의 발전속도를 사실상 결정하고 있음.

그렇기때문에 나는 반도체에 대한 사람들의 인식이 크게 잘못되었다고 생각한다. 내가 느끼기론 대부분의 사람들의 인식은 '필요한건 알겠는데' 임. 그리고 그 뒤엔 '결국 부품 따리잖아.' 라는 말이 따라붙고.

그렇지 않아.

인류의 과학, 공학, 기술의 정수이고

그런 기술이 대규모 산업과 결합한 얼마없는 케이스이면서

수십년간 지수적으로 발전해온 유일한 기술이고

다른 모든 첨단기술과 과학적, 공학적 도전을 뒷받침하며

인류의 궁극의 목표이고 가장 심오한것

지능을 인공적으로 구현하는 유일한 방법임

인공지능의 발전을 가능케한것도 반도체

그 한계를 정할것도 반도체임

지능의 부속품이 아니라 지능을 만들어내는 유일한 실체지

그래서 난 사람들이 반도체의 의미와 중요성, 특별함, 잠재력을 다시 생각하길 바람. 앞으로도 계속 빠르게 발전하며 문명의 발전을 가속하고 지능을 구현할, 현대문명의 두뇌니까.

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