시장에서 선도적인 노트북과 브랜드들이 AI 기술을 전면적으로 수용하고 있습니다. 불과 1년 전과 비교할 때, 최상위 노트북 선택지는 이제 신경 처리 장치(NPU)와 AI를 일상에 통합하기 위한 새로운 세대의 프로세서로 가득 차 있습니다. 그러나 AI 진화가 시작된 지 몇 년이 지났음에도 불구하고 실질적인 발전은 여전히 제한적입니다.
퀄컴은 코파일럿+ 노트북에서 기대를 모은 스냅드래곤 X 엘리트 칩을 출시했으며, AMD는 라이젠 AI 300 프로세서를 소개했습니다. 인텔의 다가오는 루나 레이크 CPU 또한 시장에 합류할 예정입니다. 이들 프로세서를 살펴보면, 디자인이 미래의 AI를 완전히 실현하기보다는 현재의 필요에 더욱 맞춰져 있음을 알 수 있습니다.
칩 설계에서 간과되기 쉬운 중요한 요소 중 하나는 공간 효율성입니다. 하드웨어 매니아들은 그 중요성을 인식하지만 많은 소비자들은 이를 고려하지 않습니다. AMD와 인텔은 강력한 컴퓨팅 파워를 지닌 대형 칩을 제작할 수 있는 능력이 있지만, 일반적으로 그렇게 하지 않습니다. 칩 설계의 본질은 제한된 공간 내에서 성능을 극대화하는 데 있습니다.
추가 하드웨어를 칩에 통합하는 것은 기존 구성 요소를 대체하게 하므로 주의가 필요합니다. 예를 들어, 라이젠 AI 300 CPU의 다이 샷을 보면 14mm² 정도의 공간을 차지하는 XDNA NPU가 눈에 들어옵니다. 이 NPU는 칩에 있는 세 가지 프로세서 중에서 가장 작은 것임에도 불구하고, 여전히 AMD가 보다 많은 코어나 GPU 용 L3 인피니티 캐시를 배정할 수 있는 귀중한 공간을 차지하고 있습니다.
이것은 AMD에 대한 비판이 아니며, 라이젠 AI 300 CPU의 성능이 떨어진다는 주장도 아닙니다. 반대로, 이 프로세서는 Asus Zenbook S 16 리뷰에서 강조한 바와 같이 탄탄한 성능을 발휘합니다. AMD, 인텔, 퀄컴을 포함한 모든 제조업체는 칩에 모든 것을 수용하기 위해 설계 과정에서 균형을 맞춰야 합니다. 하나의 매개 변수를 조정하면 수많은 다른 요소에 영향을 주어 복잡한 균형을 유지하게 됩니다.
하지만 NPU를 추가하는 것은 어려움을 제기합니다. 디자이너는 다른 분야에서 양보를 하지 않고 NPU를 포함할 수 없습니다. 현재 많은 NPU는 성능이 떨어지며, AI로 강화된 애플리케이션조차도 통합 GPU의 능력을 선호하고, 별도의 GPU가 있을 경우 NPU보다 훨씬 빠릅니다. NPU에는 틈새 시장의 사용 사례가 있지만, 대부분의 사용자에게는 이 장치들이 주로 배경 효과를 개선하는 데 그칩니다.
현재 라이젠 AI 300이 기준점 역할을 하고 있지만, 인텔의 루나 레이크 프로세서도 유사한 제약을 받을 것입니다. AMD와 인텔은 코파일럿+ PC를 위한 마이크로소프트의 지지를 받기 위해 경쟁하고 있으며, 마이크로소프트의 상당히 임의적인 기준을 충족하는 NPU를 통합하고 있습니다. 코파일럿+ 프로젝트 이전부터 AMD와 인텔은 AI 코 프로세서를 구현했지만, 이러한 구성 요소는 새로운 엄격한 요구 사항과 함께 상대적으로 구식이 되었습니다.
코파일럿+ 프로젝트가 없다면 AMD와 인텔이 디자인에 접근하는 방식이 달라졌을지가 의문입니다. 현재로서는 라이젠 AI 300과 곧 출시될 루나 레이크가 실질적인 기능이 부족한 실리콘 성분을 통합한 것으로 보입니다. 이 상황은 인텔의 이전 메테오 레이크 시도와 유사하며, 지금은 코파일럿+ 기대에 가려져 있습니다.
AMD와 인텔은 결국 코파일럿+와 일치할 것이라고 약속했습니다. 현재 마이크로소프트의 승인을 받은 것은 퀄컴의 스냅드래곤 X 엘리트뿐이지만, AMD는 연말 전에 자사 칩이 코파일럿+ 기능에 접근할 것이라고 주장합니다. 그러나 이는 또 다른 문제를 야기합니다. 제공되는 코파일럿+ 기능이 제한적입니다.
마이크로소프트가 코파일럿+를 공개한 이후, 주요 기능은 Recall이었지만 현재까지 선택된 사용자만 접근할 수 있었습니다. 마이크로소프트는 출시를 연기하고 이를 윈도우 인사이더로 제한했으며, 결국 코파일럿+ PC의 출시 전에 무기한 연기되었습니다. AMD와 인텔이 곧 코파일럿+와 통합하더라도, 추가적인 로컬 AI 기능이 없이는 그다지 의미가 없습니다.
마이크로소프트의 PC 산업에 대한 영향은 분명해지고 있습니다. 퀄컴, AMD, 그리고 곧 인텔로부터 새로운 칩의 출현이 늘어나는 가운데, 현재 활용되지 않는 실리콘 요소들이 포함되어 있습니다. 이러한 변화의 속도가 빠르게 진행되고 있으며, 이는 Bing Chat 출시 당시를 연상시키고, 마이크로소프트의 이니셔티브에 대한 진정성을 의심하게 만듭니다. 아이러니하게도 코파일럿+ PC의 주요 판매 포인트는 AI 기능이 아닌 향상된 배터리 수명입니다.
앞으로 몇 년간 약 5억 대의 AI 지원 노트북이 판매되며, 이는 2027년까지 모든 PC 출하량의 절반 이상을 차지할 것으로 예상됩니다. 마이크로소프트와 더 넓은 PC 산업의 AI에 대한 추진은 분명합니다. 그러나 오늘날 제품의 필요성을 마이크로소프트, 인텔, AMD 및 퀼컴이 주장하는 것처럼 확증하기는 어렵습니다.
그럼에도 불구하고 기본적인 동기를 탐구하는 것은 여전히 중요합니다. 우리는 AI PC와 관련하여 전통적인 닭과 달걀의 딜레마에 직면해 있으며, 이는 코파일럿+ 출시와 Recall 지연에도 불구하고 지속되고 있습니다. 인텔, AMD, 퀼컴은 향후 우리의 PC 경험에 원활하게 통합될 수 있는 AI 애플리케이션의 기반을 구축하기 위해 노력하고 있으며, 이는 애플이 다년간 Apple Intelligence에 집중해 성공적으로 이뤄낸 방식과 유사합니다.
하지만 우리는 아직 그 단계에 도달하지 않았습니다. AI PC에 투자하기로 결정한다면 초기 도입자로서의 현실을 준비해야 합니다. NPU를 효과적으로 활용하는 애플리케이션은 제한적이며, 로컬 AI 기능을 제공하는 경우에도 GPU에서 더 나은 성능을 보이는 경우가 많습니다. 이미 AMD와 인텔의 첫 번째 NPU 물결에 대한 코파일럿+에 대한 기대가 일부 변경된 것을 목격했습니다.
AI가 PC에 통합되는 시점에 도달할 것이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 이 분야에 대한 투자 규모가 너무 방대하기 때문입니다. 하지만 우리는 언제 그것이 우리가 약속받은 만큼 필수적인 존재가 될지에 대해 여전히 궁금합니다.
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