TSMC "AI 메가트렌드 수년간 이어진다"…美애리조나공장 투자 가속 | 뉴스1
CFO 로이터 인터뷰…"강력한 고객 수요 확인돼 투자 계속"
세계 최대 파운드리(반도체 위탁생산) 업체 대만반도체 TSMC가 시장 예상을 웃도는 2분기 실적을 발표한 데 이어 인공지능(AI) 칩 수요가 앞으로도 수년간 이어질 것이라며 미국 애리조나 투자 확대에 속도를 내겠다는 청사진을 제시했다.
최근 저비용 AI 모델 확산으로 AI 인프라 투자 지속 가능성에 대한 우려가 커지고 있지만, TSMC는 AI 메가트렌드에 대한 확신을 재확인했다.
TSMC expects 'strong, multi-year' demand for AI chips as it ramps up Arizona investment | Reuters
데이터센터에서도 계속 장비들을 교체할텐데 그럼 노후장비들은 어떻게 되는 건가 항상 궁금했는데 이 말씀을 본 김에 AI에게 물어보니...
데이터가 안전하게 삭제된 서버 본체, 파워서플라이, 메모리, 그리고 고가의 GPU 칩셋 등은 무조건 버려지지 않습니다. AI 데이터센터 운영사들은 비용 절감과 친환경 인증을 위해 서환(Circularity) 프로그램을 운영합니다.
사내 재배치: 최고 성능이 필요 없는 일반 연산용 데이터센터나 내부 연구용 시스템으로 스펙을 낮추어 재활용합니다.
중고 매각 및 리퍼비시: 전 세계 중고 시장에 리퍼비시 제품으로 매각됩니다. 빅테크 기업의 고성능 GPU나 서버 부품은 일반 기업, 연구소, 혹은 개발도상국의 IT 인프라 구축용으로 여전히 수요가 높기 때문에 상당한 금액을 회수(Asset Recovery)할 수 있습니다. 빅테크 기업(예: 마이크로소프트)의 경우 이러한 방식을 통해 서버 부품의 재사용·재활용률을 90% 이상으로 유지하고 있습니다.
1. 중고 시장에 나오는 주요 품목
빅테크 기업에서 방출된 장비들은 전문 ITAD(자산처분) 업체나 대형 중고 서버 전문 유통사를 거쳐 이베이(eBay)나 국내 전문 업체를 통해 흘러나옵니다.
엔터프라이즈급 SSD 및 RAM: AI 데이터센터에서 2~3년만 쓰고 나온 대용량 DDR4/DDR6 메모리나 NVMe SSD는 수명이 엄청나게 많이 남아있어 개인 워크스테이션 조립용으로 인기가 높습니다.
워크스테이션용 및 서버용 GPU: AI 연산 전용으로 쓰이던 엔비디아의 A100, H100 같은 초고가 칩셋은 워낙 고가라 개인이 사기 어렵지만, 그 아랫급인 RTX A시리즈(A4000, A5000 등)나 렌더링·시각화에 쓰이던 고성능 그래픽카드는 개인이 고성능 PC나 작업용 워크스테이션을 구축할 때 훌륭한 대안이 됩니다.
랙마운트 서버 본체: CPU가 2개씩 꽂히는 멀티 코어 서버 본체도 통째로 나옵니다. 딥러닝 개인 학습용, 대용량 홈서버(NAS), 가상화 서버 구축용으로 수요가 있습니다.
2. 개인이 구매할 때의 확실한 메리트
압도적인 가성비: 출시 당시 수백~수천만 원을 호가하던 엔터프라이즈급 장비를 몇 년 지나지 않아 몇 분의 일 가격으로 손에 넣을 수 있습니다.
무지막지한 내구성: 일반 소비자용(Consumer) 부품과 달리, 서버용 부품은 24시간 365일 풀가동을 전제로 설계되어 전원부나 부품 자체의 순수 내구성이 압도적으로 좋습니다.
3. 개인이 쓸 때 반드시 겪는 치명적인 문제점 (주의사항)
장점이 확실한 만큼, 일반 PC 환경에 그대로 가져왔을 때 발생하는 한계도 뚜렷합니다.
비행기 이륙음 수준의 소음: 서버용 장비는 얇은 공간에서 열을 식혀야 하므로 소형 팬이 분당 10,000번 이상 초고속으로 회전합니다. 방에 두고 쓰면 일상생활이 불가능할 정도의 굉음이 납니다. 개인이 쓰려면 저소음 팬으로 개조(쿨러 튜닝)하는 과정이 거의 필수적입니다.
규격의 불일치: 서버용 메인보드나 파워서플라이는 일반 PC 케이스(ATX 규격)와 맞지 않는 경우가 많습니다. 부품만 사서 일반 PC에 조립하려다 규격이 안 맞아 낭패를 보기 쉽습니다.
디스플레이 출력 포트 없음: 데이터센터용 GPU 중 일부(예: 엔비디아 Tesla 시리즈 등)는 순수 연산만 하기 때문에 모니터를 꽂는 HDMI나 DP 포트가 아예 없습니다. 일반적인 모니터 출력용 PC 카드로 쓰려면 별도의 꼼수(내장 그래픽 연동 등)가 필요합니다.
무지막지한 전력 소비: AI 및 서버용 장비는 효율보다 성능에 올인한 경우가 많아 대기 전력과 소비 전력이 엄청납니다. 가정용 누진세를 고려하면 배보다 배꼽이 더 커질 수 있습니다.
이번에 Meta에서 버려지는 DDR4 메모리를 AI용 느린 영역의 저장 장치로 쓰는 기술 같은걸 개발하기도 하긴 했었죠 ㅎㅎ
블리자드에서는 이렇게 추억팔이도 하기도 합니다