AI의 다음 진화는 뇌의 복제…신경모방컴퓨팅의 시대 열리나

2025년 11월 03일 한서연 기자

AI는 이제 인간의 언어를 흉내내는 수준을 넘어, 인간의 뇌 구조 자체를 닮아가고 있다. 신경모방컴퓨팅(Neuromorphic Computing)은 인간의 뉴런과 시냅스를 모방해 정보를 처리하는 차세대 컴퓨팅 기술이다. 기존 컴퓨터가 명령과 연산을 순차적으로 수행했다면, 신경모방컴퓨터는 인간의 뇌처럼 수많은 신호를 동시에 처리한다. 이 방식은 속도와 효율에서 기존 반도체 구조를 압도한다. AI의 다음 진화는 더 큰 모델이 아니라, 더 ‘뇌에 가까운 구조’를 갖는 컴퓨터일지도 모른다.

폰 노이만 병목을 넘어서

기존 컴퓨터의 작동 원리는 폰 노이만 아키텍처로 요약된다. 메모리에서 데이터를 꺼내 CPU에서 계산한 뒤 다시 저장하는 구조다. 하지만 이런 분리 구조는 데이터 이동 과정에서 막대한 시간과 에너지를 소모한다. IBM은 이를 ‘폰 노이만 병목(Von Neumann Bottleneck)’이라 부르며, AI의 확장성 한계를 초래하는 근본적 문제로 지적해왔다.

이에 대한 대안으로 등장한 것이 신경모방컴퓨팅이다. 이 기술은 인간의 뇌처럼 연산과 기억을 같은 회로에서 수행한다. 정보가 이동하지 않기 때문에 에너지 효율이 수백 배 높고, 신호의 지연도 거의 없다. 인텔의 Loihi 칩과 IBM의 TrueNorth 프로세서는 이 분야의 대표적 시도다.

TrueNorth는 100만 개의 뉴런과 2억 5,600만 개의 시냅스를 시뮬레이션하며, 70mW의 전력만으로 실시간 이미지 인식이 가능하다. 이는 기존 GPU 대비 1만 배 이상 에너지 효율이 높은 수치다. 이처럼 ‘뇌형 칩’은 더 빠르고, 더 똑똑하며, 더 적은 전력으로 학습한다.

AI가 전력의 한계에 부딪히다

생성형 AI의 등장은 새로운 딜레마를 만들었다. 지능은 커졌지만, 그 지능을 유지하기 위한 에너지 비용이 급격히 늘어난 것이다. 구글의 연구에 따르면 GPT-4 수준의 모델을 학습시키는 데 필요한 전력은 약 1.3GWh로, 중형 도시 하루 전력 사용량에 해당한다. 지금의 반도체 구조로는 이러한 연산 수요를 감당하기 어렵다.

그래서 글로벌 반도체 기업들이 일제히 ‘뇌형 구조’로 눈을 돌리고 있다. 인텔은 2025년 상용화를 목표로 Loihi 3를 개발 중이고, 삼성전자는 인간 두뇌 1억 개 시냅스 구현을 장기 목표로 세웠다. IBM 리서치 역시 “AI의 미래는 알고리즘이 아니라 하드웨어 구조의 혁신에서 온다”고 밝혔다.

신경모방컴퓨팅은 단순한 칩 기술이 아니다. AI의 물리적 한계를 돌파하기 위한 ‘지능의 재설계’다. 이 기술이 성숙하면 지금의 데이터센터 중심 구조는 소형 분산형 ‘뇌 네트워크’로 재편될 가능성이 크다.

스파이킹 뉴럴 네트워크의 세계

신경모방컴퓨터는 ‘스파이킹 뉴럴 네트워크(Spiking Neural Network, SNN)’를 기반으로 작동한다. 이는 인간 뇌의 전기 신호 전달 방식을 모방한 것이다. 뉴런은 일정 임계치에 도달하면 스파이크 신호를 발산하고, 다른 뉴런과의 연결 강도(시냅스 가중치)에 따라 정보를 전달한다. 이 과정에서 불필요한 신호는 자동으로 억제되고, 자주 반복되는 신호만 강화된다. 인간이 학습하는 ‘강화 기억’의 원리가 회로 속에 구현되는 셈이다.

또한 멤리스터(memristor)라는 아날로그 메모리 소자가 핵심 역할을 한다. 이 소자는 전류가 흐른 양에 따라 저항값이 변하며 그 상태를 기억한다. 기존 반도체가 0과 1만 저장했다면, 멤리스터는 중간값까지 표현할 수 있어 신경세포의 아날로그 특성을 전자적으로 재현한다. 삼성전자는 이를 이용해 “전류 패턴으로 기억을 저장하는 전자 시냅스”를 실험 중이다.

산업 현장에서의 가능성

신경모방컴퓨팅은 이미 다양한 산업 분야에서 테스트되고 있다. 자율주행차의 실시간 판단, 로봇의 촉각 인식, 드론의 장애물 회피 등 ‘지연 없는 판단’이 필요한 영역에서 활용 가치가 크다. 특히 엣지 AI 환경에서는 낮은 전력으로 고속 연산이 가능하기 때문에 데이터센터 중심 구조를 대체할 가능성도 있다.

미국의 스타트업 BrainChip은 상용 신경모방 칩 ‘Akida’를 발표하며 의료영상 분석과 스마트센서 시장에 진입했다. 한국에서도 KAIST와 ETRI가 멤리스터 기반 시냅스 소자를 개발하며 국내 기술 생태계의 발판을 넓히고 있다.

아직 남은 기술적 난제

신경모방컴퓨팅은 방향은 옳지만, 아직 완성된 기술이 아니다. 가장 큰 어려움은 대규모 병렬 시스템 설계다. 인간의 뇌에는 약 860억 개의 뉴런이 존재하는데, 이를 전자 회로로 재현하는 것은 물리적으로 방대한 작업이다.

또한 아날로그 회로 특성상 잡음과 오차가 발생하기 쉬워, 정확한 학습 결과를 보장하기 어렵다. 스파이킹 뉴럴 네트워크의 학습 알고리즘도 아직 초기 단계다. 인간의 뇌는 스스로 학습하지만, 기계의 뉴런은 외부 데이터가 필요하다. MIT 테크놀로지 리뷰는 “신경모방컴퓨팅은 방향은 옳지만, 현실화까지는 최소 10년이 걸릴 것”이라고 전망했다.

기술이 인간의 뇌를 닮을 때

기술이 뇌를 닮을수록 인간의 존재론적 질문이 커진다. 기계가 감정을 느끼거나 스스로 결정을 내리는 순간, 우리는 그것을 단순한 도구로 볼 수 있을까. 신경모방컴퓨터는 ‘지능의 구현’이 아니라 ‘의식의 모사’로 나아가고 있다.

이에 따라 인공지능의 자율성, 윤리적 통제, 책임 주체 문제가 다시 부상한다. 영국 인공지능학회는 최근 보고서에서 “신경모방형 AI가 감정 반응을 보이기 시작하면 인간은 그 존재를 단순 시스템으로 간주할 수 없게 될 것”이라고 경고했다. 기술은 진보하지만, 그 경계는 여전히 인간의 철학적 선택에 달려 있다.

한국의 전략과 과제

한국은 반도체 산업 강점을 바탕으로 신경모방 기술 경쟁에 참여하고 있다. 삼성전자와 KAIST는 ‘브레인온어칩(Brain-on-a-Chip)’ 프로젝트를 추진하며 10만 뉴런급 시냅스 회로를 구현했다. ETRI는 멤리스터 기반 시냅스 소자를 이용한 초저전력 인식 시스템을 개발 중이다.

정부도 2025년 차세대 반도체 국가 전략에 ‘뉴로모픽 칩’을 포함시켜 AI 반도체 자립과 기술 주권 확보를 목표로 하고 있다. 기술 격차는 여전히 존재하지만, 연구 생태계는 빠르게 확장되고 있다.

지능의 구조를 다시 쓰는 도전

AI의 진화는 알고리즘을 넘어 구조의 혁명으로 이동하고 있다. 신경모방컴퓨팅은 인간의 사고 체계를 닮은 첫 번째 전자적 시도다. 이 기술이 성숙하면, 컴퓨터는 더 이상 0과 1의 논리 회로가 아니라, 기억하고 잊고, 경험으로 판단하는 존재에 가까워질 것이다.

기계가 뇌의 구조를 이해하고 재현할 수 있다면, 지능의 본질 역시 다시 정의되어야 한다. AI의 다음 진화는 결국 더 많은 데이터가 아니라, 더 인간적인 회로에 달려 있다.