요즘 나오는 인공지능 반도체는 사양이 아래와 같습니다.

www.techpowerup.com/320294/cerebras-systems-unveils-worlds-fastest-ai-chip-with-4-trillion-transistors-and-900-000-ai-cores


생산 공정 : 5nm
트랜지스터 개수 : 4조 개
인공지능 ai 코어 개수 : 90만 개
연산 성능 : 125 페타플롭스
캐시 메모리(SRAM) 용량 : 44기가바이트
외부 메모리 지원 : 1.5 테라바이트부터 1.2페타바이트까지 지원
ai 모델 훈련에 사용되는 매개변수 처리량 : 24조 개

크기가 무려 웨이퍼 1장에 맞먹는 크기인데 문제는 저것을 수율 100%로 찍어내야 한다는 것이고

쉽게 말해서 4조 개에 달하는 트랜지스터 중에서 하나라도 에러가 나면 안 된다는 것입니다.

그만큼 빡세고 어렵습니다.


더 큰 문제는 삼성의 생산 기술력이 미국 인텔은 커녕 대만 TSMC에도 밀린다는 것입니다.
www.digitimes.com/news/a20210713VL201.html


7 나노 공정에서는 대만 TSMC와 단위면적당 트랜지스터 개수 즉 밀도가 비슷한데
5 나노부터 격차가 벌어지고 있습니다.
인텔과는 아예 경쟁이 안되고 있습니다.
쉽게 말해서 나노 숫자가 같다고 해서 다 같은 기술력이 아니라는 것이죠.

미국 인텔이나 대만 TSMC에는 인공지능 반도체 제작 의뢰가 들어가는데 삼성에는 안 들어오는 이유입니다.

한국에서는 지금까지 반도체 생산기술이 미국이나 대만과 대등하다는 생각들을 많이 하고 있었을 텐데
반도체 생산기술의 최고봉은 예전부터 미국과 대만이었습니다.

인공지능 반도체는 설계도 매우 어렵지만 생산은 더 어렵습니다.
반도체 중에서 생산 난이도가 제일 높습니다.