저전력 AI 칩에 도전하는 프리퍼드, 절묘한 클럭 정지 모색

설정 누락을 EDA로 추출, 차세대 MN-Core 개발에 적용

슈퍼컴퓨터의 에너지 효율성을 겨루는 Green500에서 3번이나 1위를 차지한 프리퍼드 네트웍스(Preferred Networks, 도쿄, 이하 PFN). 그 큰 원동력이 된 것은 자체 개발한 저전력으로 동작하는 AI(인공지능) 처리 칩 ‘MN-Core 시리즈’이다. 이 시리즈에는 다양한 저전력화 기술들이 도입되어 있다. ‘클럭 게이팅(Clock Gating)’도 그 중 하나이다. 이미 알려진 기술이지만, PFN만의 특별한 클럭 게이팅의 활용법을 PFN의 엔지니어가 클럭 게이팅 강연에서 설명했다.

-- 높은 전력 효율과 안정적인 동작을 목표로 --
PFN의 클럭 게이팅 강연은 지멘스 EDA 재팬의 프라이빗 이벤트 ‘Siemens EDA Tech Forum 2025 Japan’(2025년 9월 5일, 도쿄 개최)에서 진행되었다. 발표한 사람은 PFN의 다카쓰카(高務) 엔지니어. 강연 제목은 ‘‘PowerPro Designer’를 이용한 AI 가속기(AI Accelerator)의 높은 전력 효율과 안정적 동작의 양립을 목표로 한 설계’였다.

다카쓰카 엔지니어에 따르면, PFN은 AI 학습 및 HPC(High Performance Computing)용으로 MN-Core 시리즈를 개발해왔다. 시중에 판매되는 GPU(그래픽처리장치) 칩(NVIDIA 제품)은 전력 소모가 크고, 공급량 부족 및 가격 상승으로 인해 쉽게 구입하기 어렵다는 것이 그 배경에 있다.

인터넷을 통해 주고 받는 데이터를 암호화

네트워크 보안 프로토콜 TLS를 한마디로 설명하면 “인터넷에서 안전하게 통신하기 위한 암호화 기술”(디지서트 재팬의 하야시(林) 시니어 프로덕트 마케팅 매니저)이다. 다양한 용도로 사용되고 있으며, 웹사이트 조회 등에 사용되는 HTTPS(Hypertext Transfer Protocol Secure)의 암호화가 대표적 사례이다.

HTTP(Hypertext Transfer Protocol)에서는 평문으로 통신하기 때문에 데이터 도청을 방지할 수 없다. 통신 상대를 서로 인증하지 않으며, 위조 방지 기능도 없다. 사칭이나 데이터 변조 위험도 있다.

비유하자면, HTTP는 강이다. 흐르는 물을 직접 만지거나, 그 안에 있는 생물을 외부에서 볼 수 있다. 하지만, TLS가 도입된 HTTPS는 암거(暗渠)나 지하수로와 같이 물의 흐름을 볼 수 없다. 물속을 볼 수 없고, 지하수로를 흐르는 물을 보거나 만질 수 없도록 암호화하는 것이 TLS이다.

TLS는 SSL(Secure Sockets Layer)의 후속 모델로서 개발되었다. 그래서 TLS를 사용할 때 서비스 명칭 등에 SSL이라는 표현이 남아 있는 경우가 있다. 최신 버전은 RFC(Request for Comments) 8446으로 표준화된 TLS 1.3이다. 이전 버전에는 취약성이 발견되어 TLS 1.0/1.1 사용은 권장되지 않고 있다.

TLS는 공통키 암호, 공개키 암호 등의 기술을 결합해 사용한다. TLS를 사용한 통신에 대해 웹 서버와 웹 브라우저 간 통신을 예로 들어 살펴보자. 클라이언트가 웹 서버에 접속하면, 웹 서버가 서버 인증서를 전송한다.

국토교통성

국토교통성은 2025년 11월 19일, 오바야시구미(大林組) 및 건설기계 개발∙제조 업체인 다이유(大裕, 오사카부)와 공동 개발한 원격 조작 시스템의 견학회를 도쿄 가스미가세키(霞が関)에 위치한 국토교통성 DX 룸에서 개최. 건설 작업자가 노토반도(能登半島) 지진의 복구 공사 현장 및 긴키(近畿) 지방의 건설 기계를 원격 조작하는 모습을 공개했다.

국토교통성은 건설 현장의 생산성을 1.5배 높이는 ‘i-Construction 2.0’ 정책을 내세우며 공사의 자동화에 주력하고 있다. 이를 위한 중요 기술 중 하나가 원격 시공이다.

-- 반나절 정도면 조작 방법 습득이 가능 --
이번에 국토교통성이 공개한 원격 조작 시스템은 일반 건설 기계를 개조하지 않고 조작 레버 등의 장치를 탈∙부착하는 방식이다. 시스템이 유닛화되어 있어 볼트 체결이나 케이블 연결만으로 단시간에 장착이 가능. 건설 현장의 작업 환경에 따라 원격 조작과 유인 조작의 전환이 가능하다.

신규 단체 설립, ‘올 재팬 연계’
AI 분야나 기업 간 데이터 연계를 지원하는 중요 기술로

프라이버시 강화 기술(Privacy Enhancing Technologies, PETs)의 보급을 목표로 일본종합연구소가 발기인이 되어 설립한 ‘PETs 사회 구현 촉진 컨소시엄’이 2025년 11월 도쿄에서 킥오프 이벤트를 개최했다. AI(인공지능) 분야에 PETs 활용이 확대되는 가운데 “올 재팬 차원에서 PETs의 사회 구현을 위한 액션 플랜을 논의하는 장이다”(일본종합연구소 우치카와(内川) 사장).

PETs는 개인의 프라이버시와 조직의 데이터를 보호하기 위한 기술을 총칭한다. 특정 개인을 식별할 수 있는 부호 등을 삭제해 복원할 수 없도록 한 '익명 가공 기술'이나 데이터를 은닉한 상태로 결합해 상관관계 등을 분석할 수 있는 '비밀 계산'이 대표적이다.

최근 PETs의 활용이 확산되고 있는 분야는 AI다. 여러 조직이 데이터를 분산 관리한 채 AI 모델에 학습시키는 ‘연합 학습’이나 원래의 특성을 유지한 유사 데이터를 생성하는 ‘합성 데이터’, 통계 데이터에 미세한 노이즈를 추가해 개개의 데이터가 추정되는 것을 방지하는 ‘차등 프라이버시’ 등이 있다.

이벤트에는 데이터 연계나 PETs 기술 개발에 나서고 있 기업과 단체들이 참여했다. 개인정보보호위원회 사무국 간부와 데이터 보호 및 소비자단체 대표자들도 연단에 올랐다.

도쿄대학 대학원 정보학환(情報學環)의 고시즈카(越塚) 교수는, AI가 공개 데이터만을 놓고 학습 경쟁을 벌이는 시대는 곧 한계에 이를 것이라고 지적했다. “앞으로는 공개되지 않은 데이터의 양이 많고, 또한 비즈니스 관련 데이터가 중요하다. PETs가 이를 가능하게 하는 주요 기술 중 하나다”라고 말했다.

후지필름 BI, 향후 AI 도입도 검토

금형으로 부품의 양산 성형을 시작하기 전, 성형품이 규정 치수나 품질을 만족할 때까지 금형을 수정하거나 성형 조건을 조정하는 금형 트라이아웃이 필요하다. 이 과정이 길어지면 양산 개시 시점에 영향을 미쳐 비용도 많이 든다. 이러한 사태를 막기 위해 후지필름 비즈니스 이노베이션(후지필름 BI)은 설계 부문, 생산 부문, 성형 업체 간에 정보를 주고받기 위한 시스템 ‘3DWorks’를 개발했다. 자사 적용을 거친 뒤 외부 판매도 시작했으며, 자사 복합기와 프린터에서 트라이아웃 횟수를 40% 줄일 수 있었다고 한다.

3DWorks는 부품의 3D 설계 데이터(CAD 데이터)에 대해서, 성형품의 실측치를 집약해 차이를 표시하는 시스템이다. 설계자와 생산기술자 등 관계자가 정보를 쉽게 공유할 수 있을 뿐 아니라, 검사 결과를 원격지 간에 주고받는 기능도 추가해 트라이아웃 후에 수정안을 결정하기까지의 수고를 줄일 수 있다. 판금 성형용 금형과 플라스틱 사출 성형용 금형을 모두 대상으로 한다.
 

요코가와브리지, 간에쓰자동차도에서 시험 시공

요코가와브리지는 염해로 인해 부식된 강교의 도장 공사에서, 기존의 연마재나 약제를 사용해 염분과 녹을 제거하는 공법 대신 레이저를 조사해 태워 녹이는 레이저 블라스트 기술 ‘CoolLaser’의 시험 시공을 실시했다. 기자가 실제로 보니, 레이저를 조사한 부분의 도막이 순식간에 사라지면서 강재의 바탕면이 드러났다. CoolLaser는 도요코(시즈오카현)가 개발한 기술이다. 전국적으로 교량의 노후화가 진행되는 가운데, 레이저 블라스트는 작업 시간이 짧고, 분진 발생을 억제하는 효과 등이 있어 보급이 기대되고 있다.

-- 기존 1주일 작업을 3일로 단축 --
도요코는 2023년에 CoolLaser의 시판 모델 ‘G19-6000 시리즈(2세대)’를 출시하고, 이듬해부터 납품을 시작했다. 1세대 대비 레이저 출력을 3kW에서 5.4kW로 높여 시공 효율을 3~4배 향상시켰다. 기존에는 레이저 조사 후 강재 표면에 산화피막이 형성돼 도장 밀착성을 저해할 가능성이 있었다. 출력 향상이나 조사 조건을 재검토해 2세대 CoolLaser는 산화피막의 형성을 막는다.

국토교통성은 공공공사 등에서 CoolLaser 활용을 촉진하기 위해 25년도의 ‘준권장 기술’로 선정했다. 요코가와브리지는 CoolLaser의 성능을 확인하기 위한 시험 시공을, 1985년에 개통한 간에쓰자동차도 쓰치타루바시(니가타현)의 상행선에서 2025년 11월 21일에 실시했다. 시험 시공에서는 도막 박리에 따른 분진이나 산업폐기물 발생량을 줄이기 위한 시공성과 환경 영향 등이 소정의 요구 성능을 충족하는지를 확인했다.

무인기의 자율 제어에 도전

구글 등에서 활약한 세계 최고 수준의 연구자들이 모여 일본에서 창업해 큰 주목을 받고 있는 벤처 Sakana AI(도쿄)가 방산 분야에 진출한다. Sakana AI의 Applied Team에 소속되어 있는 사토(佐藤) 씨는 방위장비청(防衛裝備庁)이 2025년 11월 11~12일에 개최한 ‘방위장비청 기술 심포지엄 2025’에서 ‘방산 분야에 있어서의 최첨단 AI 활용’이라는 테마로 강연했다. Sakana AI에 따르면, 아직 구체적인 프로젝트를 진행하는 단계에는 이르지 못했지만, 방위성 등과 논의를 진행하고 있다고 한다.

Sakana AI는 생성 AI 기술의 기반이 되고 있는 ‘Transformer’라는 심층학습 모델의 공동 개발자 중 한 명인 존스 씨가 CTO(최고기술책임자)를 맡고 있다. 대규모의 AI(인공지능) 모델 개발이 세계의 조류가 되고 있는 가운데, Sakana AI는 소규모이지만 고성능인 AI 모델, 복수의 대규모언어모델(LLM)을 조합한 에이전트 등의 연구를 추진하고 있다.

Sakana AI는 2025년 11월 17일, 제3자 배정 유상증자로 약 200억 엔(1억 3,500만 달러)을 조달했다고 발표했다. 니혼게이자이(日本経済)신문에 따르면, 증자 후의 기업 가치는 약 4,000억 엔(26억 3,500만 달러)으로, 국내의 미상장 벤처로서 역대 최대를 기록했다고 한다.