GlobalFoundries와 MIPS, 그리고 AI 데이터센터를 위한 칩렛 전쟁
AI 데이터센터의 경쟁이 새로운 국면을 맞이하고 있습니다.
글로벌파운드리(GlobalFoundries), MIPS, 그리고 ARM 등 주요 반도체 기업들이 **‘칩렛(Chiplet) 기반 AI 서버 칩 구조’**를 중심으로 전략적 제휴를 강화하고 있기 때문입니다.
AI 시대의 핵심은 이제 단순한 ‘성능’이 아니라, **‘전력 효율과 생산 유연성’**이며, 칩렛 아키텍처는 그 정점에 서 있습니다.
생활·업무 변화 요약
생활:
칩렛 기반 AI 칩은 클라우드 서비스의 효율을 높여, 사용자가 경험하는 AI 응답 속도·정확도·에너지 절감 효과를 동시에 제공합니다. 예를 들어, 생성형 AI의 응답 시간이 단축되고, 모바일 기기에서 실행되는 AI 서비스의 요금 구조도 더 저렴해질 수 있습니다.
업무:
데이터센터 운영 기업은 칩 구조 모듈화를 통해 더 짧은 개발 주기와 원가 절감을 기대할 수 있습니다.
특히 MIPS의 RISC 기반 IP와 GlobalFoundries의 FDX 공정(fully-depleted SOI) 조합은, 대형 AI 서버뿐 아니라 엣지 AI 칩 시장에서도 경쟁력을 강화할 가능성이 있습니다.
쉽게 알아보는 IT 용어
칩렛(Chiplet)
대형 칩을 여러 개의 소형 칩으로 분리해 조합하는 기술입니다.
비유하자면, “하나의 거대한 회로판 대신, 여러 개의 블록을 맞추어 하나의 칩처럼 작동하게 하는” 구조입니다.
이 방식은 수율 향상, 생산비 절감, 기능 확장에 유리합니다.
RISC (Reduced Instruction Set Computer)
명령어 세트를 단순화해 효율적으로 처리하는 CPU 구조입니다. MIPS와 ARM이 모두 이 구조를 채택하고 있습니다.
복잡한 명령을 최소화하는 대신, 빠른 실행과 낮은 전력 소모를 실현합니다.
[1] GlobalFoundries의 전략 - ‘AI 칩렛 제조 플랫폼’으로 전환
GlobalFoundries(GF)는 TSMC·삼성에 비해 미세공정 경쟁에서는 한발 뒤처졌지만, AI 및 네트워크용 맞춤형 반도체(특화 공정) 부문에서 빠르게 성장하고 있습니다.
특히 GF는 2.5D·3D 패키징과 칩렛 통합 공정을 통해, 다양한 IP를 조합할 수 있는 **“AI 맞춤형 칩렛 플랫폼”**을 구축 중입니다.
- FDX (Fully Depleted SOI) 공정: 저전력·고주파 칩에 강점
- RISC-V, MIPS, ARM IP 통합 지원: 개방형 생태계와의 호환성 강화
- AI·자동차·국방용 칩 중심으로 주문형 반도체 생산 확대
이 전략의 핵심은, **“AI 전용 칩을 만들기 위한 반도체 생태계의 모듈화”**입니다.
[2] MIPS - 부활한 RISC 아키텍처의 숨은 강자
MIPS는 1980년대 스탠퍼드 대학에서 시작된 고전적 RISC 구조의 원조 기업입니다.
한때 워크스테이션·게임기(예: PS2)에 사용되었으나, x86과 ARM의 득세로 주류에서 밀려났습니다.
그러나 최근 AI 추론·자율주행용 프로세서 IP를 중심으로 부활하고 있습니다.
MIPS 아키텍처의 특징
- RISC 기반 단순 명령어 구조: 파이프라인 효율 극대화
- 예측 가능한 실행 사이클: 지연(Latency)이 일정
- 칩렛 호환성: 다른 IP 코어와 쉽게 통합 가능
MIPS는 현재 GlobalFoundries와 협력하여 AI 데이터센터용 맞춤형 칩렛을 공동 개발 중입니다.
이는 “MIPS 코어 + AI 가속기 + 메모리 인터페이스 칩”을 통합한 형태로, 확장성과 저전력 효율을 동시에 노린 전략입니다.
[3] ARM과의 구조적 차이 - RISC의 두 갈래
MIPS와 ARM은 모두 RISC 계열이지만, 아키텍처 철학에서 약간의 차이를 보입니다.
| 항목 | MIPS | ARM |
| 개발 시기 | 1980년대 스탠퍼드 기반 | 1990년대 Acorn/영국 ARM사 |
| 명령 구조 | 정적 파이프라인, 고정 길이 명령어 | 동적 파이프라인, 가변 길이 명령어 |
| 라이선스 모델 | 비교적 개방형 (RISC-V 호환 버전 포함) | 상용 라이선스 기반 (로열티 모델) |
| 주요 적용 | 네트워크 장비, AI 추론, 자동차 | 모바일, 서버, IoT, 임베디드 |
| 성능 지향 | 예측 가능성·지연 최소화 | 성능·유연성·에너지 밸런스 |
즉, ARM은 범용성과 확장성에 강하고, MIPS는 **‘정밀 제어·실시간 AI 추론’**에 특화되어 있습니다.
[4] AI 데이터센터를 위한 ‘칩렛 전쟁’
AI 데이터센터는 이제 하나의 칩으로 모든 기능을 처리하지 않습니다.
대신 **다양한 칩렛(연산, 메모리, 통신, 보안 등)**을 패키징해 모듈형으로 구성합니다.
GlobalFoundries는 이 시장에서 다음 세 가지 방향으로 차별화를 시도하고 있습니다:
- MIPS와 RISC-V 기반 저전력 연산 칩렛 생산
- HBM 인터커넥트용 고대역폭 칩렛 지원
- AI 전용 NPU/TPU용 맞춤형 제조 공정 제공
결국, AI 칩 시장은 “하나의 거대 칩”에서 “여러 개의 협력 칩”으로 진화하고 있으며, GF는 그 중심에서 생산 효율과 IP 통합성을 무기로 합니다.
[5] 칩렛 생태계의 산업적 파급력
칩렛 기술은 단순한 반도체 설계 혁신을 넘어 산업 구조의 재편을 의미합니다.
- **디자인 회사(Fabless)**는 IP 블록 단위로 경쟁
- 파운드리는 조립·테스트 단계에서 새로운 수익 창출
- AI 기업은 맞춤형 칩을 더 빠르게 확보 가능
이런 구조 덕분에, 중소 AI 스타트업도 거대 기업 수준의 칩을 비교적 저비용으로 설계할 수 있게 되었습니다.
즉, “AI 반도체의 민주화”가 시작된 셈입니다.
Mini Q&A
Q1. 칩렛은 기존 단일 칩보다 무조건 좋나요?
→ 아니요. 패키징 복잡성과 발열 문제를 동반합니다. 하지만 생산 수율과 확장성 측면에서는 큰 이점이 있습니다.
Q2. MIPS는 RISC-V와 경쟁하나요?
→ 현재는 경쟁보다는 상호 보완 관계에 가깝습니다. 일부 IP는 RISC-V 호환으로 재설계되었습니다.
Q3. ARM은 왜 여전히 주류인가요?
→ 모바일·엣지 시장에서의 에코시스템이 절대적이기 때문입니다. 다만 AI 서버 시장에서는 오픈 칩 구조가 빠르게 확산 중입니다.
Q4. GlobalFoundries가 주목받는 이유는?
→ 파운드리 중 유일하게 공공·국방·AI 산업용 칩을 동시에 생산하는 미국 기반 기업이기 때문입니다.
“AI 칩의 미래는 하나의 거대 칩이 아니라, 수십 개의 칩렛이 협력하는 생태계입니다.”
결론
GlobalFoundries와 MIPS의 협력은 단순한 기술 제휴가 아닙니다.
이는 AI 반도체 설계·제조 패러다임의 구조적 변화를 의미합니다.
ARM이 주도한 모바일 시대가 끝나고, 이제는 MIPS·RISC-V·칩렛 중심의 AI 데이터센터 세대가 열리고 있습니다.
향후 이 경쟁은 성능보다 전력 효율·유연성·비용 효율성이 승부를 가를 것으로 보입니다.
3분 정리
• GlobalFoundries, MIPS와 함께 AI 칩렛 생태계 구축
• MIPS: RISC 기반, 저지연·실시간 추론에 강점
• ARM: 범용성 중심, 모바일·IoT 시장 지배
• 칩렛 구조는 데이터센터의 효율·유연성·비용 혁신 핵심
• AI 반도체의 다음 무대는 “하나의 칩”이 아니라 “칩렛 네트워크”
출처
• SemiWiki — GlobalFoundries, MIPS, and the Chiplet Race for AI Datacenters (확인일 2025-10-10)
• GlobalFoundries 기술 백서 / MIPS Open 자료 / ARM Architecture Reference Manual