뇌를 닮은 컴퓨팅: 뉴로모픽 아키텍처의 원리, 핵심 기술 및 상용화 로드맵

뇌를 닮은 컴퓨팅: 뉴로모픽 아키텍처의 원리, 핵심 기술 및 상용화 로드맵

I. 서론: 컴퓨팅 패러다임의 근본적 혁신

A. 뉴로모픽 컴퓨팅의 정의

뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing), 또는 뉴로모픽 엔지니어링(Neuromorphic Engineering)은 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 모방하여 설계된 근본적으로 다른 컴퓨팅 접근 방식이다. 이 접근 방식의 핵심은 정보를 처리하기 위해 뇌의 신경(neural) 및 시냅스(synaptic) 구조와 그 기능을 하드웨어와 소프트웨어 수준에서 시뮬레이션하는 것을 포함한다. 이는 단순히 뇌의 구조를 모방하는 것을 넘어, 생물학적 연산이 가진 아날로그적 특성과 인지 과정에서 뉴런이 수행하는 역할에 초점을 맞춘다.   

B. 뇌의 연산 모델과 뉴로모픽의 지향점

인간의 뇌는 약 100조 개 이상의 시냅스 연결을 통해 복잡한 인지 및 연산 작업을 수행함에도 불구하고, 소비하는 에너지는 약 20W (와트)에 불과하다. 이는 작은 전구 두 개 정도의 전력으로, 현존하는 어떤 슈퍼컴퓨터보다 월등히 높은 에너지 효율성을 의미한다. 뉴로모픽 컴퓨팅의 궁극적인 목표는 인간 두뇌가 가진 이 경이로운 '전성비(전력 대비 성능)'를 실리콘 반도체 상에 구현하는 것이다.   

뇌는 기존 컴퓨터처럼 데이터 처리 장치와 저장 장치가 분리되어 있지 않다. 대신, 정보는 '스파이크(Spike)'라는 불연속적인 전기 신호를 기반으로(이벤트 기반), 수많은 뉴런을 통해 비동기식으로, 그리고 대규모 병렬 처리를 통해 전달되고 처리된다. 뉴로모픽 아키텍처는 바로 이 원리들을 모방하고자 한다.   

C. AI 시대, 뉴로모픽이 부상하는 이유

최근 인공지능(AI), 특히 거대 언어 모델(LLM)의 발전은 천문학적인 양의 전력 소비를 동반하고 있다. 한 추정에 따르면, 2027년까지 전 세계 LLM을 구동하는 데 필요한 전력 비용이 미국의 국내 총생산(GDP)을 넘어설 수도 있다는 경고까지 제기된다. 이러한 막대한 에너지 비용은 AI 기술의 지속 가능성에 대한 근본적인 의문을 제기한다.   

동시에, 기존 컴퓨팅 하드웨어의 발전은 물리적 한계에 직면했다. 반도체 성능 향상의 근간이었던 '데나드 스케일링(Dennard scaling)'은 이미 종료되었으며, '무어의 법칙(Moore's law)' 역시 현저히 둔화되고 있다. AI 모델의 복잡성은 기하급수적으로 증가하는 반면, 이를 뒷받침할 하드웨어의 효율은 한계에 부딪힌 것이다. 업계에서는 이를 '디지털 벽(digital wall)'이라고 부르며 , 기존 방식으로는 더 이상 AI의 발전 속도를 감당하기 어려운 임계점에 도달했음을 시사한다.   

이러한 배경은 뉴로모픽 컴퓨팅의 부상이 단순한 학술적 호기심을 넘어선, AI의 '지속 불가능성'이라는 경제적, 환경적 위기에 대한 필수적인 기술적 대응임을 보여준다. AI의 수요는 폭발하지만  하드웨어의 효율 증가는 정체된  현 상황에서, 20W의 저전력으로 고도의 연산을 수행하는 뇌의 모델 은 인류가 알고 있는 유일한 대안적 경로이다.   

더 나아가, 뉴로모픽 컴퓨팅은 단일 기술 분야가 아니다. 이는 신경과학, 전자공학, 컴퓨터 과학, 재료공학, 물리학, 생물학, 로봇 공학 등 여러 학문이 유기적으로 융합되어야만 하는 '시스템 공학(Systems Engineering)'의 정수이다. 성공적인 뉴로모픽 시스템은 우수한 소자 하나만으로 완성되지 않으며, 하드웨어(소자), 아키텍처(회로), 소프트웨어(알고리즘), 그리고 응용 분야가 초기 설계 단계부터 함께 고려되는 '공동 설계(Co-design)' 를 통해서만 구현될 수 있다.   

II. 폰 노이만 구조의 벽: 기존 컴퓨팅의 한계

A. 폰 노이만 아키텍처의 유산

20세기 중반 존 폰 노이만(John von Neumann)에 의해 정립된 '폰 노이만 아키텍처'는 지난 수십 년간 인류가 사용해 온 거의 모든 디지털 컴퓨터의 근간이 되어왔다. 이 구조의 핵심적인 특징은 연산을 담당하는 중앙 처리 장치(CPU)와 데이터를 저장하는 메모리(Memory)가 물리적으로 명확하게 분리되어 있다는 것이다. 모든 명령어와 데이터는 버스(Bus)라는 단일 통로를 통해 순차적(sequentially)으로 처리되며, 시스템의 성능은 CPU의 클럭 속도와 집적된 트랜지스터의 수에 크게 의존해왔다.   

B. 폰 노이만 병목 현상 (The Von Neumann Bottleneck)

폰 노이만 아키텍처의 분리된 구조는 그 자체로 근본적인 한계를 내포하고 있으며, 이를 '폰 노이만 병목 현상'이라고 부른다. 연산을 수행하기 위해 CPU는 메모리에서 데이터를 가져오고(Fetch), 연산한 뒤, 그 결과를 다시 메모리에 저장하는(Store) 과정을 반복해야 한다. 이 과정에서 데이터가 오가는 통로인 '버스'의 대역폭이 CPU의 연산 속도를 따라가지 못해 전체 시스템의 속도를 저하시키는 병목 지점이 된다.   

이 현상은 "복잡한 요리를 하는 요리사가 매번 재료(데이터)를 가지러 멀리 떨어진 식료품 저장실(메모리)을 왕복해야 하는" 비효율적인 상황에 비유할 수 있다.   

이 병목 현상은 종종 '속도'의 문제로만 오해되지만, 그보다 더 심각한 본질은 '에너지' 문제이다. 물리적으로 실리콘 칩 내에서 1비트의 데이터를 연산(트랜지스터 스위칭)하는 데 소모되는 에너지보다, 그 데이터를 메모리에서 연산 유닛으로 '이동'시키는 데(긴 배선의 충전 및 방전) 소모되는 에너지가 수백 배에서 수천 배 더 크다. 현대 AI 연산의 핵심인 행렬 곱셈(Matrix Multiplication)은 본질적으로 메모리에 저장된 방대한 양의 가중치(데이터)를 연산 유닛으로 끊임없이 이동시키는 작업이다. 따라서 폰 노이만 구조는 AI와 같이 데이터 이동이 잦은 워크로드(workload)에 대해 극도로 비효율적이며, '전성비'가 치명적으로 낮을 수밖에 없다.

C. 뉴로모픽의 해결책: 비(非)-폰 노이만 접근

뉴로모픽 컴퓨팅은 이러한 한계를 극복하기 위해 '비(非)-폰 노이만(Non-von Neumann)' 아키텍처를 지향한다. 핵심은 뇌가 그러하듯, 연산(Processing)과 메모리(Memory) 기능을 물리적으로 동일한 위치에 통합하는 것이다. 데이터가 저장된 메모리 셀에서 연산이 즉시 이루어지는 '인메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing)' 또는 '인메모리 로직(In-Memory Logic)' 이 바로 그것이다.   

이 구조는 CPU와 메모리 간의 데이터 이동 자체를 원천적으로 제거함으로써 폰 노이만 병목 현상을 근본적으로 해결한다. 그 결과, 데이터 전송에 낭비되던 막대한 에너지를 절약하고(초저전력) , 데이터 이동 지연(latency)을 없애 초고속 실시간 처리를 가능하게 한다.   

'인메모리 컴퓨팅'이라는 아이디어 자체가 새로운 것은 아니다. 과거에도 3진법 컴퓨터, 아날로그 컴퓨터 등 다양한 대안적 아키텍처가 시도되었으나, 범용성(General-purpose)과 프로그래밍의 용이성 측면에서 폰 노이만 구조가 압도적인 우위를 점하며 표준이 되었다. 하지만 AI 시대가 도래하며 지배적인 '워크로드'가 변화했다. AI 신경망이 요구하는 '대규모 병렬 메모리 접근'은 폰 노이만 구조에게는 최악의 시나리오지만, 인메모리 아키텍처에게는 최적의 시나리오이다. 이처럼 AI는 과거의 아이디어였던 인메모리 컴퓨팅을 현 시대의 가장 유력한 대안으로 다시 소환했다.   

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표 1. 폰 노이만 아키텍처 vs. 뉴로모픽 아키텍처 핵심 비교

특징 (Feature)	폰 노이만 아키텍처 (Von Neumann Architecture)	뉴로모픽 아키텍처 (Neuromorphic Architecture)
핵심 원리	순차적 명령어 처리 (Sequential Instruction Processing)	뇌 모방 병렬 처리 (Brain-Inspired Parallel Processing)
메모리와 연산	분리됨 (Separated) → "폰 노이만 병목"	통합됨 (Integrated) → "인메모리 컴퓨팅"
데이터 처리	동기식 (Synchronous), 클럭 기반 (Clock-driven)	비동기식 (Asynchronous), 이벤트 기반 (Event-driven, "Spike"-based)
전력 효율성	낮음 (Low) - 데이터 이동에 막대한 에너지 소모	극도로 높음 (Extremely High) - 이벤트 발생 시에만 전력 소모
병렬성	제한적 (Limited by bus width)	대규모 병렬 (Massively Parallel)
학습 (Learning)	소프트웨어 정의 (Software-defined, e.g., Backpropagation)	하드웨어 내재 (Hardware-embedded, e.g., "On-chip Learning", Plasticity)

  

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III. 뉴로모픽 하드웨어의 구현: 뇌의 소자를 재현하다

뉴로모픽 아키텍처를 구현하기 위해서는 뇌의 뉴런과 시냅스 기능을 수행할 새로운 반도체 소자가 필요하다. 현재 연구는 크게 두 가지 방향, 즉 '멤리스터'라는 신소재를 활용하는 접근과 '시냅스 트랜지스터'라는 신구조를 활용하는 접근으로 나뉜다.

A. 멤리스터 (Memristor): 아날로그 시냅스의 구현

'멤리스터'는 '메모리(Memory)'와 '레지스터(Resistor)'의 합성어로 , 1971년 이론적으로 예측되고 2008년 실물이 구현된 제4의 수동 소자이다. 이 2단자 소자의 핵심 특징은 외부에서 가해지는 전압이나 전류(자극)에 따라 내부의 저항(또는 컨덕턴스) 값이 동적으로 변화한다는 것이다.   

이러한 특성은 생물학적 시냅스가 신경 신호의 빈도나 강도에 따라 두 뉴런 간의 연결 강도(가중치)를 조절하고 그 값을 기억하는 방식과 매우 유사하다. 멤리스터의 저항값은 전원이 꺼져도 유지되는 비휘발성 특성을 가지므로 , 시냅스 가중치를 아날로그 값으로 저장하는 메모리 소자이자, 옴의 법칙(V=IR)과 키르히호프의 법칙을 이용해 행렬 곱셈 연산(인메모리 컴퓨팅)을 수행하는 연산 소자로 동시에 활용될 수 있다. 멤리스터는 구현 방식에 따라 이온-이동형(예: Resistive RAM, RRAM), 상변화형(예: Phase-Change Memory, PCM), 강유전체형 등 다양하게 분류된다.   

하지만 멤리스터 상용화에는 큰 난제가 있었다. 대부분의 멤리스터는 비휘발성 '디지털' 메모리(0 또는 1)로 사용하기에 최적화되어 있어, 뇌의 시냅스처럼 '아날로그'적이고 연속적인 가중치 변화를 구현하기 어려웠다. 최근 KAIST(한국과학기술원) 최성율 교수 연구팀은 소자 내부에 형성되는 전도성 금속 필라멘트의 크기를 원자 수준으로 미세하게 조절함으로써, 멤리스터의 동작 특성을 디지털에서 아날로그 방식으로 변화시키는 데 성공했다. 이를 통해 시냅스 가중치(전도도)를 연속적이고 선형적으로 갱신하는 것이 가능해졌다.   

그럼에도 불구하고 멤리스터는 소자 간 성능이 불균일(device-to-device uniformity)하다는 점, 프로그래밍 정밀도가 낮다는 점, 아날로그 값을 읽어낼 때 발생하는 노이즈(read noise) 등의 근본적인 신뢰성 문제를 안고 있어 상용화의 큰 장벽으로 남아있다.   

B. 시냅스 트랜지스터 (Synaptic Transistor): CMOS의 진화

두 번째 접근 방식은 멤리스터와 같은 이국적인 신소재 대신, 기존 반도체 산업의 근간인 CMOS(상보형 금속-산화물-반도체) 공정을 기반으로 소자의 '구조'를 변경하는 것이다. '시냅스 트랜지스터'는 생물학적 시냅스와 유사하게 학습(예: 스파이크 시간차 기반 가소성, STDP)할 수 있도록 설계된 3단자 트랜지스터 소자이다. 이 소자는 게이트 전압을 이용해 채널의 컨덕턴스(전류 흐름)를 조절하며, 이 컨덕턴스 값이 곧 생물학적 시냅스의 가중치로 간주된다. 플로팅 게이트 트랜지스터(FGT), 강유전체 전계효과 트랜지스터(FeFET) 등 다양한 구조가 연구되고 있다.   

시냅스 트랜지스터 접근의 가장 큰 난제는 집적도였다. 기존에는 뉴런(연산)을 구현하는 복잡한 회로와 시냅스(메모리)를 구현하는 소자가 별도로 필요했다. 하지만 KAIST 최양규, 최성율 교수 공동 연구팀은 상용 CMOS 공정 기반의 단일 트랜지스터가 뉴런의 동작과 시냅스의 동작을 모두 수행할 수 있는 '야누스(Janus) 구조'를 세계 최초로 구현했다.   

이 성과는 기존 뉴런 회로 구성 방식 대비 집적도를 약 3,500배 이상 획기적으로 향상시켰다. 무엇보다 중요한 점은 이 기술이 수십 년간 검증되고 표준화된 상용 실리콘 CMOS 공정을 그대로 활용할 수 있다는 것이다. 이는 뉴로모픽 칩의 제조 비용을 극적으로 낮추고 상용화 가능성을 획기적으로 앞당길 수 있음을 의미한다.   

C. 차세대 및 하이브리드 접근

최근에는 전기 신호 외에 다른 물리적 현상을 결합하려는 시도도 활발하다. GIST(광주과학기술원)와 경북대학교 공동 연구팀은 기존의 전기 신호뿐만 아니라 '빛'과 '전압'을 동시에 이용해 시냅스 기능을 제어하는 '광전자 인공 시냅스'를 개발했다.   

이 소자의 핵심 혁신은 단일 소자만으로 시냅스 전류의 '양(+)/음(-)' 양방향 제어가 가능하다는 점이다. 기존의 단극성 소자들은 시냅스 강화(Potentiation, +)와 약화(Depression, -)를 구현하기 위해 두 개의 소자를 한 쌍으로 묶는 '듀얼 시냅스(dual-synapse)' 구조가 필수적이었다. 이는 뉴로모픽 칩의 회로 복잡도, 전력 소모, 집적도를 악화시키는 고질적인 문제였다. GIST/경북대 연구팀의 성과는 이 구조적 한계를 단일 소자로 극복한 최초의 사례로, 초저전력/고성능 칩 구현의 새로운 가능성을 열었다.   

이 외에도 전자의 스핀(spin)을 이용하는 '스핀트로닉스(Spintronics)'나 빛(광자)을 이용하는 '포토닉(Photonic)' 뉴로모픽 소자 역시 2024-2025년 최신 학계 리뷰에서 주목받는 차세대 기술이다.   

이러한 하드웨어 개발 동향은 명확한 전략적 분기점을 보여준다. 멤리스터 접근법은 RRAM, PCM 등 새로운 소재와 물리 현상을 이용해 완벽한 아날로그 시냅스를 구현하려는 고위험(신뢰성 문제) 고수익(진정한 아날로그 연산)의 길이다. 반면, 시냅스 트랜지스터 접근법은 기존의 검증된 CMOS 공정 내에서 새로운 구조와 동작 원리를 고안해 시냅스 기능을 '모방'하려는 실용적이고 상용화에 가까운 길이다.

하지만 현실적인 해법은 순수한 아날로그나 순수한 디지털이 아닌 '하이브리드(혼합 신호)' 방식이 될 가능성이 높다. IBM의 초기작 TrueNorth는 디지털 방식이었으나 트랜지스터 효율이 낮았고 , 후속 연구는 아날로그와 디지털 방식을 모두 탐색하고 있다. 신뢰성과 속도가 중요한 뉴런(연산)은 디지털로, 집적도와 효율이 중요한 시냅스(메모리)는 아날로그로 구현하는 혼합 신호 방식이 현재로서는 가장 유력한 주류이다.   

다만, 아날로그 인메모리 컴퓨팅에는 '숨겨진 함정'이 존재한다. 아날로그 연산(옴의 법칙, 키르히호프 법칙) 자체는 매우 빠르고 효율적이지만 , 이 아날로그 결과값은 결국 디지털 시스템이 알아볼 수 있도록 변환되어야 한다. 이 과정에 아날로그-디지털 변환기(ADC)와 디지털-아날로그 변환기(DAC)가 필수적으로 동반된다. 일부 SNN 설계가 '데이터 변환기가 필요 없다'는 것을 큰 장점으로 내세우는 것에서 알 수 있듯 , 이 주변부(periphery)의 ADC/DAC가 소모하는 전력과 차지하는 면적이 아날로그 코어의 이점을 상당 부분 상쇄할 수 있다. 진정한 시스템 효율성은 시냅스 소자 하나의 성능이 아니라, ADC/DAC를 포함한 시스템 전체의 '전성비'로 평가되어야 한다.   

IV. 뉴로모픽 소프트웨어의 작동: 스파이킹 신경망(SNN)

A. SNN의 원리: 이벤트 기반 정보 처리

뉴로모픽 하드웨어를 구동하는 핵심 소프트웨어 모델은 '스파이킹 신경망(Spiking Neural Network, SNN)'이다. SNN은 1세대(퍼셉트론), 2세대(ANN, DNN)의 뒤를 잇는 제3세대 신경망으로 불린다. SNN은 실제 뇌의 뉴런이 '스파이크(Spike)'라는 불연속적인 전기 신호를 통해 비동기적으로 통신하는 방식을 가장 근접하게 모방한다.   

SNN의 가장 큰 특징은 '이벤트 기반(Event-driven)'으로 작동한다는 점이다. 즉, 입력이나 자극이 있을 때만 뉴런이 스파이크를 발생시키며, 대부분의 뉴런은 비활성 상태(유휴)를 유지한다. 이러한 스파이크의 '희소성(Sparsity)' 덕분에 SNN은 기존의 인공신경망(ANN)이 모든 뉴런을 매번 계산해야 하는 것과 달리, 극도로 높은 에너지 효율을 달성할 수 있다. 또한, SNN은 스파이크의 '시점' 자체에 정보를 담기 때문에, 시간적 순서가 중요한 시공간(spatio-temporal) 데이터 처리에 본질적인 강점을 가진다.   

정보를 스파이크로 변환하는 방식(코딩)은 SNN의 성능을 좌우하는 중요한 요소이다. '비율 코딩(Rate coding)'은 일정 시간 동안의 스파이크 빈도(발화 속도)로 정보의 강도를 표현하는 방식으로, 생물학적으로 타당하지만 처리 속도가 느리다. 반면 '시간 코딩(Temporal coding)'은 스파이크의 정확한 '발생 시점'에 정보를 인코딩하는 방식이다. 여러 연구 결과, 특히 '첫 스파이크 시간(Time-to-First-Spike, TTFS)' 코딩 방식이 가장 높은 분류 정확도와 빠른 처리 속도, 그리고 낮은 에너지 소비를 보이는 것으로 보고되었다.   

B. 뇌의 학습 규칙: 스파이크 시간차 기반 가소성 (STDP)

SNN의 학습 규칙 역시 기존 ANN의 역전파(Backpropagation) 알고리즘과 근본적으로 다르다. SNN은 뇌의 '시냅스 가소성'을 모방한 '스파이크 시간차 기반 가소성(Spike-Timing-Dependent Plasticity, STDP)'을 핵심 학습 규칙으로 사용한다.   

STDP의 작동 원리는 간단하다. 시냅스를 기준으로 신호를 보내는 뉴런(Pre-synaptic)과 받는 뉴런(Post-synaptic)의 스파이크 발생 '시간 차이'에 따라 두 뉴런의 연결 강도(시냅스 가중치)를 실시간으로 갱신한다. 만약 Pre 뉴런이 먼저 스파이크하고 Post 뉴런이 뒤따라 스파이크하면(인과 관계), 두 뉴런의 연결은 강화된다. 반대의 경우(상관관계 없음) 연결은 약화된다.   

이는 GPU에 대규모 데이터를 모아 일괄 처리(batch)하는 역전파 방식과 달리, 데이터가 입력되는 즉시, 하드웨어의 개별 시냅스 레벨에서 학습이 이루어짐을 의미한다. 이를 '온라인 학습(Online Learning)'  또는 '온칩 학습(On-chip Learning)' 이라고 부른다.   

하지만 STDP를 하드웨어로 구현하는 데는 치명적인 약점이 있었다. 모든 뉴런 간의 연결 상태와 시간 정보를 저장하고 참조하기 위해 '역연결 테이블(reverse connection table)'이라는 막대한 양의 메모리가 필요했다. 이는 고집적 대규모 뉴로모픽 칩 구현을 가로막는 핵심적인 병목점이었다.   

이 문제를 KIST(한국과학기술연구원) 반도체기술연구단 박종길 박사 연구팀이 해결했다. 연구팀은 STDP 구현 시 메모리 소모가 큰 '역연결 테이블'을 제거한 새로운 하드웨어 학습 구조를 고안했다. 그 결과, 기존 STDP 하드웨어 기술 대비 메모리 요구량을 획기적으로 줄이면서도 최대 2만 배 빠른 처리 속도를 달성했다. 이 성과는 고집적 칩에서도 실시간 '온칩 STDP 학습'을 가능하게 하는 중요한 돌파구이다.   

C. SNN 개발 생태계: 소프트웨어 프레임워크

뉴로모픽 하드웨어는 폰 노이만 컴퓨터와 근본적으로 다르기 때문에, 이를 프로그래밍하고 활용하기 위한 완전히 새로운 소프트웨어 생태계가 필요하다. 현재 인텔이 주도하는 'Lava', 캐나다 워털루 대학에서 시작된 'Nengo', 그리고 'Brian' 등이 대표적인 SNN 시뮬레이터 및 개발 프레임워크로 자리 잡고 있다. 또한, 기존 딥러닝 개발자들에게 친숙한 PyTorch를 기반으로 하는 'snnTorch', 'BindsNET' 등도 활발히 개발되고 있다.   

하지만 SNN 알고리즘을 개발하는 것과 이를 특정 뉴로모픽 하드웨어에 이식하는 것은 별개의 문제이다. 개발된 SNN 모델을 실제 하드웨어의 물리적 제약(예: 뉴런 수, 연결 구조, 메모리)에 맞게 최적화하고 변환하는 '뉴로모픽 컴파일레이션(Neuromorphic compilation)' 기술이 필수적이다.   

이러한 현황은 뉴로모픽 컴퓨팅의 가장 큰 병목이 더 이상 하드웨어가 아닐 수 있음을 시사한다. Loihi, NorthPole 같은 고성능 칩은 이미 개발되었으나 , 이를 100% 활용할 '효과적인 학습 방법'과 '표준화된 개발 도구'가 부족하다. 현재 SNN 분야는 딥러닝의 '역전파'와 같이 강력하고 범용적인 학습 알고리즘이 부재한 상태이며, '가파른 학습 곡선' 이 신규 개발자의 진입을 막고 있다.   

이러한 알고리즘의 부재를 극복하기 위한 실용적인 접근법이 'ANN-SNN 변환'이다. 이는 이미 성숙한 PyTorch나 TensorFlow 생태계에서 기존 ANN(딥러닝) 모델을 학습시킨 뒤, 이 학습된 가중치를 SNN으로 '변환'하는 기법이다. 이 방식은 SNN의 '추론(inference)' 효율성은 누릴 수 있지만, 뉴로모픽의 진정한 가치인 '온디바이스 실시간 학습'  기능은 포기하는 임시방편이다. KIST의 STDP 연구 가 중요한 이유는, 바로 이 '네이티브 SNN 학습'의 하드웨어 구현 가능성을 열었기 때문이다.   

수십 개에 달하는 소프트웨어 프레임워크의 등장은  생태계의 활성화를 보여주는 동시에 심각한 '파편화(fragmentation)' 문제를 드러낸다. 의 지적처럼 표준 벤치마크가 부재한 상황에서, 각 프레임워크는 특정 하드웨어를 지원하도록 파편화되어 있다. 예를 들어, 인텔의 Lava는 인텔의 Loihi 칩에 최적화될 수밖에 없다. 이는 개발자가 특정 프레임워크를 선택하는 순간 하드웨어에 종속될 수 있음을 의미하며, 연구자 입장에서는 칩 간의 공정한 성능 비교를 불가능하게 만든다.   

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표 2. 주요 뉴로모픽 소프트웨어 프레임워크 비교    

프레임워크 (Framework)	개발 주체 (Maintainer)	주요 특징 (Key Feature)	기반 (Based on)	하드웨어 지원 (HW Support)
Lava	Intel NC team	신경 기반 애플리케이션 개발, 하드웨어 매핑 지원	Python	Yes
Nengo	Trevor Bekolay (AIBR)	SNN 구축, 테스트, 배포. 다수 백엔드(시뮬레이터) 지원	Python	Yes
Brian	R. Brette, M. Stimberg, D. Goodman	SNN 시뮬레이터. 사용 편의성 및 유연성에 중점	Python	No
snnTorch	Jason Eshraghian	PyTorch 기반 경사하강법(Gradient-based) SNN 학습	PyTorch	Yes (NIR)
BindsNET	Hananel Hazan	PyTorch 기반. 머신러닝 및 강화학습에 중점	PyTorch	No
Kaspersky Neuromorphic Platform	Kaspersky	SNN 생성 및 학습을 위한 플랫폼, 다양한 프로세서 지원	N/A	Yes

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V. 글로벌 뉴로모픽 R&D 리더십

뉴로모픽 컴퓨팅 분야는 현재 인텔과 IBM이라는 두 거대 기술 기업이 주도하는 가운데, 학계의 대형 프로젝트와 혁신적인 스타트업들이 경쟁하는 구도를 보이고 있다.

A. Intel: Loihi 2와 대규모 시스템 Hala Point

인텔은 뉴로모픽 연구 분야에서 가장 적극적인 행보를 보여왔다. 2017년 13만 개의 뉴런을 탑재한 1세대 칩 'Loihi(로이히)'를 발표하며 연구 커뮤니티(INRC)를 구축하기 시작했다. 2021년에는 성능을 최대 10배 향상시키고 100만 개 뉴런까지 확장이 가능한 2세대 칩 'Loihi 2'를 공개하며, 오픈소스 소프트웨어 프레임워크인 'Lava'를 함께 도입했다.   

그리고 2024년 4월, 인텔은 Loihi 2 칩 1,152개를 집적하여 세계 최대 규모의 뉴로모픽 시스템인 'Hala Point(할라 포인트)'를 구축했다고 발표했다. 이 시스템은 총 11억 5천만 개의 뉴런과 1,280억 개의 시냅스를 지원하며 , 이는 올빼미의 뇌 또는 카푸친 원숭이의 피질과 맞먹는 규모이다. Hala Point는 현재 미국 에너지부 산하 산디아 국립 연구소(Sandia National Laboratories)에 배포되어, 기존 AI로는 불가능했던 대규모의 고급 뇌 규모 컴퓨팅 연구 및 과학 문제 해결에 활용되고 있다.   

B. IBM: TrueNorth에서 NorthPole로의 진화

IBM은 2014년 미국 국방고등연구계획국(DARPA)의 SyNAPSE 프로그램 지원을 받아 'TrueNorth(트루노스)' 칩을 발표하며 뉴로모픽 경쟁의 포문을 열었다. TrueNorth는 100만 개의 뉴런과 2억 5600만 개의 시냅스를 집적했으며 , 비동기식 이벤트 기반 설계를 통해 65mW(밀리와트)라는 경이적인 초저전력 소모를 달성했다. 다만, 이 디지털 방식의 칩은 실리콘 트랜지스터를 비효율적으로 사용한다는 한계가 지적되기도 했다.   

이후 8년간의 연구 끝에, IBM은 2023년 10월 국제 학술지 '사이언스(Science)'를 통해 후속 칩인 'NorthPole(노스폴)'을 공개했다. NorthPole은 TrueNorth 대비 4000배 이상 빠른 성능을 발휘한다. 이 칩의 핵심 성과는 실제 상용 AI 워크로드에서의 성능 입증이다. 실험 결과, NorthPole은 AI 연산에 널리 사용되는 엔비디아 V100 GPU와 비교했을 때, 속도는 22배 더 빠르면서 에너지 효율은 25배 더 높은 것으로 나타났다. 이는 뉴로모픽의 '인메모리 연산' 원리가 연구실 수준을 넘어, 실제 AI 추론 시장에서 GPU의 성능과 효율을 능가할 수 있음을 입증한 것이다.   

C. 기타 글로벌 주요 주자

• SpiNNaker (맨체스터 대학): 유럽연합(EU)의 'Human Brain Project(HBP)' 지원을 받은 SpiNNaker는 인텔이나 IBM과는 다른 접근법을 취한다. 이 프로젝트는 100만 개의 ARM 프로세서 코어를 병렬로 연결하여, 10억 개 뉴런의 실시간 시뮬레이션을 목표로 한다. 즉, 칩 자체가 뉴로모픽 연산을 수행하기보다, 기존의 검증된 프로세서를 대규모로 연결하여 뇌를 시뮬레이션하는 데 중점을 둔다.   
• 상용화 스타트업:
  • BrainChip (호주): 'Akida'라는 뉴로모픽 시스템-온-칩(NSoC)을 개발, 엣지 AI 시장을 공략하는 대표적인 상용화 기업이다.   
  • SynSense (스위스): 취리히 대학(UZH)과 ETH 취리히에서 스핀오프한 기업. 뇌처럼 감각(Sensing)과 연산(Computing)을 결합한 초저전력 칩에 집중한다.   
  • Qualcomm (미국): 모바일 기기에서의 에너지 효율적인 AI 성능을 목표로 'Zeroth'라는 뉴로모픽 플랫폼을 발표한 바 있다.   
  • Cortical Labs (호주): 가장 급진적인 접근법을 취하는 기업. 이들은 실리콘 칩을 모방하는 대신, 실험실에서 배양한 실제 뇌 뉴런과 실리콘 칩을 직접 결합하는 이른바 '웻웨어(Wetware)' 또는 생물학적 컴퓨터를 개발하고 있다.   

이러한 R&D 구도는 명확한 이원화 전략을 보여준다. '골리앗'에 비유되는 인텔과 IBM은 Hala Point , NorthPole 과 같은 대규모 시스템을 구축하며 기존의 데이터센터 및 고성능 AI 시장에서 GPU와 직접 경쟁하거나 이를 대체하려 한다. 반면, '다윗'에 비유되는 SynSense, BrainChip 같은 스타트업들은  '스마트 홈', '스마트 보안' 등 기존 기술로는 전력 문제 때문에 불가능했던 새로운 '상시 작동(always-on) 초저전력 센서' 시장을 창출하는 데 집중하고 있다.   

두 '골리앗'의 전략도 미묘하게 다르다. 인텔의 경로는 (Loihi → Hala Point, INRC 커뮤니티)  '대규모'와 '생물학적 타당성'을 중시하며 신경과학 연구를 위한 플랫폼을 구축하는 장기적인 탐험에 가깝다. 반면, IBM의 NorthPole은 V100 GPU와의 직접적인 성능 비교 에서 보듯, 연구용 프로토타입을 넘어 당장 AI 추론 시장에서 승리하기 위해 설계된 상용 가속기에 가깝다.   

이러한 실리콘 기반 경쟁에서 Cortical Labs의 '웻웨어'  접근은 가장 급진적인 이정표를 제시한다. 이는 뉴로모픽의 궁극적인 목표가 뇌를 '모방'하는 것이라면, 뇌(생물)와 '직접 하이브리드'하는 것이 더 효율적일 수 있음을 시사하며, 모든 실리콘 기반 칩들의 잠재적인 장기 경쟁자가 된다.   

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표 3. 글로벌 뉴로모픽 하드웨어 프로젝트 핵심 사양 비교

프로젝트 (Project)	개발사 (Developer)	발표 연도 (Year)	핵심 사양 (Key Specification)	아키텍처 / 의의 (Architecture / Significance)
Hala Point	Intel	2024	11억 5천만 뉴런 (Loihi 2 1,152개 집적)	세계 최대 규모. 산디아 국립 연구소에서 뇌 규모 연구용으로 활용
Loihi 2	Intel	2021	최대 100만 뉴런	1세대 대비 10배 성능 향상, 오픈소스 Lava 프레임워크 지원
NorthPole	IBM	2023	TrueNorth 대비 4000배 빠름	V100 GPU 대비 22배 빠르고 25배 효율적. 상용 AI 가속기 목표
TrueNorth	IBM	2014	100만 뉴런, 2억 5600만 시냅스	65mW 초저전력 달성. DARPA SyNAPSE 프로젝트 산물
SpiNNaker	맨체스터 대학	2013-2019	100만 ARM 코어	10억 뉴런의 실시간 '시뮬레이션' 목표. HBP 프로젝트
Akida NSoC	BrainChip	2025	N/A	엣지 AI 애플리케이션을 위한 상용 뉴로모픽 MCU

  

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VI. 한국의 뉴로모픽 반도체 기술 현황

한국 역시 글로벌 뉴로모픽 반도체 경쟁에서 독자적인 R&D 생태계를 구축하며 주목할 만한 성과를 내고 있다.

A. 대기업: 메모리 반도체 기반의 접근

글로벌 메모리 반도체 시장을 주도하는 삼성전자와 SK하이닉스는 뉴로모픽 컴퓨팅을 차세대 AI 반도체의 핵심 분야로 주목하고 있다. 삼성전자는 폰 노이만 구조의 한계를 극복하고 '전성비'를 극대화하는 방향으로 연구를 지원하고 있으며 , 서울대학교 '뉴럴프로세싱연구센터(NPRC)'의 설립을 지원하는 등 학계와의 연계를 강화하고 있다. SK하이닉스는 뉴로모픽 칩의 핵심 구성 요소가 될 '인메모리 컴퓨팅(CIM)' 또는 '프로세싱 인 메모리(PIM)' 기술의 핵심 조력자(enabler)로 분류된다.   

B. 팹리스, 스타트업 및 중견기업

대기업 외에도 국내 팹리스 및 스타트업 생태계가 활발히 움직이고 있다. 네패스(Nepes)는 NM500 칩을 개발하는 등 뉴로모픽 칩 상용화를 시도해왔으며 , 국내 증시에서 대표적인 뉴로모픽 관련주로 분류된다. 이 외에도 서울과 경기도 성남시를 중심으로 FuriosaAI, OPENEDGES Technology, BOS Semiconductors, Ybrain, Novachips 등 다수의 팹리스 및 AI 반도체 스타트업이 포진해 있다.   

C. 학계 및 연구소의 선도적 성과

특히 주목할 부분은 한국의 학계와 정부 출연 연구소가 세계 최고 수준의 원천 기술을 확보하고 있다는 점이다.

• KIST (한국과학기술연구원): 박종길 박사팀은 하드웨어 STDP 학습의 고질적인 메모리 문제('역연결 테이블')를 제거한 새로운 온칩 학습 구조를 개발했다. 이는 기존 기술 대비 2만 배 빠른 처리 속도를 달성하며, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)와 같은 실시간 학습이 필수적인 분야에 응용될 수 있다.   
• KAIST (한국과학기술원): KAIST는 뉴로모픽 '소자' 분야에서 괄목할 만한 성과를 연이어 발표하고 있다.
  • 최양규/최성율 교수팀은 상용 CMOS 공정 기반의 단일 트랜지스터로 뉴런과 시냅스 기능을 모두 구현('야누스' 구조)하여 집적도를 3,500배 향상시켰다.   
  • 최성율 교수팀은 디지털 특성의 멤리스터를 '아날로그' 방식으로 구동하는 원천 기술을 개발했다.   
  • 이 외에도 생물의 후각 뉴런을 모방한 단일 가스 센서 소자 , 스스로 학습하고 수정하는 뉴로모픽 칩  등 혁신적인 연구를 주도하고 있다.   
• GIST / 경북대: 강동호/장병철 교수팀은 '광전자 인공 시냅스'를 개발, 단일 소자에서 빛과 전압으로 시냅스 가중치의 양방향 제어에 성공하며 '듀얼 시냅스' 문제를 해결했다.   
• 한양대학교: 28nm 공정 기반의 32코어 '네오2(Neo2)' 칩을 개발했다. 이 칩은 SNN과 CNN(합성곱 신경망)을 모두 지원하는 하이브리드 구조로, 다양한 AI 알고리즘의 효율적 처리를 목표로 한다.   
• ETRI (한국전자통신연구원): 지능형반도체연구본부를 중심으로 뉴로모픽 반도체 개발을 위한 국책 연구를 수행하고 있다.   

이러한 연구 동향은 한국의 뉴로모픽 R&D가 성남(가천대, BOS 등) , 수원(성균관대, 삼성전자) , 시흥(서울대 캠퍼스)  등 경기도를 중심으로 한 산학연 클러스터를 형성하고 있음을 보여준다. 이는 삼성(수원), SK하이닉스(이천) 등 글로벌 반도체 대기업 본사와의 지리적 인접성을 바탕으로 인재, 스타트업, 자본이 모이는 '실리콘밸리 효과'가 작용하는 것으로 분석된다.   

이상의 데이터를 종합하면, 한국의 뉴로모픽 전략은 '투 트랙(Dual-track)'으로 요약된다. KIST, KAIST, GIST 등 학계에서는 새로운 트랜지스터, 멤리스터, 회로 등 소자 물리(device physics) 레벨의 근본적인 혁신을 주도하며 미래의 '빌딩 블록'을 만들고 있다. 동시에 삼성전자, SK하이닉스 등 산업계에서는 자신들이 가장 잘하는 메모리 기술(PIM/CIM)을 기반으로 한 인메모리 컴퓨팅 통합 솔루션을 모색하고 있다. 이는 한국이 인텔의 'Loihi' 같은 완제품 시스템으로 직접 경쟁하기보다, 모든 뉴로모픽 칩 개발사(인텔, IBM 포함)가 필요로 할 '핵심 소자 기술'과 'PIM 기반 시냅스 메모리'를 공급하는 *핵심 조력자(Critical Enabler)*로서 시장을 주도할 가능성이 높음을 시사한다.

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표 4. 국내 주요 뉴로모픽 연구 성과 요약 (2022-2025)

기관 (Institution)	주요 성과 (Achievement)	핵심 기술 (Key Technology)	의의 (Significance)
KIST (박종길 박사)	온칩 STDP 학습 구현	'역연결 테이블' 제거, 2만 배 속도 향상	고집적 실시간 온칩 학습 가능, BCI 응용
KAIST (최양규/최성율 교수)	단일 트랜지스터 뉴런/시냅스	상용 CMOS 공정 기반 '야누스' 소자	집적도 3500배 향상, 즉각적인 상용화 가능성
GIST / 경북대 (강동호/장병철 교수)	광전자 인공 시냅스	빛/전압 이용 단일 소자 양방향 제어	'듀얼 시냅스' 구조적 한계 극복
한양대학교	Neo2 칩 개발	32코어 SNN-CNN 하이브리드 칩	SNN 및 CNN 알고리즘의 효율적 하드웨어 처리

  

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VII. 핵심 응용 분야 및 비즈니스 가치

뉴로모픽 컴퓨팅의 고유한 특성(초저전력, 실시간, 비동기식, 이벤트 기반)은 기존 폰 노이만 아키텍처로는 접근하기 어려웠던 새로운 응용 시장을 열고 있다.

A. 엣지 AI (Edge AI) 및 IoT의 혁신

뉴로모픽 아키텍처는 전력 소비가 극히 낮고  데이터 이동 지연이 없는 실시간 처리 가 가능하기 때문에, 배터리로 구동되어야 하거나 즉각적인 반응이 필수적인 엣지(Edge) 디바이스 및 사물 인터넷(IoT) 기기에 가장 이상적인 솔루션으로 평가된다.   

글로벌 컨설팅 기업 Accenture가 발표한 보고서는 엣지 AI 분야에서 뉴로모픽의 비즈니스 가치를 명확히 제시한다.   

• 에너지 효율: 차량 내에서 간단한 음성 명령을 인식하는 작업을 수행할 때, 뉴로모픽 프로세서는 기존 임베디드 GPU 대비 최대 1000배 적은 전력을 소모했다.   
• 낮은 지연 시간(Low Latency): 동일한 음성 명령 인식 작업에서 GPU 대비 0.2초 더 빠른 반응 속도를 보였다.   

이는 뉴로모픽 칩이 클라우드 서버와의 통신 없이 기기 자체에서 AI 연산을 수행하는 '온디바이스 학습(On-device learning)'  및 추론을 가능하게 함을 의미한다. 이를 통해 데이터 전송 지연 시간(latency)을 없애고, 배터리 수명을 극대화하며, 민감한 개인 정보를 기기 밖으로 전송하지 않아 보안성(privacy)을 획기적으로 높일 수 있다. 주요 응용 분야로는 스마트 디바이스, 웨어러블 기기, 스마트 팜, 스마트 시티 인프라, 자율주행차 등이 있다.   

B. 로보틱스 및 인공 감각 시스템

로보틱스 분야에서 뉴로모픽 칩은 로봇이 예측 불가능한 환경과 실시간으로 상호작용하며 스스로 학습하고 적응하는 지능형 로봇을 구현하는 데 사용될 수 있다. Accenture는 뉴로모픽의 '적응형 제어(adaptive control)' 기능이 예기치 못한 상황에 스스로 대처하는 반자율 로봇 구현에 유용할 것이라 전망했다.   

특히 뉴로모픽 기술은 '인공 감각 시스템' 분야에서 두각을 나타낸다.

• 시각 (Vision): 기존 카메라는 정해진 속도(예: 30fps)로 모든 픽셀 정보를 전송하는 '프레임 기반'이다. 반면, 뇌의 시신경을 모방한 '이벤트 기반 비전 센서(Event Camera)'는 픽셀의 밝기 값이 변화할 때만 신호(이벤트)를 발생시킨다. 이는 불필요한 데이터를 원천 차단하여 처리 효율을 극대화한다.   
• 후각 및 촉각 (Olfaction & Tactile): 뇌가 후각과 촉각 정보를 처리하는 신경 경로를 모방한 인공 감각 시스템 연구가 활발히 진행 중이다. KAIST는 생물의 후각 뉴런 기능을 모방하여 특정 가스를 감지하는 단일 소자 개발에 성공하기도 했다.   

이러한 응용 분야들은 뉴로모픽의 초기 '킬러 애플리케이션'이 LLM 훈련과 같은 대규모 AI 작업이 아님을 분명히 보여준다. 오히려 뉴로모픽의 진정한 가치는 '음성 명령', '제스처 인식', '이벤트 감지'  등과 같이, '상시 작동(Always-on)'해야 하지만 전력 공급은 제한적인 실시간 감각(Sensing) 및 반응(Reacting) 분야에서 발현될 것이다.   

이는 감각 데이터의 구조적 특성(대부분은 정지해 있고, 가끔 이벤트가 발생함)이 SNN의 '이벤트 기반 희소(sparse)' 작동 방식 과 완벽하게 일치하기 때문이다. 즉, 뉴로모픽은 GPU를 대체하는 것이 아니라, 기존 기술로는 배터리 소모 때문에 불가능했던 '지능형 상시 작동 센서'라는 새로운 시장을 창출하고 있다.   

더 나아가, 이는 '데이터 처리(Data Processing)'에서 '정보 처리(Information Processing)'로의 패러다임 전환을 의미한다. 기존 시스템은 모든 원본 데이터(예: 카메라의 모든 픽셀)를 수집하여 중앙 처리 장치(CPU/GPU/클라우드)로 보내는 방식이다. 반면, 뉴로모픽 시스템에서는 센서 자체가 1차적인 지능(예: '인센서 컴퓨팅' , '이벤트 기반' )을 가지고 불필요한 데이터를 필터링하며, 의미 있는 '정보(이벤트)'만을 후속 칩으로 전달한다. 이처럼 지능이 중앙이 아닌 엣지(Edge)로 분산됨으로써, 전력, 속도, 대역폭 문제는 물론 데이터 프라이버시 문제 까지 동시에 해결할 수 있다.   

VIII. 미래 전망: 상용화의 과제와 시장성

A. 시장 전망 및 경제적 가치

뉴로모픽 컴퓨팅 시장은 아직 초기 단계임에도 불구하고, 모든 시장 조사 기관이 공통적으로 폭발적인 성장세를 예측하고 있다.

• MarketsandMarkets: 2024년 2,850만 달러 규모의 시장이 2030년 13억 2,520만 달러에 도달하며, 연평균 성장률(CAGR) 89.7%를 기록할 것으로 전망했다.   
• GM Insights: 2023년 1억 3,820만 달러에서 2032년 70억 달러 규모로 성장(CAGR 55%)할 것으로 예측했다.   
• Precedence Research: 2024년 69억 달러에서 2034년 473억 1천만 달러 규모(CAGR 21.23%)를 예상했다.   
• Research Nester: 2025년 48억 9천만 달러에서 2035년 761억 8천만 달러(CAGR 31.6%)로의 성장을 예측했다.   

이 데이터들은 한 가지 흥미로운 사실을 드러낸다. 2024년 동일한 시장의 규모를 두고, 한 기관은 2,850만 달러(약 370억 원)로, 다른 기관은 69억 달러(약 9조 원)로 추정하며 200배가 넘는 극심한 편차를 보인다.

이러한 극단적인 예측치의 차이는 '뉴로모픽'이라는 시장의 '정의(Definition)'조차 아직 표준화되지 않았음을 명확히 보여준다. 일부 연구에서 "많은 AI 가속기가 뉴로모픽으로 잘못 분류되고 있다" 고 지적하듯이, 28.5M를 예측한 기관은 Loihi와 같은 순수 SNN 칩 시장만을 협소하게 정의했을 가능성이 높다. 반면, 6.9B를 예측한 기관은 '뇌에서 영감을 받은(Brain-inspired)' 모든 '인메모리 컴퓨팅(PIM/CIM)' 및 AI 가속기 칩을 광범위하게 포함했을 수 있다. 이는 투자자나 정책 결정자에게 '폭발적 성장'이라는 추세는 명확하지만, 시장의 정확한 기준선은 아직 없다는 강력한 신호를 준다.   

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표 5. 2024-2035년 뉴로모픽 컴퓨팅 시장 전망 (기관별 비교)

조사 기관 (Institution)	기준 연도 (Base Year)	기준 연도 시장 규모 (Base Value)	예측 연도 (Forecast Year)	예측 연도 시장 규모 (Forecast Value)	연평균 성장률 (CAGR)
MarketsandMarkets	2024	$28.5 Million	2030	$1,325.2 Million	89.7%
GM Insights	2023	$138.2 Million	2032	$7 Billion	55%
Precedence Research	2024	$6.9 Billion	2034	$47.31 Billion	21.23%
Research Nester	2025	$4.89 Billion	2035	$76.18 Billion	31.6%

  

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B. 상용화를 위한 기술적 난제

폭발적인 기대에도 불구하고, 뉴로모픽 컴퓨팅이 주류 기술로 자리 잡기까지는 반드시 해결해야 할 3대 기술적 난제가 존재한다.

1. 확장성 (Scalability): 현재의 뉴로모픽 칩은 특정 소규모 작업에서는 GPU를 능가하지만, 대규모 AI 모델을 처리하기에는 역부족이다. 기존 컴퓨팅 방식과 효과적으로 경쟁하기 위해서는 시스템을 대규모로 '확장(scale up)'하는 것이 필수적이다. 2025년 1월 'Nature' 리뷰는 이 확장성 로드맵을 제시하며, 뇌의 시각 피질처럼 계층적(hierarchical)이고 분산된 구조를 통해 확장성을 확보해야 한다고 제언했다.   
2. 프로그래밍 (Programming): 현재 뉴로모픽 상용화의 가장 큰 병목이다. 폰 노이만과 근본적으로 다른 패러다임(비동기, 이벤트 기반)을 사용하므로, 프로그래밍이 극도로 복잡하고 "가파른 학습 곡선"을 요구한다. 업계 표준 API, 코딩 모델, 프로그래밍 언어, 그리고 성능을 비교할 벤치마크가 절대적으로 부족하다. 하드웨어의 잠재력을 100% 활용할 수 있는 '새로운 프로그래밍 이론과 방법'  및 '뉴로모픽 컴파일러' 의 개발이 시급하다.   
3. 신뢰성 및 정확성 (Reliability & Accuracy): 기존 딥러닝(DNN) 모델을 SNN으로 변환하는 과정에서 필연적으로 '정확도 저하(accuracy drop)'가 발생할 수 있다. 또한, 멤리스터와 같은 아날로그 소자는 본질적으로 '노이즈'에 취약하며, 생산된 소자마다, 그리고 사용할 때마다 특성이 미세하게 변하는 '편차(variation)' 문제가 발생하여 연산의 정밀도와 신뢰성을 떨어뜨린다.   

C. 2024-2025년 최신 연구 동향

이러한 난제에도 불구하고, 최근 연구 동향은 돌파구의 가능성을 시사하고 있다.

• "알렉스넷 모멘트"의 도래: 2025년 Nature 리뷰 는 뉴로모픽 분야가 '알렉스넷 모멘트(AlexNet Moment)'의 직전에 와 있다고 분석한다. 2012년, 'AlexNet'이라는 혁신적인 알고리즘이 'GPU'라는 하드웨어 및 'ImageNet'이라는 대규모 데이터셋과 만나 딥러닝의 폭발적인 붐을 일으켰다. 이 비유는 뉴로모픽의 돌파구가 하드웨어 자체의 발전이 아닌, Loihi나 NorthPole 같은 하드웨어의 잠재력을 폭발시킬 '킬러 애플리케이션' 또는 '혁신적인 소프트웨어(알고리즘)'에서 올 것임을 암시한다.   
• 소자 기술의 진보: 멤리스터 소자가 14비트 해상도(16,520개의 저항 레벨)를 달성했다는 연구가 보고되는 등 , 아날로그 소자의 정밀도와 신뢰성 문제가 점차 개선되고 있다.   
• 이론적 기반 확보: 뉴로모픽 시스템의 난해함을 설명하기 위해, 뇌와 SNN을 '동적 시스템 이론(Dynamical systems theory)'이라는 통일된 수학적 프레임워크로 분석하려는 최신 연구(ArXiv)가 등장하고 있다.   

앞서 언급된 3대 난제(확장성, 프로그래밍, 신뢰성)는 서로가 서로의 발목을 잡는 '닭과 달걀의 문제(Systemic Deadlock)'이다. 1) '프로그래밍'  툴 없이는 복잡한 '확장성'  문제를 다룰 수 없다. 2) '프로그래밍' 툴을 만들기 어려운 이유는 '신뢰성' 이 낮은 아날로그 하드웨어의 노이즈를 소프트웨어적으로 다뤄야 하기 때문이다. 3) '신뢰성' 문제를 하드웨어적으로 해결하기 힘든 이유는, 충분한 '확장성'과 '프로그래밍' 용이성이 확보되지 않아 대규모 테스트와 데이터 기반의 반복 개선이 어렵기 때문이다.   

이 시스템적 교착 상태를 깨뜨릴 유일한 방법은, 하드웨어(칩)부터 소프트웨어(프레임워크), 컴파일러, 응용 프로그램까지 모두 제공하는 수직 통합 풀스택(Full-stack) 솔루션뿐이다. 그리고 이것이 바로 인텔이 (Loihi 칩 + Lava 프레임워크 + INRC 커뮤니티) 라는 전략을 통해 시도하고 있는 것이다.   

IX. 결론: 뇌의 효율성을 향한 여정

A. 요약: 폰 노이만의 겨울과 뉴로모픽의 봄

뉴로모픽 컴퓨팅은 '폰 노이만 병목 현상' 이라는 기존 컴퓨팅의 구조적 한계와 'AI의 막대한 에너지 위기' 라는 시대적 요구가 만나는 지점에서 탄생한 가장 유력한 대안이다.   

인텔의 Hala Point 와 IBM의 NorthPole 과 같은 강력한 하드웨어 시스템이 현실화되었고, KAIST의 CMOS 시냅스 트랜지스터 나 GIST의 광전자 시냅스 와 같은 혁신적인 소자 기술이 그 기반을 다지고 있다.   

이제 기술 경쟁의 공은 '더 빠른 하드웨어'를 만드는 것에서, 그 하드웨어를 '제대로 활용할 소프트웨어'를 만드는 것으로 넘어갔다. 에서 지적하듯, 프로그래밍의 복잡성, 표준의 부재, 그리고 아날로그 소자의 신뢰성을 극복하는 것이 상용화의 마지막 관문이 될 것이다.   

B. 미래의 컴퓨팅: 이기종(Heterogeneous) 시스템

미래의 컴퓨팅 환경은 '뉴로모픽 vs. GPU'의 제로섬 대결이 아닐 것이다. 오히려, 뉴로모픽 칩은 기존 AI 가속기(GPU, TPU)와 공존하는 '공동 프로세서(Co-processor)' 로서 기능할 가능성이 높다.   

즉, 범용 연산과 고정밀 연산은 여전히 CPU(폰 노이만)가, 대규모 데이터의 일괄 학습(Batch Training)은 GPU가, 그리고 '상시 작동 실시간 감각(Always-on Sensing)' 및 '지속적인 온라인 학습(Continual Learning)'은 *뉴로모픽 유닛(NPU)*이 담당하게 될 것이다. 이는 뇌가 영역별로 특화된 기능을 수행하듯, 미래의 컴퓨팅 시스템은 각기 다른 아키텍처가 자신이 가장 잘하는 작업을 나눠 맡는 '이기종 컴퓨팅(Heterogeneous Computing)'의 형태로 진화할 것임을 시사한다.

C. 궁극의 목표: AI를 넘어선 '과학'

뉴로모픽 컴퓨팅의 장기적이고 궁극적인 영향은 '더 나은 AI'를 만드는 것을 넘어설 수 있다. SpiNNaker 나 Loihi  같은 프로젝트의 핵심 목표 중 하나는 '뇌가 어떻게 작동하는지 이해'하기 위한 신경과학 연구 그 자체이다.   

인류는 뇌를 모방한 칩 을 만듦으로써, 역설적으로 실제 뇌의 학습, 기억, 인지 과정을 테스트하고 검증할 수 있는 역사상 가장 정교한 '시뮬레이터'를 갖게 되었다. KIST의 연구 가 BCI(뇌-컴퓨터 인터페이스) 응용을 목표로 하듯, 신경과학이 뉴로모픽 칩을 탄생시켰고, 이제 그 칩이 다시 신경과학과 의학의 발전을 가속하는 선순환이 시작된 것이다. 이 분야의 진정한, 그리고 가장 심오한 성과는 더 똑똑한 스마트폰이 아니라, 인간의 지능과 의식에 대한 더 깊은 과학적 이해가 될 수 있다.