핵심 요약

  • Arm은 명령어 집합이나 CPU 설계를 고객에게 라이선스하고, 고객 제품이 출하되면 로열티를 받는다.
  • 초기 휴대전화 시장에서는 낮은 전력 소모가 채택의 계기였다. 이후 아이폰과 안드로이드가 Arm 기반 소프트웨어 생태계를 키웠다.
  • 하스는 소프트웨어 호환성이 CPU 아키텍처의 성패를 좌우한다고 설명했다. 고객이 자체 CPU를 설계해도 Arm의 명령어 체계를 따르도록 하는 이유다.
  • 데이터센터에서는 전력 효율과 함께 고객이 메모리·연결 방식·가속기 등을 용도에 맞게 설계할 수 있다는 점을 Arm의 강점으로 꼽았다.
  • AI 수요 확대는 하스의 전망이다. 그는 GPU가 맡는 작업이 늘어도 시스템을 운영하는 CPU와 기기 내 추론용 연산이 필요하다고 봤다.

저전력 설계에서 출발한 CPU

Arm은 기기가 실행할 명령의 규칙인 명령어 집합 아키텍처(ISA)와 CPU 설계를 제공한다. 애플처럼 Arm의 ISA를 바탕으로 자체 CPU를 만드는 고객이 있고, Arm이 설계한 CPU를 라이선스받는 고객도 있다. 하스는 자동차 계기판과 운전자 보조 기능, 초인종 카메라, TV, 휴대전화 등을 Arm 기반 CPU가 쓰이는 사례로 들었다. 진행자는 당시 회사의 회계연도 2024년 추정치를 인용해 Arm 기반 칩 출하량이 약 290억 개라고 소개했다.

초기 Arm 설계는 배터리로 작동하는 기기를 염두에 뒀다. 하스에 따르면 초기 제품인 애플 뉴턴에 들어갈 칩에는 낮은 전력 소모와 비용이 중요했다. 대담은 이 설계 방향을 RISC, 즉 비교적 단순한 명령을 조합해 처리하는 방식과 연결한다. 복잡한 명령을 갖춘 x86 같은 아키텍처와 대비되는 개념이지만, 실제 시장의 선택은 명령어의 효율만으로 결정되지 않았다.

PC에서는 소프트웨어가 x86을 붙잡았다

하스는 IBM PC가 인텔 프로세서와 마이크로소프트 운영체제를 채택한 뒤, 호환 PC와 그 위에서 돌아가는 소프트웨어가 늘어난 과정을 짚었다. 기존 프로그램을 계속 실행할 수 있다는 이점이 x86의 지위를 굳혔다는 설명이다. CPU 설계를 바꾸려면 기존 소프트웨어를 옮겨야 하므로, 전력이나 비용의 개선 폭이 충분히 크거나 새로운 제품에 꼭 필요한 기능이 있어야 전환을 감수할 수 있다고 그는 봤다.

Arm은 PC의 기존 소프트웨어를 가져와야 하는 시장보다 새롭게 형성되는 휴대전화 시장에서 발판을 마련했다. 하스에 따르면 1990년대 중반 텍사스인스트루먼트(TI)는 GSM 휴대전화용 통신 칩에 들어갈 작은 CPU로 Arm을 선택했고, 이 칩이 노키아 휴대전화에 쓰였다. 당시 CPU의 주된 역할은 앱 실행이 아니라 통신 칩의 작동을 돕는 것이었다. 이후 휴대전화가 심비안 운영체제를 쓰면서 Arm에서 실행되는 소프트웨어도 늘기 시작했다.

아이폰과 안드로이드가 만든 전환점

하스는 초기 아이팟이 Arm 기반이었다고 설명했다. 아이폰을 준비하던 애플에는 인텔 기반 맥의 기술을 휴대전화에 적용하는 경로와, Arm 기반 모바일 설계를 발전시키는 경로가 있었다는 것이다. 대담에 따르면 애플은 저전력 요구에 맞춰 Arm을 택했다. 다만 아이폰 소프트웨어를 아이팟의 것에서 완전히 새로 만든 것은 아니며, 맥 운영체제의 구성 요소도 활용했다.

아이폰 채택 뒤 안드로이드 제조사들도 Arm 기반 제품을 만들었다. Arm의 사업 모델은 한 회사만 칩을 공급하는 구조와 달랐다. 여러 반도체 기업이 Arm 설계를 사용해 칩을 공급할 수 있고, 역량을 갖춘 고객은 ISA 라이선스를 받아 자체 CPU를 구현할 수도 있다. Arm은 선불 라이선스료와 제품 출하에 따른 로열티를 받는다. 하스는 초기에는 고객의 실제 출하량이 적어 라이선스 수입의 비중이 컸다고 설명했다.

자체 구현을 허용해도 명령어 호환성은 유지한다. 하스는 고객마다 서로 다른 전용 명령을 추가하면 개발자가 모든 Arm 기기에서 작동하는 소프트웨어를 만들기 어려워진다고 말했다. 자체 CPU 설계에는 많은 엔지니어가 필요하므로, 고객에게 그 비용을 들일 만한 이점이 있는지도 별도의 판단이다.

데이터센터에서 중요한 것은 맞춤 설계

하스는 데이터센터에서 Arm의 저전력 특성뿐 아니라 맞춤형 시스템 온 칩(SoC)을 만들 수 있는 선택권을 강조했다. 마이크로소프트, 구글, AWS처럼 사용 규모가 큰 고객은 자신의 작업에 맞춰 메모리, 저장장치, 칩 간 연결이나 가속 기능을 설계하고 그 투자비를 회수할 여지가 있다는 설명이다. 대담에서 언급된 성능 개선 수치는 Arm ISA만의 효과가 아니라 이런 전체 설계의 결과로 제시됐다.

엔비디아의 Grace Blackwell도 그가 든 사례다. 하스는 CPU와 GPU의 연결, 두 종류의 메모리 사이의 인터페이스를 함께 설계할 수 있다는 점을 강조했다. 이는 모든 작업에서 Arm CPU가 x86보다 우월하다는 단순 비교가 아니라, 고객이 필요한 구성에 맞춰 칩과 시스템을 설계할 수 있다는 주장이다.

AI 수요와 더 완성된 설계 상품

하스는 AI 모델의 학습이 데이터센터에서 이뤄져도, 학습된 모델을 실행하는 추론은 자동차·휴대전화·웨어러블 등 여러 기기에서 일어날 것으로 전망했다. 그는 이런 기기에서 CPU가 시스템의 기본 작업을 맡고, 필요하면 Arm의 Ethos NPU 같은 소형 AI 가속기가 일부 연산을 처리할 수 있다고 설명했다. 기기 안에서 처리할 작업과 클라우드로 보낼 작업을 나누는 방식도 예상했다. 이는 향후 수요에 관한 그의 견해이며, 대담에서 각 기기의 실제 도입 규모가 입증된 것은 아니다.

Arm의 공급 방식도 확장되고 있다. 하스가 설명한 컴퓨트 서브시스템은 CPU, 칩 내부 연결망, 제어 장치, 메모리 인터페이스를 조합하고 함께 작동하는지 검증해 제공하는 설계다. 고객이 각 요소를 직접 연결하는 시간을 줄여 제품 출시를 앞당기는 것이 목적이다. 하스는 경우에 따라 반도체 제조사와 특정 설계 조건에서 얻을 수 있는 성능까지 제시한다고 말했다. 실제 칩을 생산해 판매할 계획이 있는지에 대해서는 답하지 않았다.

결론

하스의 설명에서 Arm의 확장은 저전력 CPU 설계 하나로 설명되지 않는다. 여러 고객에게 설계를 공급하는 라이선스 모델이 모바일 시장의 채택을 넓혔고, 축적된 소프트웨어 호환성이 그 선택을 유지하게 했다. 데이터센터와 AI 기기에서는 고객이 필요한 시스템을 설계하고 검증하는 범위까지 Arm의 역할이 넓어지고 있다.