축축한 것이 좋아

"온 세상이 하나다"  지난번 글에서 우리는 단순한 eml 연산자로 모든 것을 구현할 수 있다고 발견했습니다. 

하나로 모든 수학을 구현할 수 있다는 사실은 AI 학계에선 그야말로 '치트키'나 다름없습니다. 논문 발표 한 달도 안 되어, 수많은 천재 개발자들이 이 단순한 '이진 트리' 구조를 소프트웨어에 이식하려고 최적화 실험을 쏟아내고 있습니다. 

하지만 여기서 우리는 냉정해져야 합니다. 소프트웨어는 '딸깍'이면 되지만, 하드웨어는 그렇지 않거든요.

1. 소프트웨어의 축제, 하드웨어의 눈물

​지금 우리가 쓰는 범용 CPU는 수십 년간 덧셈, 뺄셈을 '1회 계산'에 끝내도록 미친 듯이 튜닝된 녀석들입니다. 반면 eml은 어떤가요?

​디지털(0과 1) 세계에서 지수와 로그는 '딱 떨어지는 숫자'가 아닙니다. 이걸 기존 CPU에서 돌리려면 내부적으로 루프를 수십 번 돌리는 노가다(CORDIC 연산 등)를 해야 합니다. 덧셈은 1번이면 되는데, eml은 50번 넘게 계산해야 하니 하드웨어 입장에선 "이걸 왜 해?" 소리가 절로 나오죠.

아니요. 계산 자체는 무거워졌지만, AI가 답을 찾아가는 '탐색의 효율'이 압도적이기 때문입니다. 복잡한 도구함 대신 '딱 하나의 레고 블록'만 쓰면 되니까, AI가 스스로 물리 법칙을 깨우치는 속도가 말도 안 되게 빨라집니다.

2. 최적화된 하드웨어는 이미 우리 몸속에 있었다

​디지털이 이 무거운 연산을 감당 못 하니 다시 아날로그가 주목받기 시작했습니다. 그런데 저는 여기서 '뇌절'을 좀 더 해봤습니다. 공부를 해보니 exp와 ln은 사실 생물에게 가장 자연스러운 연산이었습니다.

​우리 뇌의 뉴런이 신호를 보내고 감각을 받아들이는 방식 자체가 이미 eml 연산에 완벽하게 최적화된 하드웨어였던 겁니다. 즉, 미래의 AI 하드웨어는 실리콘이 아니라 '세포'가 될지도 모릅니다. 

3. 그래서 뭐사여?

제가 지난 글에서 엔비디아(NVDA)와 브로드컴(AVGO)을 굳이 강조하지 않은 이유가 여기서 나옵니다.

​

결국 eml이 지배하는 '웨트웨어(Wetware)' 시대가 오면, 승부처는 설계도가 아니라 '데이터의 고속도로'와 '생물학적 파운드리'로 옮겨갑니다.

• HBM (SK하이닉스 & 삼성전자): eml 트리를 타고 흐르는 어마어마한 데이터의 홍수를 감당할 수 있는 유일한 대역폭입니다. 특히 하이닉스가 주도하고 삼성이 추격하는 HBM4는 단순한 메모리를 넘어, 메모리 내부에서 직접 eml 연산을 처리하는 '인메모리 컴퓨팅(CIM)'의 핵심 전장이 될 것입니다.
• 오가노이드 (삼성바이오로직스): 오가노이드란 줄기세포를 배양해 만든 '미니 뇌' 같은 생체 조직입니다. 디지털 칩보다 eml 연산을 수만 배 더 효율적으로 처리하죠. 여기서 삼성바이오로직스의 진가가 드러납니다. 최근(2026년 4월) 삼바가 발표한 '오가노이드 표준화 플랫폼'은 단순한 의료용이 아닙니다. 반도체 웨이퍼를 찍어내듯 '연산용 세포'를 규격화해서 양산하겠다는 선언입니다. 엔비디아가 설계하고 삼바가 '세포 칩'을 굽는 시대, 삼바는 인류 최대의 바이오 파운드리로 리레이팅될 것입니다.

우리가 진짜 시뮬레이션 속 NPC라면, 제작자가 이 세계를 유지하기 위해 가장 공들여 업그레이드할 부분은 어디일까요? 지능을 처리하는 반도체와 바이오, 그 접점에 우리 계좌의 상단이 열려 있습니다!