인간 신경세포 기반 생물학적 컴퓨터 가동

싱가포르, 살아있는 인간 신경세포 기반 생물학적 컴퓨터 랙 가동

싱가포르 국립대학교(NUS), 데이원(DayOne), 코티컬 랩스(Cortical Labs)가 살아있는 인간 신경세포와 실리콘 하드웨어를 결합한 20유닛 규모의 생물학적 컴퓨팅 랙을 싱가포르에 구축했습니다.

현재 싱가포르의 한 서버 랙에서는 살아있는 인간 신경세포를 이용해 정보를 처리하고 있습니다.

NUS 의과대학과 데이터센터 운영사인 데이원, 그리고 멜버른에 본사를 둔 코티컬 랩스는 NUS 생명과학연구소에 20유닛 규모의 생물학적 컴퓨팅 랙을 설치했습니다. 이 시스템은 7월 16일 가동을 시작했으며, 8월 6일 80여 명의 귀빈이 참석한 시연회를 거쳐 8월 17일 공식 공개되었습니다.

이번 구축은 싱가포르가 에너지 효율 요건을 강화하는 동시에 데이터센터 용량을 확장하는 시점에 맞춰, 생물학적 컴퓨팅을 실제 연구 환경에 도입했다는 의미를 가집니다. NUS 의과대학은 시연회를 통해 CL1 컴퓨팅 유닛, 미세전극 배열 통합 기술, 실시간 신경망 활동을 선보였으며, 스트레이츠 타임스(The Straits Times)는 시스템의 작동 및 유지관리 방식을 자세히 보도했습니다.

생물학적 컴퓨팅 랙의 작동 원리

각 CL1 유닛은 살아있는 인간 신경세포와 실리콘 하드웨어, 그리고 미세전극 인터페이스를 결합한 형태입니다. 신경세포는 전기 신호를 주고받는 칩 위에서 자라며, 코티컬 랩스의 소프트웨어는 신경 활동이 일반 소프트웨어와 상호작용할 수 있도록 디지털 환경을 조성합니다.

생물학적 요소가 포함된 만큼 생명 유지 장치도 필요합니다. NUS 기술진이 3일마다 배양액을 공급하고, CL1 시스템이 내부 환경을 조절합니다. 코티컬 랩스에 따르면 신경세포는 최대 6개월 동안 생존할 수 있습니다.

NUS는 이번 구축을 세계 최초로 독립 운영되는 생물학 통합 서버 랙으로 설명합니다. 코티컬 랩스는 이전 디시브레인(DishBrain) 연구를 통해 인간 및 쥐의 신경세포를 가상 퐁(Pong) 게임에 연결한 바 있습니다. 동료 평가를 거친 2022년 연구 논문에 따르면 닫힌 고리형 피드백 환경에서 학습 능력이 확인되었으나, 일반 인공지능이나 기업용 작업에 즉시 적용할 수 있는 수준까지 입증된 것은 아니었습니다.

NUS는 앞으로 신약 개발, 신경 질환 연구, 생물학적 모델링 분야를 탐구할 계획입니다. 코티컬 랩스 역시 로봇 공학, 사이버 보안, 사기 탐지 등을 향후 연구 과제로 꼽았습니다.

저전력 컴퓨팅의 새로운 대안을 시험하는 싱가포르

싱가포르 데이터센터 용량을 늘리면서도 친환경·고효율 기준을 대폭 강화하고 있습니다. 싱가포르 정보통신미디어개발청(IMDA)은 최소 200MW 이상의 용량을 추가 확보하고, 새로운 친환경 에너지 경로를 통해 더 많은 용량을 지원할 수 있다고 밝혔습니다. 이와 인접한 조호르 지역 역시 급격한 데이터센터 확장으로 인해 전력망, 용수, 전력 용량 부족 문제를 겪고 있습니다.

낮은 전력 소비는 생물학적 컴퓨팅이 가진 가장 큰 매력이지만, 실제적 우위는 아직 증명되지 않았습니다. AI 시스템이 고밀도화되면서 데이터센터 인프라 전반의 전력 및 냉각 수요도 급증하는 추세입니다. NUS와 코티컬 랩스는 CL1의 실질적인 연산 성능을 GPU나 다른 프로세서와 동일 작업량 기준으로 비교한 벤치마크 데이터를 아직 발표하지 않았습니다.

국제에너지기구(IEA)는 전 세계 데이터센터 전력 소비량이 2024년 약 415TWh에서 2030년 약 945TWh로 2배 이상 증가할 것으로 전망했으며, AI를 이러한 증가의 가장 큰 원인으로 꼽았습니다.

현재 NUS 시스템은 어디까지나 연구용 배치 단계이며, 기존 AI 하드웨어를 대체할 기업용 솔루션은 아닙니다. 다만 NUS는 지난 3월, 이 검증 작업을 바탕으로 싱가포르 내 데이원의 상업용 데이터센터에 실제 도입하는 것을 목표로 하고 있다고 밝힌 바 있습니다. 데이원은 바탐 지역에 추진 중인 360MW 규모의 AI 데이터센터 프로젝트에도 참여하고 있어, 싱가포르 주변 지역의 활발한 인프라 확충 분위기를 잘 보여줍니다.

생물학적 컴퓨팅이 단순 연구 인프라를 넘어서려면, 앞으로 안정적인 작업 처리 능력과 측정 가능한 수준의 효율성 향상을 직접 증명해 보여야 할 것입니다.

더 보기: 최근 호주가 자국 내 AI 인프라 투자를 확대할지 고민하는 등, 지역 차원의 컴퓨팅 용량 확보 경쟁이 치열해지면서 핵심 AI 기술 스택의 주도권을 누가 갖게 될지에 대한 관심도 함께 커지고 있습니다.