인텔이 뇌를 닮은 컴퓨터 칩, '뉴로모픽 칩(Neuromorphic chip)'을 개발하고 있다. '로이히(Loihi)'라는 이름의 이 칩은 128개 코어로 구성되며, 각 코어는 1024개의 인공 신경세포(뉴런)을 갖고 있다. 13만개 신경세포와 1억 3,000만 시냅스를 갖춘 랍스터 뇌보다 복잡하다는 게 인텔의 설명이다. 그러나 800억 개의 신경세포로 구성된 인간의 뇌에는 한참 뒤처진다. 그렇지만 뇌의 신경세포가 스파이크 형태의 신호를 주고받고 시냅스 연결 강도를 조절해 정보를 처리한다는데 영감을 얻은 로이히의 정보 전달 구조는 놀랍다. 요컨대 현재의 반도체 집적회로 기술 기반 하드웨어를 인간의 뇌신경구조로 모방한다. 현재 인공지능 기술은 기존 컴퓨팅 기술을 기반으로 한다.

현재 머신 러닝 시스템의 딥러닝은 방대한 데이터 세트와 많은 컴퓨터를 이용한 학습에 의존한다. 인텔 연구진들은 로이히는 그런 학습 과정이 생략되는 만큼 자율 무인 항공기, 실종자 수색 카메라, 교통량에 따라 자동 대응하는 신호 체계 같은 실시간 학습이 요구되는 기기에 활용될 수 있다고 말한다. 또 인텔은 신경세포 끼리의 스파이크에 의한 정보 전달이 기존 칩보다 에너지 효율을 크게 높일 수 있었다고 한다. 완성 전이기 때문에 구체적인 수치는 공개되지 않았으나 일반적인 인공지능 시스템에 탑재되는 칩의 1,000배 이상의 에너지 효율을 시사한다.

로이히는 인텔 14나노 공정에서 재프로그래밍이 가능한 FPGA 타입으로 만들고 빠르면 11월 시험용 칩이 완성된다. 인텔은 2018년 상반기 인공지능 연구에 매진하고 있는 대학 연구진에 칩을 제공할 예정이다.

인텔은 3년 전 뉴로모픽 컴퓨팅 연구를 시작했는데 사실 이 분야의 선구자는 따로 있다. IBM리서치는 '트루노스(TrueNorth)'라는 뉴로모픽 칩 개발을 인텔에 앞서 시작했다.  로이히와 동일한 구조의 트루노스는 4096개의 코어와 54억 개의 트랜지스터가 내장되었음에도 작동 전력은 70밀리와트에 불과하다. 12GW라는 어마어마한 전력을 잡아먹는 알파고와 엄청 비교되는 고효율이다. 트루노스는 1세대 로이히를 훌쩍 뛰어넘는 100만개의 신경세포와 2억 5,600만개의 시냅스로 구성되어 꿀벌 뇌의 처리 능력에  비견된다.

그러나 뉴로모픽 칩의 성공을 위해서는 아직 해결해야 할 숙제들이 남아있다. 우선 고집적 반도체 칩을 실현해야 한다. 현재 미국과 유럽을 중심으로 집적회로(IC)의 총면적은 줄이고 메모리 셀의 개수는 늘리는 고집적 신경망 모방회로 및 하드웨어 구조 연구가 진행되고 있다. 인텔은 2015년  세계적인 FPGA(프로그래밍이 가능한 비메모리 반도체) 전문 기업 '알테라'를 167억 달러(약 19조 1,716억 원)에 인수했고 지난해에는 인공지능 플랫폼 '너바나(Nervana)'를 4억 달러(약 4,592억 원)에 인수한 바 있다.