AI 시대의 핵심 인프라이자 전략적 자산인 AI 반도체를 둘러싼 세계적인 경쟁이 심화되는 가운데, 한국은 기술적 자립과 경쟁 우위 확보라는 중요한 과제에 직면해 있다. ChatGPT와 같은 고도화된 AI 기술은 인류 역량을 확장하며 사회 전반에 근본적인 변화를 이끌고 있으나, 이러한 혁신을 지속하고 확산시키기 위해서는 이를 뒷받침할 고성능 AI 반도체가 필수적이다. 마치 인간의 지능이 뇌라는 맞춤형 하드웨어를 통해 발휘되듯, AI 역시 특화된 반도체 없이는 발전이 제한될 수밖에 없다. 따라서 AI 반도체 개발과 관련 인프라 강화는 국가적 우선순위로 다뤄져야 할 시급한 문제이다.
현존하는 GPU는 AI 작업을 수행할 수 있지만, 전력 효율성과 처리 속도 면에서 한계를 보인다. 기존 GPU는 주로 게임 및 그래픽 처리에 최적화되어 있어 AI 알고리즘의 독특한 연산 패턴을 효율적으로 처리하는 데 제약이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 뉴럴 프로세싱 유닛(NPU)과 같은 AI 특화 반도체가 주목받고 있다. AI 특화 반도체는 전력 소모를 줄이고 연산 효율성을 높여 AI 응용 프로그램의 확장성을 극대화할 수 있는 혁신적인 솔루션이다. 이제 AI는 데이터 센터를 넘어 온-디바이스 AI 형태로 산업과 생활 곳곳에 스며드는 AI-X 시대로 접어들었다. 이러한 변화 속에서 반도체 기술은 데이터와 알고리즘을 넘어 AI 구현의 중심축으로 자리매김하고 있으며, 정부의 적극적인 투자는 국내 기업의 글로벌 시장 지위 강화를 위한 발판이 될 것이다.
AI 기술의 빠른 발전은 전 세계 주요 기업들 간의 치열한 패권 경쟁을 야기하고 있다. 미국의 엔비디아는 AI 연산에 최적화된 GPU인 H100으로 시장을 선도하며 독보적인 위치를 구축했다. H100은 AI 모델의 대규모 데이터 처리에 적합하도록 설계되어 폭발적인 수요를 견인했으며, 내년 중순 발표될 차세대 블랙웰 GPU는 AI 연산의 새로운 표준을 제시할 것으로 기대를 모은다. 엔비디아는 삼성전자와 SK하이닉스가 공급하는 고대역폭 메모리(HBM)를 통해 GPU 성능을 강화하며 AI 메모리 시장에서의 주도권을 공고히 하고 있다.
그러나 AI 반도체 시장에서 엔비디아의 독점을 견제하려는 움직임도 활발하다. 인텔은 ‘가우디2’ AI 가속기를 출시하며 AI 연산 특화 반도체 시장에서 점유율 확대에 나서고 있으며, 오픈AI는 TSMC 및 브로드컴과 협력하여 AI 연구에 최적화된 맞춤형 반도체 개발을 추진 중이다. 이러한 전략적 제휴는 반도체 자립성을 강화하고 시장 내 영향력을 확대하려는 의도를 분명히 보여준다. 특히 AI 기술 발전에 따라 다양해지는 연산 요구에 대응하기 위해 맞춤형 AI 칩 개발의 중요성이 더욱 커지고 있다. 한국에서도 리벨리온, 퓨리오사, 하이퍼 엑셀과 같은 스타트업들이 독자적인 칩 개발을 가속화하며 한국만의 AI 반도체 생태계 구축을 시도하고 있다. 앞으로 AI 반도체 패권을 차지하기 위한 경쟁은 더욱 치열해질 것이며, AI 연산 특화 칩은 단순한 하드웨어를 넘어 글로벌 AI 기술 주권 확보를 위한 주요 무기가 될 전망이다.
AI 기술 발전과 함께 고성능 AI 반도체의 중요성이 커지면서, 한국은 PIM(Processing in Memory)과 NPU(Neural Processing Unit) 기술을 중심으로 경쟁력 강화에 나서고 있다. 전 세계 메모리 반도체 시장에서 60% 이상의 점유율을 차지하는 한국은 기존 기술력을 바탕으로 메모리 내에서 AI 연산을 수행하는 PIM 기술을 선도하고 있다. 또한, 리벨리온, 퓨리오사, 모빌린트 등 국내 스타트업들은 NPU 개발에 매진하고 있다. 특히 리벨리온은 ISSCC 2024에서 엔비디아 성능을 능가하는 NPU 연구 성과를 발표하며 큰 주목을 받았다. 이러한 기술적 성과를 바탕으로 한국은 PIM과 NPU 분야에서 AI 반도체 개발 역량을 강화하며 글로벌 시장 주도권 확보 가능성을 높이고 있다.
반도체 산업의 핵심 경쟁력은 기술과 인력에 달려 있으며, 최근 급속한 기술 고도화와 글로벌 경쟁 심화로 인해 인재 부족 문제가 심각해지고 있다. 이러한 문제 해결을 위해 KAIST는 2023년 반도체 설계 교육에 중점을 둔 인공지능반도체대학원을 설립하여 한국 반도체 산업의 미래를 이끌 전문 인력을 체계적으로 양성하고 있다. 이 대학원은 AI 반도체 특화 커리큘럼을 통해 이론과 실습을 겸비한 교육을 제공하며, AI 알고리즘, AI 반도체, AI 응용 분야의 종합적인 실무 역량과 연구 능력을 갖춘 인재를 길러내고 있다. 또한, 최고 전문가들을 교원으로 확보하여 학생들이 첨단 지식과 실무 경험을 쌓아 AI-X 시대를 선도할 수 있도록 지도하고 있다. 더불어 국내외 유수 대학 및 연구기관과의 공동 연구, 산학 협력 프로젝트, 해외 인턴십 프로그램을 통해 학생들은 글로벌 인재들과 교류하며 국제적인 시각과 네트워크를 구축할 기회를 얻고 있다.
AI 반도체는 차세대 기술 경쟁의 중심축으로서 대한민국 과학기술 주권 확보에 필수적인 요소다. AI 반도체는 고도화된 데이터 분석과 실시간 처리 속도를 요구하는 AI 모델 구현에 필수적인 인프라이자 전략적 자산이며, 심화되는 글로벌 경쟁 속에서 한국은 기술적 자립과 경쟁 우위 확보를 위한 다각적인 정책적 접근이 요구된다. 첫째, 경쟁국과의 차별화를 위한 기술 선점을 위해 정부, 산업계, 학계 간 협력을 강화해야 한다. R&D 자금 지원 확대와 정책적 인센티브 제공을 통해 기업과 연구기관의 협력 연구를 독려하고, 메모리 강국의 이점을 살린 저전력 PIM 기반 온-디바이스 AI 및 뉴로몰픽 칩을 통한 초격차 선도 전략이 필요하다. 기술 이전과 상용화를 촉진하는 법적·제도적 장치 마련으로 연구 성과를 제품 및 서비스로 연결하도록 지원해야 한다.
둘째, 혁신 인재 발굴 및 육성을 위한 인프라와 교육 프로그램을 강화해야 한다. 인공지능반도체대학원과 같은 특화 교육 기관을 확대하여 AI 반도체 분야 고급 인재를 지속적으로 배출하는 것이 중요하다. 교육 커리큘럼은 산업계와의 협력을 통해 실무 기반으로 설계하고, 산학 협력 프로그램을 통한 실습 및 인턴십 기회 제공으로 이론과 실무 균형 습득을 지원해야 한다. 이를 통해 학계와 산업계 간의 괴리를 줄이고 현장 적응력을 갖춘 고급 엔지니어를 육성해야 한다. 셋째, 엔지니어의 처우를 개선하고 글로벌 네트워크를 형성해야 한다. AI 반도체 인력의 글로벌 수요가 높은 만큼, 국내 유수 인재의 해외 유출 방지를 위한 정책적 노력이 필요하다. 국내 AI 반도체 산업 종사자에 대한 경쟁력 있는 보상 체계 마련과 안정적인 근무 환경 조성이 중요하다. 또한, 해외 우수 인재 유치를 위해 비자 발급 완화, 연구비 지원 등 유입 정책을 마련하여 글로벌 인재들이 한국 AI 반도체 산업에 기여할 수 있도록 해야 한다. 해외 우수 연구자들과의 인적 네트워크 형성을 통해 세계 기술 변화에 선도적으로 대응하고 국제 시장도 능동적으로 개척해야 한다.
마지막으로, 국제 표준화와 AI-X와 같은 응용 기술에 힘써 세계 시장을 선도해야 한다. 고도화된 기술 경쟁이 이루어지는 AI 반도체 분야에서 국제적 기술 표준화를 주도함으로써 시장 내 입지를 강화하고 해외 시장 진출 기반을 마련해야 한다. AI 알고리즘, AI 반도체, AI 응용 기술을 종합적으로 활용하여 전 산업과 사회 전반에 AI 도입 및 활용을 가속화하는 AI-X를 국내 기업 및 연구기관과의 기술 협력을 통해 선도적으로 실현하고, 이를 통해 세계 시장을 선점할 수 있는 여건을 조성해야 한다. 이러한 정책적 노력을 통해 대한민국은 AI 반도체 분야에서 독자적인 기술력을 확보하고 글로벌 경쟁에서 유리한 입지를 차지할 수 있을 것으로 기대된다. 궁극적으로 AI 반도체 산업의 선도는 대한민국이 세계 G3로 미래 기술 패권을 쥐는 데 중요한 역할을 할 것이다.
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