AI 시대의 핵심 인프라이자 전략적 자산으로 주목받는 AI 반도체를 둘러싼 글로벌 경쟁이 치열해지고 있다. 고도화된 데이터 분석과 실시간 처리 속도를 요구하는 AI 모델의 발전에 따라 AI 반도체는 그 중요성이 더욱 커지고 있지만, 한국은 이러한 흐름 속에서 기술적 자립과 경쟁 우위 확보라는 근본적인 문제에 직면해 있다. ChatGPT와 같은 AI 발전은 인류의 역량을 확장하며 산업과 사회 전반에 변화를 가져오고 있으나, 이를 뒷받침할 고성능 반도체 없이는 혁신적 발전에 한계가 있다는 점이 분명해지고 있다. 인간의 지능이 뇌라는 맞춤형 하드웨어를 통해 발휘되듯, AI 역시 특화된 반도체가 필수적인 시대가 도래한 것이다.
현존하는 GPU는 AI 작업을 수행할 수 있지만, 전력 효율성과 처리 속도 측면에서 AI 알고리즘의 독특한 연산 패턴을 최적화하는 데 제약이 따른다. 이는 주로 게임이나 그래픽 처리를 위해 설계된 탓인데, 이러한 한계를 극복하기 위한 혁신적인 솔루션으로 뉴럴 프로세싱 유닛(NPU)과 같은 AI 특화 반도체가 떠오르고 있다. AI 특화 반도체는 전력 소모를 줄이고 연산 효율성을 높여 AI 응용 프로그램의 확장성을 증대시킨다. 이제 AI는 데이터 센터를 넘어 온-디바이스 AI까지, 우리 산업과 생활의 다양한 분야에서 활용되는 ‘AI-X’ 시대를 열고 있으며, 이러한 시대에서 반도체 기술은 AI 구현의 중심 축으로 자리 잡고 있다.
세계 기업들은 AI 패권을 차지하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 미국의 엔비디아는 AI 연산에 최적화된 H100 GPU로 시장을 선도하며 독보적인 위치를 구축했고, 내년 중순에는 차세대 블랙웰 GPU를 발표하며 AI 연산의 새로운 표준을 제시할 것으로 기대된다. 엔비디아는 삼성전자와 SK하이닉스가 공급하는 고대역폭 메모리(HBM)를 통해 GPU 성능을 강화하며 AI 메모리 시장 주도권을 공고히 하고 있다. 하지만 엔비디아의 독주를 견제하려는 움직임도 활발하다. 인텔은 ‘가우디2’ AI 가속기로 점유율을 확대하고 있으며, 오픈AI는 TSMC 및 브로드컴과 협력해 AI 연구에 최적화된 맞춤형 반도체 개발을 추진하며 반도체 자립성을 강화하고 있다. 또한, 한국의 리벨리온, 퓨리오사, 하이퍼 엑셀과 같은 스타트업들은 독자적인 칩 개발을 통해 한국만의 AI 반도체 생태계를 구축하려는 노력을 가속화하고 있다.
한국은 전 세계 메모리 반도체 시장에서 60% 이상의 점유율을 차지하는 강점을 바탕으로, 메모리 내에서 AI 연산을 수행하는 PIM(Processing in Memory) 기술을 선도하고 있다. 또한, 리벨리온, 퓨리오사, 모빌린트 등 국내 스타트업들은 NPU 개발에 박차를 가하고 있으며, 특히 리벨리온은 ISSCC 2024에서 엔비디아의 성능을 능가하는 NPU 연구 성과를 발표하며 기술력을 입증했다. 이러한 기술적 성과를 발판 삼아 한국은 PIM과 NPU 분야에서 AI 반도체 개발 역량을 강화하고 있으며, 글로벌 시장에서 주도권을 확보할 가능성을 높이고 있다.
하지만 AI 반도체 산업의 경쟁력은 기술력뿐만 아니라 인력 양성에서도 좌우된다. 급속도로 고도화되는 반도체 기술과 치열해지는 글로벌 경쟁 속에서 인재 부족 문제는 심각한 과제로 떠올랐다. 이에 대응하기 위해 KAIST는 2023년, 반도체 설계에 중점을 둔 교육 과정을 운영하는 인공지능반도체대학원을 설립하여 한국 반도체 산업의 미래를 이끌 전문 인력을 체계적으로 양성하고 있다. 이 대학원은 AI 반도체에 특화된 커리큘럼을 통해 이론과 실습을 겸비한 교육을 제공하며, AI 알고리즘, AI 반도체, AI 응용 세 가지 기술을 종합적으로 펼칠 수 있는 실무 역량과 연구 능력을 갖춘 인재를 배출하고 있다. 또한, 국내외 유수 대학 및 연구기관과의 공동 연구, 산학 협력 프로젝트, 해외 인턴십 프로그램을 통해 학생들이 글로벌 인재들과 교류하며 국제적인 시각과 네트워크를 구축할 기회를 제공하고 있다.
AI 반도체 주권 확보를 위한 한국의 정책적 전망은 분명하다. 첫째, 경쟁국과의 차별화를 위해 정부, 산업계, 학계 간 협력을 강화하고 연구개발(R&D) 자금 지원 확대와 정책적 인센티브를 통해 협력 연구를 독려해야 한다. 메모리 강국의 이점을 살려 저전력 PIM을 바탕으로 온-디바이스 AI 시장을 선도하고, 뉴로몰픽 칩을 통해 초격차를 확보하는 전략이 필요하다. 또한, 기술 이전과 상용화를 촉진하는 법적·제도적 장치를 마련하여 연구 성과가 실제 제품과 서비스로 연결되도록 지원해야 한다.
둘째, 혁신 인재의 발굴과 육성을 위한 관련 인프라 및 교육 프로그램 강화가 시급하다. 인공지능반도체대학원과 같은 특화 교육 기관을 확대하여 AI 반도체 분야 고급 인재를 지속적으로 배출하고, 산업계와의 협력을 통해 실무 기반 교육 커리큘럼을 설계하며 산학 협력 프로그램을 통해 실습 및 인턴십 기회를 제공해야 한다. 이를 통해 현장 적응력을 갖춘 고급 엔지니어를 육성하는 것이 중요하다.
셋째, 엔지니어의 처우를 개선하고 글로벌 네트워크를 형성해야 한다. 국내 유수 인재의 해외 유출을 방지하기 위해 경쟁력 있는 보상 체계를 마련하고 안정적인 근무 환경을 조성해야 한다. 또한, 해외 우수 인재 유치를 위한 비자 발급 완화, 연구비 지원 등의 정책을 통해 글로벌 인재들이 한국 AI 반도체 산업에 기여할 수 있도록 해야 한다. 해외 우수 연구자들과의 인적 네트워크 형성을 통해 세계 기술 동향에 선도적으로 대응하고 국제 시장을 능동적으로 개척해야 한다.
마지막으로, 국제 표준화와 AI-X와 같은 응용 기술에 힘써 세계 시장을 선도해야 한다. 국제적 기술 표준화를 주도하여 시장 내 입지를 강화하고 해외 시장 진출 기반을 마련해야 한다. 또한, AI 알고리즘, AI 반도체, AI 응용 기술을 종합적으로 활용하여 전 산업과 사회 전 분야에 AI 도입 및 활용을 가속화하는 AI-X를 국내 기업 및 연구 기관과의 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 차지하며, 궁극적으로 세계 G3로 미래 기술 패권을 쥐는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
About the Author
