AI 시대의 도래는 인류의 역량을 확장하며 산업과 사회 전반에 근본적인 변화를 이끌고 있다. 그러나 이러한 혁신적인 AI의 지속적인 발전과 확산을 위해서는 이를 뒷받침할 고성능 AI 반도체의 확보가 필수적이다. 마치 인간의 지능이 뇌라는 맞춤형 하드웨어를 통해 고성능을 발휘하듯, AI 역시 특화된 반도체 없이는 혁신적인 발전에 한계를 드러낼 수밖에 없다. 현재 산업과 생활 곳곳에서 AI가 활용되는 ‘AI-X’ 시대로 접어들면서, 데이터와 알고리즘을 넘어서 AI 구현의 중심 축으로 반도체 기술의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 이에 따라 한국은 AI 반도체 분야에서 기술적 자립을 강화하고 글로벌 경쟁에서 우위를 확보하기 위한 적극적인 정책적 접근이 절실한 상황이다.
기존의 GPU는 AI 작업을 수행할 수 있지만, 전력 효율성과 처리 속도 측면에서 분명한 한계를 지닌다. 게임 및 그래픽 처리에 주로 초점을 맞춰 설계된 GPU는 AI 알고리즘의 독특한 연산 패턴을 최적화하는 데 제약이 있기 때문이다. 이러한 제약을 극복하고 AI 응용 프로그램의 확장성을 높이기 위해서는 뉴럴 프로세싱 유닛(NPU)과 같은 AI 특화 반도체가 필수적이다. AI 특화 반도체는 전력 소모를 줄이고 연산 효율성을 높여 AI 기술의 잠재력을 최대한 끌어낼 수 있는 핵심 솔루션이다.
전 세계적으로 AI 패권을 둘러싼 기업들의 경쟁이 치열하게 전개되고 있다. 미국의 엔비디아는 AI 연산에 최적화된 H100 GPU로 시장을 선도하며 독보적인 위치를 구축하고 있다. H100은 AI 모델의 대규모 데이터 처리에 적합하도록 설계되어 폭발적인 수요를 견인하고 있으며, 차세대 블랙웰 GPU는 AI 연산의 새로운 표준을 제시할 것으로 기대를 모으고 있다. 엔비디아는 삼성전자와 SK하이닉스가 공급하는 고대역폭 메모리(HBM)를 통해 GPU 성능을 강화하며 AI 메모리 시장에서의 주도권을 더욱 공고히 하고 있다.
하지만 엔비디아의 독주를 견제하려는 움직임 또한 활발하다. 인텔은 ‘가우디2’ AI 가속기를 출시하며 AI 연산 특화 반도체 시장에서 점유율 확대에 나서고 있으며, 오픈AI는 TSMC, 브로드컴과 협력하여 AI 연구에 최적화된 맞춤형 반도체 개발을 추진 중이다. 이러한 전략적 제휴는 반도체 자립성을 강화하고 시장 내 영향력을 확대하려는 의도를 반영한다. 특히 AI 기술의 발전에 따라 다양한 연산 요구가 발생하면서 맞춤형 AI 칩 개발의 중요성은 더욱 커지고 있다. 우리나라에서도 리벨리온, 퓨리오사, 하이퍼 엑셀과 같은 스타트업들이 독자적인 칩 개발에 속도를 내며 한국만의 AI 반도체 생태계를 구축하려는 전략을 가속화하고 있다. AI 반도체 패권을 향한 경쟁은 앞으로 더욱 치열해질 것이며, AI 연산 특화 칩은 단순한 하드웨어를 넘어 글로벌 AI 기술 주권을 확보하기 위한 핵심 무기가 될 전망이다.
한국은 전 세계 메모리 반도체 시장에서 60% 이상의 압도적인 점유율을 기록하며 쌓아온 높은 기술력을 바탕으로 AI 반도체 분야에서 경쟁력을 강화하고 있다. 특히 메모리 내에서 AI 연산을 수행하는 PIM(Processing in Memory) 기술과 NPU(Neural Processing Unit) 기술을 중심으로 경쟁 우위를 확보하려는 노력이 이어지고 있다. 한국의 주요 스타트업인 리벨리온은 세계 최고 반도체 학회인 ISSCC 2024에서 엔비디아의 성능을 능가하는 NPU 관련 연구 성과를 발표하며 큰 주목을 받았다. 이러한 기술적 성과를 바탕으로 한국은 PIM뿐만 아니라 NPU 분야에서도 AI 반도체 개발 역량을 강화하며 글로벌 시장에서 주도권을 잡을 가능성을 높이고 있다.
반도체 산업의 경쟁력은 기술과 인력에 의해 결정된다. 최근 반도체 기술이 급속도로 고도화되고 글로벌 경쟁이 심화되면서 인재 부족 문제가 심각해지고 있다. 이에 대응하기 위해 KAIST는 2023년, 반도체 설계에 중점을 둔 교육 과정을 마련하고 한국 반도체 산업의 미래를 이끌어 갈 전문 인력을 체계적으로 양성하기 위한 인공지능반도체대학원을 설립했다. 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, 반도체 및 AI 분야 최고 전문가들을 교원으로 확보하여 학생들이 첨단 지식과 실무 경험을 쌓을 수 있도록 지도하고 있다. 인공지능반도체대학원은 국내외 유수 대학 및 연구기관과의 공동 연구, 산학 협력 프로젝트, 해외 인턴십 프로그램을 통해 학생들이 글로벌 인재들과 교류하고 국제적인 시각과 네트워크를 구축할 기회를 제공하고 있다.
AI 반도체는 차세대 기술 경쟁의 핵심으로, 대한민국이 과학기술 주권을 확보하는 데 필수적인 요소다. AI 반도체는 고도화된 데이터 분석과 실시간 처리 속도가 요구되는 AI 모델을 효과적으로 구현할 수 있는 필수 인프라이자 전략적 자산으로서, 이를 둘러싼 세계적 경쟁 속에서 한국은 기술적 자립과 경쟁 우위 확보를 위한 다각적인 정책적 노력이 필요하다.
첫째, 경쟁국과의 차별화를 위한 기술 선점을 위해 정부, 산업계, 학계 간의 협력을 강화해야 한다. 연구개발(R&D)에 대한 자금 지원 확대와 정책적 인센티브를 통해 기업과 연구기관의 협력 연구를 독려해야 한다. 특히 메모리 강국의 이점을 살려 저전력 PIM을 기반으로 온-디바이스 AI 시장을 선도하고, 뉴로몰픽 칩을 통해 초격차를 달성하려는 전략이 필요하다. 또한, 기술 이전과 상용화를 촉진하는 법적·제도적 장치를 마련하여 연구 성과가 실제 제품과 서비스로 연결되도록 지원해야 한다.
둘째, 혁신 인재의 발굴 및 육성을 위한 관련 인프라와 교육 프로그램을 강화해야 한다. 인공지능반도체대학원과 같은 특화된 교육 기관을 확대하여 AI 반도체 분야의 고급 인재를 지속적으로 배출하는 것이 중요하다. 산업계와의 협력을 통해 실무 기반으로 설계된 교육 커리큘럼과 산학 협력 프로그램을 통한 실습 및 인턴십 기회 제공으로 학생들이 이론과 실무를 균형 있게 습득하도록 지원해야 한다. 학계와 산업계 간의 괴리를 줄이는 교육 프로그램을 통해 현장 적응력을 갖춘 고급 엔지니어를 육성하는 것이 필수적이다.
셋째, 엔지니어의 처우를 개선하고 글로벌 네트워크를 형성하는 노력이 필요하다. AI 반도체 인재에 대한 글로벌 수요가 높은 만큼, 국내 우수 인재의 해외 유출을 방지하기 위한 정책적 노력이 요구된다. 국내 AI 반도체 산업 종사자에 대한 경쟁력 있는 보상 체계 마련과 안정적인 근무 환경 조성이 중요하다. 더불어 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. 또한, 해외 우수 연구자들과의 인적 네트워크 형성을 통해 세계 기술 동향에 선도적으로 대응하고 국제 시장을 능동적으로 개척해야 한다.
마지막으로, 국제 표준화와 AI-X와 같은 응용 기술 개발에 힘써 세계 시장을 선도해야 한다. AI 반도체 분야의 고도화된 기술 경쟁 속에서 국제적 기술 표준화를 주도함으로써 시장 내 입지를 강화하고 해외 시장 진출의 기반을 마련해야 한다. AI 알고리즘, AI 반도체, AI 응용 기술을 종합적으로 활용하여 전 산업과 사회 전 분야에 AI 도입 및 활용을 가속화하는 AI-X를 국내 주요 기업 및 연구 기관과의 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 미래 기술 패권을 쥐는 데 중요한 역할을 할 것이다.
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