고도화된 AI 모델 구현의 필수 인프라이자 전략적 자산으로 떠오른 AI 반도체 분야의 세계적 경쟁이 심화되고 있다. 과거 그래픽 처리에 맞춰 개발된 GPU는 AI 작업 수행 시 전력 효율성과 처리 속도에서 한계를 드러내며, AI 시대의 고성능 요구를 충족시키기 어려운 상황이다. 인간의 뇌처럼 AI 역시 특화된 하드웨어 없이는 혁신적 발전에 제약이 따르기에, AI 반도체 개발과 관련 인프라 강화는 국가적 우선순위로 시급히 다뤄져야 할 문제로 대두된다. 데이터 센터를 넘어 온-디바이스 AI까지 영역을 확장하는 AI-X 시대로 접어들면서, 반도체 기술은 AI 구현의 중심 축으로서 더욱 중요해지고 있다.
이러한 배경 속에서 세계 기업들은 AI 패권을 잡기 위한 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 미국의 엔비디아는 AI 연산에 최적화된 GPU인 H100으로 시장을 선도하고 있으며, 차세대 블랙웰 GPU 출시를 통해 AI 연산의 새로운 표준을 제시할 것으로 기대된다. 엔비디아는 삼성전자와 SK하이닉스가 공급하는 고대역폭 메모리(HBM)를 활용하여 GPU 성능을 강화하며 AI 메모리 시장에서의 주도권을 더욱 공고히 하고 있다. 그러나 엔비디아의 독주를 견제하려는 움직임도 활발하다. 인텔은 ‘가우디2’ AI 가속기로 점유율을 확대하고 있으며, 오픈AI는 TSMC, 브로드컴과 협력해 AI 연구에 최적화된 맞춤형 반도체 개발을 추진하는 등 반도체 자립성을 강화하고 시장 영향력을 확대하려는 의도를 보이고 있다. 특히 AI 기술의 다양한 연산 요구에 맞춰 맞춤형 AI 칩 개발의 중요성이 커지고 있으며, 한국의 리벨리온, 퓨리오사, 하이퍼 엑셀과 같은 스타트업들도 독자적인 칩 개발을 통해 한국만의 생태계를 구축하려는 노력을 가속화하고 있다. 앞으로 AI 반도체 패권을 차지하기 위한 경쟁은 더욱 가속화될 것이며, AI 연산 특화 칩은 글로벌 AI 기술 주권을 확보하려는 국가 및 기업들의 주요 무기가 될 전망이다.
한국은 이러한 글로벌 경쟁 속에서 AI 반도체 기술 자립을 강화하고 경쟁 우위를 확보하기 위한 전략적 접근에 나서고 있다. 이미 세계 메모리 반도체 시장에서 60% 이상의 점유율을 차지하고 있는 한국은, 이러한 기술력을 바탕으로 메모리 내에서 AI 연산을 수행하는 PIM(Processing in Memory) 기술을 선도하고 있다. 또한, 리벨리온, 퓨리오사, 모빌린트와 같은 국내 스타트업들은 NPU(Neural Processing Unit) 개발에 박차를 가하고 있으며, 리벨리온은 ISSCC 2024에서 엔비디아의 성능을 능가하는 NPU 관련 연구 성과를 발표하며 기술력을 입증받았다. 이러한 기술적 성과를 바탕으로 한국은 PIM과 NPU 분야에서 AI 반도체 개발 역량을 강화하며 글로벌 시장에서의 주도권을 잡을 가능성을 높이고 있다.
AI 반도체 산업의 경쟁력은 기술력뿐만 아니라 우수한 인재 확보에 달려있다. 최근 반도체 기술의 급속한 고도화와 글로벌 경쟁 심화로 인한 인재 부족 문제에 대응하기 위해, KAIST는 2023년에 반도체 설계에 중점을 둔 인공지능반도체대학원을 설립하여 미래 반도체 산업을 이끌어 갈 전문 인력을 체계적으로 양성하고 있다. 이 대학원은 AI 반도체에 특화된 커리큘럼을 통해 학생들에게 이론과 실습을 겸비한 교육을 제공하며, AI 알고리즘, AI 반도체, AI 응용 등 세 가지 기술을 종합적으로 펼칠 수 있는 실무 역량과 연구 능력을 갖춘 인재를 길러내고 있다. 또한, 최고 전문가들을 교원으로 확보하고 국내외 유수 대학 및 연구기관과의 공동 연구, 산학 협력 프로젝트, 해외 인턴십 프로그램 등을 통해 학생들에게 글로벌 시각과 네트워크를 구축할 기회를 제공하고 있다.
대한민국의 AI 반도체 주권 확보를 위한 정책적 전망은 밝다. 경쟁국들과의 차별화된 기술 선점을 위해 정부, 산업계, 학계 간 협력을 강화하고 연구개발(R&D) 지원 확대와 정책적 인센티브를 통해 기업 및 연구기관의 협력 연구를 독려해야 한다. 특히 메모리 강국의 이점을 살려 저전력 PIM을 기반으로 온-디바이스 AI 분야를 선도하고, 뉴로몰픽 칩을 통해 초격차 기술 선도에 나서야 한다. 또한, 기술 이전 및 상용화를 촉진하는 법적·제도적 장치를 마련하여 연구 성과가 제품과 서비스로 연결되도록 지원해야 한다. 혁신 인재 발굴 및 육성을 위해 인공지능반도체대학원과 같은 특화 교육 기관을 확대하고, 산업계와의 협력을 통해 실무 기반 교육과정을 설계하며 산학 협력 프로그램을 강화해야 한다. 엔지니어의 처우 개선과 글로벌 네트워크 형성 또한 중요한 과제이다. 국내 유수 인재의 해외 유출을 방지하기 위한 경쟁력 있는 보상 체계 마련과 안정적인 근무 환경 조성, 해외 우수 인재 유치를 위한 비자 발급 완화 및 연구비 지원 정책이 필요하다. 더불어 해외 우수 연구자들과의 인적 네트워크 형성을 통해 세계 기술 동향에 선도적으로 대응하고 국제 시장을 능동적으로 개척해야 한다. 마지막으로, 국제 표준화를 주도하고 AI-X와 같은 응용기술 개발에 힘써 세계 시장을 선도해야 한다. AI 반도체 분야에서 독자적인 기술력을 확보하고 글로벌 경쟁에서 유리한 입지를 차지함으로써, 대한민국이 세계 G3로 미래 기술 패권을 쥐는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
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