[전망] AI 반도체 글로벌 3위 기술 수준, 뭘 해야 발전하나
  • 2024-08-29
  • 신윤오 기자, yoshin@elec4.co.kr

클라우드, AI 애플리케이션 등 생태계 구축 시급해

한국의 AI 반도체 기술수준은 최고기술국 미국 대비 90.7% 수준이며 AI 반도체 기술력 확보를 위해서는 하드웨어 개발 외에도 이에 대응하는 클라우드, AI 애플리케이션 등 수요처와의 유기적 연계를 통한 생태계 구축이 중요하다는 지적이 나왔다.

최근 KDB미래전략연구소의 장은현 전임연구원(산업기술리서치센터)는 'AI 반도체 기술 및 산업 동향'이라는 보고서에서 이같이 밝히고, 한국은 파운드리 및 메모리 반도체 시장 지위 양호한 편이나 비메모리 및 팹리스 역량은 부족한 상황이라고 말했다.
가트너의 전망(‘24.4)에 따르면, 글로벌 AI 반도체 시장은 2023년 537억 달러 규모에서 2028년 1,590억 달러 규모로 향후 5년간 연평균 24% 성장할 것으로 나타났다. 



AI 반도체의 활용 분야는 데이터센터(서버 등) 및 스마트폰 위주에서 점차 엣지 디바이스(차량, PC 등)로 확장되고 있으며 AI 반도체를 포함하는 AI 가속기 시장은 2023년 793억 달러 규모에서 2027년 2,029억 달러 규모로 성장할 전망이며, 개별 AI 반도체인 AI A22P과 모바일 AP 등의 MPU 통합 AI 반도체가 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 

AI 반도체 산업은 설계 위주의 팹리스, 제조 분야의 파운드리로 분업화되어 있으며, 각 분야 주요 업체들은 사업영역 확장을 통해 AI 반도체 기술 확보 경쟁에 대응 중이다. 하드웨어 설계 위주였던 기존 팹리스 기업들은 자사 제품에 적합한 AI 서비스 개발 환경을 지원하거나 기업 인수?합병 등의 전략을 통해 사업 영역을 확장하고 있으며, TSMC?삼성전자?인텔 등 글로벌 파운드리는 전공정 위주의 사업에서 첨단 패키징 기술 등 AI 반도체 제조에 요구되는 후공정 분야로 투자를 확대하고 있다. 

또한 클라우드 업체 등 AI 반도체의 주요 수요 기업들은 AI 반도체 수급 안정, 서버 운영 비용 절감, 자사 서비스 최적화 등을 위해 자체 AI 반도체를 개발하는 추세이다. 아마존, 마이크로소프트, 구글 등 글로벌 클라우드는 엔비디아 의존도를 낮추고 연산 효율성을 높이기 위해 자체 칩 개발하고 있으며 테슬라, 삼성전자 등 디바이스 기업에서는 온-디바이스AI 시장 개화에 대응하여 자사 제품에 적합한 AI 반도체를 개발하고 있다. 
 
AI 반도체 응용 분야별 시장 전망(출처: 가트너)


특히 NPU 등 차세대 AI 반도체 분야는 현재 경쟁 우위가 존재하지 않는 시장으로, 국내외 팹리스 스타트업의 진출이 확대되고 있다. 팹리스 스타트업은 전력 소모, 연산 효율성 등 기존 범용 AI 가속기의 단점을 보완하고 신시장을 개척하기 위해 저전력?고성능, 엣지 디바이스 AI 등에 특화된 AI 반도체를 개발하고 있다.

장은현 전임연구원은 보고서에서 "한국은 우수한 메모리 역량에 기반 한 지능형 메모리(PIM 등) 기술개발, 팹리스 스타트업의 성장 등으로 AI 반도체 분야에서 미국과의 기술 격차를 좁혀가는 추세이며, 기술 수준은 글로벌 3위 수준"이라며, "한국 정부와 기업들은 국산 AI 반도체 개발의 중요성을 인식하고, 생태계 구축과 경쟁력 확보를 위해 노력하고 있으며 미래 첨단 기술의 경쟁력 강화를 위해서는 국산 AI 반도체의 유의미한 실증 사례 축적과 전문인력 양성 등 장기적 관점의 민?관 협력을 지속해야 할 것"이라고 밝혔다.

새로운 기회의 창

정보통신정책연구원 김민식 부연구위원, 오정숙 부연구위원(디지털플랫폼경제연구실)도 최신 보고서(새로운 기회의 창으로 AI반도체 시장 현황과 전망)에서 "향후 AI 반도체 지원정책은 기존 AI 반도체 정책효과를 제고하기 위해 제도적인 기회의 창을 좀 더 적극 활용하는 구조화가 필요하다"고 지적했다.
 
글로벌 AI반도체 시장이 전체 반도체 시장 및 시스템 반도체 시장에서 차지하는 비중 추이 및 전망
(2022년-2028년) 자료: Gartner, 보고서 인용)


이는 반도체 시장에서 AI반도체의 부상은 기존 가치사슬을 변화시키고, 반도체 산업 경쟁 구도와 가치 창출 방식의 변동으로 이어져, 나아가 생태계에 혁신을 가져왔다는 데에서 출발한다. 예를 들어, EDA 공급업체들은 AI 기능이 적용된 제품 포트폴리오를 확대하고 있으며 AI 반도체 수요가 증가하면서 EDA 툴의 중요성도 증대하고 있다. 또한 팹리스 기업이 SIP 제공 사업을 동시에 수행하거나, 반도체 설계/검증용 소프트웨어를 공급하는 EDA 전문기업이 SIP 제공 사업을 동시에 진행하고 있다. 

이에 보고서는 "첫째, AI로 인한 환경변화에 따라 AI 반도체 수평적 가치사슬 영역별 참여 기업의 경쟁력 부족한 부문에 지원하는 것이 필요하고 둘째, AI 반도체의 수요처가 다양해지고 다품종·소량생산으로 변화될 전망이어서 이를 지원하는 좀 더 세밀한 수요처별 정책이 요구된다"며, "셋째, AI 반도체의 수요처가 다양해지고 이를 지원하는 다양한 기술 계층 변화에 따라 발생하는 기회를 지원하는 기술 계층별 지원정책이 요구되고 마지막으로, AI 반도체 설계 및 생산 지원을 위한 반도체 선도기업의 플랫폼 전략이 강화되고 있어, 주요플랫폼 생태계의 참여에 대한 지원과 더불어 국내 선도기업의 플랫폼 구축·강화를 위한 유인책 제공이 필요하다"고 밝혔다.



  국내 주력산업에 AI 반도체 적용 위해 수요·공급기업 뭉쳐
자동차, 가전 등 맞춤형 엣지 반도체 개발 · 적용 추진

산업통상자원부 박성택 제1차관은 최근 퓨리오사 AI를 방문하여 팹리스, 디자인하우스, SW 기업 등 국내 AI 반도체 공급기업, 주력산업에 AI 도입을 추진중인 현대자동차, LG전자, 한화시스템 등 수요기업과 함께 AI 반도체 경쟁력 강화를 위한 간담회를 개최했다.

이번 간담회에서는 기기에 직접 탑재되는 ‘온-디바이스 AI’가 전 산업 분야로 확산되고 있는 상황에서 자동차, 가전, 방산 등 업종별로 AI 기술과 국내 반도체 적용 현황을 진단하고, 산업 맞춤형 고성능 · 저전력 AI 반도체(‘엣지용 반도체’) 개발 · 적용 방안을 논의했다.

업계 참석자들은 주력 제조산업의 고도화를 위해서는 AI 내재화가 필요하며, 우리 반도체 산업은 역량 있는 설계 기업들을 보유하고 있기에 온-디바이스 AI 산업이 성장할 여건이 충분하다고 평가했다. 이어 업계 참석자들은 ①업종별 맞춤형 AI 반도체 개발을 위한 수요연계 대규모 R&D 프로젝트 추진, ②AI 반도체의 개발 · 생산 인프라 구축, ③팹리스 스케일업을 위한 대규모 금융 지원, ④우수한 설계인력 양성 등을 건의하였다.

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