AI 시대의 도래와 함께 인공지능 반도체 기술의 중요성은 전례 없이 커지고 있다. ChatGPT와 같은 고도화된 AI 모델은 인류의 역량을 확장하며 산업과 사회 전반에 근본적인 변화를 이끌고 있지만, 이러한 AI의 지속적인 발전과 확산을 위해서는 이를 뒷받침할 고성능 반도체 인프라가 필수적이다. 마치 인간의 지능이 뇌라는 맞춤형 하드웨어를 통해 발현되듯, AI 역시 특화된 반도체 없이는 혁신적 발전에 한계를 맞이할 수밖에 없다. 이는 AI 반도체 개발과 관련 인프라 강화가 단순한 기술 경쟁을 넘어 국가적 우선순위로 다뤄져야 함을 시사한다.
현존하는 GPU는 AI 작업 수행이 가능하지만, 전력 효율성과 처리 속도 측면에서 한계를 드러내고 있다. 게임 및 그래픽 처리를 중심으로 설계된 기존 GPU는 AI 알고리즘의 독특한 연산 패턴을 최적화하는 데 제약이 있기 때문이다. 반면, 뉴럴 프로세싱 유닛(NPU)과 같은 AI 특화 반도체는 이러한 한계를 극복하며 전력 소모를 줄이고 연산 효율성을 높여 AI 응용 프로그램의 확장성을 비약적으로 증진시킨다. 이제 AI는 데이터 센터를 넘어 온-디바이스 AI 형태로 우리 산업과 생활의 다양한 분야로 확산되고 있으며, 이러한 ‘AI-X’ 시대에서 반도체 기술은 데이터와 알고리즘을 넘어 AI 구현의 핵심 축으로 자리 잡고 있다.
전 세계적으로 AI 패권 경쟁이 치열하게 전개되는 가운데, 미국의 엔비디아(NVIDIA)는 AI 연산에 최적화된 GPU인 H100으로 시장을 선도하며 독보적인 지위를 구축하고 있다. H100은 AI 모델의 대규모 데이터 처리에 적합하도록 설계되어 폭발적인 수요를 견인하고 있으며, 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 엔비디아의 독주를 견제하려는 움직임도 활발하다. 인텔은 ‘가우디2’ AI 가속기를 출시하며 AI 연산 특화 반도체 시장에서 점유율을 확대하고 있으며, 오픈AI는 TSMC 및 브로드컴과 협력하여 AI 연구에 최적화된 맞춤형 반도체 개발을 추진하고 있다. 이러한 전략적 제휴는 반도체 자립성을 강화하고 시장 내 영향력을 확대하려는 의도를 명확히 보여준다. 특히, AI 기술의 발전에 따라 파생되는 다양한 연산 요구는 맞춤형 AI 칩 개발의 중요성을 더욱 부각시키고 있다. 우리나라 역시 리벨리온, 퓨리오사, 하이퍼 엑셀과 같은 스타트업들이 독자적인 칩 개발을 통해 독자적인 생태계를 구축하려는 전략을 가속화하고 있으며, 앞으로 AI 반도체 패권을 둘러싼 경쟁은 더욱 심화될 전망이다. AI 연산 특화 칩은 단순한 하드웨어를 넘어 글로벌 AI 기술 주권을 확보하기 위한 핵심 무기가 될 것이다.
이러한 글로벌 트렌드 속에서 한국은 AI 반도체 분야에서 기술적 자립과 경쟁 우위 확보를 위한 노력을 강화하고 있다. 한국은 전 세계 메모리 반도체 시장에서 60% 이상의 압도적인 점유율을 기반으로, 메모리 내에서 AI 연산을 수행하는 PIM(Processing in Memory) 기술을 선도하고 있다. 또한, 리벨리온, 퓨리오사, 모빌린트와 같은 한국의 주요 스타트업들은 NPU(Neural Processing Unit) 개발에 박차를 가하고 있다. 특히, 리벨리온은 세계 최고 반도체 학회인 ISSCC 2024에서 엔비디아의 성능을 능가하는 NPU 관련 연구 성과를 발표하며 주목받았다. 이러한 기술적 성과는 한국이 PIM뿐만 아니라 NPU 분야에서도 AI 반도체 개발 역량을 강화하며 글로벌 시장에서 주도권을 잡을 가능성을 높이고 있음을 보여준다.
AI 반도체 산업의 경쟁력은 기술력과 더불어 우수 인력 확보에 달려있으며, 특히 기술의 급속한 고도화와 치열한 글로벌 경쟁 속에서 인재 부족 문제는 심각한 과제로 떠오르고 있다. 이에 KAIST는 2023년, 한국 반도체 산업의 미래를 이끌어 갈 전문 인력 양성을 목표로 반도체 설계에 특화된 교육 과정을 제공하는 인공지능반도체대학원을 설립했다. 이 대학원은 AI 반도체에 특화된 커리큘럼을 통해 학생들에게 이론과 실습을 겸비한 교육을 제공하며, AI 알고리즘, AI 반도체, AI 응용 등 세 가지 핵심 분야를 종합적으로 다루는 실무 역량과 연구 능력을 갖춘 인재를 양성하고 있다. 또한, 국내외 유수 대학 및 연구기관과의 공동 연구, 산학 협력 프로젝트, 해외 인턴십 프로그램 등을 적극 추진하며 학생들이 글로벌 인재들과 교류하고 국제적인 시각과 네트워크를 구축할 수 있는 기회를 제공하고 있다.
AI 반도체는 차세대 기술 경쟁의 중심축이자 대한민국의 과학기술 주권을 확보하는 데 필수적인 요소이다. 한국은 AI 반도체 분야에서 기술적 자립을 강화하고 글로벌 경쟁 우위를 확보하기 위해 다각적인 정책적 접근이 필요하다. 첫째, 경쟁국과의 차별화를 위한 기술 선점을 위해 정부, 산업계, 학계 간의 협력을 강화하고 연구개발(R&D)에 대한 자금 지원 확대와 정책적 인센티브를 통해 협력 연구를 독려해야 한다. 특히 메모리 강국의 이점을 살려 저전력 PIM 기반의 온-디바이스 AI 시장을 선도하고, 뉴로몰픽 칩 개발을 통해 초격차 기술 확보에 나서야 한다. 둘째, 인공지능반도체대학원과 같은 특화된 교육 기관을 확대하고 산업계와의 협력을 통해 실무 기반 교육 과정을 설계하여 현장 적응력을 갖춘 고급 엔지니어를 지속적으로 배출해야 한다. 셋째, 국내 우수 인재의 해외 유출을 방지하고 글로벌 인재를 유치하기 위해 경쟁력 있는 보상 체계 마련과 안정적인 근무 환경 조성, 비자 발급 완화 및 연구비 지원 등 유입 정책을 강화해야 한다. 마지막으로, 국제 표준화를 주도하고 AI-X와 같은 응용 기술 개발에 힘써 세계 시장을 선점해야 한다. 이러한 정책적 노력을 통해 대한민국은 AI 반도체 분야에서 독자적인 기술력을 확보하고 글로벌 경쟁에서 유리한 입지를 차지하며, 미래 기술 패권을 쥐는 데 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다.