AI 시대의 도래는 현대 산업과 사회 전반에 걸쳐 근본적인 변화를 이끌고 있다. ChatGPT와 같은 고도화된 AI 알고리즘은 인류의 역량을 확장하며 전에 없던 가능성을 열어주고 있다. 그러나 이러한 AI의 지속적인 발전과 확산을 위해서는 이를 뒷받침할 고성능 반도체가 필수적이며, 이는 국가 경쟁력 확보의 핵심 요소로 부상하고 있다. AI는 더 이상 데이터 센터에 국한되지 않고 온-디바이스 AI 시대로 접어들면서, 반도체 기술은 AI 구현의 중심축으로 자리매김하고 있다. 이에 정부는 AI 반도체에 대한 적극적인 투자를 통해 국가 경쟁력을 강화하고 국내 기업의 글로벌 시장 지위를 높이는 발판을 마련해야 한다는 목소리가 높아지고 있다.

전 세계적으로 AI 반도체 패권을 차지하기 위한 경쟁이 치열하게 전개되고 있다. 미국의 엔비디아(NVIDIA)는 AI 연산에 최적화된 GPU인 H100으로 시장을 선도하며 독보적인 위치를 구축하고 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. 이러한 엔비디아의 독주를 견제하기 위해 인텔은 ‘가우디2’ AI 가속기를 출시하며 점유율 확대에 나서고 있으며, 오픈AI는 TSMC 및 브로드컴과 협력하여 AI 연구에 최적화된 맞춤형 반도체 개발을 추진하는 등 전략적 제휴를 통해 반도체 자립성을 강화하고 시장 내 영향력을 확대하려는 움직임을 보이고 있다. 이러한 흐름 속에서 우리나라의 리벨리온, 퓨리오사, 하이퍼 엑셀과 같은 스타트업들은 독자적인 칩 개발을 통해 한국만의 AI 반도체 생태계를 구축하려는 노력을 가속화하고 있다. AI 연산 특화 칩은 단순한 하드웨어를 넘어 글로벌 AI 기술 주권을 확보하려는 국가 및 기업들의 주요 무기가 될 전망이다.

한국은 이미 메모리 반도체 시장에서 60% 이상의 점유율을 차지하며 쌓아온 높은 기술력을 바탕으로 AI 반도체 분야에서 경쟁력을 강화하고 있다. 특히 메모리 내에서 AI 연산을 수행하는 PIM(Processing in Memory) 기술을 선도하며, NPU(Neural Processing Unit) 기술 역시 리벨리온, 퓨리오사, 모빌린트와 같은 국내 스타트업들을 중심으로 개발에 박차를 가하고 있다. 리벨리온은 세계 최고 반도체 학회인 ISSCC 2024에서 엔비디아의 성능을 능가하는 NPU 관련 연구 성과를 발표하며 주목받았고, 이는 한국이 PIM뿐만 아니라 NPU 분야에서도 AI 반도체 개발 역량을 강화하고 있음을 보여준다. 지난 4월 16일 서울 중구 코리아나호텔에서 열린 ‘AI전략최고위협의회 AI반도체분과 회의’에서는 이러한 한국의 AI 반도체 기술 발전에 대한 논의가 활발히 이루어졌다.

이러한 기술적 진보와 더불어, AI 반도체 산업의 미래를 이끌어갈 전문 인력 양성에 대한 중요성도 강조되고 있다. 급속도로 고도화되는 반도체 기술과 치열해지는 글로벌 경쟁 속에서 인재 부족 문제는 심각한 과제로 대두되고 있다. 이에 대응하여 KAIST는 2023년 반도체 설계에 중점을 둔 교육 과정을 마련하고, AI 반도체에 특화된 커리큘럼을 통해 이론과 실습을 겸비한 교육을 제공하는 인공지능반도체대학원을 설립했다. 이 대학원은 AI 알고리즘, AI 반도체, AI 응용 등 세 가지 기술을 종합적으로 펼칠 수 있는 실무 역량과 연구 능력을 갖춘 인재를 양성하는 데 주력하고 있다. 최고 전문가들로 구성된 교진은 학생들에게 첨단 지식과 실무 경험을 쌓을 기회를 제공하며, 국내외 유수 대학 및 연구기관과의 공동 연구, 산학 협력 프로젝트, 해외 인턴십 프로그램을 통해 글로벌 시각과 네트워크를 구축하도록 지원한다. 지난 3월 6일에는 세종시 정부세종청사 과학기술정보통신부에서 카이스트에 개소한 PIM 허브설계센터에서 개발에 성공한 뉴로모픽 컴퓨팅 반도체 핵심 기술인 상보형-트랜스포머 내용 등이 발표되기도 했다.

대한민국이 AI 반도체 분야에서 과학기술 주권을 확보하고 글로벌 경쟁에서 유리한 입지를 차지하기 위해서는 다각적인 정책적 노력이 필요하다. 첫째, 경쟁국과의 차별화를 위한 기술 선점을 위해 정부, 산업계, 학계 간의 협력을 강화하고 연구개발(R&D) 자금 지원 확대 및 정책적 인센티브를 통해 협력 연구를 독려해야 한다. 특히 메모리 강국의 이점을 살려 저전력 PIM을 기반으로 온-디바이스 AI를 선도하고, 뉴로몰픽 칩을 통해 초격차 경쟁에 나서야 한다. 둘째, 인공지능반도체대학원과 같은 특화 교육 기관을 확대하고 산업계와의 협력을 통해 실무 기반 교육 프로그램을 강화하여 현장 적응력을 갖춘 고급 엔지니어를 지속적으로 배출해야 한다. 셋째, 국내 유수 인재의 해외 유출을 방지하기 위해 경쟁력 있는 보상 체계 마련 및 안정적인 근무 환경 조성이 필요하며, 해외 우수 인재 유치를 위한 비자 발급 완화 및 연구비 지원 등 적극적인 정책을 추진해야 한다. 마지막으로, 국제 표준화를 주도하고 AI-X와 같은 응용 기술 개발을 가속화하여 세계 시장을 선점해야 한다. 이러한 정책적 노력을 통해 대한민국은 AI 반도체 산업의 선도를 바탕으로 미래 기술 패권을 쥐는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.