시작
최근 미국의 반도체 수출규제 등 기술패권 경쟁 사례에서 볼 수 있듯이, 과학기술은 단순 기술을 넘어 국가의 경제와 산업, 더 나아가 국가 간 동맹과 외교를 좌우하는 핵심요소가 되고 있습니다. 이에 주요국은 기술패권 경쟁에서 우위확보를 위한 국가차원 전략을 구체화하고 있으며, 국익에 필수적인 10~20개 내외의 전략기술을 선정하여 투자를 확대하는 동시에 법률제정·조직신설 등 추진체계를 강화하고 있습니다. 특히, 미국은 지난 8월 「반도체와 과학법(CHIPS and Science Act)」을 제정하여 반도체, 인공지능, 양자 등 전략기술에 5년 간 약 330조원을 투자하고, 전담조직을 설치하는 등 기술 주도권 확보에 총력을 기울이고 있습니다. 일본 역시 「경제안전보장법」을 제정해 우주, 양자, 바이오 등 특정중요기술에 대해 총 5,000억 엔 규모의 기금을 지원하고 기술육성을 전담할 민관합동 회의체를 신설하는 등 기술패권 경쟁에 적극 뛰어들고 있습니다.
과기정통부, 윤석열 대통령 주재 국가과학기술자문회의에서 미래성장과 기술강국 도약을 향한 『국가전략기술 육성방안』 발표했습니다. 12대 국가전략기술은 반도체·디스플레이, 이차전지, 첨단 이동수단, 차세대 원자력, 첨단바이오, 우주항공·해양, 수소, 사이버보안, 인공지능, 차세대 통신, 첨단로봇·제조, 양자 기술 분야 입니다. 12대 국가전략기술 중 선한인공지능연구소는 AI반도체 분야에 연구를 지속해오면서 미래 인재 교육과 기업 맞춤형 프로그램을 R&D하고 있습니다.
AI 반도체란?
한 마디로 정리하자면 ‘사람 뇌를 닮은 반도체’ 를 생각하시면 되겠습니다. AI는 수많은 데이터를 학습하고 이를 통해 추론한 결과를 도출합니다. 학습 데이터를 단시간에 받아들이고 처리하기 위해서는 특별한 프로세서가 필요한데, 이 프로세서가 ‘AI 반도체’ 입니다. AI 반도체는 AI 서비스 구현에 필요한 대규모 연산을 초고속, 초전력으로 실행하는 효율성 측면에서 특화된 비메모리 반도체로, AI의 핵심 두뇌에 해당합니다. AI 반도체가 개발되기 전에는 이 핵심 두뇌 역할을 CPU(중앙처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)가 담당해왔는데 이 둘은 AI를 처리할 수 있는 성능은 갖췄지만 애초에 AI용으로 개발된 것이 아니다 보니 AI연산 외의 부분에 성능이 낭비되고, 비용이나 전력 소모 등 비효율적인 부분이 발생했습니다. 이를 해결하기 위해 CPU, GPU 대비 범용성은 낮지만, AI 알고리즘에 최적화된 AI 전용 반도체가 등장하게 된 것입니다. AI의 딥러닝에 특화되었다는 의미에서 흔히 NPU, Neural Processing Unit(신경망 처리장치)라고 부르기도 합니다.
*NPU 관련 동영상 : https://youtu.be/it3_G6x77vU
주요국 동향
- (미국) 미래 핵심 산업 중 중국 의존도가 높은 분야에 대한 자국 중심의 공급망 재편 방안 마련
- (EU) 반도체 산업 전략뿐만 아니라 디지털 및 신산업정책 등을 통해 반도체 경쟁력을 강화하기 위한 정책적 목표 제시
- (독일) 반도체 산업육성 및 경쟁력 강화를 위해 32개 프로젝트에 총 100억 유로 규모의 투자계획 발표
- (인도) 반도체산업 육성을 위해 관세 인하 및 투자금에 대한 재정지원, 생산 관련 인센티브 등의 정책지원 방안 발표
- (중국) 「14차 5개년 계획 및 2035 중장기 목표」(‘21.3월)에서 R&D 투자를 매년 7% 이상 증액하고, 7대 전략분야로 반도체, AI 등 선정
- (일본) 일본의 반도체 소재·제조장치 산업의 강점과 결합하는 방식으로 외국 첨단 파운드리 전략대화 등을 통해 민·관의 AI 비전 공유 및 협력 논의 활성화 유치 전략
- (한국) 인공지능 프로세서 R&D를 위한 부처 공동 R&D를 강화하고, 인공지능최고위
자랑스러운 국내 AI반도체 유관기업
– 삼성 : https://semiconductor.samsung.com/kr/insights/topic/ai/
출처 : 더브이씨
대학교육기관
– 서울대 반도체공동연구소 : https://isrc.snu.ac.kr/
– 연세대 시스템반도체공학부 : https://yssemi.yonsei.ac.kr/semisys/index.do
* 특히 성균관대 재학생을 인터뷰한 결과 이 학과에 입학하면 취업걱정은 없다고 하는 것이 기억에 남습니다.
참조자료
1) 칭화대, White Paper on AI Chip Technologies(2018) https://www.080910t.com/downloads/AI%20Chip%202018%20EN.pdf
2) 한겨레, ‘AI 반도체 선점하라” 한·미·중·대만 4개국 뜨거운 각축전‘(2020.10.13) https://www.hani.co.kr/arti/economy/marketing/965510.html
3) The Ultimate AI Arms Dealers(2021.5) https://www.agf.com/ca/en/insights/market-commentaries/articles/article-the-ultimate-ai-arms-dealers-en.jsp
4) IC Insight, Foundry Market Tracking Toward Record-tying 23% Growth in 2021(2021.09.22) https://www.icinsights.com/news/bulletins/Foundry-Market-Tracking-Toward-Recordtying-23-Growth -In-2021/
5) AI at the Edge(2021) https://www.smart-systems-integration.org/media/1696
6) Ark Invest, Big Idea 2021(2021) https://research.ark-invest.com/hubfs/1_Download_Files_ARK-Invest/White_Papers/ARK%E2%80%9 3Invest_BigIdeas_2021.pdf