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국산 반도체로‘탈 엔비디아’추진… 첨단패키징 선도할 기술력도 육성
정부가 반도체 분야 패권 경쟁에서 생존하기 위해 6775억원 규모의 연구·개발(R&D) 예산을 투입한다.국산 인공지능(AI) 반도체를 활용해‘탈 엔비디아’를 추진하고 경쟁국에 비해 뒤진 반도체 패키징 기술력을 끌어올린다는 구상이다.
과학기술정보통신부는 26일‘2024년 제5회 국가연구개발사업평가 총괄위원회’를 개최하고 2가지 반도체 R&D 사업에 대한 예비타당성조사 결과를 통과시켰다고 밝혔다.
먼저‘AI 반도체를 활용한 K-클라우드 기술개발 사업’은 전력을 적게 쓰면서도 효율이 높은 국산 AI 반도체 기반의 데이터센터 기술을 개발하는 게 핵심이다.최근 AI 연산과 추론에 필요한 칩 수요가 폭증하면서 가격이 천정부지로 치솟고 있는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 대체하기 위한 목적이다.내년부터 2030년까지 6년간 진행되며 사업비 4031억원이 투입된다.이를 통해 2030년까지 국산 AI 반도체 기반 AI 컴퓨팅 학습 성능 효율과 추론 소모 에너지 효율을 세계 3위 수준으로 높인다는 목표를 세웠다.AI 데이터센터 국산화율도 20%까지 끌어올린다는 계획이다.
정부의 AI 반도체 투자 확대는 AI 산업의 지속가능성을 확보하기 위한 목적이 크다.최근 생성형 AI에 드는 막대한 전력과 비용을 감당하기에 기존 GPU의 가성비가 떨어진다는 평가가 나오고 있기 때문이다.삼성전자가 전력 효율을 높인 추론용 AI 반도체‘마하-1’을 개발하는 것도 비슷한 맥락이다.과기정통부도 메모리에 연산 기능이 결합돼 저전력·고성능을 구현하는‘지능형 반도체(PIM)’와 인간 두뇌를 모방해 GPU보다 전력 소모가 적은‘신경망 처리장치(NPU)’를 개발하고 있다.
정부는‘반도체 첨단패키징 선도 기술개발 사업’에도 내년부터 2031년까지 7년간 2744억원을 투입한다.반도체 패키징은 웨이퍼 형태로 생산된 반도체를 자른 뒤 전기 배선 등을 연결해 전자 기기에 탑재할 수 있는 형태로 조립하는 작업이다.패키징 기술을 통해 후공정 단계의 반도체 성능과 집적도를 향상시킬 수 있다.현재 한국의 메모리 반도체 시장 점유율은 60%에 달하지만 후공정 분야 점유율은 10% 이하다.이번 사업은 반도체 집적도 한계를 극복해 세계 첨단 반도체 공급망에서 기술 우위를 가져가는 게 목표다.
류광준 과기정통부 과학기술혁신본부장은 “전 세계 반도체 기술패권 경쟁이 심화하면서 저전력 AI 반도체 시장 선점과 첨단 패키징 등 미래 핵심기술 확보가 매우 중요한 상황”이라며 “향후 반도체 시장에서 한국이 우위를 선점할 수 있도록 하겠다”고 밝혔다.
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