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'AI반도체'통합검색 결과 입니다. (62건)

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KETI, 컨볼루션 신경망·비전 트랜스포머 지원 '엣지 AI 반도체' 개발

한국전자기술연구원(KETI·원장 신희동)은 컨볼루션 신경망(CNN)과 비전 트랜스포머(ViT) 등 다양한 영상 기반 인공지능(AI) 모델을 지원하는 차량용 엣지 AI 반도체를 개발했다고 30일 밝혔다. 엣지 AI 반도체는 저전력으로 복잡한 AI 연산을 처리하며, 클라우드와 연동되는 '협력학습 플랫폼'을 통해 AI 모델 성능을 지속해서 개선할 수 있도록 설계됐다. KETI가 개발한 반도체의 특징은 저전력 소모를 유지하면서도 여러 종류의 객체인식 AI 모델을 효율적으로 처리할 수 있다. KETI가 설계한 신경망처리장치(NPU)는 특정 AI 모델의 연산 구조에 맞게 하드웨어 구조를 최적화하는 '재구성 가능 아키텍처'를 적용해 업계에서 사용되는 '컨볼루션 신경망(CNN)'이나 최신 '비전 트랜스포머(ViT)' 같은 상이한 구조의 모델을 각각 효율적으로 구동할 수 있다. 이 반도체는 클라우드와 연동되는 '협력학습 플랫폼'의 일부로 작동한다. 차량에 탑재된 엣지 AI 반도체는 실시간으로 객체를 인식하는 한편, AI 모델의 성능 개선에 필요한 특정 데이터를 선별해 클라우드로 전송한다. 클라우드에서는 여러 차량에서 수집된 데이터를 기반으로 기존 AI 모델을 학습시켜 성능을 개선하고 이렇게 업데이트된 모델은 다시 차량으로 전송돼 적용되는 구조다. KETI는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 'IoT 다중 인터페이스 기반의 데이터센싱, 엣지컴퓨팅 분석 및 데이터공유 지능형 반도체 기술 개발' 과제의 일환으로 연구를 수행했다. 이 과제는 다양한 IoT 기기에 사용할 수 있는 국산 AI 반도체 기술을 확보하고 AI 반도체 기반 개방형 플랫폼을 마련하는 것을 목표로 한다. KETI는 자체 개발한 NPU를 테스트 차량에 탑재해 최근 경기도 화성 일대에서 실도로 주행 실증을 진행했다. 이를 통해 NPU의 안정적인 실시간 객체 인식 성능과 협력학습을 위한 데이터 수집 및 전송 기능의 원활한 작동을 검증했다. KETI 관계자는 “이번 연구 성과는 미래 모빌리티의 핵심으로 꼽히는 엣지용 AI 반도체 분야 국내 기술 생태계 기반을 강화했다는 점에서 의미가 있다”며 “앞으로 NPU의 연산 효율을 더욱 높이고 지원 가능한 AI 모델을 확장하는 등 후속 연구를 지속할 계획”이라고 밝혔다.

2025.06.30 09:03주문정

"韓팹리스 성장에 실리적 대안 필요…아이멕과 연계가 해법"

“지난날 시스템 반도체에 투자를 많이 했는데 현재 지지부진한 이유는 투자 방향이 잘못됐기 때문입니다.” 김서균 한국팹리스협회 사무총장은 최근 지디넷코리아와 인터뷰에서 “그동안 제조와 달리 팹리스(반도체 설계전문)에 대한 투자는 상대적으로 소홀했다”며 이같이 지적했다. 기존 메모리 위주로 구성됐던 국내 반도체 생태계가 팹리스 성장에 맞는 토양이 아니라는 주장이다. “공공 파운드리 늦었다...Imec 협력해야” 그는 팹리스가 성장하기 위해서는 선도 기술을 조기에 확보해야 한다고 강조했다. 현재 연구개발(R&D) 중인 미래 기술을 칩에 적용하기 위함이다. 이를 위해 앞서 업계 안팎에서는 한국형 Imec(아이멕) 구축을 주장했다. 아이멕은 벨기에 본사를 둔 나노일렉트로닉스 및 디지털 기술을 연구하는 국제 연구개발 기관이다. 반도체 장비, 소재부터 설계까지 반도체 생태계 전반을 아우르는 네트워크를 보유하고 있다. 그러나 김 총장은 한국형 아이멕이 현실적인 문제로 실현이 어렵다고 말한다. 그는 “한국형 아이멕을 구축하기 위해서는 수조원에 달하는 예산을 투자해야 하는데 현재 그만한 예산을 확보하기 힘들다”며 “같은 의미에서 운영비만 연간 1천조가 넘게 들어가는 공공 파운드리도 사실상 구축이 부담되는 상황”이라고 설명했다. 그러면서 “KU Leuven(루벤) 대학과 공조해 아이멕의 첨단 장비를 이용하는 방법으로 가야한다”고 제언했다. KU 루벤 대학은 아이멕과 밀접하게 협력하는 관계다. 아이멕은 KU루벤과 공동으로 2nm(나노미터, 10억분의 1m) 이하 차세대 반도체, 패키징 등 첨단 분야를 연구하고 있다. 유럽 선진 연구시설 인프라를 국내 업체들이 활용할 수 있는 것이다. 예를 들어 초미세공정 칩을 테스트해보고 싶은 경우 1나노 공정 수준의 MPW(멀티 프로젝트 웨이퍼)를 아이멕에서 진행할 수 있다. 양산 칩과는 다르더라도 대략적인 칩 성능 파악은 가능하다. 김 총장은 “외국에 있는 시설을 돈 내고 이용하는 게 국내에 거점을 구축하는 것보다 훨씬 저렴하고 효과도 좋다”며 “아이멕과 곧바로 협력하는 게 힘들 것으로 예상되는 만큼, KU루벤 대학을 교두보로 이용해야만 한다”고 강조했다. 아울러 “인력 양성 측면에서도 글로벌 감각을 갖춘 석박사급 반도체 인재를 육성할 수 있는 기회”라고 덧붙였다. "표준형 설계 IP 꼭 필요해" 효율적인 개발을 위한 범용 설계 IP(설계자산)의 필요성도 강조했다. IP는 반도체 설계에서 재사용 가능한 일종의 기능 블록이다. 칩 설계 시간과 비용을 단축시켜준다. 김 총장에 따르면 현재 국내 팹리스를 대상으로 하는 IP 지원 사업이 펼쳐지고 있으나, 표준화된 IP 지원은 전무한 상황이다. IP 표준이란 여러 기업이 IP를 서로 쉽게 공유하고 통합할 수 있도록 만드는 공통의 규칙이나 형식을 뜻한다. 김 총장은 “K-IP 지원 사업으로 표준화된 IP를 공급해 생산 효율화가 이뤄져야 한다”며 “중소 팹리스 기업이 설계 IP를 효율적으로 활용할 수 있도록 K-IP 인프라가 꼭 필요하다”고 말했다.

2025.06.25 17:05전화평

정부-학계, 국산 NPU 육성 본격화…실증부터 인재양성까지

정부가 국산 AI반도체에 대한 지원을 대폭 늘리고 있다. 추경(추가경정예산)을 두차례 진행해 약 800억원 규모 예산을 NPU(신경망처리장치)에 투자하는 것이다. 이에 더해 학계에서는 국산 AI반도체를 AI 개발에 활용하며, 국산 칩 상용화의 단초를 다지고 있다. 정부, NPU 사업에 794억원 투자 23일 업계에 따르면 정부는 최근 국무회의에서 제2차 추경안을 의결했다. 이번 추경은 국산 NPU 상용화 개발 지원 예산 300억원을 추가하는 내용을 골자로 한다. 지난 1차 추경 금액인 494억원까지 더해, 총 794억원의 지원금이 국산 NPU 조기 상용화에 투입된다. 정부는 구체적으로 ▲AI 컴퓨팅 실증 인프라 고도화 ▲인공지능 전환(AX) 실증 지원 ▲AI 반도체 사업화 적시 지원 ▲AI 반도체 해외 실증 지원 ▲국산 AI 반도체 기반 디바이스 AX 개발·실증 등에 예산을 투입한다. 특히 AI반도체 업체들이 글로벌 시장에 진출할 수 있도록 기술을 실증하는데 사업 역량이 집중된다. 정보통신사업진흥원(NIPA)은 해외 실증 지원 추경 사업에 참여할 컨소시엄을 총 4개 선정한다. 서버형 2개, 엣지형 2개 등 총 4개 지원 사업에 1개씩 컨소시엄을 참여시킨다는 구상이다. 사업 대상은 기존에 참여하던 리벨리온(서버형), 딥엑스(엣지형) 외에도 퓨리오사AI가 서버형 지원 사업에 참여하는 방안을 검토하는 걸로 전해진다. 한편, NIPA는 다음달 초 컨소시엄을 선정할 예정이다. 서울대, 국산 NPU로 융합형 인재 양성 다만 NPU를 현장에서 바로 활용할 수 있는 인재는 부족한 실정이다. AI 기술을 이해하면서도 반도체 구조와 시스템을 고려하는 HW(하드웨어)-SW(소프트웨어) 융합 인재가 없기 때문이다. 최기창 서울대학교 교수는 “현재 대학 교육은 대부분 AI와 반도체를 분리된 전공으로만 다루고 있다”며 “실제 산업 환경에서 사용되는 도구나 플랫폼에 대한 경험이 부족한 이유”라고 설명했다. 이에 서울대 차세대반도체 혁신융합대학은 올해 2학기부터 국산 AI반도체를 활용한 'We-Meet' 프로그램을 수업에 본격 도입한다. 국산 NPU의 활용 사례를 늘리면서도, AI반도체 전문 인재를 양성하기 위함이다. 수업은 크게 세가지로 분류된다. 먼저 국산 AI반도체 기반 LLM(대규모 언어모델) 실습 수업이다. 서울대 규장각 데이터인 조선왕조실록을 기반으로 수업이 진행되며, 단순히 생성형 AI 결과를 보는 데 그치지 않고 학생들이 직접 프롬프트(AI 모델에 텍스트 지시) 설계에 참여한다. 결과가 나오면 직접 분석하고, 생성형 AI 구조와 작동 원리를 실습 중심으로 학습한다. 이 때 퓨리오사AI에서 양산한 '레니게이드'를 수업에 활용한다. 실제 인프라 환경부터 모델 구현까지 익힐 수 있는 셈이다. 이혁재 서울대 반도체공동연구소장은 “국산 칩인 퓨리오사AI의 반도체로 AI가 잘돌아간다는 걸 보여줄 수 있는 기회”라고 말했다. 두번째는 '반도체 산업 활용 AI 최적화 기술과 MLOps 플랫폼' 수업이다. 이 수업은 반도체 제조 과정에서 실제로 사용되고 있는 품질검사 AI 기술을 교육과정에 반영한 케이스다. 학생들은 공개 가능한 반도체 제품 이미지 데이터셋을 활용해 AI 모델을 학습한다. 최 교수는 “수업 중 진행되는 MLOps 플랫폼과 API 연동 실습은 실제 기업들이 운영 중인 생산 환경과 유사한 구조”라며 “실무적인 성격이 강하다”고 말했다. 세번째 수업은 'NPU 기반 AI 추론 및 응용이다. 요즘 급부상하고 있는 온비다이스 AI, 엣지 컴퓨팅을 다루는 수업으로, 국산 NPU 하드웨어에서 AI 모델을 실행하는 걸 목표로 한다. 최 교수는 “실제 AI 반도체 서버, Llama3, MLOps, NPU 개발환경까지 체험하면서 최신 기술 흐름을 실습 중심으로 익히게 될 예정”이라며 “단순한 '교과 성적'이 아닌 산업 현장에서 검증된 실전 역량이라는 점에서 취업 경쟁력에서 큰 차별화 요소가 될 것으로 기대된다”고 내다봤다.

2025.06.23 16:52전화평

美 마벨, 맞춤형 S램 칩 시장 정조준...韓 반도체 업계에 기회

글로벌 반도체 기업 마벨(Marvell)이 맞춤형(Custom) AI반도체 전략을 전면에 내세우며 시장 판도 변화를 예고했다. 2나노(nm, 10억분의 1m) 공정으로 제작된 커스텀 S램을 통해 AI 인프라 시장에서 선두주자로 입지를 강화한다는 전략이다. 이에 AI칩 생태계 확대 과정에서 국내 메모리 양사가 협업 파트너로 부상할 가능성이 제기된다. 미국 마벨은 현지시간 17일 AI 기술 웨비나를 개최하고 초미세 공정 기반 맞춤형 AI칩 전략을 공개했다. 클라우드, 데이터센터 등 고객에게 맞춤형 칩을 제공해 엔비디아와 차별화하겠다는 계획이다. “2나노 맞춤형 S램, AI워크로드 최적화 메모리” 이날 발표 중에는 기존 메모리와는 다른 혁신적인 기술 내용이 이어졌다. 기존 10나노~20나노 수준에 머물던 S램을 TSMC 2나노 공정을 통해 양산한다는 내용이다. S램은 전원을 공급하는 한 저장된 데이터가 보존되는 메모리다. 주로 CPU의 캐시 메모리, AI가속기 내부 버퍼, 네트워크 프로세서 등에 활용돼 데이터 접근 속도를 높이는 역할을 담당한다. D램과 달리 리프레시(새로고침) 동작이 필요 없어 속도가 더 빠르지만, 집적도가 낮아 용량이 작고 비싸다는 특징을 가지고 있다. 마벨이 공개한 2나노 맞춤형 S램은 AI 가속기 연산 중간 데이터 전송 지연 시간을 매우 짧게 만든다. 아울러 AI 전용 커스텀 IP(설계자산) 형태로 공급돼, S램의 단점으로 꼽히던 면적을 15% 줄였다. 최선단 공정인 2나노를 통해 양산되는 만큼 동일 밀도에서 표준 SRAM보다 최대 66% 적은 전력을 소비한다. 전반적으로 최적화된 셈이다. 회사는 범용 S램보다 특정 AI 워크로드에 최적화된 맞춤형 메모리 구조가 향후 인프라 시장을 이끌어 갈 것으로 내다봤다. 윌 추(Will Chu) 마벨 커스텀 클라우드 솔루션 담당 수석 부사장은 “커스텀은 AI 인프라의 미래”라며 “오늘날 하이퍼스케일러들이 최첨단 커스텀 XPU를 개발하는 데 사용해왔던 기술은 더 많은 고객, 더 다양한 기기, 더 많은 애플리케이션에 적용될 것”이라고 말했다. 그러면서 “커스텀 시대를 위한 선도적인 기술 포트폴리오를 구축하기 위해 파트너 및 고객과 협력하기를 기대한다”고 덧붙였다. 열리는 맞춤형 시장...韓 반도체에 기회 이 같은 행보는 국내 반도체 업계에 기회로 작용할 전망이다. 마벨은 칩을 자체적으로 설계하지만 생산은 외주에 맡기는 팹리스(반도체 설계전문)다. 국내 파운드리(반도체 위탁생산) 업체인 삼성전자의 잠재적인 고객인 셈이다. 또 맞춤형 칩은 범용 칩보다 생산이 복잡한 만큼 IP, 패키징 등 협력사 확대가 필수적이다. 메모리 업체 입장에서는 HBM 등 AI 메모리와 연계할 가능성 있다. S램 IP를 통한 고속 XPU IP 플랫폼을 확장하면 HBM과 공동 최적화를 할 수 있는 것이다. 장비업체 입장에서는 맞춤형 S램에 필요한 테스트, 패키징 장비 분야에서 기회가 있을 것으로 관측된다. 다만 단기간에 국내 업계에 영향을 주지는 않을 것으로 보인다. 메모리 업계 관계자는 “당장은 큰 영향이 없을 것 같다”며 “이와 관련해서 칩이 실제로 나와봐야 알 수 있을 것”이라고 말했다.

2025.06.18 16:17전화평

과기정통부, 국산 NPU 탑재한 디바이스 개발 지원

과학기술정보통신부가 국산 AI반도체 기반 AX 디바이스 개발 실증 사업의 2025년도 과제 공고를 19일부터 7월10일까지 실시한다고 밝혔다. AX 디바이스는 기기 자체에 내장된 국산 NPU를 기반으로 알고리즘, AI모델 등을 구동해 ▲실시간 서비스 ▲사용자 특화 ▲전력 효율성 측면의 강점으로 기대를 받고 있다. 과기정통부는 이 사업을 통해 국산 NPU 기업, 디바이스 개발 기업 등의 수요공급 매칭을 통해 AX 디바이스 개발과 실증을 지원할 계획이다. 공모에서는 안전, 가전, 교통 물류, 제조 등 4개 분야에서 6개의 과제를 수행할 기업과 기관을 선정한다. 지원 분야 선정을 위해 지난 3월부터 5월까지 국산 NPU 기업, 디바이스 기업 등을 대상으로 수요조사를 실시했으며 국민 편의와 안전 향상 체감이 높은 분야가 선정됐다. 각 과제당 2년을 지원하는 사업으로 먼저 국산 AI반도체를 활용한 AX 디바이스 개발을 위해 제품 설계 최적화, 기술검증 등을 진행하고 이후에는 개발한 AX 디바이스 시작품 검증 실증을 통해 레퍼런스를 확보하고 이를 기반으로 제품의 시장 확산·상용화를 중점 지원할 계획이다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “우리나라의 우수한 디바이스 제조역량과 국산 AI반도체 접목을 통해 국민 편의와 안전을 제고할 수 있는 AX 디바이스 시장의 활성화로 국내 연구자와 기업이 손쉽게 디바이스를 개발할 수 있는 AX 생태계가 조속히 조성되어 추후 피지컬 AI 시대에 선제적으로 대응할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

2025.06.18 12:00박수형

韓 AI 반도체 '옥석 가리기'...성장하는 엣지칩, 서버 NPU는 고객 없소

국내 AI 반도체 업계에서 올해는 '옥석 가리기의 해'로 불린다. 지난 2~3년간 AI 반도체 붐이 일며 천문학적인 투자를 받아온 스타트업들이 일제히 제품 양산을 시작해서다. 그동안 받아온 기대를 실제로 증명해야 하는 셈이다. 올해의 절반이 지난 6월, AI 반도체 업계는 앞서 예상한 상황과는 다른 그림이 펼쳐지고 있다. 열릴 것 같던 서버향 NPU(신경망처리장치) 시장은 열리지 않고 있으며 오히려 온디바이스 AI 시장은 확대되며 엣지 AI칩 업체에 기회가 찾아왔다. 정부, 국산 AI칩에 2천억원대 지원 15일 반도체 업계에 따르면 AI 반도체 업체들은 정부의 AI칩 지원 사업에 환영의 의사를 내비치고 있다. 모빌린트 관계자는 “정권이 바뀌면서 AI 쪽 지원에 타깃을 맞춰주는 것 같아서 기대를 하고 있는 게 사실”이라고 밝혔다. 익명을 요구한 한 AI 반도체 업계 관계자는 “국산 NPU 관련해 추경에 반영을 한 것 자체는 굉장히 반가운 일”이라고 말했다. 앞서 과학기술정보통신부는 AI 반도체 업체에 추경 494억원을 포함해 총 2천434억원을 투입한다고 밝혔다. 구체적으로는 ▲AI 컴퓨팅 실증 인프라 고도화(120억원) ▲인공지능전환(AX) 실증 지원(40억원) ▲AI 반도체 사업화 적시 지원(220억원) ▲AI-반도체 해외 실증 지원(54억원) ▲국산 AI 반도체 기반 디바이스 AX 개발·실증(60억원) 사업으로 구성됐다. 사업에는 리벨리온, 딥엑스, 퓨리오사AI 등이 참여할 것으로 관측된다. 열리지 않는 서버 NPU 시장 현재 추론형 서버 NPU 시장 상황은 좋지 못하다. 국내 AI 반도체 업계가 정부의 지원을 가뭄의 단비로 여기는 이유다. 당초 업계 안팎에서는 추론형 NPU 제품의 수요가 지난해부터 늘어날 것으로 전망했었다. 그러나 현재까지 추론형 NPU 시장은 열리지 않고 있다. 서버 NPU의 사용처가 데이터센터로 한정된 만큼 구매할 고객이 많지 않기 때문이다. 추론형 NPU 시장의 문이 열리지 않는 다른 이유로는 엔비디아의 존재가 있다. 추론만 가능한 NPU와 달리 GPU는 학습과 추론 모두가 가능하다. AI를 구현하는 빅테크 입장에선 검증된 엔비디아 칩을 사용하는 게 리스크를 줄이는 길인 것이다. AI 반도체 업계 한 관계자는 “결국 중요한 것은 이 칩을 사용해도 된다는 검증”이라며 “정부에서 AI반도체 업체들을 지원해주는 것도 좋지만, 고객사를 지원해 국산 AI칩을 구매해 활용할 수 있도록 하는 게 오히려 현 상황을 타개할 방법으로 보인다”고 제언했다. 온디바이스 AI 확장...엣지 AI칩 시장 커진다 서버형 NPU 시장과 달리 국내 엣지 AI 반도체 업계의 시장 상황은 다소 안정적이다. 데이터센터 외 고객사가 없는 서버형 NPU와 달리 엣지 NPU는 로봇, 드론, CCTV 등 다양한 분야에서 고객사를 확대할 수 있기 때문이다. 실제로 엣지 NPU 기업인 딥엑스는 국내외 대기업이 개발하고 잇는 로봇에 AI칩 공급을 추진하고 있다. 회사는 로보틱스 서비스 개발을 위해 현대차와 손을 잡은 바 있다. 모빌린트의 경우 최근 LG AI 연구원에서 개발한 AI 언어모델 엑사원(EXAONE)을 자사 제품으로 구현했다. 당시 구현에 사용된 제품은 AI반도체 에리즈(ARIES)를 탑재한 카드 MLA100이다. 윤상현 모빌린트 이사는 “일반적으로 8B(매개변수 80억개) 이하의 AI 모델은 영어랑 달리 한국어 구현은 자연스럽지 못하다”며 “이번 구현에서는 AI가 한국말을 자연스럽게 했다. 진짜 AI 비서 같은 역할을 하는 그런 시연이었다”고 밝혔다.

2025.06.15 09:00전화평

과기정통부, AI반도체 추경사업 통합설명회 11일 개최

과학기술정보통신부가 국내 팹리스 NPU의 조기 상용화를 지원하기 위해 추경으로 편성한 AI반도체 분야 사업에 대한 통합 설명회를 11일 오후 한국과학기술회관에서 개최한다. 과기정통부는 AI반도체 분야 중요성을 고려해 올해 추경 494억원을 포함해 R&D, 실증, 인재 양성 등에 총 2천434억원을 투자한다. 특히 추경사업은 우수한 기술력을 갖춘 국내 유망 팹리스들이 NPU 조기 상용화에 필수적이라고 요청한 현장 의견을 적극 반영해 기획됐다. AI반도체 분야 추경 사업은 ▲AI컴퓨팅 실증 인프라 고도화(120억) ▲AX 실증 지원(40억) ▲AI반도체 사업화 적시 지원(220억) ▲AI-반도체 해외 실증 지원(54억) ▲국산 AI반도체 기반 디바이스 AX 개발·실증(60억) 사업으로 구성됐다. 이 가운데 AI컴퓨팅 실증 인프라 고도화 사업, AX 실증 지원 사업, AI반도체 사업화 적시 지원 사업(제품 제작지원)은 이달 30일까지 공고를 통해 신규 과제 수행자를 모집하고 있다. 통합설명회는 추경사업을 실제 집행하기 전에 기업들에게 사업 내용을 상세히 설명하고 사업 추진에 대한 의견을 수렴하기 위해 마련한 자리로, 사업 전반에 걸친 자유로운 질의응답을 진행하여 기업들이 과제를 지원하는데 애로사항이 없도록 실무적인 소통도 강화할 예정이다. 아울러 과기정통부는 통합 설명회와 연계해 AI반도체 팹리스 간담회도 함께 진행한다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “과기정통부는 그간 기업과의 긴밀한 소통을 바탕으로 정책수요를 발굴하여 이번 추경 사업 등 기업이 실제 필요한 지원 사업을 추진해왔다”며 “앞으로도 사업 기획은 물론, 집행 과정에서도 지속적으로 의견을 청취하여 국내 팹리스에게 실질적인 도움을 제공하고 국산 NPU가 조기에 상용화되는 성과를 창출할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

2025.06.10 12:00박수형

"텐센트·알리바바 등 中 빅테크, 화웨이 AI칩 주문 안해"

중국 화웨이가 자체 개발한 AI반도체 어센드(Ascend) 910C가 현지 시장 확산에 어려움을 겪고 있다. 9일 미국 IT전문매체 디 인포메이션 등 외신에 따르면 텐센트, 알리바바, 바이트댄스 등 주요 빅테크 기업들은 화웨이 AI칩을 대량 주문하지 않고 있다. 이 매체는 “빅테크들이 화웨이의 AI반도체인 어센드 910C를 대규모로 주문하지 않은 상태”라며 “이 칩은 현재 국영기업 및 지방정부를 중심으로 공급되고 있는 상황”이라고 보도했다. 화웨이의 AI칩 확산 저해의 중심에는 CUDA가 있는 것으로 관측된다. CUDA는 엔비디아에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델로, 글로벌 빅테크 기업 상당수가 그간 AI 개발에 활용해왔다. 실제로 중국 빅테크 기업들은 수년간 엔비디아 CUDA 소프트웨어 생태계에 많은 투자를 해왔다. 그리고 이를 벗어나기 위해서는 막대한 시간과 자원이 소요되기에 당장 벗어나기 힘들다는 것이다. IT전문 매체 WCC테크는 “화웨이의 자체 프레임워크인 CANN(Compute Architecture for Neural Networks)은 기능성과 생태계 면에서 CUDA에 비해 여전히 부족한 점이 많다”고 분석했다. 빅테크 기업이 화웨이와 직접적인 경쟁 관계에 있다는 점도 주문을 망설이게 한다. 알리바바, 텐센트는 클라우드, AI 분야에서 화웨이와 직접적으로 경쟁하고 있다. 경쟁사 칩을 도입하는 데에는 전략적 저항감이 존재하는 셈이다. 디 인포메이션은 ▲어센트 910C 발열 ▲H100 등 엔비디차 칩 대거 비축 ▲美 정부의 화웨이 칩 규제 강화 등도 화웨이 칩을 주문하지 않는 이유로 지목했다.

2025.06.09 11:06전화평

코난테크놀로지-리벨리온, 국산 AI 반도체·LLM 결합…제품화 단계 진입

코난테크놀로지(대표 김영섬)와 리벨리온이 손잡고 '국산 인공지능(AI) 인프라' 구축에 속도를 내고 있다. 코난테크놀로지와 리벨리온은 국산 AI 반도체와 생성형AI 모델을 결합한 협력이 제품화 단계에 들어섰다고 5일 밝혔다." 양사는 지난해 8월 국산 생성형 AI와 AI 반도체 기술 융합을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다. 협력의 핵심은 코난테크놀로지의 생성형 AI 기술과 리벨리온의 고성능 NPU를 결합해 독자적인 AI 생태계를 조성하고, 나아가 소버린 AI 실현을 위한 기술 자립도를 높이는 데 있다. 이 협력은 최근 제품화로 이어지고 있다. 코난테크놀로지는 지난달 기업형 AI 서버 '코난 AI스테이션 서버''를 출시했다. 이 서버에는 자체개발 대규모언어(LLM)인 '코난 LLM'이 기본 탑재됐다. 코난 AI스테이션 서버는 조직 단위로 활용 가능한 생성형 AI 전용 인프라다. 사용자 수에 따라 GPU, 메모리, 스토리지 등을 유연하게 구성할 수 있다. 외부 인터넷 연결 없이도 온프레미스 환경에서 완전한 AI 기능을 구현할 수 있어 보안 요구가 높은 기관에서도 안심하고 도입 가능하다. 코난테크놀로지는 이러한 장점을 앞세워 AI스테이션 서버를 시장에 선보였고, 출시 이후 다수의 고객사 문의와 함께 실제 납품도 이뤄지고 있는 것으로 전해졌다. 코난 LLM은 리벨리온의 최신 NPU 'ATOM 서버' 환경에서도 원활하게 구동된다. 양사는 현재 AI스테이션 서버를 활용한 최적화 및 시범 테스트를 함께 진행하고 있다. 리벨리온은 이 결과를 바탕으로 NPU 기반 국산 AI 인프라 도입을 희망하는 고객사에 솔루션을 제안할 계획이다. 코난테크놀로지 관계자는 "국산 NPU 위에서 국산 LLM이 자연스럽게 구동되는 환경을 구현함으로써 AI 시장에서 기술적 주도권을 확보할 가능성을 확인했다"며 "앞으로도 국산 AI 인프라 자립을 이끌 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

2025.06.05 10:43남혁우

에이직랜드, 광주 AI 반도체 전략 사업에 속도

에이직랜드가 광주에서 R&D, 인재 채용, 산학 협력 등 AI 반도체 생태계 구축에 앞장서고 있다. 주문형반도체(ASIC) 디자인 솔루션 전문기업 에이직랜드는 지역 대학 및 팹리스 기업들과의 협력을 바탕으로 연구개발, 인재 채용, 공동 과제 발굴 등 본격적인 실행 단계에 들어갔다고 30일 밝혔다. 회사는 지난 4월 15일 광주 실감콘텐츠큐브(GCC) 내 광주사무소를 정식 개소한 바 있다. 에이직랜드는 지난해 9월 광주광역시, 조선대학교, 전남대학교, 광주과학기술원과 체결한 AI 반도체 산업 생태계 조성 업무협약의 후속 조치로, 협약 참여 기업 중 가장 빠르게 지역 거점을 구축하며 실행의 첫 주자로 나섰다. 광주사무소 운영은 현재 광주시가 추진 중인 AI 반도체 클러스터 전략과 맞물려 지역 기술 생태계 확장의 마중물이 될 것으로 기대된다. 에이직랜드는 광주 진출을 단순한 입주가 아닌, 자사의 R&D 역량과 지역 산업 자원을 연결하는 전략적 거점으로 보고 있다. 향후 6년간 100명 이상의 반도체 전문 인재를 지역에서 채용할 계획으로, 이달부터 본격적인 채용을 추진한다고 밝혔다. 또한 지역 대학과의 산학협력 프로그램을 통해 설계·검증 등 고급 기술 인력을 양성해 나갈 방침이다. 아울러, 광주사무소에서는 향후 추진 예정인 칩렛 기반 플랫폼 개발과 IP 실증 등 고부가가치 과제를 준비 중이며, 지역과의 협력을 바탕으로 연구개발 역량을 점차 확대해 나가고 있다. 이종민 에이직랜드 대표는 “광주는 기술이 모이고 인재가 성장하며 산업이 연결되는 실질적인 R&D 허브가 될 것”이라며, “AI 반도체 산업의 성장 기반을 지역과 함께 다져가며 기업으로서의 역할을 충실히 해 나가겠다”고 말했다. 한편 에이직랜드는 이번 광주 진출을 통해 기술 개발과 인재 양성에 그치지 않고, 지역사회와 함께 성장하는 산업 생태계 구축에도 힘을 쏟을 계획이다.

2025.05.30 15:27전화평

韓 AI반도체, 사우디 시장 공략 박차..."기술검증 중"

국내 AI 반도체 업계가 사우디아라비아 시장 공략에 박차를 가하는 모양새다. 무주공산이던 사우디의 국가적 AI 전환에 올라타 글로벌 시장 진출의 발판으로 삼겠다는 계획이다. 그러나 사우디 AI 생태계에 최근 미국 AI칩 기업인 엔비디아, AMD 등이 진입하면서 국내 AI 반도체 기업들의 이같은 전략에 변수가 생길지 주목된다. 美 빅테크 기업들 사우디 진출 29일 업계에 따르면 미국 엔비디아는 사우디 국부펀드(PIF)의 지원을 받는 AI기업 휴메인에 'GB300'을 공급한다. GB300은 HBM3E(5세대 고대역폭메모리) 12단을 탑재한 초고성능 최신형 AI 반도체로 오는 7월 양산을 시작한다. 특히 고무적인 점은 1단계 개발에서만 GB300 1만8천개를 탑재한다는 점이다. 휴메인은 500MW(메가와트) 규모의 데이터 센터를 여러 단계에 걸쳐 완성시킬 계획이다. 따라서 칩을 추가로 구매할 가능성이 높은 셈이다. 휴메인은 첫 계약에서만 약 1조2천억원을 엔비디아에 지급한 것으로 알려졌다. 휴메인은 엔비디아 외에도 AMD, 아마존 등 미국 기업과 협력해 AI 인프라를 구축하고 있다. 당초 미국은 엔비디아의 고성능 칩이 사우디를 경유해 중국으로 유입되는 걸 막기 위해, 칩 수출을 통제했다. 그러나 대중국 제재로 희토류 공급량이 줄어들자, 희토류 확보를 위해 사우디에 반도체 수출을 허가했다. 희토류는 첨단 기술의 핵심 부품을 만드는 핵심 재료로, 중국이 전세계 희토류 생산량의 70%를 차지하고 있다. ”한국 AI반도체, 검증 끝나봐야 안다” 이에 국내 AI 반도체 업계에서는 “(결과는) 검증 등 가봐야 안다”는 목소리가 나온다. 익명을 요구한 한 AI 반도체 업계 관계자는 “(사우디 입장에서) 성능이 보장된 엔비디아 칩을 사용하는 건 당연한 선택”이라면서도 “(그러나)우리 업체들이 검증 단계에서 보여주는 퍼포먼스에 따라 결과가 갈릴 것”이라고 말했다. 최기창 서울대 교수는 “엔비디아의 큰 시스템이 들어가는 것과 한국 AI반도체 업체들이 진입하는 건 서로 다른 독립 사안”이라며 “POC(기술검증)도 마치지 않은 지금 국내 기업들의 진출에 대해 얘기하는 건 시기상조”라고 밝혔다. 실제 국내 AI 반도체 쌍두마차인 리벨리온과 퓨리오사AI는 사우디 아람코와 POC를 진행 중이다. 아람코는 사우디의 국경 석유 회사로, 슈퍼컴퓨팅 및 AI 분야 선도 기업들과 잇따라 협력하고 있다. 먼저 리벨리온은 지난 4월 아람코를 직접 방문해 기술 세미나를 진행했다. 회사는 지난 1월 아람코에 칩 샘플이 탑재된 랙(Rack)을 공급한 바 있는데, 세미나에서는 이 제품 구동에 대해 설명한 것으로 전해진다. 현재 리벨리온은 아람코에 일정 분량 제품 공급을 확정 받은 상황으로, 사우디 법인 설립을 준비하고 있다. 리벨리온 관계자는 “미국과 단기적으로는 사이가 좋아지긴 했지만, 장기적으로 봤을 때는 모르는 일”이라며 “아람코가 공급망을 다변화하는 것은 당연한 수순”이라고 설명했다. 퓨리오사AI의 경우 최신 칩인 '레니게이드'를 검증 받고 있다. 레니게이드는 AI 추론 작업에 특화된 NPU(신경망처리장치)칩으로 LG AI연구원 등에서 활용하고 있다. POC는 초기 단계로 추정되며, 확정 구매 물량이 없다는 후문이다. 퓨리오사AI 관계자는 “아람코 본사와 협업해 POC를 진행 중”이라고 전했다.

2025.05.29 16:42전화평

국내 팹리스 NPU 조기 상용화 지원...494억 추경 사업 시동

과학기술정보통신부는 최근 국내 팹리스의 NPU 조기 상용화를 지원하기 위해 추경으로 편성한 AI반도체 분야 주요 신규 과제 공고를 6월30일까지 진행한다고 밝혔다. 과기정통부는 유망한 AI반도체 기업에게 실질적인 지원을 제공하기 위해 올해 추경으로 총 494억원을 편성했다. 주요 내용은 ▲AI컴퓨팅 실증 인프라 고도화(120억) ▲국산 AI반도체 기반 디바이스 AX 개발 실증(60억) ▲AX 실증 지원(40억) ▲AI-반도체 해외 실증 지원(54억) ▲AI반도체 사업화 적시 지원(220억)이다. 이에 따라 과기정통부는 이번 추경을 포함해 올해 R&D, 실증 및 인재양성 등 전 주기에 걸쳐 총 2천434억원을 투자해 AI반도체 산업 활성화를 지원하게 된다. 공고는 AI컴퓨팅 실증 인프라 고도화 사업, AX 실증 지원 사업, AI반도체 사업화 적시 지원 사업 중 제품 제작 고도화 지원 등 주요 신규 과제 수행 기업과 기관 모집을 위한 것이다. 먼저 AI컴퓨팅 실증 인프라 고도화 사업은 총 3년간 추진될 예정으로, 기존 소규모 기술 검증 중심에서 조기 상용화를 뒷받침하기 위한 대규모 국산 NPU 실증을 추진한다. 이를 위해 120페타플롭스(PF) 규모의 대규모 클러스터링 환경을 구현할 예정이며, 상용 AI컴퓨팅 서비스에 대응하는 실증 인프라를 구축한다. 올해는 우선적으로 상용 LLM을 실증할 수 있는 50PF 규모 인프라를 구축하고 내년부터는 단계적으로 인프라를 확충하고 본격적으로 다양한 최신 LLM을 실증할 계획이다. 또 AX 실증 지원 사업은 2년간 지원 예정으로, 이미 상용화된 다양한 AI서비스를 국산 AI반도체로 기반으로 전환하고 상용화까지 지원한다. 지역 산업 등과 연계한 총 4건의 상용 AI서비스에 대한 전환을 지원하여 산업계의 AX를 촉진하고, 전국 단위로 확산될 수 있도록 하여 NPU 기반 AI 추론 시장을 활성화할 계획이다. 마지막으로 AI반도체 사업화 적시지원 사업은 설계SW, 제품 제작, 카드 서버 단위 검증 등 유망 AI반도체 스타트업의 사업화 전주기 지원체계를 구축하여 지원 공백을 해소할 예정이다. 특히 기업들이 자체 실정에 맞게 지원받을 수 있도록 바우처 방식 등을 활용해 실질적인 지원 효과를 극대화하였다. 이와 함께 각 단계별 맞춤형 컨설팅·기술 지원 등도 제공하여 역량 있는 AI반도체 팹리스들의 신속한 시장진출을 촉진할 계획이다. 공고에서는 시제품 및 양산품 제작 지원 대상 기업을 모집할 예정이며, 바우처 방식으로 제공될 설계 SW 수요 기업은 6월 중 모집할 예정이다. 또한, 광주 AI집적단지 등에 구축한 AI반도체 검증체계를 고도화하여 올해 안에 팹리스의 제품 상용화에 필수적인 카드 서버 단위 안정성 및 호환성, 신뢰성 검증을 제공할 계획이다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “과기정통부는 그간 AI반도체의 중요성을 인식하고 기업과의 긴밀한 소통을 바탕으로 정책수요를 발굴해 사업화하는 등 국내 AI반도체 업계의 도약을 위해 지원해왔다”며, “앞으로도 산업계와 원팀이 되어 국산 AI반도체가 골든 타임 내 상용화되고 기업들에게 실질적인 지원이 이루어질 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.

2025.05.29 14:45박수형

산업부, 올해 산업AI 개발·확산에 4천800억원 투자

산업통상자원부는 산업 AI를 활용해 생산성을 높이고 인공지능(AI) 기반 혁신 제품과 서비스를 창출하기 위해 올해 445개 과제에 4천787억원을 투자한다고 28일 밝혔다. 산업부는 기존에 추진 중인 297개 과제에 올해 148개 과제를 추가했다. 산업AI 기술개발 투자규모는 2023년 1천860억원보다 2.5배 증가했다. 분야별로는 AI팩토리(44개 과제, 627억원), AI반도체(20개 과제, 216억원), 자율주행차(82개 과제, 1천206억원), 첨단바이오(80개 과제, 682억원), 지능형로봇(31개 과제, 296억원), 디스플레이(14개, 138억원), 핵심소재(17개 과제, 277억원), 에너지신산업(10개 과제, 74억원) 등 산업과 에너지 전반에 걸쳐 투자가 이뤄진다. 산업부는 산업 AI 개발·확산을 신속 추진하기 위해 우선 다수 업종·기업에 공통으로 활용할 수 있는 산업 AI 모델을 집중 개발해 국내 기업이 적은 비용으로 빠르게 도입·적용할 수 있도록 지원할 예정이다. AI팩토리 과제는 예지보전·품질검사·최적운영·정밀제어·최적배합 도출 등을 목표로 산업 현장 전 공정에 AI를 도입하는 특화 AI 개발을 지원한다. 이를 통해 표준화된 산업 데이터를 축적해 중소·중견기업이 공통으로 활용할 수 있는 파운데이션 AI 모델 등을 만들 계획이다. 또 바이오·이차전지 등 개별 업종에 특화된 산업 AI 모델을 개발·적용·확산해 연구개발(R&D)·설계-제조-유통-유지보수로 이어지는 산업 밸류체인 전반의 생산성과 경쟁력을 높인다. 첨단바이오AI 분야에서는 의약품 제조 공정 전반에서 불순물 발생을 사전에 예측하고 차단하는 AI 모델을 개발·적용하는 과제를 추진한다. 이 과제에는 산업 AI 전문기업과 해당 기술을 실제 활용할 제약기업 등이 함께 참여해 현장 수요에 최적화된 모델을 개발하고 실증하는 방식으로 진행한다. 산업AI 신속 확산을 위한 인프라 조성에도 집중 투자한다. AI 성능을 결정짓는 AI반도체·센서 등 핵심 부품을 개발하고, 산업 데이터 이전·활용이 효율적으로 이뤄지도록 산업별 데이터를 표준화한다. 또 기업이 산업AI를 안정적으로 도입할 수 있도록 대형 테스트베드를 구축하는 등 산업AI 생태계 조성에도 적극 나선다. 산업부 관계자는 “세계 4위 제조업 경쟁력을 가진 우리나라가 글로벌 AI 경쟁에서 주도권을 갖고 경쟁우위를 점할 수 있는 가능성이 가장 높은 분야가 산업AI”라며 “우리 제조업의 고부가가치화와 신산업 창출을 위해서도 산업AI 도입·확산이 필수적이라는 판단 아래 AI팩토리·온디바이스 AI·에너지 AI·유통 AI·연구개발 AI 등으로 투자를 대폭 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 산업부는 또 기술개발 전략수립을 지원하는 R&D전략기획단에 '산업 AI 투자관리자(MD)'를 신설해 과제를 기획·조정한다. 산업부는 AI 기술의 급속한 발전에 발맞춰 일반적으로 4~5년 동안 진행되는 R&D 사업과 달리 1~2년 내 AI 모델을 개발하고 성과를 내는 방식으로 R&D 제도에 변화를 주고 있다. 추가로 산업 AI 과제에 맞게 R&D 지원 및 평가 프로세스도 개선해 나갈 계획이다.

2025.05.28 16:04주문정

산업부, 'K-온디바이스 AI 반도체' 개발 본격 착수…피지컬 AI 시대 선점

산업통상자원부는 피지컬 인공지능(AI) 시대를 선점하기 위해 자동차, 사물인터넷(IoT)·가전, 기계·로봇, 방산 등 4대 분야 반도체 수요·공급 기업과 함께 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발' 프로젝트를 본격 가동한다. K-온디바이스 AI 반도체는 디바이스(제품)에 탑재해 클라우드와 서버 연결 없이도 AI 추론 연산을 할 수 있는 반도체로 실시간 연산과 높은 보안성, 낮은 네트워크 의존성, 저전력 등이 강점이다. 산업부는 국내 AI 반도체 설계기업(팹리스)과 업종별 반도체 수요기업들이 새로운 AI 시장을 함께 개척할 수 있도록 20일 서울 소공동 웨스틴 조선 서울에서 'AI 반도체 협업포럼'을 개최했다. 이날 팹리스들은 개발 중인 '온-디바이스 AI 반도체' 데모 시연을 통해 보유하고 있는 기술력을 선보였다. LG전자·현대자동차 등 프로젝트 기획에 참여한 4대 분야 수요기업은 산업부와 '프로젝트 협력 MOU'을 체결, 온-디바이스 AI 반도체를 국내 반도체 기업들과 함께 개발하기로 했다. 산업부 관계자는 “반도체 산업 지형은 PC·모바일 시대를 거쳐 지금은 Chat GPT와 같은 클라우드 기반 '생성형 AI 시대'에서 개별 디바이스 맞춤형 AI가 탑재되는 '피지컬 AI 시대'로 전환되는 변곡점에 놓여 있다”며 “산업 전 영역에서 피지컬 AI 구현을 위한 맞춤형 '온-디바이스 AI 반도체' 수요가 증가할 것으로 예상된다”고 밝혔다. 산업부는 우선 수요기업을 중심으로 반도체 업계와 온-디바이스 AI 반도체 생태계를 함께 구성해 피지컬 AI 시대를 선도해 나가도록 지원할 계획이다. 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발' 프로젝트는 4대 분야별 온-디바이스 AI 반도체와 SW·모듈·AI 모델 등을 풀스택으로 개발·실증하는 사업이다. 현대자동차·LG전자·두산로보틱스·대동·한국우주항공산업(KAI) 등 수요기업이 기획에 직접 참여했다. 4대 분야 수요기업은 국내 팹리스·SW 기업들과 드림팀을 구성해 수요 맞춤형 AI 반도체와 SW를 개발·실증하고, 탑재와 양산을 목표로 온-디바이스 AI 반도체 풀스택 개발 전 과정에 적극 협력할 계획이다. 산업부는 지난 6개월간 산업 파급효과와 기술 경쟁력 등을 고려해 프로젝트에서 우선 지원할 4대 업종을 선정했다. 자동차, IoT·가전, 기계·로봇, 방산 분야를 선정해 193건의 기획 수요를 접수, 산·학·연 전문가 의견 수렴 등을 거쳐 4대 업종 6개 세부 개발과제(안)을 기획했다. 현재 1조원 규모로 대형 프로젝트 기획을 마무리하는 단계에 있으며, 산업부는 예비타당성 조사 면제 신청 등 관련 절차를 밟아, 이르면 내년부터 정부예산을 확보할 수 있도록 예산당국과 협의해 나갈 계획이다. 안덕근 산업부 장관은 “PC 시대의 인텔, 모바일 시대의 애플, 생성형 AI 시대의 엔비디아에 이어 피지컬 AI 시대로 전환되는 변곡점에서 시장은 새로운 주인을 찾고 있다”며 “정부는 K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업을 신속하게 추진해 '피지컬 AI 시대'를 이끌 주인공이 우리나라에서 탄생할 수 있도록 총력을 다해 지원할 것”이라고 밝혔다.

2025.05.20 17:40주문정

AI반도체 기반 K-클라우드 개발 추진

과학기술정보통신부는 올해 신규로 추진하는 'AI반도체를 활용한 K-클라우드 기술개발사업'의 1차년도 과제를 수행할 연구개발기관을 공모를 통해 선정했다고 7일 밝혔다. 국산 AI 반도체를 기반으로 상용 AI컴퓨팅 인프라를 운영하기 위한 데이터센터 하드웨어, 소프트웨어 핵심 기술을 개발하는 사업으로, 지난해 6월 예비타당성 조사를 통과했다. 이 사업은 국산 AI반도체에 특화된 데이터센터 ▲인프라 및 HW ▲컴퓨팅 SW ▲클라우드 등 3개 전략분야 28개 세부과제로 구성됐다. 올해는 인프라 및 HW 분야 5개 과제, 컴퓨팅 SW 분야 9개 과제, 클라우드 분야 3개 과제 등 총 17개 과제에 대해 공모했으며 선정평가와 사업심의위원회 심의를 통해 신청한 39개 컨소시엄 중 기술력과 사업화 계획이 우수한 17개 컨소시엄, 총 59개 연구개발기관을 선정했다. 특히 전략분야별 성과를 통합하고 사업의 최종 성과물을 도출하는 사업 총괄과제는 국내 대표 팹리스 중심으로 구성된 하이퍼엑셀-리벨리온 컨소시엄이 선정됐다. 이를 위해 하이퍼엑셀-리벨리온 컨소시엄은 인프라 및 HW 과제를 통합하여 컴포저블 서버를 개발하고, 컴퓨팅 SW 및 클라우드 과제 성과를 적용해 사업의 최종 성과를 검증할 계획이다. 아울러 AI컴퓨팅 인프라 경쟁력의 핵심인 컴퓨팅 SW 분야 성과를 집약하는 대표과제는 AI컴퓨팅 인프라 SW 전문기업인 모레가 주관하는 컨소시엄이 선정됐다. 컴퓨팅 SW 분야는 특정 제품에 종속되지 않고 국산 AI반도체 전반에 적용할 수 있도록 오픈소스를 기반으로 개발해 개방형 생태계를 구축할 계획이다. 이를 위해 연구 과정에서 국산 AI반도체 업계 전반의 의견을 적극 반영하고 성과 검증에도 다양한 기업의 제품을 활용할 계획으로, 기술개발 성과를 국내 팹리스와 SW기업에 전면 확산해 국내 AI반도체 산업계의 SW 역량 강화에 기여할 예정이다. 또한 UXL 재단 등 글로벌 오픈소스 커뮤니티와의 연계를 통해 성과를 글로벌로 확산하고 AI반도체 SW 트렌드를 선도해 나간다는 계획이다. 클라우드 분야 대표과제는 한국전자통신연구원(ETRI), 한국전자기술연구원(KETI) 등 연구계와 클라우드산업협회 등으로 구성된 컨소시엄이 선정됐다. 이를 통해 과제 성과가 특정 클라우드 기업에 종속되지 않고 국내 AI컴퓨팅 인프라 업계 전반에 확산될 수 있도록 추진할 예정이다. 이밖에 뛰어난 기술력을 갖춘 디노티시아, 파네시아 등 HW분야 기업과 래블업, 오케스트로, 크립토랩 등 SW분야 기업과 서울대, 연세대 등 국내 주요 대학도 주관기관으로 선정됐다. 네이버클라우드, NHN, SK텔레콤 등 AI컴퓨팅 인프라 운영 기업 역시 참여기관으로 과제를 수행할 예정으로, 국내 AI컴퓨팅 가치사슬에 포함된 업계 전반이 원팀이 되어 사업을 추진한다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “과기정통부는 그간 국산 AI반도체 산업 활성화를 위해 R&D 및 실증 사업화, 인재양성 등을 적극 지원해 왔으며, 올해 추경 494억원을 포함해 총 2천423억원을 투자할 예정”이라며 “이제는 AI반도체 국산화를 넘어 AI시대 핵심 경쟁력인 AI컴퓨팅 인프라를 우리 기술로 완성할 수 있도록 K-클라우드 기술개발사업을 성공적으로 추진하여 세계적인 수준의 AI컴퓨팅 산업 경쟁력을 확보할 것”이라고 말했다.

2025.05.08 12:00박수형

"韓, 시스템반도체 점유율 오히려 뒷걸음…AI 등 적극 육성해야"

국내 시스템반도체 경쟁력 강화를 위해 AI 반도체의 전략적 육성이 필요하다는 제언이 나오고 있다. 이에 국내 정부 부처 및 주요 기관은 올해 온디바이스 AI, 초미세 공정 등에 대한 지원책을 적극 펼칠 계획이다. 29일 성남 판교 그래비티호텔에서 '2025 시스템반도체 얼라이언스 테크포럼'이 개최됐다. 올해로 4회째 이어진 이번 포럼은 시스템반도체 및 온디바이스 AI 산업을 둘러싼 최신 시장·정책 동향과 기술 전략을 공유하고, 수요-공급 기업 간 협력 기회를 확대하기 위해 마련됐다. 산·학·연 관계자 약 80여 명이 참석해 높은 관심을 보였다. 김형준 차세대지능형반도체사업단장은 축사를 통해 "한국이 시장을 지배하고 있는 메모리반도체에 비해 시스템반도체 시장이 3배나 크지만, 국내의 매출 비중은 10년전 대비 오히려 줄어든 상황"이라며 "국내 시스템반도체 시장이 활성화되려면 AI 반도체 등 유망 사업을 빠르게 지원해야 한다"고 밝혔다. 김 단장은 이어 "이에 산업통상자원부에서는 온디바이스 AI 관련, 과학기술정보통신부에서는 옹스트롬(0.1나노)급 반도체 기술 개발 예비타당성 조사를 준비 중"이라며 "향후 정부에서도 많은 투자가 있지 않을까 생각된다"고 덧붙였다. 주제 발표 세션에서는 딥엑스, 가온칩스, 마음AI, 대한상공회의소가 각각 온디바이스 AI 반도체 경쟁력, AI/HPC 및 ASIC 기술 동향, 물리적 AI 기술의 미래, 해외 전문 인력 활용 전략에 대해 심도 있는 논의를 이어갔다. 한국팹리스산업협회 관계자는 "이번 포럼을 통해 시스템반도체 산업의 혁신 방향성을 모색함과 동시에, AI반도체 산업 생태계 조성에 대한 공감대와 협력 기반을 더욱 강화할 수 있었다"며 "앞으로도 국산 AI반도체 산업 활성화와 글로벌 경쟁력 확보를 위해 지속적으로 힘쓰겠다"고 밝혔다.

2025.04.29 17:18장경윤

전기 대신 '빛'으로 작동하는 AI 칩 세계 첫 구현...전력 30%↓, 정보량 9배↑

기존의 양자점 기술로는 빛의 방향성과 자기 성질을 동시에 구현하기 어렵다. 양자점이 대칭적인 구조를 갖고 있는 반면, 빛의 방향성은 비대칭성을 띠는데다 자기 성질과 충돌하기 때문에 이의 통합에는 구조 충돌 등 물리, 화학적 한계가 생긴다. KAIST 연구진이 이 해답을 '카이럴 양자점'에서 찾았다. KAIST(총장 이광형)는 신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 빛에 의해 비대칭 반응하는 카이랄성과 자성을 동시에 갖는 특수 나노입자인 양자점(CFQD)을 세계 최초로 개발했다고 25일 공개했다. 이 양자점 기술은 사람의 뇌처럼 정보를 보고, 판단하고, 저장하고, 지우는 기능을 하나의 소자에 담을 수 있다. 고성능 AI 하드웨어에 적용 가능하다. 연구진은 이 양자점 기술로 저전력 인간 뇌 구조와 작동 방식을 모방한 인공지능 뉴로모픽 소자(ChiropS)인 광 시냅스 트랜지스터를 구현하는데 성공했다고 덧붙였다. 편광 구분, 멀티 파장 인식, 전기 소거 등 다양한 기능을 하나의 소자에 집약했다. 향후 고속·고지능·저전력 AI 시스템은 물론, 광 암호화, 보안 통신, 양자 정보처리 등에도 폭넓게 응용될 수 있을 것으로 연구진은 기대했다. 카이랄 자성 양자점은 은황화물(Ag₂S) 기반의 무기 나노입자에 카이랄 유기물(L-또는 D-시스테인)을 합성한 것으로 빛의 편광 방향(원형 편광)에 따라 서로 다르게 반응한다. 405, 488, 532㎚ 등 가시광 전 영역에서 다채널 인식이 가능하다. 또한, 물을 기반으로 친환경적으로 합성한 것도 장점이다. 뇌처럼 학습 및 망각 기능 동시 구현 가능 연구팀은 또 실리콘 위에 카이랄 자성 양자점을 활용해 은황화물층과 유기 반도체 펜타신을 적층한 시냅스 트랜지스터도 제작했다. 이 소자는 빛을 받으면 장기기억 특성(LTP)을 나타내고 전기 펄스를 입력하면 초기화 된다. 뇌처럼 학습과 망각 기능을 동시 구현하는 것이 가능하다. 또한, 반복적인 짧은 광 펄스(레이저 빛)을 비추면 점진적으로 전류가 누적되어 멀티 레벨 상태를 형성한다. 이는 뇌처럼 인공지능이 학습하게 하는 시냅스 가중치 조절과 유사하다. 다중 학습도 가능하다는 의미이다. 연구진은 2×3 소자 어레이를 제작해 서로 다른 편광과 파장의 빛을 각각 비추었을때, 각 소자의 응답 전류가 뚜렷이 구분되는 것을 확인했다. 6개의 채널을 통해 총 9개의 정보를 병렬로 감지하고 처리한다. 기존 시스템 대비 최소 9배 이상의 정보 처리 효율을 나타냈다. 스마트 센서처럼 반응...자동 필터링 역할도 이 소자는 빛(광)을 일정하게 받아도 복잡한 판단을 해주는 스마트 센서처럼 반응한다. 잡음(노이즈)을 걸러내고 신호를 증폭할 수 있는 기능을 소자 자체에 내장하고 있는 것처럼 자동 필터링 역할을 한다. 실제 손글씨(MNIST) 데이터에 잡음과 같은 가우시안 노이즈를 추가하고 소자에 통과시킬 경우, 고주파 잡음이 줄고 핵심 정보만 살아남는 효과를 확인했다. 연구진은 이를 통해 기존 컴퓨팅 기술 대비 최대 30% 적은 전력으로 구동이 가능했다고 설명했다. 염지현 교수는 "단일 소자에 감지(보기), 처리(판단), 기억(저장), 초기화(지우기) 기능을 통합할 수 있어 향후 고성능 인공지능 하드웨어를 더 작고 효율적으로 만들 가능성도 높다. 저전력·고정밀 AI 시스템을 위한 혁신적인 플랫폼이 될 것"으로 기대했다. 연구는 국립부경대학교 나노융합공학전공 권준영 교수(전 KAIST 박사후연구원)와 KAIST 신소재공학과 김경민 교수 연구팀의 전재범 박사가 제1 저자로 참여했다. 연구결과는 국제 학술지 어드밴스드 머티리얼스 온라인판(4월7일)에 게재됐다.

2025.04.25 10:44박희범

KBSI, 넥스트론에 '발열잡는' 첨단 현미경 기술 이전

한국기초과학지원연구원(원장 양성광, KBSI)은 25일 본원에서 (주)넥스트론(대표 문학범)과 열분석 시스템 기술이전 협약을 체결한다. 이번에 이전되는 '열분석 시스템'은 첨단 전자기기의 발열 문제를 해결하기 위한 첨단 현미경 기술이다. 장기수 박사 연구팀이 개발한 이 기술은 반도체, 디스플레이, 센서 등 미세 소자가 동작할 때 발생하는 발열 상태를 비접촉 방식으로 정밀하고 고분해능으로 측정해 영상화할 수 있다. 300㎚ 수준의 공간 분해능을 구현해, 기존 외산 장비의 최고 수준인 3000㎚보다 10배 이상 향상된 성능을 자랑한다. 장기수 박사는 “시료 내부의 온도 분포를 정량적으로 측정할 수 있으며, 기존 장비로는 측정이 어려운 마이크로 전자 부품의 3차원 발열 특성까지 분석할 수 있다”고 설명했다. 공간 분해능이란 두 물체를 공간적으로 구분할 수 있는 능력을 의미한다. 장 박사는 또 “기존 외산 장비에 쓰이는 고가의 적외선 광학 부품 대신, 저렴한 가시광 기반 광학 부품을 활용할 수 있어 제품 단가를 획기적으로 낮출 수 있다”고 기대했다. KBSI 측은 이번 기술이 향후 AI 반도체, 투명·유연 디스플레이, 웨어러블 전자기기 등 차세대 전자기기의 발열 문제 해결에 핵심 기술로 기여할 것으로 전망했다. 또 어느 기업이든 이 기술을 원하는 곳이 있다면 바로 이전할 방침이다. 넥스트론은 연구장비 개발 및 제조 전문기업으로, 현재 고성능 열분석 시스템의 상용화에 박차를 가하고 있다. 문학범 대표는 “상용화를 서두르고 있다”며 “생산 인프라와 해외 유통망을 기반으로 빠른 시장 진입이 가능할 것”이라고 밝혔다.

2025.04.25 09:12박희범

"AI 반도체 기업 국제 경쟁력 갖추려면 세제혜택 등 정부 지원 절실"

국내 AI 반도체 기업이 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해서는 관련기업 세제혜택과 함께 상용화와 연계된 R&D 강화를 지원해야 한다는 지적이 제기됐다. 과학기술정책연구원(STEPI)은 국산 AI 반도체 양산을 가로막는 생태계 차원의 주요 문제점으로 사업화 역량 부족 등을 꼽으며, 이 같이 분석했다. 이 분석 결과는 STEPI가 매달 발간하는 '과학기술정책 브리프'에 김용기 부연구위원 등이 게재했다. 이 보고서에 따르면 올해 AI 반도체 시장은 급속하게 진화 중이라고 언급했다. AI의 활용 범위 확대로 추론용 신경망처리장치(NPU)에 대한 요구가 급속히 증가하는 한편, 피지컬 AI 등에 활용되는 온디바이스·엣지 NPU와 같은 틈새시장이 발현 중인 것으로 분석했다. 이에 따른 국내 기업 대응 방안으로는 엔비디아 시장장악력이 상대적으로 낮으면서 미래 성장이 기대되는 추론, 온프레미스, 온디바이스, 엣지 NPU 시장에서 기회를 모색해야 할 것으로 내다봤다. 국산 AI 반도체 양산을 가로막는 생태계 차원의 주요 문제점으로 ▲수요기반 AI 반도체 제품 설계 및 사업화 역량 부족 ▲AI 반도체 양산을 위한 실증 역량 한계 및 수요 연계 레퍼런스 부족 ▲민간 투자의 전략성·전문성 부족 및 공공투자 부문의 한계 등을 꼽았다. 김용기 부연구위원은 이를 극복하기 위해 "개발된 칩의 실증·검증 기회를 확대해 초기 레퍼런스 확보의 어려움을 해소해야 한다"며 "이와함께 AI 반도체 도입 기업에 세제 혜택 또는 보조금 지원을 통해 초기 시장 진입장벽을 낮춰줘야 할 것"이라고 지적했다. 또 AI 반도체 전용 펀드를 설계해 민간의 투자 리스크를 분담하고, 지속가능한 투자 생태계 촉진할 필요도 있다고 언급했다. MPW(멀티프로젝트 웨이퍼), POC(개념증명) 등 상용화에 필요한 단계를 지원하는 상용화 연계 R&D를 강화해야 한다고 강조했다. 이외에 글로벌 빅테크와 정부간 협력 채널 확대 방안도 마련돼야 할 것으로 내다봤다. 김용기 부연구위원은 “AI 반도체는 승자독식 게임으로 대표 기업 육성을 위한 집중 지원이 바람직하고, MPW, 양산 등 사업화 과정에서 단계별로 체계적 지원이 필요하다"라며 "정부 R&D 예산의 부처별 분산 상황과 단계별 지원 예산 규모를 좀 더 면밀히 들여다봐야 할 것"이라고 덧붙었다에 주의를 환기했다. 김 부연구위원은 또 “지속가능한 국내 AI 반도체 생태계 발전을 위해 양산이 시작되는 국산 AI 반도체 기업의 수요-연계 강화와 R&D 정책의 전략적 개편이 시급하다”고 역설했다.

2025.04.23 20:47박희범

尹 탄핵심판 선고 이틀 앞으로...과학기술계 입장은

윤석열 대통령 탄핵심판 선고가 4일로 확정된 가운데, 과학기술계도 향후 향방에 촉각을 곤두세웠다. 과학기술정보통신부가 다각적으로 추진해온 R&D가 크게 흔들릴 수 있기 때문이다. 과학계는 탄핵이 인용되든 기각되든 과학기술계는 일정부분 타격이 불가피하다는 데 공감했다. 차제에 과학기술 지원체계에 대해 손을 봐야 한다는 목소리도 냈다. 대통령 탄핵이 인용될 경우 당장 대선체제로 들어간다. 여야 어느 쪽이 정권을 잡더라도 일정정도 과학기술계 정책 공백과 혼란은 불가피할 전망이다. 과학기술계, 정책 연속성 유지 여부에 촉각 과학기술계가 가장 우려하는 부분은 과학기술 정책의 연속성 유지 여부다. 정부별 국가 과학기술 정책 변천 과정을 보면, 김영삼 정부와 김대중 정부에서는 정보통신산업 육성과 인터넷 보급 확대, IT839 전략과 연구개발 투자 확대 등이 키 포인트였다. 또 이명박 대통령 시절(2008~2013)엔 녹색성장 및 융합기술이 핵심 정책이었다. 당시 녹색성장 5개년 계획과 연구개발 예산 5% 이상 증액, 융합 및 원천기술 연구를 강화했다. 박근혜 정부(2013~207)에서는 창조경제가 핵심으로 자리잡았다. 창조경제혁신센터를 설립하고, 미래창조과학부를 신설했다. ICT 융합 및 신산업 육성에 올인했다. 문재인 정부(2017~2022)에서는 4차 산업혁명이 국가 R&D가 중심 축이었다. 한국판 뉴딜로 불리는 국가 R&D 정책이 펼쳐졌다. AI와 빅데이터, 바이오 연구에 대한 투자가 급격히 늘었다. 정권마다 이름은 달랐어도, 국가 R&D에 공을 들여왔다. 탄핵 선고-기각 여부 따라 정책 크게 달라질 가능성 2022년 출범한 윤석열 정부는 3대 게임체인저(AI-반도체,첨단바이오,양자 이니셔티브)를 R&D 핵심 축으로 내세웠다. 또 ▲기관간 벽허물기와 글로벌 협력 ▲전략품목 육성 ▲글로벌 TOP 등을 강조했다. 하지만 윤 정부는 2023년 R&D 예산 대폭 삭감 조치는 과학기술계에는 뼈 아픈 조치였다. 올해는 국가 R&D 예산이 29.7조원으로 일부 복원되긴 했지만 과학기술계의 체감 온도는 여전히 낮다. 늘어난 예산 대부분은 신규 사업이나 도전 및 혁신형 과제, 글로벌 TOP 등에 중점 배정됐다. 글로벌 개방 및 연대도 탄핵 선고 향방에 따라 변화가 불가피할 전망이다. 현재 글로벌 프론티어랩과 보스컨코리아프로젝트, 글로벌 산업기술협력 등이 지난 2년 간 꾸준히 강화됐다. 호라이즌 유럽 준회원국 가입 등 유럽과도 협력을 지속 강화했다. 정치 색에 따라 탄소중립이나 기후변화와 관련한 정책도 정치색에 따라 큰 변화가 예상된다. 윤 정부가 추구했던 최초, 최고를 지향했던 수월성 중심 연구 기조도 흔들릴 가능성이 있다. 국제협력 부문도 타깃이 변할 수 있다. 미국이나 유헙 중심에서 중국으로 다변화 가능성이 있다. 나아가 북한과의 중단됐던 과학기술협력도 탄력을 받을 가능성도 크다. 출연연 공공기관 해제 및 혁신방안이나 예비타당성조사 폐지 등의 정책은 그다지 변할 가능성은 없다는 것이 중론이다. 여야가 모두 공감하기 때문이다. 국가 R&D효율 따져볼 때…미래 먹거리도 찾아야 한국과학기술한림원 정진호 원장은 "정치 상황과 관련없이 지속성과 일관성 있는 과학기술 정책 추진이 중요하다"며 "과학이 국가 발전에 큰 역할을 할 수 있도록 원론적이지만, 지켜야 가능한 일"이라고 재차 강조했다. 출연연과학기술인협의회총연합회(연총) 김진수 회장은 "과학기술계가 탄핵 선고일을 앞두고, 어수선한 것은 사실"이라며 "과학기술은 정치와 관계없이 계속 가야 한다고 본다"고 말했다.과학기술과사회발전연대 이상목 공동대표는 "지난 2023년엔 IMF 때도 줄인 적 없던 R&D 예산이 뒷걸음질 쳤다"며 "올해 예산이 늘었다고는 하지만, 연구 현장에서 느끼는 체감 R&D는 여전히 어렵다"고 말했다. 이 공동대표는 "미래 먹거리를 찾아야 한다. 또 국가 R&D가 돈만 퍼쓰는 것이 아니라, 효율적인 집행이 되도록 정비도 해야할 것"이라고 덧붙였다. 탄핵 기각에 과학기술 노동운동계는 예민하게 반응했다. 이들 입장은 망가진 과학기술계를 살려 내라는 것에 초점이 맞춰진 목소리를 냈다. 전국과학기술노동조합 신명호 정책위원장은 "지난해 줄어든 기초연구나 집단연구 예산이 복원되지 않았다"며 "문재인 정부에서는 개혁을 지켜보기만 했고, 윤석열 정부에서는 국가 R&D를 완전히 말아 먹었다. 이제 제대로 다시 세팅해야 할 때"라고 말했다.

2025.04.02 16:12박희범

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