인공지능 반도체 최고위 전략대화
회 차	2022-1 (제1호)

인공지능 반도체 산업 성장 지원대책

2022. 6. 27(월)

Ⅰ. 추진배경

□ 반도체 기술패권 경쟁 심화, 하지만 우리나라 시스템반도체 경쟁력은 부족

o 반도체는 최근 경제적 가치뿐만 아니라 국가 안보상 필수 자산으로 중요성이 강조되며 글로벌 기술패권 경쟁의 중심에 위치

※ (美) 반도체 등 10대 첨단기술 개발에 290억불을 투입하는 「혁신경쟁법(안)」 상원 가결(‘21)
(中) 반도체 등 7대 과학기술, 반도체 산업육성 및 세제지원 등(’21, 14차 5개년 경제규획)

o 우리나라는 메모리반도체 점유율은 세계 1위(점유율 56%)이나 메모리 시장의 2배 이상*인 시스템반도체 시장은 열위(점유율 3%)

* (시장규모, 반도체 전체시장 비중(Gartner)) 시스템(2,724억불, 58.4%), 메모리(1,245억불, 26.7%)

□ 시스템반도체 시장에서 인공지능(AI) 반도체의 중요성 확대

o AI의 전 산업 확산 및 데이터 처리량 증가로 시스템반도체 시장에서 AI반도체 비중 급성장(’30년 시스템반도체 33% 점유, KISDI) 전망

o AI반도체는 시스템반도체 중 상대적으로 초기시장 단계로 우리도 세계최고 메모리ㆍ파운드리 인프라와 대형 수요기업에 기반한 성장기회 보유

□ 2세대 이상의 인공지능 반도체 시장 선점 위한 전략적 육성 필요

o AI반도체 시장은 美 Nvidia (1세대)GPU를 중심으로 초기시장을 형성하고 있으나 향후 (2세대)NPU* ⇒ (3세대)뉴로모픽**으로 발전할 것으로 전망

* (NPU : Neural Processing Unit) 뇌신경을 모방한 AI 알고리즘 연산에 최적화된 프로세서

** (Neuromorphic) 뉴런(신경세포)과 시냅스로 이뤄진 뇌신경 구조를 모방한 반도체

o (2세대)NPU는 인공신경망 구조에 특화되어 GPU 대비 저렴하고 전력효율ㆍ발열성능이 우수하여 GPU와 경쟁이 시작되는 단계

※ 스타트업(그래프코어(英) 등) 중심으로 2세대 NPU 개발이 활발, 빅테크 기업은 자체 칩 개발ㆍ활용 단계(구글 데이터센터 전용 TPU, 테슬라 전기차용 칩 D1 등)

o (3세대)뉴로모픽은 학계ㆍ선도기업 중심으로 기초연구ㆍ기술력 축적중

※ (인텔) 연구용 칩 ‘로이히’ 발표(’21) / (KAIST) 뉴로모픽 소자 후보기술인 멤리스터 연구(’22)

⇒ 차세대 인공지능 반도체 시장 선점을 통한 시스템반도체 경쟁력 강화 필요

Ⅱ. 인공지능 반도체 산업 육성 지원현황 및 당면과제

□ 인공지능 반도체 육성을 위한 국가전략 발표 및 대규모 R&D 투자 착수

o 지난 ’20년 10월「인공지능 반도체 산업 발전전략」을 발표하고 인공지능ㆍ종합반도체 강국 도약을 선언

o AI반도체 기술개발을 위한 대규모 재원을 확보하고 투자를 시작*(’20)한 결과 국산 AI반도체가 이제 출시**되어 상용화 준비단계

* 차세대 지능형반도체 개발사업(’20∼’29, 총 1조96억원), PIM 반도체 개발사업(’22∼’28, 총 4,027억원)

** 퓨리오사, 사피온, 리벨리온, 딥엑스, 텔레칩스, ETRI, KAIST 등

□ 후발주자로서 아직은 선도국과 기술ㆍ시장ㆍ생태계ㆍ인력 전반에서 격차 존재

o (기술) 대형 R&D 투자로 기술수준*을 향상중이나 아직은 선도국과 격차가 있고, 특히 반도체 활용도 제고의 핵심인 시스템SW 역량도 부족

* 세계최고 대비 기술수준(%) 추이 : 80.9(’17) → 84(’18) → 87.9(’19) → 89.2(’20)

o (시장) AI반도체 수요기업은 성능(속도, 전력효율)뿐만 아니라 충분한 검증을 통해 기존 시스템과 호환성ㆍ안정성을 갖춘 외산 반도체(GPU)를 선호

o (생태계) PIM 등 차세대 기술 선점을 위해서는 설계ㆍ공정ㆍSW 등 생태계 전반에 걸친 활발한 산ㆍ학ㆍ연 협력이 필요하나 우리는 부족

※ TSMC는 ‘08년부터 IP기업ㆍEDA기업ㆍ디자인하우스 등과 함께 OIP(Open Innovation Platform)을 구축하고 팹리스에 TSMC 생산 공정에 최적화된 반도체 설계 지원

- AI반도체 기업(팹리스)은 대부분 중소기업으로 높은 수준의 기술 진입장벽, 투자여력 부족 등이 제품 상용화에 장애요소로 작용

o (인력) 반도체 기술 혁신을 위해서는 “탁월한” 인재를 “다수” 확보해야 하나, 기업의 반도체 인력 수요에도 대응하기 어려운 상황

* 반도체 제조사, 소ㆍ부ㆍ장 기업 등 업계 부족 인력은 1년에 3,000여명 수준(반도체산업협회, ’22)

Ⅲ. 추진과제

◈ AI반도체 시장선점 및 강국 도약을 위해 ①초격차 기술력 확보, ②초기 시장수요 창출, ③산ㆍ학ㆍ연 협력 생태계 조성, ④전문인력 양성 추진

1		인공지능 반도체 초격차 기술력 확보

◈ 新소자ㆍ설계ㆍSW 등 AI반도체 전 주기에서 초격차 기술 확보 및 제품ㆍ서비스 등 응용기술 개발 강화(NPUㆍPIM 예타사업 포함 ’22~’26년간 총 1조 200억원 투입 예정)

□ 인공지능 반도체 초격차 기술 선점을 위한 원천기술 개발 강화

o (NPU) 세계최고 수준의 기술력 확보를 위해 추진된 중ㆍ장기 R&D 프로젝트(’20∼)가 국산 AI반도체 상용화로 연결되도록 지원 강화

※ (1단계, ’20~’24) 시제품(IP, Chip, SoC)을 후속 사업들과 연계하여 응용분야별 적용 강화
(2단계, ’25~’29) “新소자+설계기술” 융합 및 반도체 산업의 판을 뒤흔들 차세대 NPU 개발

o (PIM) 국내 주력 메모리 제품(D램) 및 다양한 차세대 메모리(eFlash, eMRAM 등)와 AI 연산기능을 융합한 PIM 선도기술 개발 착수(’22∼)

o (뉴로모픽 新소자) 新소재 기반의 소자 개발, 新소자 구조 연구 및 뉴로모픽 新소자의 웨이퍼 레벨 구현을 위한 소자 집적ㆍ검증기술 개발(’20∼)

□ 국산 인공지능 반도체 성능을 극대화 하는 SW 기술력 강화

o (시스템SW) 영상ㆍ음성ㆍ언어 등 다양한 AI 응용분야 지원을 위한 공통 라이브러리ㆍ컴파일러(Front-End) 등 AI반도체 시스템SW 개발(’23∼)

※ 국내 팹리스ㆍ연구소ㆍ학교 등에서 활용ㆍ수정이 가능하도록 공개SW 형태로 개발ㆍ배포

o (초거대AI 시스템SW) NPU와 PIM의 장점을 활용하여 성능을 극대화 하는 대표 사례로 초거대 인공 신경망 시스템(HW+SW) 개발(’23∼)

* 초거대 AI 구현을 위해서는 빈번한 메모리 액세스와 대용량ㆍ고속연산이 핵심

□ 인공지능 반도체 기술 선도국과의 협력 기반 마련

o (국제협력) 한미 정상회담(’21.5) 후속으로 AI반도체 기술 선도국인 미국과 첨단기술 교류ㆍ협력을 강화하기 위한 韓-美 공동연구 추진(’22)

※ ’22년 신규과제(총 10억원규모) 착수를 시작으로 공동연구 협력 대상ㆍ범위 확대 추진

2		인공지능 반도체 초기 시장수요 창출

◈ 출시 초기단계인 국산 AI반도체의 초기 시장수요를 창출하고 국내 기업 제품의 성능검증과 다양한 AI 디바이스ㆍ서비스 실증을 통한 국산 AI반도체 확산 기반 조성

□ 국산 인공지능 반도체 대형 테스트베드 구축

o (NPU Farm 구축) AI반도체의 대표적 대규모 수요처인 데이터센터를 국산 AI반도체(NPU) 기반으로 구축하고 AI 제품ㆍ서비스 개발에 활용(’23∼)

- 클라우드 사업자가 NPU Farm(20 PFLOPS 규모)을 직접 구축(정부는 구축비용을 지원)한 후 컴퓨팅 파워를 AI 개발기업에 무상제공

o (공공 인프라 적용) 광주 AI 집적단지에 조성 예정인 대규모 데이터 센터 컴퓨팅 장비에 국산 AI반도체를 도입ㆍ활용(’24∼)

※ NPU Farm 실증 결과와 연계하여 도입 규모ㆍ일정 등을 구체화

o (민간확산) 공공 인프라 선도 적용을 통해 국산 AI반도체의 성능ㆍ가격 경쟁력을 검증하고 이를 통해 민간 데이터센터(NHN, 네이버, KT 등)로 확산 유도

	[ AI 반도체의 인프라 적용ㆍ확산 ]

□ 인공지능 반도체 적용 제품ㆍ서비스 실증

o (융합서비스 실증) AI 제품ㆍ서비스에 국산 AI반도체(AI Chip)를 적용하여 AI를 고도화(Plus)하고 국산 칩 성능을 검증하는 ‘AI⁺ Chip 프로젝트’ 추진

※ AI반도체 실증사업(’23, 55억원), AI바우처 사업에 AI반도체 전용트랙(‘23, 200억원) 신설

[ AI반도체 적용 기대 유망 핵심 서비스 ]

①지능형 관제	②무인이동체	③스마트 홈	④메타버스	⑤정밀의료	⑥네트워크보안	⑦챗봇ㆍ번역

※ 핵심 서비스는 국내외 시장에 적용중이거나 시장 조사기관에서 발표한 유망 서비스 21개를 재그룹(NIPA)

o (R&Dㆍ실증) 국가 ICT R&D 사업 전반에 국산 AI반도체를 전면 적용(’23~)

※ ’22년 예산 총 612.77억원 규모의 ICT R&Dㆍ실증사업을 대상으로 시범추진

□ 공공분야 전반으로 국산 인공지능 반도체 도입ㆍ확산

o (국토부) ‘지능형 철도 방범 시스템’ 구축사업*을 통해 설치하는 전국 5,000여대 지능형 CCTV와 서버에 국산 AI반도체 적용을 적극 검토**

* 3년간(’22~’24) 총 300억원을 투입하여 전국 철도시설(역사, 철로 구간 등)에 구축

** ISP(정보전략계획)를 통해 국산 AI반도체 도입 타당성, 규모ㆍ일정 등 구체화

o (지자체 등) 지자체ㆍ중앙부처에서 추진하는 지능형CCTV, 스마트시티 등 반도체 적용이 필요한 사업에 국산 AI반도체를 활용하도록 범위 확대

※ ‘중앙정부-지자체 정책협의회’ 안건 상정을 통해 지자체에 추진근거 제공

3		인공지능 반도체 산ㆍ학ㆍ연 협력 생태계 조성

◈ 반도체 대기업과 산ㆍ학ㆍ연 간 연대ㆍ협력을 강화하여 개방형 혁신 생태계를 조성하고 유망기업을 육성하여 기술혁신과 산업 성장의 선순환 환경 조성

□ 반도체 대기업과 산학연 간 협력 강화

o (첨단공정 협력) 산ㆍ학ㆍ연의 반도체 생산 공정에 최적화된 PIM을 설계할 수 있도록 삼성ㆍSK하이닉스 공정기술 협력

- PIM HUB*에 삼성ㆍSK하이닉스가 기술 자문위원으로 참여하고,

* (PIM HUB) PIM 예타사업의 기반기술(D램 기반 PIM 공통 라이브러리, 인터페이스) 과제 총괄, 대기업과 과제 수행기관(산ㆍ학ㆍ연) 간 협력 창구 역할

• ①DRAM 기반 PIM 설계 지원을 위해 PIM 반도체 에뮬레이션 방법 및 기술적 요구사항 등을 자문(삼성ㆍSK하이닉스)

• ②eFlashㆍeMRAM 기반 PIM 설계 지원을 위해 팬텀 Cell 라이브러리ㆍPDK 지원(삼성)

- 우수 R&D 결과물에 대해서는 삼성ㆍSK하이닉스 공정 적용을 검토

o (IP 검증ㆍ활용) 삼성은 NPU R&D 결과물 중 삼성 협력 디자인 하우스 에서 검증 후 우수 IP로 평가된 경우 팹리스에 적용될 수 있도록 지원

※ 파운드리 IP 풀에 포함하고 IP가 필요한 팹리스에 제공(팹리스-IP기업 간 협약체결 지원)

o (R&Dㆍ인력 교류) 삼성ㆍSK하이닉스가 정부 ICT R&D 기획과정에 참여하여 기술수요 제기, 기획결과 검증 및 대학과 교육과정* 공동개발

* AI 반도체 대학원('23년 신설 예정), PIM HUB(PIM 설계연구센터) 등

- PIM HUB와 대기업 간 상호 인력파견* 및 공동연구 수행을 시작으로 대기업과 산ㆍ학ㆍ연 간 R&Dㆍ인력 교류 지속 확대

* 대기업 연구인력(공동연구, 학위과정 등) ⇔ PIM HUB 참여 대학원생(대기업 방문연구원)

□ 유망기업 경쟁력 강화 및 상용화 지원

o (기업지원 R&D) 원천기술을 보유한 대학ㆍ연구소로부터 중소 팹리스 기업으로 AI반도체 기술이전 및 칩 개발ㆍ상용화 R&D 지원

※ 각 기업에 최대 3년간 30억원 내외 지원(기존 7개 기업 지원중, ’22년 5개 기업 신규선정)

- 기업이 개발 과정에서 직면하는 미세공정 전환, 신규 IP 개발ㆍ활용, SW 최적화 등 기술 애로사항 해소를 위한 R&D 지원

※ 각 기업에 최대 3년간 30억원 내외 지원(기존 8개 기업 지원중, ’22년 4개 기업 신규선정)

o (설계툴 제공) AI반도체 설계에 필수적이나 고가(종당 평균 1∼2억)로 팹리스에 부담이 되는 설계툴* 풀 구축 및 공동활용 지원(ETRI SW-SoC 센터)

* Electronic Design Automation(EDA) : 반도체 설계 자동화 SW

※ 美 Cadence 社, Synopsys 社 등의 시뮬레이터, 디지털 회로 합성 SW 등 23종의 SW를 갖춘 서버에 팹리스 기업이 자사 PC를 통해 온라인으로 접속하여 SW 사용

o (창업기업 지원) 창업초기 팹리스업에 전문 액셀러레이터와 연계하여 멘토링ㆍ창업공간 제공, KIF* 등을 활용한 투자ㆍ융자 및 해외진출 지원

* 통신사 3사가 ICT산업 발전에 기여하기 위해 출자(’02년)한 벤처 모태조합

□ 산ㆍ학ㆍ연 협력채널 구성

o (최고위 협의체) AI반도체 분야 산ㆍ학ㆍ연 협력 확대를 위한 주요 이슈*를 논의하는 ‘AI반도체 최고위 정책대화’를 구성하여 국가적 역량 결집

* 기술개발ㆍ시장창출ㆍ인력양성ㆍ기업지원 등 산ㆍ학ㆍ연, 민ㆍ관 협력방안 논의

4		인공지능 반도체 전문인력 양성

◈ ①공공 인프라 연계 현장중심 교육, ②연구 중심 특성화 대학원, ③실무형 학부과정 등 AI반도체 특화 교육 신설ㆍ강화를 통한 최고급 전문인력 양성 (5년간 총 7,000명)

□ 공공 연구 인프라를 활용한 현장중심 교육 강화

o (공공팹 고도화) 대학ㆍ연구소 보유 반도체 생산 장비(Fab)를 고도화하고 학생ㆍ연구자의 설계 결과물에 대한 시범제작ㆍ검증에 활용(’23∼’27, 475억원)

o (실무 교육) AI반도체 설계의 기본부터 반도체 시제품 제작(공공팹)까지 전주기 학부 3ㆍ4학년 대상 실무교육(’23∼’28, 480억원, 총 1,115명)

- 재직자ㆍ예비창업자에 EDA 툴 사용법, 반도체 기본교육 등 단기(10주 과정) 강좌 운영(ETRI SW-SoC 센터 EDA 툴 활용, 총 403명)

□ 연구 중심의 석ㆍ박사 고급인력 양성

o (특성화 대학원) 세계 최고수준의 AI반도체 분야 석ㆍ박사급 선도연구자 양성을 위한 ‘AI반도체 대학원’ 신설(’23, 3개교, 총 240명)

※ (지원규모) 각 학교에 6년간(’23~‘28) 총 165억원(연 30억원 규모)

※ 참여 학생 중 우수 석ㆍ박사 학생을 美 유명대학(예 : 퍼듀, UC버클리, 스탠포드, 조지아텍 등)에 단기(6개월∼1년)파견하는 ‘AI반도체 글로벌 리더 프로그램(가칭)’ 운영

- 산·학 공동 연구 프로젝트를 수행하는 AI반도체 분야 대학 ICT 연구센터(ITRC) 확대(’22년 KAISTㆍ인하대ㆍ서울과기대 등 3개교 → ’24년 5개, 총 880명)

※ (지원규모) 각 학교에 연 8억원(첫 해는 4억원) 규모로 최대 8년간(2+4+2년) 지원

o (PIM 특화 교육) PIM HUB 內 인재양성 프로그램 신설 및 단계별(학부, 석ㆍ박사, 재직자 등) PIM 반도체 특화 교육 콘텐츠ㆍ커리큘럼 개발ㆍ보급(총 1,525명)

□ 실무형 학부 인재 양성

o (연합전공 개설) 실무형 인력 양성을 위해 AI반도체 관련 학제 간 연계된 AI반도체 연합전공 개설(’22년 서울대ㆍ성균관대ㆍ숭실대 등 3개교, 총 1,530명)

※ 지원규모 : 3년간(’22~’24) 각 학교에 총 14억원(연 5.5억원 규모) 지원