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.
AI반도체 기업의 국제 경쟁력을 위해서는 정부 지원이 강화돼야 한다는 지적이 제기됐다. 사진은 위상 준금속 기반 반도체 소자 제작을 위해 Mask 패턴을 확인하는 모습.
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.

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