"국산 AI 반도체, 죽느냐 사느냐...2026년이 분기점"

[아이뉴스24 권서아 기자] 차세대지능형반도체사업단을 이끌고 있는 김형준 초대 단장이 "2026년은 국산 인공지능(AI) 반도체가 연구를 넘어 실제 데이터센터에 쓰일 수 있느냐를 가르는 분기점"이라고 말했다.

글로벌 AI 확산으로 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 의존이 심화되는 가운데, 추론에 특화된 저전력 국산 NPU가 대안으로 떠오르고 있다. NPU는 엔비디아의 GPU가 담당해온 대규모 AI 학습과 달리, 서비스 단계에서 필요한 추론 연산을 적은 전력과 비용으로 처리하는 전용 반도체다. 국내에서는 리벨리온과 퓨리오사AI가 데이터센터 실증을 통해 실제 도입 가능성을 시험하고 있다.

다만 인력 양성과 초기 도입 시장을 함께 만들지 못할 경우, 국산 NPU의 데이터센터 진입 자체가 지연될 수 있다는 우려도 나온다.

김 단장은 지난해 12월 30일 차세대지능형반도체사업단에서 아이뉴스24와 만나 "기술 완성도보다 중요한 것은 누가 먼저 써주느냐"라며 "연구 성과를 실제 서비스 환경으로 연결하는 것이 관건"이라고 말했다.

김형준 단장은 서울대학교 재료공학부 명예교수로, 2020년 출범한 차세대지능형반도체기술개발사업의 초대 단장을 맡아 국가 반도체 연구개발(R&D) 사업을 총괄하고 있다. 이 사업은 2029년까지 10년간 진행되는 대규모 프로젝트다.

사업단은 리벨리온·퓨리오사AI 등 국내 AI 반도체 설계 기업과 함께 국산 NPU 시제품 개발과 성능 검증을 진행해왔으며, 연구 성과를 서버·모바일·엣지 등 실제 응용 분야로 확장하는 데 주력하고 있다. 사업단은 과학기술정보통신부(과기부)와 산업통상부(산업부)가 공동으로 추진하는 범부처 사업으로, 연구 성과의 산업 확산을 목표로 한다.

총사업비 1조96억 원 규모의 이 사업에는 지금까지 약 3850명이 참여했으며, 논문(3858건), 특허 출원(1868건), 특허 등록(505건), 설계 IP(1463건) 등의 연구 성과를 냈다. 기술이전·상용화를 통해 참여 기업들의 투자 유치 확대에도 기여했다.

사업단은 2026년까지 '차세대 반도체 미래기술 및 산업기술 로드맵 수립을 위한 연구'와 '차세대 반도체 신규 국가 R&D 사업 예비타당성조사(예타) 사전기획'을 진행 중이다. 첨단 반도체 패키징 성과지원 플랫폼 'A-SIX'과 첨단 광패키징을 지원하는 성과 지원 플랫폼 'APOLO'도 각각 2029년 1월과 그해 12월까지 운영한다.

다음은 김 단장과의 일문일답.

-차세대지능형반도체사업단 단장으로서 신년 목표는.

"리벨리온이나 퓨리오사AI 같은 국내 NPU 기업들은 사업단 과제를 받아 성장해 왔다. 초기에는 연구 중심이었지만, 지금은 시제품 개발과 성능 검증을 거쳐 실제 제품과 서비스로 넘어갈 수 있는 단계에 와 있다.

특히 2026년이 중요한 시점이다. 사업단이 지원해 온 일부 NPU 과제가 종료되는 해로, 그동안의 연구 성과가 과제로 남을지, 아니면 실제 데이터센터와 서비스 환경에서 쓰이는 단계로 넘어갈지가 이 시점에 결정되기 때문이다.

사업단은 과제 종료 이후에도 K-클라우드 기술개발, AI 반도체 실증지원 사업 같은 프로그램을 통해 실전 환경에서 검증이 이어지도록 연결하려 한다. 정부 역할은 기술을 '만들었다'에서 끝내는 것이 아니라, 실제 현장에서 '쓰이게 만드는 것'이라고 본다."

-차세대 반도체 기술 변화의 핵심은 어디에 있다고 보나.

"AI 반도체가 부각되면서 엔비디아를 중심으로 GPU 수요가 크게 늘어났다. 다만 엔비디아 GPU는 가격이 비싸고 전력 소모가 크다는 부담이 있다. 우리가 개발하는 국산 NPU는 최고 성능을 그대로 따라가기보다는, 전력 소모를 줄이면서 성능은 유사한 수준으로 맞추는 방향으로 개발하고 있다.

또 하나의 변화는 고대역폭 메모리(HBM)의 중요성이다. GPU 기반 AI 학습과 추론에는 방대한 데이터 처리가 필요해 이를 뒷받침하는 메모리의 역할이 커졌다. 이에 따라 맞춤형 메모리 수요가 늘고 있으며, GPU·NPU 같은 프로세서와 HBM이 함께 최적화되는 구조가 현재 반도체 기술 변화의 핵심이다."

-중국의 설계 역량이 한국보다 앞설 수 있다는 지적도 있다. 한국 반도체 산업의 구조적 취약점은.

"한국 반도체 산업은 여전히 메모리 중심 구조에 크게 의존하고 있다. 메모리를 제외한 시스템 IC(집적회로)와 팹리스(반도체 설계) 분야의 시장 점유율은 제한적이고, 칩 설계 구조와 소프트웨어 전반에서 종합적인 경쟁력이 충분히 축적됐다고 보기는 어렵다. 파운드리 최첨단 공정에서도 글로벌 경쟁이 갈수록 치열해지고 있다.

중국은 거대한 내수 시장을 기반으로 정부가 장기간 투자를 이어가며 시스템 반도체 설계 역량을 빠르게 키워왔다. 미국의 제재로 극자외선(EUV) 노광장비 등 최첨단 공정 장비 접근에는 제약이 있지만, 설계 분야에서는 상당한 수준까지 올라와 있다.

중국은 수율(생산품 대비 정상품 비율)이 낮아도 양산을 시도할 수 있고, 정부 지원 아래 실패 비용을 감당할 수 있는 구조다. 반면 한국은 한 번의 실패가 곧 기업의 위기로 이어질 수 있다. 이런 구조적 차이가 누적되면서 설계와 시스템 반도체 분야에서 경쟁력 격차로 이어지고 있다고 본다."

-그렇다면 이런 구조적 한계를 극복하기 위해 한국이 선택해야 할 전략은.

"핵심은 선택과 집중이다. 메모리에서 경쟁력을 확보하고 있는 지금, 시스템 반도체와 AI 반도체로 산업의 축을 옮겨야 한다. 메모리 중심 구조에만 머물면 다른 나라가 따라오는 순간 다시 위기를 맞을 수 있다.

시스템 반도체는 개별 기업의 문제가 아니라 생태계의 문제다. 설계 기업과 파운드리, 소재·부품·장비, 학계와 연구기관이 함께 가야 한다. 이 과정에서 파운드리 역량을 가진 대기업의 역할도 중요하다.

이를 뒷받침하기 위해서는 연구개발의 연속성이 필수적이다. 인재를 키우는 데는 시간이 오래 걸리는 만큼, 정책이 단기적으로 흔들리면 현장은 곧바로 영향을 받는다. 시스템 반도체와 소재·부품·장비 역시 공급망 관점에서 함께 육성해야 할 과제다."

-국내 기업과 학계·연구계 간 협력은 실제 기술 검증 단계까지 작동하고 있다고 보나.

"과거에는 학계와 산업계 사이의 간극이 상당히 컸다. 학교나 연구소에서 다룰 수 있는 공정은 150~300나노(㎚·10억분의 1m) 수준이었지만, 기업은 이미 10나노 이하 공정을 사용하고 있었다. 이 때문에 연구 성과를 곧바로 산업 현장에서 검증하기는 쉽지 않았다.

다만 최근에는 삼성전자와 SK하이닉스 등 기업들도 국내에서 우수 인력을 확보하고, 장기적인 원천 기술 축적이 필요하다는 인식이 커지게 됐다. 그 과정에서 학계·연구계와의 협력도 이전보다 늘어났다.

여전히 최첨단 공정에서 바로 연결되기는 어렵지만, 인력 양성과 중장기 원천기술 축적 차원에서는 협력이 실제로 작동하는 단계로 조금씩 가고 있다고 본다."

-그럼에도 불구하고 연구 성과가 산업으로 이어지는 데에는 여전히 한계가 있다는 지적도 있다. 이유는 무엇이라고 보나.

"시스템 반도체와 AI 반도체는 설계부터 양산까지 시간이 오래 걸리고, 한 번의 실패 비용이 매우 크다. 연구 단계에서 성능이 나와도 양산 과정에서 수율이나 비용 문제가 발생하면 사업성이 바로 흔들릴 수밖에 없다. 이런 구조에서는 기업이 선뜻 모험에 나서기 어렵다.

또 하나의 한계는 연구 성과를 실제로 검증해볼 수 있는 초기 시장이 부족하다는 점이다. 기술이 나와도 이를 실제 서비스 환경에서 써보고 검증할 기회가 많지 않다.

그래서 실증이 중요하다. 국산 NPU 역시 AI 반도체 실증지원 사업 같은 프로그램을 통해 실제 데이터센터 환경에서 활용해 보는 경험이 쌓여야 한다. 이런 과정을 거쳐야 연구 성과가 제품과 시장으로 이어질 수 있다."

-지역별 반도체 클러스터, 특히 패키징 분야는 어떻게 보고 있나.

"패키징 분야를 보면 현재 충남과 전북·광주, 충북 등 여러 지역이 클러스터 유치를 놓고 경쟁하고 있다. 각 지역이 모두 자신들이 맡아야 한다며 나서는 상황으로, 일종의 삼파전 구도다."

(이런 가운데 정부도 특정 지역을 중심으로 한 패키징 클러스터 구상을 내놓은 상태다. 정부는 지난해 12월 10일 광주광역시를 반도체 첨단 패키징 클러스터로 육성하겠다는 방침을 밝힌 바 있다. 반도체 패키징은 여러 개의 반도체 칩을 하나의 패키지로 집적해 성능을 높이고, 전력·신호를 외부로 전달하는 후공정 기술이다.)

"패키징은 단순히 공장 하나를 세운다고 성과가 나는 산업이 아니다. 인력과 기업, 기존 산업 기반이 함께 움직여야 하고, 실제로 전력과 용수, 물류까지 포함해 안정적으로 운영할 수 있는 환경이 갖춰져야 한다.

충남은 하나마이크론 등 반도체 후공정 기업과 장비·자동화 업체가 이미 모여 있고, 수도권과 가까워 기존 반도체·디스플레이 팹(공장)과의 연계가 가능하다. 전북·광주권은 새만금을 중심으로 한 대규모 산업 부지와 물류 인프라, 재생에너지(RE100) 등을 강점으로 내세우고 있지만, 실제 반도체 팹과의 거리, 안정적인 전력·용수 공급 측면에서는 현실적인 검토가 필요하다. 충북 역시 기존 반도체 산업 인프라를 바탕으로 유치 경쟁에 나서고 있다.

이런 상황에서 패키징 클러스터의 입지는 정치적 논리나 지역 균형보다는 기술과 산업 논리를 중심으로 판단해야 한다. 이미 수립된 반도체 로드맵을 뒤집어 입지를 변경할 경우 전체 일정이 지연될 수 있는 만큼, 국가 차원에서 역할을 객관적으로 나누고 중복 투자를 줄이는 방향의 정리가 필요하다."

-그래서 반도체 산업 전반을 아우르는 컨트롤타워가 필요하다고 보는 것인가.

"반도체 관련 정책은 과기부, 산업부, 중소벤처기업부(중기부), 교육부 등 여러 부처에 흩어져 있다. 각 부처가 각자 열심히 하고는 있지만, 한정된 예산과 인력을 놓고 보면 중복되는 부분도 많다.

컨트롤타워는 새로운 조직을 하나 더 만드는 개념이 아니다. 전체를 한 번에 바라보면서 우선순위를 정리하고, 부처 간 역할을 조율하는 기능이 필요하다. 지금처럼 부처별로 따로 움직이면 자원이 분산될 수밖에 없다.

특히 인력 양성이나 패키징 같은 문제는 어느 한 부처가 단독으로 해결하기 어렵다. 이런 문제들을 종합적으로 보고 조율하는 기능이 필요하다."

-컨트롤타워가 가장 먼저 다뤄야 할 과제는 무엇이라고 보나.

"가장 먼저 봐야 할 것은 인력이다. 인력 유출도 문제지만, 지금 더 큰 문제는 인력이 새로 유입되지 않고 있다는 점이다.

2030년까지 반도체 인력이 17만 명 이상 부족할 수 있다는 전망도 나온다. 연구개발 인력뿐 아니라 아니라 제조 공정, 장비 유지·보수, 현장 기술 인력 전반에서 인력 부족이 나타나고 있다.

문제는 인력을 누가, 어떻게 키울지에 대한 큰 그림이 정리돼 있지 않다는 점이다. 과기부와 산업부, 교육부가 각자 인력 양성 사업을 하고 있고, 민간 기업들도 개별적으로 움직이고 있다.

컨트롤타워가 있다면 정부와 민간을 함께 놓고 인력 수요를 먼저 정리하고, 그에 맞춰 교육과 연구, 산업 정책을 연결해야 한다."

-연구 현장에서는 주 52시간제에 대한 문제 제기도 이어지고 있다.

"반도체 제조 현장은 교대 근무 체계가 있어 주 52시간제가 크게 문제 되지 않는다. 문제는 연구직이다. 연구는 시간을 기준으로 끊어 수행할 수 있는 일이 아니다.

예를 들어 퍼니스(반도체 고온 열처리 장비)를 켜서 실험을 시작하면 온도를 올리는 데만 몇 시간이 걸린다. 그런데 오후 6시가 되면 실험이 끝나지 않았어도 장비를 끄고 나가야 한다. 다음 날 다시 와서 또 온도를 올려야 하고, 이런 환경에서는 연구가 제대로 이뤄지기 어렵다.

그래서 반도체 연구 분야에 대해서는 특례가 필요하다고 계속 이야기해 왔다. 중국이나 미국, 대만 등 주요 경쟁국 가운데 연구를 이런 방식으로 제한하는 나라는 없다. 지금은 국가 간 기술 경쟁 상황인데, 우리만 연구 환경을 스스로 묶어두고 있는 셈이다.

반도체 특별법 논의도 결국 이런 문제를 해결하기 위한 것이다. 생산직과 연구직을 구분해, 연구가 가능하도록 제도를 설계할 필요가 있다."

-학생들에게 반도체 연구의 기초로 가장 중요하게 강조하는 부분은 무엇인가.

"전공 분야가 설계든 공정이든 기본은 같다. 반도체 소자의 기본 작동 원리와 회로에 대한 이해가 출발점이다. PN 다이오드와 트랜지스터(BJT, MOSFET) 같은 소자의 동작 원리를 제대로 이해하지 않으면 그 위의 기술을 쌓기 어렵다.

설계를 전공하더라도 제조 공정에 대한 기본 소양은 필요하고, 공정을 전공하더라도 전기회로와 로직 회로에 대한 기본 이해는 갖춰야 한다. 반도체는 어느 한 분야만으로 완성되는 산업이 아니다.

기본기를 바탕으로 한 뒤에는 각자가 선택한 전공 분야를 깊이 있게 파고드는 것이 중요하다. 기초가 탄탄해야 응용과 확장이 가능하다."

-신년을 맞아 전하고 싶은 메시지가 있다면.

"한국은 자원이 많아서 성장한 나라가 아니다. 한국전쟁 이후 폐허 속에서 여기까지 올 수 있었던 것도, 반도체 산업이 여기까지 온 것도 결국 인력 덕분이다. AI 시대에도 핵심은 사람이다.

반도체 산업 역시 1세대·2세대 인재들, 특히 1970년대 학번들이 산업 현장으로 들어오면서 기반이 만들어졌다.

일본 홋카이도대학교에 가면 'Boys, be ambitious'(소년들이여, 야망을 가져라)라는 문구가 있다. 젊은 세대가 야망을 가지고 반도체 분야에 도전해 줬으면 한다. 우리는 인력으로 성장해 왔고, 앞으로도 인력으로 경쟁해야 한다."