최근 정부가 1조 원 규모의 K-온디바이스 AI 반도체 프로젝트를 발표하며 국내 반도체 생태계의 재도약 가능성에 대한 기대감이 높아지고 있습니다. 이 프로젝트는 국내 팹리스(설계), 파운드리(생산), _수요 기업_이 협업해 AI 반도체 개발부터 사업화까지 전 과정을 국내에서 완성한다는 점에서 주목받고 있죠. 하지만 글로벌 시장에서의 경쟁력 확보 가능성과 성공을 위한 조건에 대한 논의도 뜨겁습니다.
1. 프로젝트의 핵심 전략과 경쟁력 강화 포인트
① 수직적 생태계 구축
이번 프로젝트는 AI 반도체의 설계-생산-적용을 국내 기업 주도로 연결한다는 점이 가장 큰 특징입니다. 팹리스가 수요 기업의 요구에 맞춰 칩을 설계하고, 국내 파운드리에서 생산하는 구조로, 글로벌 공급망 의존도를 낮추고 자체 생태계를 강화_하려는 목적이 있습니다. 특히 _로봇, IoT·가전, 자동차, 방산 등 4대 분야에 집중해 특화된 AI 칩을 개발함으로써 차별화된 시장 진입을 꾀하고 있습니다.
② 공공 파운드리 역할 강조
국내 팹리스들은 우수한 설계 능력을 보유했지만, 대량 생산과 수익화 단계에서 한계를 겪어왔습니다. 이에 정부는 _삼성전자 등 국내 파운드리의 참여를 권고_하며, 대만 TSMC의 성공 사례처럼 공공 파운드리 기능을 통해 소규모 팹리스의 생산 접근성을 확대하려는 전략을 펼치고 있습니다. 이를 통해 _팹리스의 기술력과 파운드리의 생산 역량을 결합_해 글로벌 시장 경쟁력을 높일 계획입니다.
③ 시장 성장성과의 시너지
온디바이스 AI 시장은 2027년까지 217조 원 규모로 성장할 전망입니다. 현재는 데이터센터용 AI 서버에 투자가 집중되지만, 향후 모바일, 자동차, IoT 등에서 AI 칩 수요가 폭발적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 이 프로젝트는 _상용화 단계 전인 시장에 선제적으로 대응_함으로써, 국내 기업이 글로벌 공급망에서 주도권을 잡을 기회를 노리고 있습니다.
2. 성공을 가로막는 장애물과 해결 과제
① 생태계의 선순환 구조 부재
국내 반도체 산업은 _팹리스-파운드리-수요 기업 간 협업 체계가 미흡_한 것이 가장 큰 약점입니다. 예를 들어, 팹리스가 설계한 칩을 생산할 파운드리 인프라가 부족하고, 수요 기업의 니즈를 반영한 실용적 개발이 이뤄지지 않아 사업화 단계에서 난항을 겪어왔습니다. 이번 프로젝트는 이러한 문제를 해결하기 위해 드림팀을 구성해 협업을 강화하겠다는 방침이지만, _기업 간 이해관계 조정과 장기적 신뢰 구축_이 관건입니다.
② 기술 경쟁력의 격차
글로벌 선두 기업들과의 기술 격차도 도전 과제입니다. 예를 들어, AI 가속기용 고성능 기판 분야에서는 대덕전자가 AMD·엔비디아와 협력하며 기술력을 인정받고 있지만, 초미세 공정 기술_이나 _에지 컴퓨팅 최적화 설계_에서는 미국·대만 기업에 뒤처지는 상황입니다. 또한, HBM(고대역폭 메모리)과 같은 차세대 기술에서 SK하이닉스의 성과는 주목받지만, 이를 AI 칩과 결합한 _시스템 반도체 개발 역량은 아직 부족합니다.
③ 인력 양성과 정책 지원의 한계
반도체 산업은 _고급 인력의 질과 양_이 경쟁력을 좌우합니다. 그러나 국내는 이공계 기피 현상이 지속되며 인재 유입이 줄어들고 있고, 대학의 반도체 전공 체계도 미비해 전문 인력 양성이 늦어지고 있습니다. 정부의 1조 원 투자가 단기적 자금 지원에 그치지 않고, _장기적인 R&D 투자_와 _인재 유치 정책_으로 이어져야 합니다.
3. 글로벌 경쟁력 확보 가능성은?
① 차별화된 시장 접근
이 프로젝트가 주목하는 _4대 분야(로봇·IoT·자동차·방산)_는 국내 기업들이 강점을 가진 영역입니다. 예를 들어, 현대차의 자율주행 기술이나 삼성의 가전 제품에 특화된 AI 칩을 개발하면, 글로벌 시장에서 니치 마케팅 효과를 거둘 수 있습니다. 또한, 방산 분야에서의 적용은 보안성과 국산화 요구가 높은 특성상 _수입 대체 효과_까지 기대할 수 있죠.
② 삼성전자·SK하이닉스의 역할
국내 파운드리의 핵심인 삼성전자의 참여는 성공 가능성을 높이는 결정적 요소입니다. 삼성은 5나노 이하 초미세 공정 기술을 보유한 세계 유일의 파운드리 기업으로, _TSMC와의 격차를 좁히고 AI 칩 생산 역량을 확보_해야 합니다. 또한, SK하이닉스의 HBM 기술을 AI 칩과 결합하면 _고성능 컴퓨팅 솔루션_으로 경쟁 우위를 점할 수 있습니다.
③ 협업 모델의 성공 사례화
만약 이 프로젝트에서 _해성디에스의 패키징 기술_과 _대덕전자의 고밀도 기판_이 결합되고, 수요 기업인 현대차나 LG가 실용적 AI 칩을 도입한다면, 국내 생태계의 선순환 모델로 자리매김할 수 있습니다. 이는 대만의 TSMC가 팹리스와 협력하며 성장한 역사를 참고할 만합니다.
4. 전문가들의 조언: 무엇이 필요한가?
① 장기적 R&D 투자와 정책 일관성
단기적인 성과를 쫓기보다는 5~10년 뒤를 내다보는 기술 개발_에 집중해야 합니다. 메모리 반도체의 강점을 AI 프로세서와 결합한 PIM(프로세서인메모리) 기술이나, _에지 AI용 저전력 칩 개발에 대한 투자가 필요하다는 지적입니다.
② 산학연 협력 강화
대학과 연구소, 기업이 공동으로 _실무 중심 교육 프로그램_을 운영하고, 첨단 장비를 공유하는 플랫폼을 구축해야 합니다. 서울대 반도체공동연구소의 사례처럼, 인력 양성과 기술 개발을 동시에 지원하는 모델이 확대되어야 합니다.
③ 글로벌 시장 진출 전략
국내 시장에만 머무르지 않고, 동남아·유럽·미국 등 해외 수요를 공략해야 합니다. 해성디에스가 필리핀 법인을 통해 동남아 시장을 확대하겠다는 계획처럼, 글로벌 공급망에 적극적으로 편입되는 전략이 필요합니다.
5. 결론: 도전과 기회의 교차로에 선 K-온디바이스 AI 프로젝트
이 프로젝트는 한국 반도체 산업이 _메모리 중심의 단일 구조에서 벗어나 시스템 반도체와 AI 분야로 다각화_할 수 있는 기회입니다. 그러나 성공을 위해서는 정부의 지원이 단순히 자금 투입에 그치지 않고, _생태계 구축·기술 혁신·인재 양성_이라는 3대 축을 균형 있게 추진해야 합니다. 글로벌 경쟁력 확보는 하루아침에 이뤄지지 않지만, 차근차근 협업과 혁신을 거듭한다면 AI 시대의 새로운 강자로 도약할 수 있을 것입니다.
"과연 한국, AI 반도체의 새로운 역사를 쓸 수 있을까요?"
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