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4차산업혁명시대 시스템반도체로 돌파구…종합반도체 강국 도전

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시스템반도체 육성 및 비전 발표
2030년까지 파운드리 세계 1위·팹리스 점유율 10% 달성
시장 다변화 대응…고급·전문인력 1만7000명 양성
차세대 반도체 개발에 향후 10년간 1조원 이상 투자

[세종=뉴스핌] 정성훈 기자 = 정부가 4차산업혁명시대를 기회로 삼아 시스템반도체 강국으로 도약하기 위한 청사진을 내놨다. 앞서 삼성전자가 2030년까지 133조원을 투자해 글로벌 시스템반도체 시장 1위를 달성하겠다고 선언한데 따른 정부의 화답이다.  

정부는 2030년까지 파운드리(반도체 제조 전문기업) 세계 1위, 팹리스(반도체 설계·개발 전문회사)시장 점유율 10% 달성, 이를 통한 2만7000명의 신규일자리를 창출한다는 계획이다. 

정부는 30일 범부처 합동으로 시스템반도체 산업 육성으로 2030년 종합반도체 강국으로 도약하기 위한 5대 중점대책을 발표했다.

성윤모 산업통상자원부 장관은 "4차 산업혁명 시대를 맞아 반도체 수요가 자동차·로봇·에너지·바이오 등 전 산업으로 확산되면서 시스템반도체의 중요성이 더욱 커지고 있다"면서 "이번 대책은 수개월간 현장의 목소리를 폭넓게 청취해 기본 골격을 마련했고, 시스템반도체의 자생적 생태계 조성과 업계가 시급한 과제로 꼽고 있는 인력 양성, 또 투자 확대에 우선순위를 두고 종합대책을 수립했다"고 밝혔다.  

성윤모 산업통상자원부 장관이 지난 29일 정부세종청사 산업부 기자실에서 '시스템반도체 산업 육성을 통해 2030년 종합반도체 강국으로 도약’하기 위한 '5대 중점대책 수립'과 관련한 내용인 '시스템반도체 비전과 전략'을 발표하고 있다. [사진=산업통상자원부]

먼저 정부는 시스템 반도체 주요 분야인 팹리스·파운드리의 성장 지원과 부문별 유기적 연계를 통해 생태계 전반을 끌어올린다는 목표다.

팹리스업계 글로벌 경쟁력 확보를 위해선 자동차, 바이오, 에너지, 사물인터넷(IoT), 기계·로봇 등 5대 전략분야에 선택과 집중을 이어간다. 팹리스-수요기업간 협력 플랫폼(얼아이언스 2.0)을 구축해 수요발굴→기술기획→연구개발(R&D)까지 공동을 추진한단다는 계획이다. 

'얼라이언스 2.0'은 정부, 반도체 수요·공급기업, 연구기관 등 25개 기관간 업무협약(MOU) 체결로 오늘 발족했다. 삼성전자, SK하이닉스, LG전자, 현대모비스 등 대기업이 대거 합류했다. 정부는 얼라이언스 2.0에서 발굴된 유망기술을 정부 R&D에 우선 반영한다는 방침이다. 

이어 에너지, 안전, 국방, 교통인프라 등 공공유망시장에 수요기관-팹리스간 협력체계를 구축해 수요발굴→과제기획→기술개발→공공조달로 연계를 추진한다. 2030년까지 시스템반도체 2600만개, 2400억원 이상의 시장을 창출한다는 목표다. 

산업부 관계자는 "중소 팹리스 기업들이 공공시장 진출을 통해 트랙레코드를 축적하고 수출을 통해 글로벌 시장에 진출하는 선순환 체제를 마련할 것"이라고 설명했다. 

민간주도의 팹리스 전용펀드 1000억원도 신규 조성된다. 이를 활용해 성반기반을 갖춘 팹리스의 사업성장을 지원한다. 

중소 팹리스의 기술역량 지원을 위해 원천기술을 보유한 대학·연구소 인력을 파견해 공동 R&D 프로젝트를 추진한다는 목표도 세웠다. 

대만 TSMC가 시장 점유율 약 48%로 업계 1위를 굳건히 지키고 있는 파운드리 시장에서는 첨단·틈새시장 동시공략으로 세계1위의 파운드리로 성장한다는 목표다. 

삼성전자 등 대표기업은 하이테크(High-Tech) 첨단분야에서, 중견기업은 중급 미들테크(Middle-Tech) 틈새시장을 동시 공략하고, 정부는 기업의 투자를 효과적으로 뒷받침한다는 계획이다. 

첨단분야는 5G, 인공지능(AI), 바이오 등 시스템반도체 기술을 '신성장동력·원천기술'에 반영해 기업의 대규모 투자가 실행되고 정부는 신기술 개발에 대한 세액 공제를 지원한다. 

또 전력반도체, 아날로그반도체 등 틈새시장 공략을 위해 사업구조 고도화 지원프로그램(산업은행) 등을 활용, 중견 파운드리의 시설투자 금융을 지원해 생산성을 향상시킨다. 

시스템반도체 비전과 전략 [자료=산업통상자원부]

팹리스-파운드리 간 상생협력 생태계 조성에도 나선다. 팹리스 업계 성장이 파운드리 수요 증가로, 파운드리 성장이 팹리스 제품의 경쟁력을 제고할 수 있도록 상생협력 생태계를 만든다는 목표다. 

업계는 또 국내 중소 팹리스 업체의 개발활동에 필수적인 MPW(Multi-Project Wafer)프로그램을 공정당 년 2~3회로 확대 운영한다. MPW란 웨이퍼 하나에 여러 종류의 칩을 생산해 테스트하는 것으로, 반도체 설계업체나 연구소 입장에서는 연구개발 과정에서 MPW 프로그램을 통해 비용을 절감할 수 있다.

정부는 팹리스-파운드리간 가교역할을 하는 디자인하우스에 설계 최적화 서비스인프라(S/W 등)를 지원한다. 

아울러 2030년까지 시장·기업이 필요로 하는 고급·전문인력 1만7000명 양성에도 나선다. 다품종 맞춤형 산업의 특성상, 시장의 변화하는 수요를 반영할 수 있도록 다양한 인력양성 프로그램을 신설한다는 방침이다. 

먼저 학사 3400명 양성을 위해 2021년부터 연세대·고려대에 반도체 계약학과를 신설(연 80명, 기존정원 외)하고 단계적으로 확대한다. 정부가 등록금 및 졸업 후 채용우대 등을 지원한다. 시스템반도체 전공트랙(연 200명)도 신설해 학부생이 전공트랙 이수시 대학교에서 전문성을 인증하는 제도도 도입한다. 전공트랙에서는 시스템 반도체에 특화된 이론·실습 교육이 제공된다. 

석·박사 4700명 양성을 위해선 기업수요기반 R&D사업으로 석·박사 인력을 공급한다는 목표다. 민·관이 7년간 총 1400억원을 투입해 차세대 우너천기술개발사업 신규 예비타당성조사를 추진한다. 융합형 고급전문인력 및 산학연계형 석·박사 양성프로그램도 실행한다. 

실무인력 8700명 양성을 위해선 폴리텍대학 안성캠퍼스를 반도체 특화형으로 전환, 반도체 설계교육센터(IDEC) 지원 확대(추경 20억원), 대학의 노후화된 방비 업그레이드(추경 100억원)로 실습교육의 질 제고에 나선다.

구체적으로 폴리텍 안성캠퍼스에는 반도체CAD, 통신전자, 스마트소프트웨어 등 7개 학과가 운영중인데 이 3개 학과를 반도체분야 특화 학과로 개편한다는 계획이다. 반도체CAD과는 융합반도체과로, 통신전자과는 반도체시스템제어과로, 스마트소프트웨어과는 융합소프트웨어과로 개편한다.   

이와 함께 차세대 반도체 개발에 향후 10년간 1조원 이상 투자하고 해외기술유출을 방지하는 방안도 추진된다. 이를 통해 자동차, 바이오, AI반도체 등 제조업 미래를 견일할 차세대 반도체 분야 핵심 원천·응용기술 개발 및 핵심기술 보호시스템을 정비한다는 방침이다. 

정부는 AI, 자동차, 바이오 등 유망 기술에 대해 향후 10년간 범부처(산업부 5200억원-과기정통부 4800억원) 합동으로 1조원을 투자해 원천기술부터 응용기술까지 경쟁력을 확보할 계획이다. 최근 5년간 R&D 예타사업 중 1조원 규모를 넘는 경우는 이번이 처음이라는 게 산업부 설명이다. 

또한 국가핵심기술이 포함된 정보 비공개를 추진하고, 5G 통신 모뎀칩 설계기술 등을 국가핵심기술에 신규 포함 추진하는 등 시스템 정비에도 나선다. 

성윤모 장관은 "우리 기술보호와 관련해 국가 핵심기술이 포함된 정보 자체는 비공개를 원칙으로 하고자 한다"면서 "현재 관련 개정 법률안이 국회에 제정돼 있는데 입법과정을 통해 관계부처와 기술보호의 범위와 정도에 대해 협의할 수 있는 채널이 생기게 된다"고 설명했다. 

jsh@newspim.com

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[단독] 삼성, AI토큰 원가 낮추는 서버 기술 개발 [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 삼성전자가 인공지능(AI) 서버의 그래픽처리장치(GPU)를 추가하지 않고도 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있도록 메모리 활용 효율을 높이는 기술을 개발했다. GPU와 중앙처리장치(CPU) 사이의 데이터 이동 비용을 계산해 불필요한 이동을 줄이고, 제한된 메모리 공간에서도 AI가 여러 이용자에게 빠르게 답변하도록 하는 기술이다. AI 서비스가 대중화하면서 데이터센터의 GPU 확보 비용뿐 아니라 기존 장비의 활용도를 높이는 기술도 중요해지고 있다. 삼성전자의 이번 기술은 GPU 메모리 부족으로 발생하는 처리 지연을 줄여 AI 서비스의 토큰당 운영비용을 낮추고 추가 설비 투자 부담을 덜 수 있는 기술로 주목된다. 다만 실제 상용 서비스에서 처리량과 응답속도가 얼마나 개선되는지는 아직 확인되지 않았다. 20일 미국 특허정보 사이트 저스티아에 따르면 삼성전자가 출원한 '대규모 언어모델(LLM)의 다중 사용자 요청 처리 방법 및 서버' 특허가 지난 15일 공개됐다. 해당 기술은 이용자별 데이터 이동 비용과 메모리 사용량 등을 계산해 처리 순서를 조정하는 방식이다. ◆GPU 메모리 부족해도 척척…AI 처리 효율 높인다 이번 기술은 여러 이용자가 동시에 AI에 질문할 때 발생하는 GPU 메모리 부족 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 챗GPT와 같은 생성형 AI는 질문에 답하기 위해 GPU를 사용한다. GPU는 AI 연산을 빠르게 처리하지만 데이터를 임시로 저장하는 메모리 용량에는 한계가 있다. 이용자가 몰려 메모리가 부족해지면 일부 데이터를 중앙처리장치(CPU) 쪽 메모리로 옮겼다가 다시 가져와야 한다. 이 과정에서 시간이 걸리고 AI의 답변도 늦어질 수 있다. 이 같은 문제는 AI 활용이 확대될수록 중요해지고 있다. AI가 긴 문서를 분석하고 복잡한 업무를 처리하면서 메모리에 저장해야 할 데이터도 늘어나고 있기 때문이다. GPU의 연산 성능이 충분하더라도 메모리가 부족하면 AI 서비스의 처리 능력이 떨어질 수 있다. 삼성전자는 이러한 데이터 이동을 효율적으로 관리하는 알고리즘을 고안했다. 이용자별 대기시간과 데이터 이동에 걸리는 시간, 앞으로 필요한 메모리 용량 등을 계산해 어떤 질문을 먼저 처리할지 결정하는 방식이다. 불필요한 데이터 이동도 최소화했다. 기존에 CPU 메모리로 옮겼던 데이터가 남아 있다면 다시 복사하지 않고, 필요한 부분만 이동시킨다. AI가 한 이용자의 답변을 작성하는 동안 다른 이용자의 데이터를 옮기는 작업도 동시에 수행할 수 있다. 남는 메모리를 최대한 활용하는 기능도 담았다. 예를 들어 새로운 질문을 처리하는 데 메모리 공간 5칸이 필요한데 3칸만 남았다면, 기다리지 않고 3칸으로 처리할 수 있는 부분부터 계산하는 방식이다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆AI 토큰당 원가 낮추고 데이터센터 투자 부담 줄인다 삼성전자에 따르면 이번 기술은 특정 제품에 탑재되는 기능이 아니라 AI 데이터센터와 클라우드 서버의 추론 효율을 높이는 인프라 기술이다. 삼성전자 관계자는 "특허 사이트에 올라간 내용은 데이터센터·클라우드 환경에서 다수 사용자에게 LLM 서비스를 제공하는 서버에 적용되는 추론 효율화 기술"이라며 "제품에 적용되는 기술은 아니고, AI 기술 개발 인프라에 적용되는 기술"이라고 설명했다. 여러 이용자의 요청이 동시에 몰리는 AI 서버에서 메모리 활용도를 높이는 것이 핵심이다. 특히 AI 이용자가 급증하는 시간대에 같은 장비로 더 많은 요청을 처리하면서 응답 지연을 줄이는 효과를 기대할 수 있다. 이 기술은 AI 서비스의 수익성을 높이고 데이터센터 투자 부담을 줄일 수 있을 것으로 주목된다. AI 서비스 기업들은 GPU 확보와 서버 운영에 막대한 비용을 투입하고 있다. 같은 GPU로 더 많은 질문과 답변을 처리할 수 있다면 추가 설비 투자 없이 서비스 처리량을 늘리고, AI가 답변을 생성하는 단위인 토큰당 원가도 낮출 수 있다. 대규모 GPU 인프라를 운영하는 클라우드 사업자에게도 의미가 있다. AI 서비스 수요가 늘어날 때마다 GPU를 추가로 구매하는 대신 기존 설비의 활용도를 높이면 투자 부담을 덜 수 있기 때문이다. 반도체업계 관계자는 "GPU 메모리 활용도를 높이면 AI 서버의 처리 효율을 개선하고 운영비를 절감하는 효과를 기대할 수 있다"면서도 "실제 어느 서비스에 적용될지 아직 확인되지 않은 만큼 기존 기술 대비 응답속도와 처리량이 얼마나 개선되는지 검증돼야 경제적 효과를 판단할 수 있을 것"이라고 말했다. syu@newspim.com 2026-10-20 06:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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