초 연결과 융합의 시대, 실리콘밸리에서 일고 있는 4차 산업혁명의 물결 ① AI 반도체

- 4차 산업혁명의 핵심기술들을 자유롭게 구현하는 AI 반도체, 업계에 새로운 성장 동력을 가져올 차세대 시스템 반도체로 주목 -

- AI 반도체가 바꿀 글로벌 밸류 체인의 패러다임의 변화에 긴밀히 대응하고 경쟁력 확보해야  -

반도체 시장의 생태계와 시장의 흐름

반도체 산업은 용도에 따라 메모리 반도체와 시스템 반도체(비 메모리 반도체)로 구분된다. 메모리 반도체는 데이터를 저장하는 역할을 하고, 시스템 반도체는 연산·제어 등의 정보처리 역할을 한다. 세계 시장에서 메모리 반도체와 시스템 반도체가 차지하는 비중은 대략적으로 각각 30%와 70%로 시스템 반도체의 점유율이 압도적으로 많다.

시스템 반도체는 2000년대 중반 이후 고도화된 분업 체계를 구축하며 글로벌 밸류 체인을 적극적으로 활용하고 있다. 즉, 공정 기술 난이도가 증가하고 이에 따른 공정 설비 등의 비용이 증가함에 따라 자체 생산시설(팹)을 가지고 있었던 시스템 반도체 업체들은 소수 업체(설계와 제조를 모두 수행하는 종합 반도체 회사)를 제외하고는 반도체 설계 전문회사(팹리스)로 전환하고, 제조는 조립·생산 전문 회사(파운드리)에 아웃소싱하는 형태로 분화하는 것이다. 글로벌 팹리스 시장은 시스템 반도체의 지속적인 성장으로 인하여 꾸준히 성장하는 추세이며, 생산 유연성과 효율 경제성을 앞세운 파운드리 산업도 팹리스 산업과 동반하여 성장 중이다.

시스템 반도체 설계(팹리스) 시장은 과거부터 축적된 지적재산권과 설계 툴, 투자유치가 유리한 환경 등의 강점을 내세운 퀄컴, 브로드컴, 엔비디아 등 미국의 팹리스 반도체 기업이 전세계 팹리스 반도체 업체 매출의 절반 이상을 차지하고 있으며, 시스템 반도체의 조립·생산 전문(파운드리) 시장은 대만의 TSMC가 세계 매출의 절반을 독식한 가운데 한국의 삼성전자가 점유율을 높여가고 있는 바, 아시아를 중심으로 시장 구도가 형성되어 있다.

시스템 반도체 분야 설계(팹리스)-생산(파운드리)-종합 반도체 대표기업

자료: KOTRA 실리콘밸리 무역관 자료

한국은 D램, 낸드 플래시와 같은 메모리 반도체 부문에서 세계 시장의 절반이 넘는 점유율을 차지하며 강세를 보이고 있지만, 전 세계 반도체 시장의 70%를 차지하는 시스템 반도체에 대한 기술·시장 경쟁력은 미흡한 수준이다.

또한 코로나 19의 영향으로 글로벌 반도체 시장 전망이 불확실하지만 가트너(Gartner), 딜로이트(Deloitte)를 포함한 다수의 시장조사기관이나 컨설팅 기관에서는 가전 제품 수요가 포화 됨에 따라서 반도체 부문의 성장 궤도가 2020년을 기점으로 다소 평탄해 질 것이라 예측하고 있다. 

전세계 반도체 매출(단위: 십억$)

자료: Deloitte, Gartner (2019)

이에 한국을 포함한 반도체 강국은 새로운 성장 동력 확보를 위하여 유망 시스템 반도체 기술을 발굴하고 시장을 선점하는 것을 최우선 과제로 하는 등, 차세대 시스템 반도체가 새로운 이슈로 부각되고 있다.

차세대 시스템 반도체: 4차 산업혁명의 핵심기술들을 자유롭게 구현하는 AI 반도체의 등장

이러한 배경 속에서 4차 산업혁명의 핵심기술인 빅데이터, 인공지능 등의 산업적 적용이 확대되면서, 상기 기술들을 자유롭게 구현할 수 있는 AI 반도체가 차세대 시스템 반도체로서 급격히 부상하게 되었다. 기존의 반도체와 마찬가지로AI 반도체에도 정보를 저장하는 메모리 반도체가 있지만 본 내용에서 AI 반도체는 시스템 반도체를 의미하는 것으로 한다. 시스템 반도체의 특성상 정보를 처리하는 특유의 설계 방식이 제품 경쟁력을 좌우할 가능성이 높아 메모리 반도체 시장의 경쟁력보다 시스템 반도체 시장의 경쟁력이 월등하기 때문이다.

AI 반도체란 인공지능의 핵심인 딥 러닝과 같은 알고리즘 연산에 최적화되어 학습 및 추론을 위한 데이터 연산처리 성능이 강화된 반도체로, 인공지능의 핵심 개념을 반도체에 융합함으로써 대규모 데이터를 용이하게 처리하는데 특화되어 있는 반도체이다.

AI 반도체는 아키텍처 구조 및 활용 범위에 따라 크게 GPU, FPGA, ASIC부터 뉴로모픽 반도체(Neuromorphic Chips)까지 포괄한다.

GPU(Graphical Processing Unit)은 동시 계산 요구량이 많은 그래픽 영상 처리를 위해 고안된 병렬처리 기반 반도체로 수천 개의 코어가 탑재되어 대규모 데이터 연산 시 CPU 대비 성능이 우수한 장점이 있다. FPGA(Field-Programmable Gate Arrays)는 회로 재구성 프로그래밍을 통해 용도에 맞게 최적화하여 변경이 가능한 반도체로서 활용 목적에 따라 높은 유연성이 특징이며, ASIC(Application Specific Integrated Circuits)는 특정 용도에 맞도록 제작된 주문형 반도체로 가장 빠른 속도와 높은 에너지 효율이 특징이다.

AI 반도체와 기존 반도체(CPU)의 성능 비교

자료: CSET - AI chips: what they are and why they matter (2020)

한편, 뉴로모픽 반도체는 기존 반도체 구조가 아닌 인간의 뇌(뉴런-시냅스 구조)를 모방하여 연산처리, 저장, 통신 기능을 융합한, 가장 진화한 형태의 반도체 기술로서 차세대 AI 반도체로 불리기도 한다.

세계는 AI 반도체 개발 경쟁 중

앞서 논의한 바와 같이, 가전 제품 수요가 포화 됨에 따라서 기존 반도체 부문의 성장이 둔화되고 있는 시점에서 AI 반도체가 새로운 성장 동력으로 주목받으면서, 시스템 반도체를 설계하는 인텔, 엔비디아 등의 글로벌 기업들은 물론, 아마존, 구글, 알리바바, 테슬라와 같은 ICT 기업들도 자사 서비스나 제품에 사용할 AI 반도체를 직접 개발하는 등 치열한 경쟁이 전개되고 있다.

AI 반도체가 새로운 성장 동력으로 주목받는 까닭은 전자 제품 종류에 따른 반도체 매출 증가 추이를 살펴보면 알 수 있다.

전자 제품 종류에 따른 반도체 매출 증가 추이

자료: Deloitte analysis (2019)

상기 전자 제품 종류에 따른 반도체 매출 증가 추이에서 알 수 있는 바와 같이 AI 반도체는 자율주행차량, 스마트 와치, 스마트폰, 웨어러블 기기, 보안 산업, 클라우드, 로봇, 센서, 사물 인터넷 등 다양한 분야에서 이미 활용 중이고 앞으로도 더욱 활용도가 높아질 전망이다. 기업 측면에서는 자율주행차량에 적용되는 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)이, 소비자 측면에서는 고성능 스마트폰이 AI 반도체의 성장을 견인하는 주요 어플리케이션이 될 것으로 보인다.

소비자 측면 주요 어플리케이션 별 AI 반도체 시장(단위: 백만)

자료: Market and Market (2019)

시장조사기관에 따라 조금씩 차이를 보이기는 하지만, 미국의 한 조사기관인Allied market research에 따르면 AI 반도체 시장은 2018년에 66억 달러로 평가되었으며, 연평균 45.2%의 성장률을 보이면서 2025년에 911억 달러 규모에 이를 것으로 전망된다. 딜로이트 컨설팅은 2020년에 각종 장치에서 머신 러닝을 수행하거나 가속화하는 AI 반도체가 7억5천만개 이상 팔릴 것으로 예상하고, 2024년에는 판매량이 15억개를 넘을 것으로 보고있다.

현재 각축의 경쟁을 벌이고 있는 AI 반도체의 유형별 주요 플레이어와 밸류 체인은 다음과 같다.

주요 AI 반도체와 밸류 체?