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□ 디지털 대전환 시대 맞아 클라우드 시장 고공 성장
ㅇ 가트너에 따르면 세계 클라우드 시장은 2022년 4,903억 달러에서 2023년 5,918억 달러에 이르러 20.7%의 성장률을 달성하고 2026년에는 1조 달러를 돌파할 전망
ㅇ 국내 시장도 2022년 5조 8,617억 원에서 2023년 7조 원을 넘어서며 19.8% 성장률을 기록하고 2026년에는 12조 원에 육박 예상
ㅇ 경기 불황 등 글로벌 시장 불안에도 불구하고 디지털 전환과 맞물려 수요가 늘고 있으며 특히 공공부문 시장에 진출 기회가 확산하며 클라우드 시장 성장을 견인
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ㅇ 글로벌 클라우드 기업들은 자사 서비스 경쟁력 제고를 위해 데이터센터 성능을 높일 수 있는 전용 AI 반도체 개발 한창
- 아마존(AWS)은 연례 기술컨퍼런스 ‘리인벤트 2022(11.30)’에서 AI 반도체 그래비톤 프로세서의 새로운 버전인 ‘그래비톤(Graviton)3E’와 인퍼런시아(Inferentia)2’ 공개
※ 자체 제작 칩을 사용하면 인텔？엔비디아？AMD와 같은 회사에서 만든 칩을 사용할 때보다 더 향상된 가성비의 컴퓨팅 성능을 고객에게 제공할 수 있다고 강조
- 구글은 ‘클라우드 넥스트 2022(Cloud Next 2022)’ 행사(10.11)에서 6월에 공개했던 TPU의 4세대 버전 TPU v4 기반 머신러닝(ML) 클러스터를 구글 클라우드에 제공하겠다고 발표
- 한편 마이크로소프트는 자사 클라우드 서비스 애저(Azure)에 수만 개의 엔비디아 GPU를 추가, 클라우드에서 AI 슈퍼컴퓨터 성능을 제공하기 위해 엔비디아와 파트너십 체결(11.16)
ㅇ 가트너에 따르면 세계 AI 반도체 시장 규모는 2022년 444억 달러(약 58조 원)에 달해 전년대비 27.8% 성장률을 기록, 2026년 약 861억 달러로 4년 사이 두 배 가까이 성장 예상
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□ 최근 국내에서도 플랫폼？통신 기업의 AI 반도체 개발 속속
ㅇ 인터넷？플랫폼 업계의 대표주자인 네이버가 삼성전자와 협력해 AI 반도체 개발 착수
- 삼성전자의 앞선 반도체 기술력*과 네이버가 그간 운용해온 초대규모 AI의 노하우를 바탕으로 새로운 반도체 솔루션 개발에 나선다는 구상
* 컴퓨테이셔널 스토리지(Computational Storage) 기술인 스마트 SSD와 고성능 메모리에 연산 기능을 내장한 HBM-PIM(Processing-in-memory), PNM(Processing-near- memory), 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 차세대 인터페이스 기반 CXL (Compute Express Link) 등을 업계 최초 개발
ㅇ SK텔레콤은 ’20년 11월 ‘사피온 X220’을 공개하며 AI 반도체 시장 진출 포문을 열고 ’23년 초 사피온 X330, 사피온 X340, 사피온 X350 등 3종의 차세대 버전 출시 계획
- ’25년에는 모회사 SK하이닉스와 협력한 사피온 X430을 선보일 예정. 사피온 X430은 더 강화된 AI 추론？학습 성능에 SK하이닉스가 개발한 차세대 적층형 메모리 ‘HBM3’을 적용 예정
ㅇ KT는 AI 인프라 솔루션 전문기업인 모레(MOREH)와 AI 반도체 스타트업 리벨리온에 투자를 단행했으며, AI 반도체 관련 하드웨어와 소프트웨어를 동시에 제공하는 ‘AI 풀스택’ 전략 구상
□ 클라우드 경쟁력 제고？AI 반도체 개발에 승부수 띄운 ‘K-클라우드 추진방안’ 수립
ㅇ 우리 정부는 국산 AI 반도체 출시와 투자가 이어지고 있는 단계에서 활용을 극대화하고 AI？5G 등으로 수요가 급증하는 데이터센터？클라우드 기회를 모색하기 위한 프로젝트 마련
ㅇ (K-클라우드) 세계 최고 수준의 초고속？저전력 국산 AI반도체 개발과 데이터센터 적용을 통해 국내 클라우드 경쟁력을 강화하고 국민에게 향상된 AI 서비스를 제공하는 프로젝트
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ㅇ (비전) 메모리 반도체 기술력을 바탕으로 글로벌 최고 수준의 초고속？저전력 AI 반도체 개발에 승부를 걸어 국내 클라우드 경쟁력을 혁신적으로 개선
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ㅇ (목표) 국내 데이터센터 시장에 국산 AI 반도체 적용 확대(’30년 80% 수준), 국산 AI 반도체 기술 수준을 세계 최고 수준까지 향상(89.2→100)
□ 4대 추진전략 수립
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ㅇ (#1) 국산 AI반도체를 3단계에 걸쳐 고도화, 세계 최고 수준의 기술 확보
- 1단계(’23~’25): 현재 상용화 초기 단계에 있는 국산 NPU(Neural Processing Unit*)를 지속적으로 고도화(추론→학습)하고 데이터센터에 적용하여 성공 실적 확보 및 초기 시장 창출 지원
* Neural Processing Unit: 기저학습 등 인공지능 알고리즘에 최적화된 고성능？저전력 프로세서
- 2단계(’26~’28)에서는 디램 기반 상용 핌(PIM*)과 국산 NPU를 접합(패키징)하여 세계적 수준의 연산 성능을 저전력으로 구현(DRAM 기반 PIM)
* Processing in Memory: 메모리에 프로세서 기능을 추가하여 고성능？저전력 구현
- 3단계(’29~’30)에서는 비휘발성 메모리(Non-Volatile Memory)를 활용, 아날로그 MAC* 연산 기반의 NPU？PIM을 개발하여 극저전력화 달성(NVM 기반 PIM)
* Multiply Accumulate: 기저학습 등의 인공지능 추론과 학습 과정에서 필요한 고속의 곱셈 누적 연산을 수행하는 계산기
- 이를 통해 ’30년까지 국내 데이터센터 시장의 국산 AI반도체 점유율을 80%까지 확대하고 국내 AI반도체 기술 수준을 세계 최고 수준으로 향상시킨다는 계획
ㅇ (#2) 국산 AI반도체를 데이터센터에 적용하기 위한 소프트웨어 예타사업 추진
- 기존 AI반도체 사업은 프로세서(HW) 개발을 목표로 진행되고 있어, NPU？PIM 등 단계별로 고도화한 국산 AI반도체를 데이터센터에 적용하기 위해서는 추가적인 소프트웨어 개발 필요
- 이에 신규 예타사업을 추진하여 국산 AI반도체에서 기저학습 등 AI 알고리즘을 초고속？극저전력으로 실행하는 컴파일러, 라이브러리, 인공지능모형 자동 병렬화 기술 등과, 이를 상용 인터넷기반자원공유에 적용하기 위한 가상머신(VM) 및 컨테이너, 가상 서버 클러스터 기술 등을 개발 계획
ㅇ (#3) 단계별로 국산 AI반도체의 데이터센터 적용 및 인공지능？인터넷기반자원공유 서비스 제공 추진
- AI반도체 고도화 단계별로 이를 데이터센터에 적용하고 인터넷기반자원공유 기반 인공지능서비스까지 제공하는 실증사업을 함께 추진
- 2023년부터 시작되는 1단계 실증사업으로는 국산 NPU 데이터센터 구축사업(신규)과 기존의 인공지능？인터넷기반자원공유 서비스 개발 사업을 연계하여 ’23년에 428억 원(안), ’25년까지 3년간 약 1,000억 원(잠정) 투자
- 실증사업에서의 AI？인터넷기반자원공유 서비스는 우선 사회？경제적 파급력과 수요가 높은 4개 분야(안전？보건？교육？국방 등)를 중심으로 추진하고 이를 바탕으로 성장 가능성이 높은 주요 분야*까지 확대할 계획
* 서버형 AI반도체(지능형가전가구, 금융기술 등), 엣지형 AI반도체(자율차, 가상현실 등)
ㅇ (#4) 산？학？연 협력 강화를 위한 추진체계 마련
- ‘K-클라우드’ 추진을 위한 민？관 협업 창구 마련 및 주요 과제 발굴을 위해, ‘국산 AI반도체 기반의 케이-클라우드 얼라이언스’ 구성
※ ‘인공지능반도체 규모확대(스케일업) 연결망(’22.9월~)’을 확대？개편, AI반도체 기업, 인터넷기반자원공유 기업, 인공지능서비스 수요？공급 기업 및 관련 협회, 정부？연구기관 등 40여 개 기관으로 시작(향후 지속 추가 예정)
- 또한 AI반도체 기업과 대학이 협력하여 교육과정을 개발하는 ‘AI반도체 대학원’을 신설, 현장에서 요구되는 설계역량을 갖춘 최고급 인재 양성(’23년~, 3개교 신설)
- 2？3단계 PIM 고도화？실증을 위한 메모리 반도체 대기업과 산？학？연 간 기술 연계 등을 위해 ‘PIM 허브(설계연구센터, 한국과기원)’ 역할 강화
- 관련 분야(AI반도체？인터넷기반자원공유？인공지능 등) 협업 강화를 위해 연구개발 지원기관인 한국전자통신연구원(ETRI)과 정보통신기획평가원(IITP) 조직 강화
□ (참고) 주요국 첨단 반도체 전략 및 지원 내용
ㅇ 첨단 AI 반도체는 디지털 전환을 견인하는 동시에 미래 산업의 근간이 되는 핵심 동력으로 이 분야의 기술력과 리더십 확보가 국가 역량 좌우
- 각국은 AI 반도체, 첨단 반도체 등 포괄적인 반도체 지원 방안과 육성 전략을 마련하며 기술 선점 박차
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