1) 시장의 개요

AI 반도체는 딥러닝이 요구하는 수십~수천 테라 플롭스의 연산을 실제 산업에 응용할 수 있도록 높은 성능과 낮은 전력으로 실행가능
한 반도체로 정의되어지며, 기존의 CPU나 메모리 반도체 대비 병렬처리 능력이 뛰어날뿐만아니라 AI 알고리즘의 학습과 추론을

위한 대규모 연산을 효율적으로 처리할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

일반적으로 AI 반도체는 아키텍쳐 구조 및 기술유형에 따라 GPU, FPGA, ASIC 및 뉴로모픽 반도체등으로 분류되어지는데, 특히 2세
대인 AI 주문형 반도체(AI ASIC)는 일반적인 마이크로프로세서나 메모리와 같은 표준 칩과 달리 특정 용도를 위해 제작된

주문형 반도체로서 주로 휴대폰, 네트워킹 장비, 자동차, 의료 기기와 같은 성능, 효율성, 크기, 전력 소비, 보안에 대한 엄격한

요구 사항을 가진 응용 분야에 사용되어지고 있다.

2) 정책 및 규제 현황

과학기술정보통신부는 22년 기준 국내 메모리반도체 점유율은 세계 1위(점유율 56%)지만 시스템 반도체 시장의 경우 점유율이

3%에 불과하다고 밝힌바 있으며, 특히 가장 큰 비중을 차지하고 있는 AI 반도체의 경우 상대적으로 초기시장 단계임에 따라

초격차기술력을 확보하고자 하는 정책을 지속적으로 마련하고 있다.

특히 ‘인공지능 국가전략’을 공개하면서 세계 최고 수준인 메모리 반도체에서의 경쟁력을 활용해 AI반도체의 핵심기술 확보와 개발에 전략적으로 투자한다는 계획을 밝힌 바 있으며, 이러한 계획에 근거해 산업통상자원부와 함께 AI반도체 소자, 설계, 공정 원천기술 경쟁력 강화를 위한 차세대 지능형 반도체 기술개발사업’(1조 96억 원, ’20~’29)과 ‘PIM 인공지능반도체기술개발사업’(4,027억 원, ’22~’28) 등의 예타급 과제를 발주하여 R&D를 추진한바 있다.

또한 23년 3월에는 제14차 비상경제민생회의를 통해 민간투자 기반의 첨단 반도체 제조공장 5개와 국내·외 우수한 팹리스 기업과

소부장 기업 150여 개 업체를 유치하는 ‘첨단 시스템 반도체 클러스터’ 조성을 통해 제조 생산입지 확보를 위한 정책을 마련중에 있으며, 인공지능과 시스템반도체 분야 연구인력을 양성하는 전문센터 3개소 추가 설치, 최고급 인재 국내유치, 인공지능대학원에 AI반도체 관련 과목 개설 등을 진행한 인력양성 정책을 마련한바 있다.

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