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[IT뉴스]로봇·車 심장 될 온디바이스 AI 반도체, 설계가 승패 가른다

온카뱅크관리자

2026-01-28 17:57:38

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [르포] 성균관대 AI반도체혁신연구소 가보니 국내 두번째 대학산하 전문기관 온디바이스 AI반도체 성장 맞춰 28㎚ 반도체회로 개선작업 한창 미세 노이즈 잡는 최적화에 집중 “설계 엔지니어링 역량이 경쟁력” 
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 “아주 작은 변수 하나만으로도 불량이 발생하는 게 반도체입니다. 휴머노이드 로봇과 자율주행차는 물론 소형 전자기기에까지 인공지능(AI)이 탑재되면서 반도체 수요는 더욱 확대될 것으로 전망됩니다.” 28일 경기도 수원 성균관대 AI반도체혁신연구소에서 서울경제신문과 만난 이상현 성균관대 반도체시스템공학과 교수(AI반도체혁신연구소장)는 “AI 시대에는 설계 단계에서 완성도를 끌어올릴 수 있는 엔지니어의 역량이 그 어느 때보다 중요해지고 있다”며 이같이 말했다. 
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 경기도 수원에 위치한 성균관대 AI반도체혁신연구소에서 이상현 연구소장과 대학원생이 반도체 설계에 대해 논의하고 있다.
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 이날 기자가 찾은 AI반도체혁신연구소에서는 컴퓨터지원설계(CAD) 프로그램을 활용해 28㎚(나노미터·10억분의 1m) 공정의 반도체 회로를 개선하는 작업이 한창이었다. 왼쪽 모니터에는 반도체 설계 도면이, 오른쪽 화면에는 회로의 논리적 연결 구조를 나타낸 회로도가 펼쳐졌다. 10여 명의 대학원생들은 이곳에서 실제 반도체 설계 테스트를 수행하며 회로 구조와 전력 소모 특성을 점검하고 있었다. 연구진은 반도체에 전류가 흘렀을 때 발생하는 미세한 흔들림(노이즈)을 줄일 수 있도록 설계에 맞게 트랜지스터 크기를 최적화하는 데 집중했다. AI 반도체는 내부 부품 사이의 연결 통로가 어떻게 배치되느냐에 따라 신호 지연과 발열·흔들림 정도가 달라진다. CAD 프로그램은 수억 개의 트랜지스터가 소모하는 전력을 시뮬레이션 형태로 파악할 수 있어 반도체 설계 결함을 잡아내는 데 필요한 과정으로 자리 잡았다. 28나노를 비롯한 아날로그 반도체의 경우 고성능 제품은 아니지만 온디바이스 AI 산업 개화에 발맞춰 활용성이 크게 증가할 것으로 기대된다. 성능 대비 생산 비용이 저렴한 데다 전력효율이 상대적으로 좋아 가전, 사물인터넷(IoT) 기기, 자율주행차용 반도체에 주로 쓰일 것으로 예상되기 때문이다. 이런 이유로 AI반도체혁신연구소도 AI 반도체 중 서버 연결 없이 AI를 구동하도록 하는 온디바이스 AI용 반도체 연구개발(R&amp;D)에 집중하고 있다. 메모리반도체와 달리 비메모리 계열의 온디바이스 AI 반도체 산업에서는 공장에서 생산하는 공정 기술보다는 다양한 종류의 제품을 만들어낼 수 있는 설계 역량이 더욱 중요하다. 이 교수는 “AI반도체혁신연구소는 기존의 클라우드용 반도체 인프라가 아닌 향후 새롭게 성장할 온디바이스용 AI반도체 인프라를 구축하기 위한 기술을 개발하고 있다”면서 “온디바이스 구현을 위한 핵심은 저전력, 빠른 응답 특성, 보안성인데 연구소에서는 온디바이스 AI를 위한 연산 최적화와 전력 관리 기술 등 연구에 집중하고 있다”고 설명했다. 지난해 11월 문을 연 이 연구소는 정부 지원을 받아 연세대에 이어 국내에서 두 번째로 설립된 대학 산하 AI 반도체 전문 연구소다. 성균관대는 향후 약 5년간 110억 원 규모의 정부 출연금을 지원받아 산업계 수요에 부합하는 실전형 석·박사 인재 양성에 나선다. 연구소는 온디바이스 AI 반도체, AI 모델 경량화, 하드웨어(HW) 및 소프트웨어(SW) 통합 설계 등 수요가 높은 핵심 기술 개발에 집중하기 위해 △신경망처리장치(NPU) 코어 △NPU 인프라 △피지컬 AI △AI 컴퓨팅 플랫폼 등 4개 연구센터를 운영하고 있다. 삼성전자·모빌린트·오픈엣지테크놀로지·보스반도체 등 국내 반도체 기업들도 협력사로 참여해 공동 연구를 비롯해 재직자 대상 기술 교육, 학생 기업 파견·연수 프로그램을 함께 운영하고 있다. 과거 삼성전자에서 메모리 및 파운드리 사업 부사장을 지낸 이 교수는 반도체 분야에서 산학 연계 인재 양성의 중요성을 강조했다. 그는 “현업에서 경험한 바로는 신입 직원이 업무를 잘하기까지 5년 정도의 기간이 필요하다”며 “학생들이 연구소에서 미리 풍부한 반도체 설계 경험을 한다면 이후 실제 반도체 제조 현장에서 일할 때 현장 주도형 인력으로 빨리 자리 잡을 수 있을 것”이라고 말했다. 온디바이스 AI 반도체 분야는 피지컬 AI 시대를 맞아 본격적으로 성장 가도에 올라탈 것이라는 전망이 나온다. 해외 시장조사 기관 마켓어스에 따르면 글로벌 온디바이스 AI 반도체 시장 규모는 2024년 173억 달러(약 25조 원)에서 2030년 1033억달러로 가파르게 성장할 것으로 보인다. 특히 올해부터는 클라우드 및 데이터센터용 AI 반도체 시장 증가율을 추월할 것이라는 예상도 나온다. 휴머노이드 로봇과 자율주행차, 웨어러블 기기, 모바일 등 적용 대상이 다양한 만큼 온디바이스 AI 반도체 시장은 소수 기업이 과점하기 어려운 구조라는 것이 이 교수의 진단이다. AI 데이터센터용 고성능 반도체 시장이 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 중심으로 사실상 독점 체제를 형성한 것과 달리 온디바이스 분야에서는 기기별 특성에 맞춘 반도체를 설계할 수 있는 역량을 갖춘 신생 기업들도 충분히 시장을 선점할 수 있다는 설명이다. 이 교수는 “온디바이스 AI 시장은 국가나 지역별 특성과 수요에 따라 다양한 하드웨어 플랫폼이 공존할 가능성이 크다”며 “이제 막 개화 단계에 들어선 시장으로 향후 20년 이상 지속적인 성장이 예상되는 만큼 빠른 개발 역량을 갖춘 국내 반도체 기업들도 충분히 승산이 있다”고 강조했다. 김기혁 기자 coldmetal@sedaily.com
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