온디바이스 AI, 부처간 ‘칸막이’…수요기업 연계한 공동 R&D 시급 작성일 07-01 19 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">“칩은 넘치는데 쓸 곳이 없다”<br>AI 반도체, 실전 투입 위한 생태계 설계 시급</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="1rWJKUhLvz"> <p contents-hash="acdb5eeb3152f1a34963c20cecc7bf9203f2e92ee9c728fe686d2ff56c677a82" dmcf-pid="tmYi9uloC7" dmcf-ptype="general"> [이데일리 김현아 기자] 국내 인공지능(AI) 반도체 산업이 클라우드 중심에서 탈피해 ‘온디바이스(On-device) AI’라는 새로운 전장(戰場)으로 빠르게 이동하고 있다. </p> <p contents-hash="d2728d0bad812431577a135933821a4130136d92f368c5df1141cd469de985a9" dmcf-pid="FsGn27Sgvu" dmcf-ptype="general">생성형 AI(Gen AI)의 성능 고도화와 함께, 물리적 환경에서 실시간 추론과 자율 판단을 수행할 수 있는 ‘피지컬 AI’ 구현이 핵심 트렌드로 부상하면서다.</p> <p contents-hash="1dd1dae05dd682e6cb8f1566a1b15ec4dc24e21b73b84483bbf3c4ff5f36309f" dmcf-pid="3StjP9GkTU" dmcf-ptype="general">그러나 정작 국내 지원 체계는 여전히 부처별로 파편화돼 있어, 수요기업과 AI 반도체 스타트업 간의 연계가 미흡하다는 지적이 나온다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d046b47bb22479c7991fc6fa1a487504f59d1ad67550dff9b291dda738e008a6" dmcf-pid="0vFAQ2HEhp" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="출처; KISDI ‘Physical AI 시대에 대응한 On-device AI 반도체 경쟁력 강화 방향’ 보고서" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/01/Edaily/20250701151219219dbvt.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="5Pe5Ok6Fyq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/01/Edaily/20250701151219219dbvt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 출처; KISDI ‘Physical AI 시대에 대응한 On-device AI 반도체 경쟁력 강화 방향’ 보고서 </figcaption> </figure> <div contents-hash="aa3f846a062241cc732a0e2e8d23566794ae23e2314e2da4720b511adf19bc25" dmcf-pid="pT3cxVXDv0" dmcf-ptype="general"> <strong>“AI 칩은 넘쳐나는데…실제 탑재는 어디에?”</strong> </div> <p contents-hash="fba7d58f8484344f2ef81d585c9849163dda33ec11b46c5a7043bb0fbae50ffd" dmcf-pid="Uy0kMfZwv3" dmcf-ptype="general">정보통신정책연구원(KISDI)이 최근 발간한 보고서에 따르면 엔비디아와 퀄컴 등 글로벌 빅테크 기업은 이미 하드웨어-소프트웨어 통합형 플랫폼을 기반으로 로봇, 자율주행, 스마트 기기 등 수요처별 시장을 선점하고 있다.</p> <p contents-hash="a2028cf987f4e98bc57bca1e4a2ae31bd14ea834d4d8af71ce58153257dd6cce" dmcf-pid="uWpER45rlF" dmcf-ptype="general">이와 달리 국내 기업들은 넥스트칩(APACHE6), 딥엑스(DX-M1/V3), 텔레칩스(A2X), 모빌린트(에리스, 레귤러스) 등 경쟁력 있는 AI 반도체를 다수 보유하고 있으나, 정작 이를 실제 제품에 탑재해 실증하거나 양산에 이르는 데 제한을 받고 있다.</p> <p contents-hash="9c78fd9563cfd1d3d046bf5f14f6fb3b183ab4b5c03ccdd7f2891316b0763619" dmcf-pid="7YUDe81mht" dmcf-ptype="general">한마디로 “칩은 있는데, 들어갈 제품이 없다”는 것이 현장의 우려다.</p> <p contents-hash="e0547f97df1630a8ad9e21d8973b3be643baebc8af7be23c0c89a40b44fc39f9" dmcf-pid="zGuwd6tsC1" dmcf-ptype="general"><strong>부처별 따로 노는 지원 체계…칸막이 여전</strong></p> <p contents-hash="649eac96cb6acf92c2a9aa53e6fe5fe2109fef6de8a96cef229d1a80ccb85ae6" dmcf-pid="qH7rJPFOC5" dmcf-ptype="general">현재 AI 반도체 정책은 과학기술정보통신부(클라우드 중심), 산업통상자원부(온디바이스 AI 중심), 중소벤처기업부(딥테크 스타트업 중심)로 각각 나뉘어 운영되고 있다.</p> <p contents-hash="ea21c40a89027304181c379dcfccbd7fce7be5791befa8f9ba15cd570df0439b" dmcf-pid="Bnw21Wj4CZ" dmcf-ptype="general">과기정통부는 ‘K-클라우드’ 기술개발 사업을 통해 데이터센터용 AI 반도체에 중점을 두고 있고, 산업부는 차량·가전·로봇용 반도체 개발을 목표로 ‘K-온디바이스 AI’ 프로젝트를 추진 중이다. 중기부는 ‘초격차 스타트업 1000+’ 프로젝트로 딥엑스 등 유망 팹리스 기업을 지원하고 있다.</p> <p contents-hash="bd13b43b59546ed5eae30d9d34b5ebe4cdbd08b2198c40f989b398d766930bff" dmcf-pid="bLrVtYA8WX" dmcf-ptype="general">그러나 이들 부처 간 정책 로드맵과 사업 시점이 제각각이어서 예산 낭비와 기술 공백이 동시에 벌어지고 있다는 지적이 제기된다.</p> <p contents-hash="a83ee58b62a1cfdffb6041be8ac74ad96cb8a6a84e28796430684ffb076f22db" dmcf-pid="KomfFGc6TH" dmcf-ptype="general"><strong>수요기업-반도체기업 간 ‘공동 R&D 매칭’ 시급</strong></p> <p contents-hash="e60fdff742572da3d33f33a59625db58bc61411704e16de8c7e442c9b24d344f" dmcf-pid="9gs43HkPyG" dmcf-ptype="general">전문가들은 향후 온디바이스 AI 경쟁력 강화를 위해 △자동차(SDV) 기업 △가전·IoT 기업 △로봇·의료기기 기업 등 수요산업과 반도체 스타트업 간 매칭형 R&D 구조가 시급하다고 강조한다.</p> <p contents-hash="4fe176eab75ab1bc92975f6c0c3b7e58668e5b275a6814261d9ddfb5e28e3ad5" dmcf-pid="2aO80XEQCY" dmcf-ptype="general">특히 각 기업이 자체 개발한 AI 칩은 대부분 특정 알고리즘과 센서 구성에 맞춰 경량화·최적화된 설계가 핵심인 만큼, 수요기업과 초기 설계 단계부터 협력하지 않으면 사업화 가능성이 급격히 낮아진다는 분석이다.</p> <p contents-hash="9c956ce24b9728cdd47e0d42e9a0f341363870716e86961d83dc5e1a72ba61aa" dmcf-pid="VNI6pZDxWW" dmcf-ptype="general"><strong>“SW툴·SDK 지원도 패키지로 묶어야”</strong></p> <p contents-hash="baee78407fd1fac6df89e364034143ba994dff8b9d3ebb461026becafb8727a0" dmcf-pid="fjCPU5wMSy" dmcf-ptype="general">딥엑스(DXNN SDK), 엔비디아(JetPack), 퀄컴(AI Stack)처럼 칩과 함께 제공되는 소프트웨어 툴체인이 필수라는 점도 강조된다. 그러나 대부분 국내 중소 팹리스는 SDK나 모델 최적화 도구 개발에 인력이 부족하다.</p> <p contents-hash="589d7f32320be90f998a7ac0754b7507e711d5f51e5d71fc6295c285d7875263" dmcf-pid="4AhQu1rRlT" dmcf-ptype="general">따라서 정부가 칩+SDK+테스트베드를 포함한 ‘통합형 풀스택 바우처’를 제공하고, 대형 플랫폼 기업이나 공공기관과의 실증 기회를 마련해주는 구조적 지원이 절실하다는 목소리가 높아지고 있다.</p> <p contents-hash="c8e45f7d8927ef125ac6a8bc298c2ed3f56a06a611779aa05723b8eff8c74cd2" dmcf-pid="8clx7tmeWv" dmcf-ptype="general"><strong>“AI 반도체 국가전략, ‘통합 거버넌스’로 갈아탈 때”</strong></p> <p contents-hash="385fe071c5b35b7cc1a671549b6a7ce68a5aa3cb94aec5d707fbc69dd0cf741c" dmcf-pid="6DTeB0IiWS" dmcf-ptype="general">궁극적으로는 개별 부처의 칸막이를 넘어서는 통합 거버넌스 체계 마련이 핵심이다. 단기적으로는 국가 AI 반도체 전략위원회와 같은 상설 기구를 설치해, 부처별 프로젝트의 로드맵을 조율하고 중복 예산을 줄이며, 민간 수요와 기술을 유기적으로 연결해야 한다는 제언이 나온다.</p> <p contents-hash="0031168047ed4db6578509201146e1bf15585e6340b11bc4b958001a5e40dcf6" dmcf-pid="PwydbpCnll" dmcf-ptype="general">업계 관계자는 “이제 AI 경쟁의 무게추는 데이터센터뿐 아니라 디바이스 현장으로 이동하고 있다”며 “한국이 그동안 메모리·모바일에 집중한 하드웨어 역량을 물리 기반 AI 분야에서 꽃피우려면 AI칩을 어디에, 어떻게 쓰일지 먼저 묻는 구조가 필요하다”고 했다.</p> <p contents-hash="71951bf8e1ee90ad18359a565152e9ebfd852d5818a723449dfba15401eb64e2" dmcf-pid="QrWJKUhLyh" dmcf-ptype="general">김현아 (chaos@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 은명이와 재일이의 기세…“종석이 형, 이름 1번 저 주세요” 07-01 다음 “초지능 연구소 세우고 AI에 올인”… 저커버그 광폭 행보에 메타 주가 사상 최고치 07-01 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.