정부가 반도체 분야 연구개발(R&D)에 6775억 원을 투입해 반도체 첨단패키징과 AI 반도체를 활용한 K-클라우드 개발 등 2개 사업을 추진한다.

과학기술정보통신부는 26일 개최한 2024년 제5회 국가연구개발사업평가 총괄위원회에서 지난해 제3차 국가연구개발사업 예비타당성조사 대상인 이 사업의 조사 결과를 심의·의결했다고 26일 밝혔다.

이에 패키징 분야 주요 핵심기술을 확보하고, 저전력·고효율 국산 AI 반도체 기반 데이터센터 핵심기술을 개발해 지속 가능한 AI 컴퓨팅 인프라를 확보할 계획이다.

◆ 반도체 첨단패키징 선도 기술개발사업

반도체 패키징이란 웨이퍼 형태로 생산된 반도체를 자르고 전기 배선 등을 연결해 전자 기기에 탑재할 수 있는 형태로 조립하는 작업을 말한다.

특히 최근 반도체 공정 미세화를 통한 집적도 향상이 물리적 한계에 이르면서 패키징 기술을 통해 후공정 단계의 반도체 성능·집적도를 높이는 방식이 주목받아 왔다.

때문에 세계반도체 첨단 패키징 시장은 2028년까지 786억 달러로 연평균 10% 성장이 전망되고 있다.

그러나 우리나라의 메모리 반도체 시장 점유율은 2022년 기준 60%로 세계 1위지만 후공정 분야 점유율은 10% 미만으로, 대만·미국·중국에 비해 낮은 수준이다.

이에 반도체 첨단패키징 선도 기술개발사업은 기술 진보가 가속화되고 있는 반도체 첨단 패키징 분야 기술개발을 지원해 반도체 집적도 한계를 극복하고, 세계 첨단 반도체 공급망 내 기술 경쟁 우위를 확보하는 것을 목표로 한다.

이 사업으로 글로벌 반도체 기술 경쟁에서 한계에 가까워지고 있는 초미세 공정뿐만 아니라 후공정 분야인 첨단 패키징 선도 기술까지 전방위적 지원이 이뤄지게 됐다.

한편 최근 5년 동안 첨단패키징 분야 정부 R&D 투자액(2018~2022년 650억 원)의 4배 이상 되는 2744억 원을 2025부터 2031년까지 7년 동안 투입할 계획이다.

이에 패키징 분야 주요 핵심기술을 확보하는 동시에 향후 차세대 고부가 시스템 반도체 시장에서 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 기대된다.

▲ K-클라우드 사업 목표 및 개발내용  ©

◆ AI 반도체를 활용한 K-클라우드 기술개발 사업

최근 AI 서비스의 급격한 발전과 함께 챗지피티(ChatGPT, OpenAI社), 하이퍼클로바 엑스(HyperCLOVA X, 네이버社) 등의 거대언어모델(LLM, Large Language Models)들이 등장하고 있다.

이처럼 데이터센터에 대한 수요는 지속해서 커지고 있으며 이를 구축하는 데 필요한 반도체 수요도 증가하고 있다.

또한 세계 각국은 전력·효율·성능 면에서 기존 그래픽 처리장치(GPU)를 능가하는 지능형 반도체(PIM·NPU)를 개발하기 위해 꾸준히 투자해 오고 있다.

우리나라도 지난 4월 25일 국가과학기술자문회의 전원회의에서 ‘AI-반도체 이니셔티브(안)’를 통해 AI 반도체 개발을 통한 메모리 혁신, AI 반도체 고도화와 연계한 AI 서비스 실증 등을 발표한 바 있다.

이에 이미 예타를 거쳐 진행 중인 차세대지능형반도체기술개발(2020~2029년 1조 96억 원) 사업과 PIM인공지능반도체핵심기술개발(2022~2028년 4027억 원) 사업에서 개발한 NPU와 PIM 반도체를 연계 활용할 계획이다.

이를 통해 사업이 종료되는 2030년에 시장에 출시된 유사 AI 컴퓨팅 시스템 중에서 학습성능효율과 추론 소모 에너지효율을 기준으로 세계 3위 이내 달성과 함께 실제 국내 클라우드에 동 사업 개발 기술 20% 이상 활용을 목표로 한다.

특히 메모리 반도체에 편중된 국내 반도체 산업의 시스템 반도체 경쟁력을 높이고, 국산 AI 반도체 활용 확산과 수출 확대에 기여할 것으로 기대된다.

류광준 과학기술혁신본부장은“전 세계 반도체 기술패권 경쟁이 심화하며 저전력 AI 반도체 선점과 첨단패키징 등 미래 핵심기술 확보가 매우 중요한 상황”이라며 “미래 반도체 시장에서 우리나라가 경쟁력을 가지고 우위를 선점할 수 있도록 예타를 통과한 반도체 분야 두 주요 사업의 차질 없는 추진에 힘써달라”고 당부했다.

한편 GPU(Graphics Processing Unit)는 데이터를 한 번에 대량으로 처리하는 병렬 처리 방식 반도체로, 1세대 AI 프로세서로써 AI 연산에 활용 중이다.

또한 PIM(Processing-In-Memory)은 메모리에 연산기능이 결합된 저전력·고성능 신개념 반도체이고, NPU(Neural Processing Unit)는 인간 두뇌를 모방한 AI 반도체로, GPU보다 효율적이고 전력 소모가 적은 특성을 가지고 있다.