AI가 자동차와 로봇, 선박 등 실물 제품에 탑재되는 '임바디드 AI(Embodied AI)' 시대가 본격화되면서 국산 AI반도체 경쟁력 확보가 제조업 경쟁력의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 전문가들은 AI반도체 산업 육성을 위해서는 칩 개발뿐 아니라 수요기업과 소프트웨어를 아우르는 생태계 구축이 필요하다고 입을 모았다.

산업통상부는 18일 서울 대한상공회의소에서 '현실세계에서 실제 움직이는 인공지능, 임바디드 AI'를 주제로 제5회 M.AX(Manufacturing AI Transformation) 컨퍼런스를 개최했다. 이날 행사에는 AI반도체와 자율주행차, 자율운항선박 등 주요 분야 산·학·연 전문가들이 참석해 제조업 AI 전환 전략을 논의했다.

김성열 산업성장실장은 개회사에서 "우리 주력 제품들에 인공지능을 체화시켜 제품을 고도화하는 것은 제조업의 생존을 결정할 국가적 과제"라며 "제조공정의 지능화를 의미하는 AI팩토리와 제품 자체의 지능화를 의미하는 임바디드 AI가 제조업 AI 대전환의 양대 축"이라고 강조했다.

산업부는 현재 1500여 개 제조기업과 AI기업, 학계·연구기관이 참여하는 'M.AX 얼라이언스'를 중심으로 AI로봇, AI미래차, 자율운항선박, AI반도체 등 분야별 기술 개발과 생태계 조성에 나서고 있다.

◆ "상용화의 키는 수요기업"...AI반도체 생태계의 과제

이날 'M.AX 생태계 강화를 위한 AI반도체'를 주제로 발표한 김용석 가천대학교 교수는 국내 시스템반도체 산업이 성장하지 못한 이유로 수요기업과 반도체 기업 간 협력 부족을 지목했다.

김 교수는 "시스템반도체는 결국 시스템(세트) 기업이 상용화의 키를 쥐고 있다"며 "그동안 수요기업들은 외산 칩을 활용해 제품을 빠르게 출시하는 데 집중했고, 자체 칩 개발은 시간과 비용 부담이 커 적극적인 협력이 부족했다"고 설명했다.

김 교수는 AI 시대에는 칩 성능뿐 아니라 이를 활용할 수 있는 소프트웨어 생태계 경쟁력이 중요해질 것으로 내다봤다. 그는 "AI반도체는 개발도구와 운영 소프트웨어, 컴파일러 등 소프트웨어 생태계가 매우 중요하다"며 "관련 기술과 인력을 얼마나 확보하느냐가 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 말했다.

이어 "특히 시스템 소프트웨어 분야 전문인력이 부족한 상황"이라며 "프로젝트 기반의 실무 교육과 전문인력 양성 확대가 필요하다"고 덧붙였다.

◆ 수요기업·팹리스 공동개발..."K-온디바이스 AI반도체" 본격화

김 교수는 최근 추진되고 있는 'K-온디바이스 AI반도체 개발사업'을 국산 AI반도체 생태계 구축의 전환점으로 평가했다.

이 사업은 자율주행차 등 주요 산업 분야 수요기업과 팹리스 기업이 공동으로 참여해 AI반도체를 개발하는 프로젝트다. 수요기업이 실제 필요한 칩 사양을 제시하면 팹리스가 설계를 맡고, 파운드리를 통해 생산한 뒤 상용화까지 연계하는 구조다.

김 교수는 "수요기업과 팹리스가 처음부터 한 팀으로 움직여야 실제 제품 적용까지 이어질 수 있다"며 "그동안 국내 시스템반도체 산업이 부족했던 부분을 보완할 수 있는 모델"이라고 설명했다.

그는 M.AX 얼라이언스 내 AI반도체 분야와 자동차·선박·로봇 등 수요산업 간 협력도 중요하다고 강조했다.

김 교수는 "국산 AI반도체가 개발되는 동안에는 외산 칩을 활용해 기술 개발을 진행하되, 향후 국산 칩으로 전환할 수 있도록 데이터와 기술을 함께 축적해야 한다"고 말했다.

이어 삼성전자의 모바일 애플리케이션 프로세서(AP)인 엑시노스를 예로 들며 자체 칩 확보의 필요성을 설명했다. 그는 "자체 칩을 확보하면 원가 경쟁력을 높일 수 있을 뿐 아니라 차별화된 기능 구현도 가능하다"며 "자동차와 로봇 등 미래 산업 역시 장기적으로는 자체 AI반도체 역량 확보가 필요하다"고 강조했다.

산업통상부는 AI팩토리와 임바디드 AI를 제조업 AI 전환의 양대 축으로 제시하고 있다. 업계에서는 자동차·선박·로봇 등 주력 산업의 AI 전환이 본격화되면서 국산 AI반도체와 소프트웨어 기업, 수요기업이 함께하는 생태계 구축의 중요성이 더욱 커질 것으로 보고 있다.