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[ 보고서 소개 ]
AI 반도체 시장이 미래 반도체 산업의 핵심동력으로 주목받으면서 주요 기술 선진국들은 정부 주도의 육성정책을 활발히 진행하며 시장에 대응하고 있다.
전 세계적으로 디지털 전환이 빠르게 진행되고 IoT, 빅데이터 분석, 자율주행차 등 AI를 기반으로 하는 산업이 확대되면서 고효율, 저전력, 대용량 정보를 처리할 수 있는 AI 반도체의 필요성이 증대되고 있다. 시장조사업체 가트너에 따르면 2027년에는 AI 반도체 시장이 1,194억 불(155조 원)로 성장할 것으로 예측하면서 3년 간 3배가량의 빠른 성장세를 보일 것로 전망했다.
AI 시대로 접어들며 반도체 산업이 더 빠른 속도의 기술 혁신을 요구받고 있어 미래 산업 주도권을 확보하기 위해서는 한국 반도체 기업들도 원천기술을 확보하고, 글로벌 협력체계로 경쟁력을 높여야 하며, 한국의 주력산업 경쟁력 제고에 기여할 수 있는 정책적 지원이 필요하다. 정부 또한 반도체 산업의 미래가 'AI 반도체'에 달렸다고 보고 'AI 3대 강국' 을 목표로 정부 차원의 지원에 집중하고 있다.
이에 본 보고서는 미래 산업의 핵심동력으로 주목받고 있는 AI 반도체 산업의 국내외 산업동향, 국가별 기술개발 분석과 적용사례, 정책 및 R&D 투자동향 등을 수록하였다.
[ 목차 ]
Ⅰ. AI 반도체 산업동향과 국가별 기술분석 및 전망
1. AI 반도체 개요 및 산업환경
1) AI 반도체 개념 및 분류
(1) 개념
(2) 유형
(3) 출현배경
3.1) 연산성능
3.2) 전력효율
(4) 적용분야 및 구분
4.1) 적용 및 응용분야
4.2) 구분
4.2.1) 시스템 구현목적 측면
4.2.2) 서비스 플랫폼 측면
4.2.3) 기술구현 방식 측면
(5) 분류
5.1) 1세대 AI 반도체
5.1.1) CPU 기술
5.1.2) GPU 기술
5.1.3) SRAM 기반 온칩 및 Near 메모리 기술
5.2) 2세대 AI 반도체
5.2.1) NPU 기술
5.2.2) Processing-In-Memory 기술
5.2.3) HBM 기술
5.2.4) 2.5D 패키지 기술
5.3) 3세대 AI 반도체 기술
5.3.1) SRAM 기술
5.3.2) MRAM 기술
5.3.3) PRAM 기술
5.3.4) RRAM 기술
5.3.5) 기타 신경세포 모방 AI 반도체 기술
(6) 서비스 플랫폼
(7) 기술구현 방식
(8) value chain
8.1) EDA 공급기업
8.2) IP 기업
8.3) 클라우드 서비스 제공 기업
2) 반도체 산업환경 변화
(1) 반도체 패러다임 변화
(2) 핵심 키워드 및 기업 부상
2.1)‘엔비디아’부상
2.2) 공급망 핵심 키워드 변화 - 메모리·파운드리
2.3) 국내 AI 반도체 경쟁력
2.3.1) 강점(Strength)
2.3.2) 약점(Weakness)
2.3.3) 기회(Opportunities)
a) Five Forces 분석
b) 산업내 경쟁
2.3.4) 위협(Threats)
3) 기술 및 산업적 특징
(1) 기술적 특징
(2) 산업적 특성
2.1) 빠른 성장성과 새로운 기회의 창
2.2) 다수의 공급 업체 존재
2.3) 정부의 적극적 육성 경쟁
2.4) 3세대인 뉴로모픽 기술에 대한 관심 증가와 시너지 효과 기대
2. AI 반도체 산업동향
1) 국내외 산업동향
(1) 해외
1.1) 시장동향 및 전망
1.1.1) 시장동향
1.1.2) 시장규모
1.1.3) 지역별 현황
1.1.4) 종류별 현황
1.1.5) 주요국 특허현황
1.2) 주요 업체별 동향
1.2.1) NVIDIA
1.2.2) AMD
1.2.3) INTEL
1.2.4) FPGA
1.2.5) ASIC
1.2.6) TESLA
1.2.7) Google
1.2.8) APPLE
1.2.9) Qualcomm
1.2.10) ARM
1.2.11) IBM
1.3) 분야별 동향
1.3.1) 메모리 중심 컴퓨팅
1.3.2) 뉴로모픽 반도체
a) 뉴로모픽 반도체 개발사례
b) 뉴로모픽 반도체 특성
c) 뉴로모픽 반도체 영향
d) 뉴로모픽 반도체 관리
(2) 국내
2.1) 시장규모 및 특성
2.1.1) 시장규모
2.1.2) 시장특성
2.2) 주요 업체 개발현황
2.3) 기업현황 및 경쟁력
2.3.1) 데이터센터용 AI 반도체
2.3.2) 엣지용 AI 반도체
2) 주요 사업자
(1) 스타트업
1.1) 시장동향
1.2) 관련 업체현황
1.2.1) Cerebras Systems
1.2.2) 삼바노바(Sambanova Systems)
1.2.3) Groq
1.2.4) Graphcore
1.2.5) 캠브리콘
(2) 빅테크 기업
2.1) 시장동향
2.2) 관련 업체현황
2.2.1) AWS(Amazon Web Service)
2.2.2) 마이크로소프트
2.2.3) 구글
2.2.4) Meta
(3) 반도체 기업
3.1) 엔비디아
3.2) AMD
3) 국가별 기술수준 분석
(1) 미국
1.1) 시장동향
1.2) AI 반도체 생태계
1.3) 주요기업 제품현황
(2) 대만
2.1) 시장현황
2.2) 대만 주요 기업동향
2.2.1) TSMC(파운드리)
2.2.2) UMC(파운드리)
2.2.3) ASE Group(후공정)
2.2.4) 미디어텍(설계)
2.2.5) 리얼텍(설계)
2.3) 산업 경제 발전 기여도
(3) 중국
(4) 한국
4.1) 시장현황
4.2) K-클라우드 프로젝트
4.2.1) AI 반도체 3단계 고도화 및 세계 최고 수준 기술확보
4.2.2) SW 예타사업 추진
4.2.3) AI 반도체 데이터센터 적용 및 AI·클라우드 서비스 제공
4.2.4) 산·학·연 협력 강화 위한 추진체계 마련
(5) 일본
5.1) 시장현황
5.2) 라피더스 프로젝트
5.3) 정부 지원
5.4) 반도체 소재기업
5.5) 반도체 중소기업 투자
5.6) 중국 의존도
5.6.1) 범용 반도체 분야
5.6.2) 반도체 제조장비 기업
3. AI 반도체 발전전망
1) 차세대 AI 반도체
(1) NPU
(2) PIM
(3) 뉴로모픽
(4) 서버용
(5) 엣지용
2) 시장전망
Ⅱ. AI 반도체 국내외 기술개발 동향과 유망기술 및 이슈
1. AI 반도체 개발동향
1) 기술배경 및 동향
(1) 기술배경
(2) 글로벌 ICT 기업의 AI 반도체 개발동향
(3) AI 스타트업 기업의 AI 반도체 개발동향
(4) 국내 AI 반도체 개발동향
2) AI 기술 발전현황
(1) 인공신경망
1.1) 발전현황
1.2) 주요 유형
1.2.1) 전방향 신경망(Feedforward Neural Network, FNN)
1.2.2) 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)
1.2.3) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)
1.2.4) 자기조직화 지도(Self-Organizing Map, SOM)
1.2.5) 딥 신경망(Deep Neural Networks, DNN)
1.3) 응용
1.3.1) 의료 분야
1.3.2) 자동차 산업
1.3.3) 금융 분야
1.3.4) 소매 및 전자 상거래
1.3.5) 언어 처리 및 번역
1.3.6) 엔터테인먼트 및 미디어
1.4) 전망
1.4.1) 기술적 개선
1.4.2) 응용 분야의 확장
1.4.3) 윤리적 고려와 규제
(2) 하이퍼스케일 AI
2.1) 발전현황
2.2) 핵심기술
2.2.1) 대화를 통한 소통
2.2.2) 자체 시나리오 예측 및 개인별 맞춤 소통
2.3) 사례
2.3.1) 인공지능 모델‘달리2’
2.3.2) 네이버 - 하이퍼클로바
2.3.3) 구글 - PaLM(Pathways Language Model)
2.4) 개발 경쟁현황
2.4.1) 오픈AI(OPENAI): GPT-3/GPT-4o
2.4.2) LG전자
2.4.3) 네이버: 하이퍼클로바 X
2.4.4) 카카오: SK 텔레콤과 공동개발
(3) AI 반도체
3.1) 서버용 AI 반도체
3.2) 엣지 AI 반도체
2. 국내외 개발동향
1) 해외
(1) 주요국 개발동향
1.1) 미국
1.2) 중국
(2) 업체별 개발동향
2.1) GPU
2.1.1) 엔비디아
2.1.2) AMD
2.1.3) 인텔
2.2) FPGA
2.2.1) AMD
2.2.2) 인텔
2.2.3) 마이크로소프트
2.3) ASIC
2.3.1) 구글
2.3.2) 퀄컴
2.3.3) 테슬라
2.3.4) 엔비디아
2.3.5) 화웨이
2.3.6) 애플
2.3.7) IBM
2.3.8) 마이크로소프트
2.3.9) 바이두
2.4) 뉴로모픽
2.4.1) IBM
2.4.2) 인텔
2.4.3) 퀄컴
2) 국내
(1) 주요 기업 기술개발 동향
1.1) 삼성전자
1.2) SK텔레콤
1.3) SK하이닉스
1.4) 네패스
1.5) 넥셀
1.6) ETRI
(2) 주요 기관 기술개발 동향
(3) 정부 - 차세대 지능형반도체 기술개발 동향
3.1) 서버 분야
3.2) 모바일 분야
3.3) 엣지 분야
3.4) 공통 분야
(4) 클라우드 프로젝트
4.1) 국산 AI 반도체를 활용한‘K-클라우드 프로젝트
4.2)‘K-클라우드 프로젝트’1단계 사업
4.3) 국내 클라우드 기업들의 추진현황 및 계획
4.4) 국내 AI 반도체 기업들의 추진현황 및 계획
4.5)‘K-클라우드’기술개발 예타 사업
3. 프로세서 종류에 따른 AI 반도체 개발동향
1) 중앙 처리 장치(CPU, Central Processing Unit)
(1) Intel
(2) AMD
2) 그래픽 처리 장치(GPU, Graphics Processing Unit)
(1) NVIDIA
(2) AMD
3) FPGA(Field Programmable Gate Array)
(1) AMD-Xilinx
(2) Sambanova
4) 특정 용도용 집적 회로(ASIC, Application-Specific Integrated Circuit)
(1) Google
(2) Intel-Habana Labs
(3) IBM
(4) Graphcore
4. 유망기술
1) 고대역폭 메모리(HBM)
(1) AI 반도체 수요, HBM 성장 주도
(2) 주요 AI 반도체 기업 HBM 개발 주도
2) 심층신경망(DNN)
(1) 심층신경망 기술 AI 반도체에 응용
(2) 신티언트, AI 반도체‘NDP200’출시
3) 명령어 집합 구조(ISA)
(1) AI 반도체 업계, 오픈소스 명령어 세트‘리스크파이브’에 주목
(2) 삼성SDS, 리스크파이브 AI 반도체 테스트 진행
(3) 중국 반도체 기업, 리스크파이브 채택 증가
4) 신경망처리장치(NPU)
(1) NPU, AI 연산에 유용
(2) NPU에 적용되는 AI 반도체
(3) 각국 기술 기업에서 신경망처리장치 개발
(4) NPU 관련 주요기업
5) 양자컴퓨팅(quantum_computing)
(1) AI 기술, 양자 컴퓨팅으로 도약 전망
(2) IBM, 양자 컴퓨팅 개발에 집중
(3) 텐센트, 초전도 양자 칩 특허 취득
(4) 인공지능에 미치는 영향
4.1) 교통관리
4.2) 의료
4.3) 머신러닝
4.4) 암호학 및 보안
5. AI 반도체 시장의 주요 플레이어
1) 주요 플레이어
(1) 스타트업 - NPU와 소프트웨어 동시 개발
(2) 클라우드 기업 - 자체 설계한 AI 반도체 기반 컴퓨팅 서비스 제공
(3) 디바이스 기업 - 자사 디바이스를 위한 자체 개발 AI 칩 적용
(4) 반도체 기업 - 인수합병을 통한 AI 반도체 시장진출
2) 한국 데이터센터용 AI 반도체 주요기업
(1) 퓨리오사 AI
(2) 리벨리온
(3) 사피온
6. AI 풀스택
1) 개념
2) 주요 발전방향
(1) AI 풀스택 분야의 발전방향
1.1) AI 기술의 접근성 개선
1.2) 모델 효율성 및 지속 가능성 개선
1.3) 범용 인공지능(GAI) 발전
1.4) 인공지능 윤리 및 규제
1.5) 인공지능과 인간의 협력강화
1.6) 데이터 보안 및 프라이버시
(2) 하드웨어 관점 발전방향
2.1) AI 전용 하드웨어 개발
2.2) 하드웨어와 소프트웨어의 긴밀한 통합
3) AI 풀스택 요소
4) 관련 기업현황
(1) KT
(2) SK텔레콤
7. 고성능 AI 반도체의 기술적 이슈
1) 하드웨어에 대한 기술적 과제
(1) 높은 메모리 대역폭
(2) 높은 연산 능력
(3) 다양한 숫자 형식 지원
(4) 다양한 모델 지원 가능한 유연성
(5) 이종 AI 반도체를 포함한 시스템
(6) 선제적 하드웨어 사양 결정
2) 소프트웨어에 대한 기술적 과제
(1) CUDA 수준의 사용성
(2) AI 반도체에 최적화된 컴파일러
(3) 데이터센터 스케일로 확장 가능한 소프트웨어 계층지원
3) 중장기적 기술과제
(1) 컨피덴셜 컴퓨팅
(2) 칩렛(Chiplet) 기술과 칩간 연결(Chip-to-Chip Interconnect)
(3) 프로세싱 인 메모리
Ⅲ. AI 반도체 응용/활용분야 및 적용사례 분석
1. AI 반도체 기술의 응용⋅활용분야
1) 응용/활용분야
(1) 데이터센터/엣지컴퓨팅
1.1) 데이터센터를 위한 인공지능 반도체 기술
1.1.1) ASIC 기반 Pod-level 데이터 병렬화 기술
1.1.2) 초거대 모델을 위한 인공지능 반도체
1.1.3) 데이터센터 인공지능 연산 가속을 위한 차세대 인터커넥트
기술
1.2) 엣지 컴퓨팅을 위한 인공지능 반도체 기술
1.2.1) 템플릿 기반 마이크로아키텍처 구조
1.2.2) 초경량 인공지능 모델 지원 반도체 구조
1.2.3) 온-디바이스 학습을 위한 하드웨어 구조
(2) 주변기술
2.1) 메모리
2.2) 인터페이스
2.3) 패키징
2.4) 트랜지스터(TR) 소자
(3) 설계 SW
2) 응용 분야별 AI 반도체 시장전망
(1) 스마트폰
(2) 데이터센터
(3) 자동차
(4) 통신
2. 유망 수요처
1) 미디어(Media)
(1) 엔비디아 - AI 3D 모델링‘NeRF’
(2) 그래프코어 - Bow IPU
(3) 칩스앤미디어 - 영상전용 인공지능(AI) 반도체 신경망처리장치(NPU)
IP 'CMNP'
2) 물류(Logistics)
(1) 신티어트, $5,500만 신규 자금 조달 완료
3) 에너지(Energy)
(1) 인도공과대학 - 초저전력 AI 반도체 개발
(2) 세레브라스 - 에너지 부문 첫 고객 유치
(3) WBG 반도체 - 전기차 성장 주도
4) 리테일(Retail)
(1) 리테일 관련 AI 반도체 기업에 투자 활발
(2) 엔비디아 - 지멘스와 메타버스 협력 구축
(3) Flex Logic, AL·ML 소프트웨어 출시
5) 공공(Public)
(1) 각국 공공분야 AI 반도체 활용 프로젝트 실시
(2) 슈퍼컴퓨터로 정확한 기상예측
3. AI 반도체 적용사례
1) AI-IoT가 결합된 스마트 홈
(1) AI와 IoT 기술을 활용한 스마트 홈의 구성요소
(2) 음성인식 기술과 스마트 홈의 결합
(3) 시장동향과 발전 가능성
(4) 향후 발전 방향과 기대되는 기술동향
(5) AI-IoT가 결합된 스마트 홈 사례
2) AI 음성 서비스 'AI 비서'
(1) 국내외 서비스 동향
1.1) 국내
1.1.1) 삼성전자
1.1.2) SK텔레콤
1.1.3) KT
1.1.4) 네이버
1.1.5) 카카오
1.1.6) 금융권
1.1.7) LG전자
1.2) 국외
(2) 기술동향
2.1) 목적지향 대화처리 기술
2.2) 오픈도메인 대화처리 기술
2.3) 질의응답 기술
(3) 국내외 AI 비서 기능
(4) 전망
3) 금융 산업에서 AI 서비스
(1) AI 도입이 활발한 금융 서비스 4가지 영역
1.1) 알고 트레이딩
1.2) 이상금융거래 탐지
1.3) 신용평가 및 보험심사
1.4) 고객경험 및 유지
(2) 금융 서비스 업계를 위한 5가지 생성형 AI 사용사례
2.1) 금융 문서 검색 및 요약
2.2) 향상된 가상 어시스턴스
2.3) 자본 시장 조사
2.4) 규제에 따라 변화하는 코드
2.5) 개인 맞춤형 금융 추천
(3) 금융산업 참여자별 AI 활용 예
3.1) 소비자
3.2) 생산자
3.3) 중개 기관
3.4) 정부
4) 주요 AI 시장 의료 및 헬스케어
(1) 시장동향
(2) AI 의료 및 헬스케어 시장규모 및 전망
2.1) 세계 AI 의료 및 헬스케어 시장규모 및 전망
2.2) 제공 유형별 AI 의료 및 헬스케어 시장규모 및 전망
2.3) 적용 분야별 AI 의료 및 헬스케어 시장규모 및 전망
(3) AI 툴과 응용기술
Ⅳ. AI 반도체 정책 및 R&D 투자동향과 주요 기업현황
1. 정책현황
1) 국내외 정책현황
(1) 국외
1.1) 미국
1.1.1) 중장기 프로젝트
1.1.2) 정부투자 및 수출통제 정책
1.2) 대만
1.3) 중국
1.4) 일본
1.5) EU
1.5.1) 2030 Digital Compass
1.5.2) 프로젝트
1.5.3) 이니셔티브 운영
(2) 국내
2.1) 2020년 정책방향
2.2) 2021년 정책방향
2.3) 2022년 정책방향
2.3.1) 국산 인공지능반도체를 활용한 K-클라우드 추진방안
2) 정책방안 및 육성정책
(1) 정책방안
1.1) 반도체 기업의 소규모화 한계 탈피 및 스타트업 육성
1.2) 미래 선도형 핵심 반도체 기술개발에 집중 투자
1.3) 반도체 생태계 구축: 설계-메모리 반도체-OSAT-첨단패키징 융합
1.4) 연산반도체와 메모리 반도체의 균형적 발전 추구
1.5) 국가 연구개발 체계 개선
1.6) 혁신적 반도체 신개념 기술 개발로 연구개발 자원 투자
(2) 육성정책
3) 국내외 연도별 정책동향 및 R&D 동향
(1) 연도별 정책동향
(2) R&D 동향
2. 표준화 현황과 투자동향
1) 표준화 현황
(1) 국내
1.1) TTA 지능형반도체 프로젝트 그룹(PG417)
1.2) 인공지능 반도체 포럼
(2) 국외
2.1) IEC TC 47
2.2) ISO TC 22 SC 32 WG 8 (Electrical and electronic components and general system aspects)
2.3) JEDEC JC_42(Solid State Memories)
2) 정부 R&D 및 투자동향
(1) 정부 R&D 과제 수행현황
1.1) 주관부처
1.2) 수행주체
1.3) 연구개발 단계
(2) 정부 R&D 과제
(3) R&D 지원
(4) 정부 R&D 사업 투자동향
4.1) 기술개발
4.2) 기업지원
4.3) 인력양성
3. 특허출원 동향
1) 주요국 특허출원 동향
2) 특허데이터의 심층 분석을 통한 기술체제 분석 결과
(1) 기술수명주기(Technological cycle time)
(2) 기술적 독창성(Originality)
(3) 과학기술논문인용도(Science-basedness Index)
(4) 보편성(Generality)
(5) 상대적 전유성(Appropriability of technological innovation)
3) AI 반도체 특허출원 동향
4. 국내외 기업동향
1) 국내
(1) 퓨리오사(Furiosa)
1.1) 개요
1.2) 제품
1.2.1) WARBOY
1.2.2) RNGD
(2) 리벨리온(Rebellions)
2.1) 개요
2.2) 최근동향
(3) 사피온(Sapeon)
3.1) 개요
3.2) 최근동향
(4) 딥엑스(DeepX)
4.1) 개요
4.2) 최근동향
(5) 뉴블라(Nubla)
5.1) 개요
5.2) 최근동향
(6) 비전넥스트(Visionext)
6.1) 개요
6.2) 최근동향
(7) 디퍼아이(Deepereye)
7.1) 개요
7.2) 최근동향
(8) 한국전자통신연구원(ETRI)
8.1) 개요
8.2) 최근동향
(9) 삼성전자-HBM-PIM
(10) LG, ‘LG8111’/‘LG8211’
(11) SKHynix- ‘GDDR6-AiM’
2) 국외
(1) Cerebras
1.1) WSE-1/WSE-2
1.2) WSE-3
1.3) CS-3
1.4) Condor Galaxy 3
(2) NVIDIA, H100
(3) Graphcore - ‘Bow IPU’
(4) Google - ‘TPU v4’
(5) Intel, Habana
(6) Tesla - ‘FSD’와 ‘Dojo’
(7) Tachyum
(8) Tenstorrent
(9) D-Matrix
3) 글로벌 반도체 기업 시장점유율 현황
5. 국내 기업 투자동향
1) 기업 투자에 5년간 340조원 이상의 투자 달성
2) 민관이 합심하여 인력양성(10년간 인력 15만+α명)
3) 시스템반도체 선도기술 확보( ’30년 시장점유율 10% (현재 3%))
4) 견고한 소부장 생태계 구축(’30년 자립화율 50% (현재 30%))
