최근 반도체가 하나의 경제 산업 분야를 벗어나 국가 안보까지 영향을 미치는 분야가 되기에 이르렀다. 심지어 최근 미국과 중국의 패권 경쟁에서 반도체를 중요 무기로 생각하고 있다. 반도체가 없으면 자동차, 로봇, 그리고 인공지능(AI)까지 되는 것이 없기 때문이다.

초기에는 얼굴 인식 정도로 생각되던 AI 분야가 음성뿐만 아니라 시 문학이나 음악 창작 분야, 심지어 '디지털 인간'이라는 유사 인간을 만들어 내는 정도까지 발전하고 있다. AI가 만든 사람은 죽은 사람도 산 사람같이 느끼도록 하고 있다.

우리는 곧 이순신 장군과 대화할 수 있을 것이다. AI에 이순신 장군의 특징을 가르쳐 주려면, 상상을 초월하는 방대한 데이터로 학습시켜야 한다. 마치 우리가 오랜 역사 공부에 의해서 이순신의 이미지를 떠올리고 '명량'이라는 영화도 만들 듯이 말이다. 앞으로 수많은 디지털 인간을 만드는 데 필요한 데이터 양과 학습, 추론을 위한 계산량이 얼마나 클지는 상상하기도 힘들다.

이러한 AI 분야의 끝 모를 발전을 가능하게 하는 데 AI 반도체가 자리하고 있다. AI 반도체의 총아로 주목을 받고 있는 엔비디아가 등장한 이유가 바로 이러한 계산을 AI 반도체 칩과 소프트웨어를 이용해서 빠르게, 쉽게 응용을 만들어 내기 때문이다. 전 세계 수요의 70% 이상을 점유하고 있는 이 회사 제품에 대해서 세계는 가격이 비싸고, 크고, 전력이 많이 들어간다고 불평한다. 
 
메모리 세계 1등인 한국에서 AI 반도체에 기여할 방안이 없을까? 여기에 태풍의 눈을 발견하고자 한다. AI 반도체가 하는 수많은 계산과 추론은 메모리 반도체 기능과 유사한 점이 많기 때문이다.

이번에 한국 정부에서 발표한 '인공지능 반도체 산업성장 지원 대책'은 이러한 맥락에서 나온 것이다.

AI 반도체를 현재와 같은 구조 대신 메모리 반도체 구조를 잘 응용하면 혁신 AI를 이룰 수 있다는 발상이다. 5년간 1조200억원 상당의 연구 개발비, 국산 IT 인프라에 적용, 대기업, 중소기업의 협력체계, 그리고 반도체 전문인력 7000명 이상을 키운다는 전략이다. 이러한 전략을 통해서 AI 분야 전체를 발전시키고, 시스템 반도체 설계 강국을 만들겠다는 포부를 드러냈다. 

돌이켜보면, 정부 중심으로 메모리 반도체 연구 사업을 시작한 지 30년 만의 일이다. 당시 삼성, 현대, LG반도체와 학계, 그리고 국책연구소가 참여했던 사업이 기술뿐만 아니라, 연구인력을 키우는 데 크게 기여했다.

이에 비해서 비메모리 분야, 즉 시스템 반도체 연구개발 사업의 결과는 초라했다. 그동안 정부는 10년 단위로 '시스템 반도체 연구개발사업'을 통해서 당시 세계 시장 점유율 3% 이내였던 시스템 반도체 점유율을 10% 이상으로 올리는 목표를 매번 제시했다. 

하지만 항상 실패로 끝났다. 물론 장비, 소재 등에서 성과는 있었지만 말이다. 새 정부 들어 다시 시스템 반도체 사업을 시작하려 하고 있다. 지난번의 경험을 반면교사로 삼아서, 시스템 반도체를 성공시킬 수 있는 요인은 어떤 것이 있을까?

첫째, 한국의 반도체 점유율이 높아지고, 전체적인 연구역량이 커졌다. 메모리의 우위를 이용한 AI 반도체라는 집중된 전략이 눈에 띈다. 이미 메모리 대기업 중심으로 이 사업에 적극적으로 참여하겠다는 의지가 만들어지고 있다.

둘째, 응용 분야의 창출이다. 어디에나 들어가는 메모리 반도체에 비해, 시스템 반도체는 수요 창출이 힘들다. 시스템 반도체를 대규모로 사용하는 데이터센터부터 모바일, 자동차, 메타버스 등에서 세계의 강자들이 이미 독식하고 있는 형국이다. 또한 기존 시스템 반도체를 바꾸려면 소프트웨어 역시 변화해야 한다. 이 문제를 현재 정부에서 잘 알고 있다. 따라서, 아예 데이터센터 등 수요처를 발굴해서 시스템 반도체 생태계를 같이 키우겠다는 전략을 세우고 있다.

셋째, 한국의 반도체 인력은 우수하고, 컴퓨터 등 인재들이 대거 참여할 수 있는 터전이 있다. 반도체는 이미 반도체만의 것이 아니고 컴퓨터, 통신, 심지어 음악, 예술, 심리분야 인재들이 참여해야 하는 분야가 되었다. 한국에는 타 분야에 인재들이 많이 있다.
  
이러한 성공 요인을 잘 활용하여 그동안 불가능으로 여겨졌던, 시스템 반도체, 아니 AI 분야에서도 우뚝 서기를 기대한다.