“韓 제조업 미래 대비하려면 온디바이스AI 반도체 필수”

[이데일리 김소연 기자] 한국은 제조업을 기반으로 한 인공지능(AI) 역량을 접목해야 승산이 있다는 목소리에 힘이 실린다. 아직 지배적인 강자가 없는 온디바이스 AI 시장에서 한국이 이 분야에서 집중해야 한다는 의견이다. 로봇 등이 산업 현장에 적용돼 효율을 높이며 제조업에 기여할 수 있다는 얘기다.

22일 반도체공학회는 온디바이스AI 반도체 워크숍을 개최하고 온디바이스 AI기술과 그 응용을 이해하는 자리를 마련했다.

국가마다 산업 역량이 다른 상황에서 한국은 제조업을 기반으로 한 AI 역량 접목이 이루어져야 한다는 의견이다. 김형준 차세대지능형반도체사업단 단장(서울대 명예교수)은 “한국이 제조업 강국인데, 강력한 제조업을 바탕으로 AI를 접목하게 되면 강력한 힘이 될 것”이라며 “AI 접목을 통해 제조업을 업그레이드 시킬 수 있다”고 설명했다.

이어 “AI의 3대 요소라고 하면 컴퓨팅 파워, 데이터, 파운데이션모델이라고 말할 수 있는데 한국은 제조업에 많은 데이터를 가지고 있다”며 “분야별로 AI를 접목하면 우리에게 큰 기회가 될 것”이라고 덧붙였다.

온디바이스AI는 물리적으로 떨어진 서버에 연산 없이, 자체 가속 플랫폼을 탑재해 AI 애플리케이션을 모바일 등 기기에서 직접 실행할 수 있는 기술을 뜻한다. 클라우드 서버에 연결하지 않고도 자체적으로 AI 추론 연산이 가능한 저지연·저전력 반도체다. 서버로 데이터를 송수신 하지 않기 때문에 실시간 리얼 타임으로 연산이 가능하고, 데이터 보안 역시 강화할 수 있다. 네트워크 의존성도 줄일 수 있다는 강점을 갖고 있다.

반도체공학회는 22일 온디바이스AI 반도체 워크숍을 개최하고 온디바이스 AI기술과 그 응용을 이해하는 자리를 마련했다. (사진=김소연기자)

온디바이스AI는 기기별 사용환경별 맞춤형 반도체로서, 제품의 경쟁력도 높이는 데 도움을 줄 수 있다. 온디바이스 AI는 자율주행 자동차, 로봇, 사물인터넷(loT) 등 온디바이스 AI 확대에 따라 지속적인 시장 성장이 기대된다.

특히 AI 모델 크기가 커짐에 따라 AI 데이터센터를 구축하는 인프라 비용이 크게 늘어나고 있다. 결국 AI 모델 서비스를 위해서도 비용이 많이 필요해져 대중화 확장까지 한계가 있다.

디노티시아 정무경 대표는 “사용자 저변확대를 위해 저비용 고효율 서비스 구조가 반드시 필요한 상황”이라며 “대규모 AI 모델, 대형언어모델(LLM)이 지속하기는 어렵다”고 설명했다. 이어 “LLM 모델 비용이 비싼 솔루션으로서 서비스할수록 손해를 보는 구조”라며 “결국 흐름은 온디바이스AI로 가게 될 것”이라고 봤다.