[현장] 국산 AI 반도체, 데이터센터 넘어…'온디바이스'로 제조 현장 노린다

[이코노믹데일리] AI(인공지능) 경쟁 해법으로 대규모 데이터센터 확장보다 '온디바이스 AI'를 제조 현장과 제품에 적용하는 전략이 한국의 현실적 강점으로 제시됐다.

13일 여의도 국회의원회관 제2세미나실에서 열린 '국회 인공지능 포럼'에서는 AI 확산의 무게 중심이 변화하고 있다는 데 공감대가 형성됐다. 초거대 모델이나 서버 인프라 경쟁을 넘어 제조업 전반에 AI를 적용해 제품 가치와 생산성을 동시에 끌어올리는 방향으로 전략 전환이 필요하다는 인식이다.

김용석 가천대학교 반도체교육원장은 "아날로그에서 디지털로 전환하던 시기 한국은 제조 현장에 기술을 빠르게 적용하며 경쟁력을 확보했다"며 "지금의 AI 전환 역시 제조업에 어떻게 적용하느냐가 승부처"라고 말했다.

김 원장은 AI 적용 방식으로 두 가지 축을 제시했다. 그는 "첫째는 제품 자체에 AI 칩을 탑재해 차별화 가치를 높이는 것이고 둘째는 제조 공정에 AI를 적용해 생산성을 끌어올리는 것"이라며 "이 두 가지를 동시에 잡을 수 있는 핵심 기술이 온디바이스 AI"라고 강조했다. 이어 "온디바이스 AI는 네트워크를 거치지 않고 기기 내부에서 연산을 수행하기 때문에 저전력·보안·지연 시간 측면에서 제조 현장과 물리적 환경에 적합하다"고 설명했다.

온디바이스 AI는 최근 로봇·자율주행차 등 이른바 '피지컬 AI' 확산과도 맞물린다는 평가다. 김 원장은 "행동하는 AI 시대에는 로봇이나 자동차에서 연산을 담당하는 머리가 중요해진다"며 "그 역할을 하는 것이 바로 온디바이스 AI 반도체"라고 말했다. 그는 "제조업 강국인 한국은 이를 실제 제품과 공정에 적용해 반복적으로 검증할 수 있는 환경을 갖고 있다는 점이 강점"이라고 덧붙였다.

다만 국산 AI 반도체가 기술 개발에만 머물 경우 시제품 단계에서 정체될 수 있다는 우려도 제기됐다. 김 원장은 "칩을 만들어도 써주지 않으면 프로토타입으로 끝난다"며 "세트 기업과 제조 기업이 국산 칩을 일정 부분이라도 꾸준히 채택해야 다음 세대 기술로 이어질 수 있다"고 지적했다. 기술 경쟁력 이전에 '적용 경험'이 축적돼야 산업으로 성장할 수 있다는 취지다.

업계에서는 이번 포럼을 계기로 한국 AI 전략의 무게 중심이 데이터센터 투자 경쟁에서 제조업 기반 온디바이스 AI 확산으로 이동할 수 있을지 주목하고 있다. 온디바이스 AI를 단순한 반도체 기술이 아닌 제조 경쟁력 강화 수단으로 연결할 수 있을지가 향후 AI·반도체 정책의 관건이 될 것이란 평가다.