|
AI시대(artificial intelligence, 인공지능)가 열리면서 미국과 중국을 중심으로 기술패권 전쟁의 중심에 반도체가 있다. 1956년 존 매카시가 AI라는 용어를 세상에 소개한 이래 약 70여년 동안, 컴퓨터가 체스나 바둑 등에서 사람을 이기는 성과를 낼 때면 AI는 반짝 세상의 주목을 받다 사라지곤 했다.
그러나 지난해 발표된 ChatGPT로 촉발된 AI의 폭발적 성장은 전세계가 미국 반도체 기업 엔비디아의 GPU(Graphics Processing Unit)칩을 구매하려는 수요와 공급 부족 현상을 만들어내고 있다.
다행히 우리나라는 전통적 반도체 생산 강국으로, 정부는 AI시대에 본격적으로 대비하기 위해 반도체 산업에 대한 파격적인 지원과 이를 뒷받침하기 위해 10년 동안 15만 명의 전문인력 양성 계획을 발표했다.
이러한 정책에 보조를 맞춰 우리 대학들은 반도체학과 신설과 신입생 정원을 확대하는 계획을 앞다퉈 발표하고 있는데, 대학 정원이 제한되어 있기 때문에 타 학과의 정원은 축소되는 경우도 발생하고 있다. 그런데 이런 계획이 반도체 산업을 육성하기 위한 올바른 방향일까?
반도체는 실상 종합적 학문의 총아로 물리학을 기본으로 한 자연과학뿐아니라 첨단 신소재와 전통적 뿌리 기술 등의 결합체이다.
예를 들어, AI 데이터센터에서 전력 변환, 전류 분배, 제어 등의 핵심적인 역할을 수행하는 전력반도체는 기존 실리콘(Si) 소재의 한계를 극복하는 질화갈륨(GaN), 실리콘카바이드(SiC)와 같은 화합물 소재들로 만들어 진다. 이 신소재는 기존 실리콘(Si) 소재의 한계를 극복하고 더 효율적인 전력 제어를 가능하게 한다.
또한 엔비디아 GPU를 만들기 위해 필요한 HBM(High Bandwidth Memory, 고대역폭 메모리)은 웨이퍼를 평탄하게 만드는 CMP공정(Chemical Mechanical Polishing)과 같은 전통적인 뿌리 기술을 기반으로 한 정교한 연마 과정을 거쳐야만 완성될 수 있다.
최근 데이터센터 운영을 위한 전력 부족 이슈도 반도체 산업 육성을 위해 고려해야 할 중요한 요소이다. 반도체 산업은 이러한 많은 주변 인프라와 기반 기술들이 뒷받침되어야 완성될 수 있는 분야이다.
언제부턴가 우리는 현상의 본질을 파악하여 근본적인 개선책을 세우기 보다는 당장 눈앞에 드러난 결과 해소에 집중하는 경향이 짙어지는 것 같다. 특정 산업을 육성하기 위해서는 그 산업의 본질과 근간을 이루는 각 분야의 우수 인력과 기술에 대한 종합적인 육성 계획이 필요하다. 이러한 접근법 없이 단순한 결과론적인 접근은 산업의 육성을 방해하고 주변 산업의 약화를 초래할 수 있음을 경계하여야 한다.
서정훈 울산대학교 첨단소재공학과 교수
ⓒ 경제포커스, 무단전재 및 재배포 금지
ⓒ 경제포커스, 무단전재 및 재배포 금지
![[시평] 카오스 대한민국, 軍의 사기 진작책 시급](/pds_update/news/img1_20250103153349.jpg)
