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[CEO인사이트] 미래 반도체를 이끌 세 가지 축: 설계 혁신·AI 접목·신소재 도입	2025-11-24 10:23
첨단 산업의 핵심인 반도체 분야에서 기존의 기술적 한계를 뛰어넘기 위한 혁신이 계속되고 있습니다. 업계는 설계 혁신, AI 기술의 접목, 신소재 도입이라는 세 가지 핵심 축을 중심으로 반도체 산업의 구조와 방향을 재편하고 있습니다. ◇주문형 반도체 vs 범용 반도체 주문형 반도체(ASIC)는 특정 서비스나 제품에 최적화되도록 맞춤 설계 및 제작된 반도체 칩입니다. 불필요한 기능을 제외하고 특정 연산에 필요한 회로만 담아 전력 소비를 낮추고 장기적으로는 생산 비용을 절감하는 효과를 가지고 있습니다. 실제로 업계는 ASIC를 AI 추론, 자율주행 등 방대한 연산이 필요한 분야에 활용하며 연산 구조를 간소화하고 있습니다. 또한, ASIC을 통해 ASIC가 지닌 연산 능력을 최대한 활용할 수 있도록 지원하는 고대역폭메모리(HBM) 수요까지 확대하며 주문형반도체 시장의 성장세를 주도하는 모습입니다. 반면 범용 반도체(General-Purpose Chip)는 미리 정해진 표준 규격에 따라 생산되는 반도체로, 컴퓨터, 스마트폰, 가전 등 다양한 기기에 널리 적용됩니다. CPU와 GPU가 대표적인 예로, 단가가 낮고 대량 생산이 용이하다는 점이 강점입니다. 그러나 최근 AI, 자율주행 등 특수 목적 시장에서 범용 칩의 성능 및 전력 효율의 한계가 드러나면서 주문형 반도체와의 기술적 융합 또는 전환이 가속화되고 있습니다. ◇AI 기반 반도체 설계 혁신…칩 성능 및 효율 극대화 AI는 ASIC의 설계 과정에서의 복잡한 작업들을 자동화하고, 설계 성능을 예측하고 검증하는 데 핵심 역할을 수행합니다. 특히, AI는 칩을 배치하고 배선을 설계하는 피지컬 디자인 단계에서 최적의 전력(Power), 성능(Performance), 면적(PPA)의 균형점을 빠르게 찾아냅니다. 최근에는 ASIC 설계의 필수 도구인 전자설계자동화(EDA, Electronic Design Automation) 솔루션에 AI, 머신러닝, 강화학습 기술이 접목되면서 칩 설계가 더욱 고도화되고 있습니다. EDA는 반도체 칩과 인쇄회로기판(PCB) 등 전자 시스템을 설계 및 검증하는 과정에서 소프트웨어와 컴퓨터 하드웨어를 활용해 자동화하는 기술을 의미합니다. AI 기반 EDA 도구는 대규모 언어 모델(LLM), 기계 학습, 그리고 강화 학습 등의 기술을 활용하여 ASIC 설계의 각 단계를 자동화하고 최적화합니다. 특히, 자연어 입력을 하드웨어 기술 설명(HDL) 언어로 신속하게 변환하거나 설계 오류를 자동으로 검출 및 수정하는 등 복잡한 작업들을 효율적으로 수행합니다. 실제로 미국의 EDA 선도 기업인 시놉시스(Synopsys)의 DSO.ai 기술은 ASIC 설계 생산성을 3배 이상 증가시켰으며, 전력 소비를 최대 15%까지 절감하는 효과를 거둔 것으로 알려졌습니다. ◇신소재 기반 차세대 반도체 부상…실리콘 한계 넘어서나? 반도체 분야에서 기존 실리콘 기반의 반도체의 한계를 극복하기 위한 신소재 기반 설계 혁신이 이루어지고 있습니다. 현재 활용되는 주요 신소재로는 실리콘 카바이드(SiC), 질화갈륨(GaN), 산화갈륨(Ga2O3) 등이 있으며, 이를 적용한 반도체는 기존 실리콘 반도체보다 두 배 이상 높은 전압과 고온 환경에서도 안정적으로 작동하도록 설계됩니다. 또한, 뛰어난 열전도도로 내부의 열을 효율적으로 분산시켜 장시간 구동 시에도 성능저하를 방지할 수 있다는 강점을 지닙니다. 이는 전기차의 인버터, 배터리 관리 시스템(BMS),모터 제어 등 핵심 부품에 적용돼 전력 손실을 줄이고 주행 거리 등을 향상시킬 것으로 기대됩니다. 실제로 테슬라 모델3는 이미 SiC 전력반도체를 인버터에 적용해 효율을 높였으며, 국내에서는 현대자동차가 산화갈륨(PMIC) 반도체를 개발해 전력 반도체 공급난에 대응한다는 계획입니다. 또한, 자율주행차는 신소재 반도체를 적용해 자율주행의 안전성과 신뢰성을 높이고 있습니다. 자율주행용 반도체는 주로 차량의 전력 관리와 고속 연산이 필수적으로 요구되는 핵심 부품에 적용되어 시스템의 효율과 성능을 높이는 역할을 합니다. [ 이기연 연구원 / lee.giyeon@mktv.co.kr ]

[CEO인사이트] 미래 반도체를 이끌 세 가지 축: 설계 혁신·AI 접목·신소재 도입

2025-11-24 10:23

첨단 산업의 핵심인 반도체 분야에서 기존의 기술적 한계를 뛰어넘기 위한 혁신이 계속되고 있습니다.

업계는 설계 혁신, AI 기술의 접목, 신소재 도입이라는 세 가지 핵심 축을 중심으로 반도체 산업의 구조와 방향을 재편하고 있습니다.

◇주문형 반도체 vs 범용 반도체

주문형 반도체(ASIC)는 특정 서비스나 제품에 최적화되도록 맞춤 설계 및 제작된 반도체 칩입니다.

불필요한 기능을 제외하고 특정 연산에 필요한 회로만 담아 전력 소비를 낮추고 장기적으로는 생산 비용을 절감하는 효과를 가지고 있습니다.

실제로 업계는 ASIC를 AI 추론, 자율주행 등 방대한 연산이 필요한 분야에 활용하며 연산 구조를 간소화하고 있습니다.

또한, ASIC을 통해 ASIC가 지닌 연산 능력을 최대한 활용할 수 있도록 지원하는 고대역폭메모리(HBM) 수요까지 확대하며 주문형반도체 시장의 성장세를 주도하는 모습입니다.

반면 범용 반도체(General-Purpose Chip)는 미리 정해진 표준 규격에 따라 생산되는 반도체로, 컴퓨터, 스마트폰, 가전 등 다양한 기기에 널리 적용됩니다.

CPU와 GPU가 대표적인 예로, 단가가 낮고 대량 생산이 용이하다는 점이 강점입니다.

그러나 최근 AI, 자율주행 등 특수 목적 시장에서 범용 칩의 성능 및 전력 효율의 한계가 드러나면서 주문형 반도체와의 기술적 융합 또는 전환이 가속화되고 있습니다.

◇AI 기반 반도체 설계 혁신…칩 성능 및 효율 극대화

AI는 ASIC의 설계 과정에서의 복잡한 작업들을 자동화하고, 설계 성능을 예측하고 검증하는 데 핵심 역할을 수행합니다.

특히, AI는 칩을 배치하고 배선을 설계하는 피지컬 디자인 단계에서 최적의 전력(Power), 성능(Performance), 면적(PPA)의 균형점을 빠르게 찾아냅니다.

최근에는 ASIC 설계의 필수 도구인 전자설계자동화(EDA, Electronic Design Automation) 솔루션에 AI, 머신러닝, 강화학습 기술이 접목되면서 칩 설계가 더욱 고도화되고 있습니다.

EDA는 반도체 칩과 인쇄회로기판(PCB) 등 전자 시스템을 설계 및 검증하는 과정에서 소프트웨어와 컴퓨터 하드웨어를 활용해 자동화하는 기술을 의미합니다.

AI 기반 EDA 도구는 대규모 언어 모델(LLM), 기계 학습, 그리고 강화 학습 등의 기술을 활용하여 ASIC 설계의 각 단계를 자동화하고 최적화합니다.

특히, 자연어 입력을 하드웨어 기술 설명(HDL) 언어로 신속하게 변환하거나 설계 오류를 자동으로 검출 및 수정하는 등 복잡한 작업들을 효율적으로 수행합니다.

실제로 미국의 EDA 선도 기업인 시놉시스(Synopsys)의 DSO.ai 기술은 ASIC 설계 생산성을 3배 이상 증가시켰으며, 전력 소비를 최대 15%까지 절감하는 효과를 거둔 것으로 알려졌습니다.

◇신소재 기반 차세대 반도체 부상…실리콘 한계 넘어서나?

반도체 분야에서 기존 실리콘 기반의 반도체의 한계를 극복하기 위한 신소재 기반 설계 혁신이 이루어지고 있습니다.

현재 활용되는 주요 신소재로는 실리콘 카바이드(SiC), 질화갈륨(GaN), 산화갈륨(Ga2O3) 등이 있으며, 이를 적용한 반도체는 기존 실리콘 반도체보다 두 배 이상 높은 전압과 고온 환경에서도 안정적으로 작동하도록 설계됩니다.

또한, 뛰어난 열전도도로 내부의 열을 효율적으로 분산시켜 장시간 구동 시에도 성능저하를 방지할 수 있다는 강점을 지닙니다.

이는 전기차의 인버터, 배터리 관리 시스템(BMS),모터 제어 등 핵심 부품에 적용돼 전력 손실을 줄이고 주행 거리 등을 향상시킬 것으로 기대됩니다.

실제로 테슬라 모델3는 이미 SiC 전력반도체를 인버터에 적용해 효율을 높였으며, 국내에서는 현대자동차가 산화갈륨(PMIC) 반도체를 개발해 전력 반도체 공급난에 대응한다는 계획입니다.

또한, 자율주행차는 신소재 반도체를 적용해 자율주행의 안전성과 신뢰성을 높이고 있습니다.

자율주행용 반도체는 주로 차량의 전력 관리와 고속 연산이 필수적으로 요구되는 핵심 부품에 적용되어 시스템의 효율과 성능을 높이는 역할을 합니다.

[ 이기연 연구원 / lee.giyeon@mktv.co.kr ]