** K-AI의 생존법** 반도체 산업은 이제 AI 모델과 하드웨어가 함께 발전하는 커스텀 칩(Custom Chip)과 최신 모델의 공진화(Co-evolution) 단계로 진입했다. 최신 AI 연구를 주도하며 하드웨어 요구사항을 스스로 정의하는 소프트웨어·알고리즘 기획력, 그리고 이를 칩 설계부터 제조·패키징까지 신속히 연결하는 공급망(Supply Chain) 집행력이 결합해야만 주도권을 잡을 수 있는 구조다. 하지만 한국은 여전히 거창한 키워드만 되풀이하는 앵무새식 담론에 머물러 있다. 최상위 AI 기술을 이끌 연구/기획 역량도, 이를 받쳐줄 독자적 산업 생태계도 부재한 상황이다. 냉정하게 말해, 이대로라면 가장 잘 풀려도 빅테크가 시키는 대로 만들어주는 ‘단순 하청 생산지’로 전락할 가능성이 크다. 그마저도 여러가지 외부 요인들로 얼마나 경쟁력이 유지될지 불안한 상황이다. 그렇다면 어디서 길을 찾아야 하는가? 범용이 아닌 특화 영역(Vertical AI)의 커스텀 칩을 공략해야 한다. 엔비디아나 구글이 쥐고 있는 대규모 데이터센터용 칩 시장 대신, 온디바이스 AI, 자율주행, 정밀 의료, 로보틱스 등 특정 도메인에 특화된 NPU 및 Custom ASIC 생태계를 노리는 것이 현실적이다. 가장 답답한 지점은 정부의 관료적 접근이다. 정부가 모여 회의하고 펀드를 조성한다고 해결될 문제가 아니라는 걸 알면서도 보여주기식 행정을 반복하고 있다. 하드웨어 수요를 견인하려면 ‘실제 AI 모델을 만들며 막대한 컴퓨팅 파워를 소모하는 주체’가 국내에 존재해야 한다. 기간을 정해두고 오디션 보듯 지원 대상을 뽑는 방식으로는 결코 풀 수 없다. 국내 팹리스가 최신 모델에 맞춘 커스텀 칩을 설계하고 실전 레퍼런스(Reference)를 쌓을 수 있도록, 수단과 방법을 가리지 않고 판을 깔아주어야 한다. 전시성 육성책 대신 실질적인 인프라를 개방해야 한다. 국내 팹리스와 AI 스타트업이 마음껏 실험할 수 있도록 첨단 파운드리 시제품 제작(MPW) 비용을 파격적으로 지원하고, 초거대 데이터센터 인프라를 실체적으로 활용하게 해주는 것이 우선이다. 무엇보다 치명적인 한계는 프론티어(Frontier) 레벨의 문제를 직접 겪고 해결해 본 리더십과 경험자의 부재다. AI 하드웨어든 최첨단 LLM이든, 프론티어 영역은 단순한 이론의 문제가 아니다. 가령, "수조 원을 태우며 수만 개의 칩을 연동할 때 터지는 예측 불가능한 병목과 실패를 직접 해결해 보았는가"라는 실전의 문제다. 국내에는 이런 거대한 시도도, 실패의 궤적도 없기에 시스템을 다뤄본 ‘생생한 삽질의 경험치’가 전무하다.경험자가 없다 보니 목표 설정부터 어그러진다. 정작 중요한 인프라·시스템 관점의 뼈대 설계보다는 정량적인 보여주기식 성과 지표(KPI)에 몰두할 수밖에 없다. 현실을 직시해야 한다. 해외 빅테크에서 프론티어 모델과 인프라, 커스텀 칩 프로젝트를 핵심에서 주도한 리더급 인재를 대거 영입하는 것은 사실상 불가능하다. 국가적 외교력 없이 빅테크 생태계 내부로 들어가 함께 시스템을 구축하는 것도 한계가 명확하다. 결국 프론티어 스케일의 모델·인프라·칩 싸움에서는 빅테크를 이길 수 없음을 조용히 인정하는 것이 생존의 출발점이다. 거대 데이터센터용 칩 대신, 단일 칩·단일 박스의 완결성이 중요한 Edge AI, 특정 산업 전용 온디바이스 NPU, 로보틱스, 특수 도메인(의료·군사 등)처럼 스케일업 난이도는 낮으면서도 특화 알고리즘이 핵심이 되는 영역으로 조속히 판을 옮겨야 한다. --- [← Back to Blog](index.html)