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[IT뉴스]"전기 덜 쓰고 AI 연산은 더 빠르게"…차세대 반도체 개발 도전
온카뱅크관리자
조회:
22
2026-10-14 09:07:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">삼성·SK하이닉스 등 참여…'K-문샷' 반도체 기술개발 추진<br>메모리 병목·전력 소비 줄일 극미세·적층형 반도체 개발</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="7tkP9mfzcK"> <p contents-hash="0af7a9422f388de3cae5ab3ec38d735530e2eea7589ca74b8493122aee602b34" dmcf-pid="zFEQ2s4qAb" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)이 더 많은 데이터를 처리할수록 반도체의 전력 소비도 늘어난다. 연산 속도를 높이려 해도 메모리와 연산장치 사이에서 데이터를 주고받는 과정이 발목을 잡는다. 정부가 이러한 한계를 극복하기 위해 삼성전자·SK하이닉스 등 산업계와 함께 차세대 반도체 원천기술 개발에 나섰다.</p> <div contents-hash="a2a9e609691c51d4a6afe685b750bc4facc75d8d81c8944eb305d3fe1aed3ecf" dmcf-pid="q8Gko1NdkB" dmcf-ptype="general"> <p>과학기술정보통신부는 14일 'K-문샷' 반도체 분야 운영위원회와 기술위원회를 출범시키고 차세대 반도체 기술개발 방향을 논의했다. 두 위원회에는 삼성전자·SK하이닉스·주성엔지니어링 등 산업계와 대학, 연구기관 전문가 20여명이 참여했다.</p> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="968e6992cc75cbf39e635b382f2a7e2988e3a146432eb09be7bf359fcf8dfee4" dmcf-pid="B6HEgtjJcq" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/akn/20261014090233477lthw.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="utkP9mfzg9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/akn/20261014090233477lthw.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="fbc545e39a5441301b685c34f3ae6af4cc7b39b0fbec75724ebd9f2d6f66a8a3" dmcf-pid="bPXDaFAiAz" dmcf-ptype="general">K-문샷은 AI와 과학기술을 융합해 국가적 난제를 해결하기 위한 연구개발 프로그램이다. 12대 미션 가운데 하나인 반도체 분야는 '메모리 중심 컴퓨팅' 기술 확보를 목표로 한다. 기존처럼 연산장치의 성능만 높이는 것이 아니라 메모리와 연산장치 사이의 데이터 이동에 따른 병목과 전력 소모를 줄여 같은 전력으로 더 많은 AI 연산을 처리하겠다는 구상이다.</p> <p contents-hash="e7450872519edc71c72761303273c0fb1ab27fffd9916c5a02adeb1784a2c439" dmcf-pid="KQZwN3cnN7" dmcf-ptype="general">생성형 AI에 이어 스마트폰 등 기기 자체에서 AI를 구동하는 온디바이스 AI와 로봇 등 피지컬 AI로 활용 범위가 확대되면서 반도체의 전력효율은 중요한 과제로 떠올랐다. AI 연산량이 늘어날수록 메모리에서 데이터를 읽고 쓰는 과정에 드는 시간과 전력도 증가하기 때문이다.</p> <p contents-hash="ce54006b999a99c2ad33497934000acd94013088bffca7e0b8bb5fd79c50b02e" dmcf-pid="9x5rj0kLcu" dmcf-ptype="general">정부는 반도체 미세화의 한계에 도전하는 극미세 반도체와 고대역폭메모리(HBM)로 대표되는 차세대 적층형 반도체 기술을 개발할 계획이다. 개별 반도체의 성능 개선을 넘어 소자·공정·메모리·패키징을 통합하고, 시스템 전체의 성능과 전력효율을 검증하는 실증 연구도 추진한다.</p> <p contents-hash="9e736d483b2912703f7e835942bda7be94c6aa476ba53c740d14a3f7e658e7c2" dmcf-pid="2M1mApEoAU" dmcf-ptype="general">운영위원회는 김지영 반도체 프로그램디렉터(PD)를 위원장으로 연구개발 사업의 기본계획과 주요 추진사항을 심의·조정한다. 별도로 구성된 기술위원회는 기술로드맵 수립과 세부 과제 기획, 연구 진도 및 목표 관리 등을 맡는다. 이날 회의에서는 핵심기술의 개발 우선순위와 단계별 목표, 기존 반도체 연구개발 사업과의 연계 방안, 산업계 수요를 반영한 통합 실증 계획 등을 논의했다.</p> <p contents-hash="08a332b4f04824350d5a1d60bfc8a8a90d0296b99095f5d25840cd3ccbec83d4" dmcf-pid="VRtscUDgop" dmcf-ptype="general">김성수 과기정통부 연구개발정책실장은 "AI 시대에는 개별 반도체의 성능 향상을 넘어 반도체 소자, 메모리, 집적·패키징 기술을 유기적으로 연결해 시스템 전체의 성능과 전력효율을 혁신하는 기술력이 국가 반도체 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라며 "산학연의 역량을 결집해 미래 반도체 핵심 원천기술을 확보하고 연구 성과가 실제 산업 현장의 경쟁력으로 이어질 수 있도록 하겠다"고 말했다.</p> <p contents-hash="cfd949031bc5049d2936500d8b9a374804f8b426a6474c1f063a31de55311b32" dmcf-pid="feFOkuwaA0" dmcf-ptype="general">김종화 기자 justin@asiae.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 아시아경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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