온디바이스 AI반도체 8002억 사업 확정

정부, 2026~2030년 AI반도체에 8002억 원 투입

온디바이스 AI반도체는 클라우드 서버에 의존하지 않고 기기 안에서 인공지능 연산을 처리하는 칩이다. 산업통상부가 추진하는 K-온디바이스 AI반도체 기술개발 사업이 총사업비 8002억3000만 원 규모로 확정되면서, 국산 AI칩을 실제 산업 제품에 넣는 대형 프로젝트가 출발선에 섰다.

동아일보 보도에 따르면 사업 기간은 2026년부터 2030년까지이며, 이 가운데 국비는 5111억1000만 원이다. 정부는 6월 중 공고를 내고 7월 안에 사업을 시작한다는 일정을 제시했다.

자동차·가전·로봇·방산 4대 분야가 우선 적용 대상

이번 사업은 서버용 AI반도체보다 제품 탑재형 칩에 초점을 맞춘다. 자동차 분야에서는 자율주행과 차량 제어에 필요한 AI칩과 소프트웨어를 개발하고, IoT·가전 분야에서는 스마트 공간과 생활가전의 실시간 추론 기능이 중심이 된다.

기계·로봇 분야는 협동로봇, 휴머노이드, 농작업용 로봇처럼 현장에서 즉시 판단해야 하는 장비가 대상이다. 방산 분야는 무인 플랫폼이 주변 상황을 인식하고 독립적으로 임무를 수행하는 데 필요한 칩과 소프트웨어 개발로 이어질 수 있다.

팹리스 단독 개발보다 수요기업 연계가 관건

온디바이스 AI칩은 범용 서버칩과 달리 제품별 전력, 크기, 열, 안전 기준이 다르다. 칩 성능만 높아도 완성품에 들어가지 못하면 시장성이 떨어진다. 그래서 이번 사업의 핵심은 팹리스가 칩을 만들고 수요기업이 실제 제품 적용 조건을 함께 맞추는 구조다.

국내에는 차량, 가전, 로봇, 방산 완성품 기업과 반도체 설계 기업이 모두 있다. 이 조합을 실증과 양산까지 연결하면 단순 연구개발보다 산업 파급력이 커질 수 있다. 반대로 컨소시엄이 과제 수주에만 머물면 5년 뒤에도 시제품 성과에 그칠 위험이 있다.

서버 AI 쏠림에서 엣지 AI 생태계로 넓어지는 경쟁

최근 AI반도체 시장의 관심은 GPU와 HBM처럼 데이터센터에 필요한 부품에 집중돼 있었다. 그러나 로봇, 자동차, 가전이 AI 기능을 현장에 내장하려면 네트워크 연결이 불안정해도 작동하는 엣지 연산 능력이 필요하다.

온디바이스 AI는 개인정보를 외부 서버로 보내지 않는 장점도 있다. 의료기기, 보안 카메라, 산업 장비처럼 데이터 민감도가 높은 영역에서는 이 점이 구매 결정에 영향을 줄 수 있다. 국내 기업이 제품별 맞춤형 칩을 확보하면 글로벌 완성품 경쟁에서도 차별화 지점을 만들 수 있다.

7월 착수 뒤 첫 평가는 실증 파트너 확보가 될 전망

사업 공고 이후에는 어떤 기업군이 컨소시엄을 구성하는지가 첫 관전 포인트다. 칩 설계 역량뿐 아니라 파운드리, 소프트웨어, 완성품 테스트, 인증까지 묶어야 상용화 가능성이 높아진다.

정부 지원은 초기 위험을 낮추는 장치일 뿐 시장 수요를 대신 만들 수는 없다. 8002억 원 규모의 사업이 의미 있는 산업 정책으로 남으려면 2030년 이전에 실제 차량, 로봇, 가전 제품에 탑재된 사례를 보여주는 것이 중요하다.