8,002억 K-온디바이스 프로젝트, 국산 AI 칩은 왜 수요기업부터 시작하나

6월 21, 2026

삼성전자·Arm이 함께 만드는 국산 AI 칩 생태계, 2030년 승부처는 양산과 실증이다

AI 반도체 경쟁의 중심이 데이터센터에서 자동차, 가전, 로봇, 방산으로 이동하고 있다.

지금까지 AI 산업을 주도한 것은 대규모 데이터센터에 설치되는 GPU였다. 그러나 앞으로는 자동차가 도로 상황을 스스로 판단하고, 로봇이 작업환경의 변화를 즉시 인식하며, 가전제품이 사용자의 음성과 행동을 기기 내부에서 학습하는 온디바이스 AI 시대가 본격화될 가능성이 크다.

산업통상부는 이러한 변화에 대응하기 위해 총사업비 8,002억3,000만 원, 국비 5,111억1,000만 원 규모의 ‘K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업’을 본격적으로 추진한다.

2026년부터 2030년까지 자동차, IoT·가전, 기계·로봇, 방산 분야에 사용할 수요 맞춤형 국산 AI 칩 10종을 개발하고, 시제품 제작에 그치지 않고 실제 완제품 탑재와 현장 실증까지 연결한다는 목표다.

이번 사업에서 주목할 부분은 지원금 규모만이 아니다.

수요기업이 필요한 칩의 사양을 먼저 제시하고, 팹리스가 설계하며, IP·설계 소프트웨어 기업과 삼성전자 파운드리가 설계와 제조를 지원하는 구조가 만들어졌다는 점이 핵심이다.

국산 AI 칩의 성패는 얼마나 뛰어난 시제품을 만드느냐보다, 실제 제품에 탑재돼 반복적으로 판매되는 반도체를 만들 수 있느냐에 달려 있다.

K-온디바이스 프로젝트의 핵심을 한눈에 보면

구분	주요 내용
사업 기간	2026년~2030년
총사업비	8,002억3,000만 원
국비	5,111억1,000만 원
개발 목표	수요 맞춤형 첨단 온디바이스 AI 칩 10종
핵심 분야	자동차, IoT·가전, 기계·로봇, 방산
지원 범위	AI 칩, 모듈, AI 소프트웨어, 완제품 탑재, 실증
개발 방식	수요기업과 팹리스의 공동 기획·개발
제조 지원	삼성전자 파운드리 기술지원 및 제조라인 협력
IP·설계 지원	Arm, 시높시스, 케이던스 및 국내 IP 기업 참여
최종 목표	시제품 개발이 아닌 상용화와 양산 기반 구축

사업 공고는 2026년 6월 11일 진행됐으며, 산업부는 수요기업과 팹리스의 연구개발 협력만으로는 상용화가 어렵다고 판단해 별도의 반도체 제조지원 태스크포스를 출범시켰다.

태스크포스에는 다음과 같은 기업이 참여한다.

Arm
시높시스
케이던스
오픈엣지테크놀로지
퀄리타스반도체
칩스앤미디어
삼성전자 파운드리

이 기업들은 모두 같은 일을 하는 것이 아니다. 칩의 연산 구조부터 데이터 이동, 영상 처리, 설계 검증, 실제 웨이퍼 생산까지 서로 다른 구간을 담당한다.

K-온디바이스 사업은 개별 반도체 기업 한 곳을 지원하는 정책이 아니라, 흩어져 있던 설계와 제조 역량을 하나의 상용화 체계로 연결하는 사업에 가깝다.

온디바이스 AI는 클라우드 AI와 무엇이 다른가

온디바이스 AI는 스마트폰, 자동차, 로봇, 카메라, 가전제품 등 기기 내부에서 AI 연산을 수행하는 기술이다.

기존 클라우드 AI는 기기에서 수집한 데이터를 데이터센터로 전송한 뒤, 서버가 분석한 결과를 다시 기기로 보내는 방식이다.

반면 온디바이스 AI는 주요 판단과 추론을 기기 안에서 직접 처리한다.

구분	클라우드 AI	온디바이스 AI
연산 장소	데이터센터	자동차·가전·로봇 등 기기 내부
네트워크	인터넷 연결 의존도가 높음	오프라인에서도 작동 가능
반응속도	통신 지연 발생 가능	실시간 처리에 유리
개인정보	외부 서버로 전송될 수 있음	기기 내부 처리로 보안성 향상
소비전력	서버 전력소비가 큼	제한된 전력 안에서 작동해야 함
칩의 방향	범용 고성능	제품별 맞춤형·저전력
대표 용도	대규모 생성형 AI	자율주행, 로봇, 스마트가전, 드론

자율주행차가 보행자를 발견한 순간을 생각해보면 차이가 분명하다.

영상을 서버로 전송하고 분석 결과를 기다리는 방식은 통신이 불안정한 터널이나 지하 공간에서 위험할 수 있다. 자동차 내부의 AI 칩이 영상을 바로 분석하면 네트워크 상태와 관계없이 즉각 대응할 수 있다.

방산과 산업용 로봇도 마찬가지다.

통신이 끊기거나 외부 서버에 접속할 수 없는 환경에서도 독립적으로 판단해야 하므로 온디바이스 AI가 필요하다.

온디바이스 AI의 본질은 단순히 AI를 작은 기기에 넣는 것이 아니라, 제한된 전력과 발열 조건에서 실시간 판단을 가능하게 만드는 것이다.

온디바이스 AI 칩은 왜 GPU를 작게 만들면 해결되지 않을까

데이터센터용 GPU는 최대한 많은 연산을 빠르게 처리하도록 설계된다. 전력과 냉각에 많은 비용을 사용할 수 있고, 여러 기업과 서비스가 하나의 고성능 칩을 함께 활용할 수도 있다.

하지만 자동차와 가전, 로봇은 조건이 다르다.

배터리 사용시간이 제한돼 있다.
냉각장치를 크게 만들기 어렵다.
칩 가격이 완제품 가격에 직접 영향을 준다.
제품별로 처리해야 하는 데이터가 다르다.
오랜 시간 안정적으로 작동해야 한다.
자동차·방산 제품은 높은 안전성과 신뢰성이 필요하다.

이 때문에 온디바이스 AI 칩은 단순한 연산속도보다 다음 요소가 중요하다.

전성비

전성비는 소비전력 대비 연산 성능을 의미한다.

같은 AI 작업을 수행하더라도 전력을 적게 사용하는 칩이 자동차, 로봇, 스마트카메라에 더 적합하다.

지연시간

지연시간은 데이터를 입력한 뒤 결과가 나올 때까지 걸리는 시간이다.

로봇의 장애물 회피나 자동차의 긴급 제동처럼 즉시 판단해야 하는 분야에서는 평균 성능보다 최악의 상황에서도 일정한 반응속도를 유지하는 것이 중요하다.

메모리 대역폭

AI 연산은 계산장치만 빠르다고 성능이 높아지지 않는다. 연산에 필요한 데이터를 메모리에서 얼마나 빠르게 가져올 수 있는지가 중요하다.

이를 메모리 대역폭이라고 한다.

연산장치는 쉬고 있는데 데이터가 도착하지 않아 전체 성능이 떨어지는 현상을 메모리 병목이라고 부른다.

발열과 면적

칩이 많은 전력을 사용하면 열이 발생한다. 발열을 낮추려면 냉각장치가 필요하지만, 가전과 로봇에서는 냉각장치의 크기와 비용이 제한된다.

칩 면적이 커질수록 웨이퍼 한 장에서 생산할 수 있는 칩의 개수가 줄어들어 제조원가가 높아질 수 있다.

소프트웨어 호환성

좋은 반도체를 만들어도 기존 AI 모델과 개발도구가 작동하지 않으면 고객은 사용하기 어렵다.

AI 모델을 칩에 맞게 변환하고 최적화하는 컴파일러, 라이브러리, 개발도구가 함께 제공돼야 한다.

온디바이스 AI 경쟁력은 연산 성능 하나가 아니라 성능·전력·면적·가격·소프트웨어를 동시에 최적화하는 능력에서 나온다.

AI 칩 하나가 제품에 들어가기까지 필요한 산업 구조

온디바이스 AI 반도체의 밸류체인은 생각보다 길다.

수요기업 → AI 모델·소프트웨어 → 팹리스 → 반도체 IP → EDA → 파운드리 → 패키징·테스트 → 모듈 → 완제품 탑재 → 실증·인증

각 단계의 역할은 다음과 같다.

밸류체인	역할	대표적인 참여 주체
수요기업	필요한 성능·가격·전력 조건 제시	자동차·가전·로봇·방산 기업
AI 소프트웨어	제품에서 작동할 AI 모델 개발	AI 스타트업, 소프트웨어 기업
팹리스	칩의 전체 구조 설계	국내 시스템반도체 설계기업
반도체 IP	CPU·NPU·메모리·인터페이스 기능 제공	Arm, 오픈엣지, 퀄리타스, 칩스앤미디어
EDA	설계·배치·검증 자동화	시높시스, 케이던스
파운드리	설계도에 따라 웨이퍼 생산	삼성전자
패키징·테스트	칩 조립과 성능·불량 검사	후공정 기업
모듈 기업	칩·메모리·센서 등을 하나의 부품으로 결합	전장·로봇 부품기업
완제품 기업	실제 제품에 탑재	현대차·LG전자·로봇·방산기업군
인증·실증	안전성과 현장 성능 검증	시험기관·수요기업

한국은 메모리와 제조 분야에서는 세계적인 경쟁력을 보유하고 있지만, 시스템반도체 생태계에서는 설계 IP와 EDA, 소프트웨어, 고객 확보가 상대적으로 취약하다는 평가를 받아왔다.

K-온디바이스 프로젝트가 제조지원 태스크포스를 별도로 만든 이유도 여기에 있다.

팹리스가 AI 연산 구조를 개발하더라도 필요한 IP를 구매하지 못하거나, EDA 라이선스 비용을 감당하지 못하거나, 파운드리 생산 일정이 지연되면 제품 출시 시기를 놓칠 수 있다.

IP와 EDA 비용이 팹리스의 가장 높은 진입장벽인 이유

반도체를 설계할 때 모든 기능을 처음부터 직접 만들지는 않는다.

CPU, 메모리 컨트롤러, 고속 인터페이스, 영상 압축장치처럼 이미 검증된 설계 블록을 구매해 하나의 시스템온칩으로 결합한다.

이러한 설계 블록을 반도체 IP라고 한다.

자동차를 만들 때 엔진, 변속기, 제동장치를 모두 새로 개발하지 않고 검증된 부품을 조합하는 것과 비슷하다.

EDA는 전자설계자동화 소프트웨어다. 수십억 개의 트랜지스터를 사람이 직접 배치하고 연결할 수 없기 때문에 소프트웨어를 이용해 다음 작업을 진행한다.

회로 설계
논리 검증
전력 분석
배선과 배치
발열 예측
제조 가능성 검증
설계 오류 검사

첨단 공정으로 갈수록 IP와 EDA 비용은 높아지고 설계 난도도 커진다.

설계가 끝난 뒤 제조용 도면을 파운드리에 전달하는 단계를 테이프아웃이라고 한다. 테이프아웃 이후 오류가 발견되면 설계를 수정해 다시 생산해야 하며, 수개월의 시간과 상당한 비용이 추가될 수 있다.

국내 중소 팹리스 입장에서는 첫 번째 시제품 제작뿐 아니라 두 번째, 세 번째 수정 제작 비용까지 감당하기 어렵다.

따라서 정부가 IP 구매비와 EDA 라이선스, 파운드리 기술지원을 함께 연결하는 것은 단순한 비용 지원 이상의 의미가 있다.

설계 실패 확률을 낮추고 시제품이 시장에 도착하는 시간을 줄이는 것이 제조지원 태스크포스의 실질적인 역할이다.

수요가 당기고 제조가 밀어주는 구조가 중요한 이유

과거 정부 반도체 개발사업의 대표적인 한계는 기술개발과 시장수요가 분리되는 경우가 있었다는 점이다.

연구기관과 팹리스가 높은 성능의 시제품을 개발해도 이를 구매할 기업이 없거나, 완제품이 요구하는 가격·전력·안전성 조건을 맞추지 못하면 상용화로 이어지기 어렵다.

K-온디바이스 프로젝트는 개발 순서를 반대로 설계했다.

수요기업이 실제 제품에 필요한 기능을 제시한다.
팹리스와 소프트웨어 기업이 맞춤형 칩과 AI 모델을 개발한다.
IP·EDA 기업이 설계 기반을 지원한다.
파운드리가 제조공정과 생산 일정을 지원한다.
수요기업이 완제품에 칩을 탑재한다.
실제 사용환경에서 성능과 안전성을 검증한다.
검증 결과를 바탕으로 양산 여부를 결정한다.

이를 수요연계형 연구개발이라고 한다.

기술을 먼저 만든 뒤 고객을 찾는 것이 아니라, 고객의 문제를 먼저 정의한 뒤 필요한 기술을 개발하는 방식이다.

이 구조가 제대로 작동하면 국내 팹리스는 초기 매출을 확보할 가능성이 높아지고, 수요기업은 외산 반도체에 대한 의존도를 낮출 수 있다.

다만 수요기업이 개발에 참여했다는 사실이 양산 구매를 보장하는 것은 아니다.

최종 제품이 외산 칩보다 성능, 가격, 안정성, 공급조건에서 경쟁력을 확보해야 실제 주문으로 이어질 수 있다.

국산 AI 칩이라고 모든 기술이 국내산인 것은 아니다

제조지원 태스크포스에는 Arm, 시높시스, 케이던스 같은 글로벌 기업이 참여한다.

이는 국산 AI 반도체의 현실을 보여주는 중요한 부분이다.

반도체의 국산화는 하나의 숫자로 판단하기 어렵다.

국산화 구분	확인해야 할 내용
아키텍처	명령어 구조와 CPU 기반 기술을 누가 보유하는가
핵심 IP	NPU·메모리·인터페이스 IP를 누가 공급하는가
칩 설계	전체 시스템온칩 설계를 국내 기업이 수행하는가
설계도구	EDA 소프트웨어를 어느 기업에 의존하는가
제조	어느 국가의 파운드리에서 생산하는가
패키징	조립과 테스트를 국내에서 수행하는가
소프트웨어	컴파일러와 AI 라이브러리를 자체 확보했는가
최종 수요	국내외 완제품에 실제로 탑재되는가

국내 팹리스가 설계하고 삼성전자 파운드리가 생산하더라도 CPU IP는 Arm, EDA는 시높시스와 케이던스 기술을 사용할 수 있다.

따라서 사업의 목표를 모든 해외 기술을 배제하는 완전한 자급으로 해석하기보다, 한국 기업이 제품 사양과 칩 설계, 제조, 소프트웨어 통합의 주도권을 확보하는 방향으로 이해할 필요가 있다.

글로벌 IP를 활용해 시장 진입 속도를 높이면서 국내 IP 기업의 적용 사례를 늘리는 전략이 현실적이다.

장기적으로 중요한 것은 해외 IP 사용 여부보다 특정 기업이나 국가의 기술이 중단됐을 때 대체할 수 있는 능력이다.

삼성전자 파운드리가 맡는 역할과 경제적 의미

삼성전자는 이번 제조지원 체계에서 국내 파운드리 기업으로 참여한다.

파운드리는 팹리스가 설계한 반도체를 실제 웨이퍼 위에 생산하는 기업이다.

그러나 첨단 반도체 생산은 완성된 설계도를 받아 단순히 제조하는 작업이 아니다. 팹리스가 선택한 공정에서 칩이 정상적으로 작동하도록 다양한 기술지원이 필요하다.

삼성전자가 제공할 수 있는 핵심 기반

공정설계도구인 PDK
공정별 검증 IP
설계 방법론
전력·성능·면적 최적화
시제품 제작
제조라인 일정 협력
패키징과 양산 연계
공정수율 개선

PDK는 팹리스가 특정 파운드리 공정에 맞춰 반도체를 설계할 수 있도록 제공되는 규칙과 설계정보의 묶음이다.

같은 회로라도 파운드리와 공정에 따라 설계 규칙이 달라지므로, PDK와 파운드리 기술지원이 부족하면 양산 가능한 칩을 만들기 어렵다.

삼성전자에는 국내 팹리스 고객을 확대하고 파운드리 생태계를 강화할 기회가 될 수 있다. 한 번 삼성 공정에 맞춰 설계된 칩이 양산에 성공하면 후속 제품도 같은 생태계를 활용할 가능성이 있기 때문이다.

반면 다음과 같은 위험도 존재한다.

초기 생산물량이 충분하지 않을 수 있음
다품종 소량생산으로 제조 효율이 낮아질 수 있음
첨단 공정의 수율과 비용 부담
개발 일정과 제조라인 배정 충돌
팹리스 고객의 장기적인 양산 실패 가능성

삼성전자에 중요한 것은 단기적인 웨이퍼 매출보다 국내 시스템반도체 고객이 반복적으로 제품을 개발하는 생태계를 만드는 것이다.

국내 반도체 IP 기업에는 어떤 기회가 열릴까

오픈엣지테크놀로지

오픈엣지테크놀로지는 메모리 컨트롤러, DDR PHY, 칩 내부 데이터 이동을 담당하는 NoC, NPU 관련 IP를 공급한다.

AI 반도체에서는 계산장치뿐 아니라 데이터를 메모리에서 빠르고 효율적으로 이동시키는 기술이 중요하다.

온디바이스 환경은 사용할 수 있는 전력과 메모리가 제한돼 있기 때문에 메모리 효율을 높이는 IP의 가치가 커질 수 있다.

사업을 통해 국내 팹리스의 설계에 오픈엣지 IP가 적용되면 라이선스 매출과 향후 양산 로열티로 이어질 가능성이 있다.

다만 IP 사업은 설계에 채택된 직후 매출이 모두 발생하는 구조가 아니다.

칩 설계, 시제품 제작, 고객 인증, 양산까지 상당한 시간이 필요하며 고객의 제품이 양산에 실패하면 로열티 수익도 제한될 수 있다.

퀄리타스반도체

퀄리타스반도체는 칩과 칩, 칩과 메모리 사이에서 대용량 데이터를 빠르게 전송하는 고속 인터페이스 IP 분야에 위치한다.

자동차 카메라, 로봇 센서, AI 가속기는 처리해야 할 데이터양이 많기 때문에 고속 데이터 연결 기술이 필요하다.

온디바이스 AI 칩의 성능이 높아질수록 연산장치와 메모리, 센서 사이의 데이터 전송속도도 함께 높아져야 한다.

기회 요인은 국내 파운드리 공정에 최적화된 IP 적용 사례가 늘어날 수 있다는 점이다.

위험 요인은 글로벌 IP 기업과의 경쟁, 고객 인증기간, 특정 파운드리 공정에 대한 의존도다.

칩스앤미디어

칩스앤미디어는 영상 데이터를 압축하고 해제하는 비디오 코덱 IP를 중심으로 사업을 구축해 왔다.

자동차 카메라, 스마트카메라, 로봇, 드론은 대량의 영상 데이터를 처리해야 한다.

영상을 그대로 AI 연산장치에 전달하면 메모리와 전력 부담이 커지므로, 효율적인 영상 처리와 압축 기술이 중요하다.

칩스앤미디어는 영상 IP와 영상처리용 NPU 기술을 온디바이스 AI 생태계에 연결할 수 있다.

다만 완제품 시장의 성장과 실제 칩 탑재량이 로열티 매출로 연결되기까지 긴 시간이 필요하다는 점을 고려해야 한다.

자동차용 AI 칩은 성능보다 안전성이 먼저다

자동차 분야에서는 소프트웨어 중심 자동차인 SDV와 자율주행 기술이 온디바이스 AI 수요를 이끌 가능성이 크다.

SDV는 자동차의 주요 기능을 하드웨어 교체보다 소프트웨어 업데이트를 통해 개선하는 차량을 말한다.

자동차용 AI 칩은 다음 기능에 활용될 수 있다.

카메라 영상 인식
보행자와 차량 감지
운전자 상태 확인
음성 인터페이스
차량 내부 개인화
배터리와 전력관리
고장 예측
자율주행 판단

기획 단계에서 현대자동차를 비롯한 수요기업군이 참여한 이유도 자동차 제조사가 요구하는 안전성, 소비전력, 가격 조건을 설계 초기부터 반영하기 위해서다.

그러나 자동차용 반도체는 개발됐다고 바로 차량에 들어갈 수 없다.

고온과 저온, 진동, 충격, 장시간 작동을 견뎌야 하며 기능안전 인증과 수년간의 검증이 필요하다.

자동차용 AI 칩 평가 요소	중요성
기능안전	오류 발생 시 사고를 막는 설계 필요
장기 공급	자동차 생산기간 동안 안정적 공급 필요
신뢰성	극한 온도와 진동에서 정상 작동
실시간성	예측 가능한 시간 안에 판단 완료
전성비	차량 전력소비와 발열 최소화
소프트웨어	완성차 플랫폼과 호환 필요
가격	차량 한 대의 원가 경쟁력에 직접 영향

자동차 분야는 양산에 성공하면 장기간 공급할 가능성이 있지만, 진입과 인증에 가장 오랜 시간이 필요한 시장이기도 하다.

가전용 AI 칩은 대량생산과 원가가 승부처다

IoT·가전 분야에서는 스마트TV, 냉장고, 세탁기, 에어컨, 카메라, 음성인식 기기 등에 온디바이스 AI가 적용될 수 있다.

가전제품이 사용자의 음성, 생활패턴, 실내환경을 기기 안에서 분석하면 개인정보를 외부 서버로 전송하지 않고도 개인화 서비스를 제공할 수 있다.

LG전자와 같은 완제품 기업에는 제품 차별화와 클라우드 비용 절감이라는 기회가 생긴다.

예를 들어 음성인식과 영상분석을 모두 클라우드에서 처리하면 제품 판매 이후에도 서버 운영비가 발생한다. 일부 연산을 기기 내부로 이전하면 장기적인 서비스 비용을 줄일 수 있다.

그러나 가전용 반도체는 자동차용보다 가격 압력이 크다.

소비자가 체감하기 어려운 AI 기능 때문에 완제품 가격이 크게 높아지면 시장 확대가 제한될 수 있다.

가전용 AI 칩의 핵심 조건은 다음과 같다.

낮은 칩 가격
낮은 소비전력
작은 면적
다양한 제품군에 재사용할 수 있는 구조
안정적인 소프트웨어 업데이트
음성·영상 AI 모델 지원
대량생산에 적합한 수율

가전 분야의 성공은 최고 성능보다 충분한 AI 성능을 얼마나 낮은 가격에 제공하느냐에 달려 있다.

로봇과 기계는 맞춤형 AI 칩의 가치가 큰 시장이다

산업용 로봇과 협동로봇은 카메라, 힘 센서, 모터, 제어장치에서 발생하는 데이터를 실시간으로 처리해야 한다.

클라우드 연결이 지연되면 로봇의 움직임이 늦어지거나 작업자 안전에 문제가 발생할 수 있다.

온디바이스 AI 칩은 다음과 같은 기능에 활용될 수 있다.

물체와 작업자 인식
로봇 팔의 움직임 제어
불량품 판별
설비 고장 예측
자율이동 경로 계산
음성·동작 기반 인간과의 협업

두산로보틱스와 같은 협동로봇 기업에는 AI 기능을 제품 안에 내재화할 기회가 생긴다.

대동과 같은 농기계 기업은 작업환경과 작물 상태를 실시간으로 분석하는 자율 농기계와 정밀농업 장비에 적용할 수 있다.

로봇 시장은 가전보다 생산량이 적을 수 있지만, 제품 한 대당 요구되는 성능과 부가가치가 높다. 따라서 고객별 요구에 맞춘 특화 반도체가 경쟁력을 가질 가능성이 있다.

반면 로봇 제조사마다 센서, 운영체제, AI 모델이 달라 표준화가 어렵다는 점은 위험요인이다.

칩 하나를 개발해 여러 고객에게 판매하려면 공통 플랫폼과 개발도구를 갖춰야 한다.

방산용 AI 칩은 보안과 공급망이 핵심이다

방산에서는 통신 연결이 불가능하거나 전파 방해가 발생하는 상황에서도 장비가 독립적으로 판단해야 한다.

온디바이스 AI는 다음 분야에 활용될 수 있다.

무인기와 드론
감시·정찰 장비
표적 식별
자율주행 군용차량
레이더·영상 신호처리
무인체계의 경로 판단

한국항공우주산업과 같은 방산 수요기업군에는 외산 반도체 의존도를 낮추고 장비별로 최적화된 AI 기능을 확보할 기회가 있다.

방산용 반도체는 일반 소비재보다 판매량이 적지만, 높은 보안성과 장기 공급이 요구된다.

수출통제와 공급망 갈등이 심화될 경우 핵심 반도체를 외국 기업에만 의존하는 것은 제품 개발과 수출에 제약이 될 수 있다.

다만 방산은 개발과 시험, 체계 통합, 조달까지 오랜 시간이 걸리며 국가별 수출 규제를 함께 고려해야 한다.

방산용 AI 칩의 경제적 가치는 단기 판매량보다 전략적 공급 안정성과 완제품 수출 경쟁력에서 발생한다.

8,002억 원 투자가 시장을 만들기 위한 조건

대규모 정부 예산이 투입된다고 산업 생태계가 자동으로 만들어지는 것은 아니다.

사업의 성과를 판단하려면 연구개발 과제 수보다 다음 지표를 봐야 한다.

테이프아웃 성공률

설계된 칩이 실제 제조 단계로 넘어갔는지 확인하는 지표다.

첫 시제품 작동 여부

첫 번째 제작에서 목표 성능을 달성할수록 개발비와 출시기간을 줄일 수 있다.

수율

전체 생산 칩 가운데 정상 제품의 비율이다. 수율이 낮으면 칩 한 개당 원가가 높아져 가격 경쟁력이 떨어진다.

디자인윈

완제품 기업이 특정 반도체를 실제 제품 설계에 채택하는 것을 의미한다.

개발협약이나 시험평가보다 실제 디자인윈 확보가 상용화에 더 중요한 지표다.

양산 출하량

시제품이 아닌 반복적인 생산과 판매가 발생하는지 확인해야 한다.

소프트웨어 생태계

AI 개발자가 칩을 쉽게 사용할 수 있는 컴파일러, 라이브러리, 개발도구가 구축됐는지 중요하다.

후속 제품 개발

첫 번째 칩 이후 개선된 2세대와 3세대 제품으로 이어지는지 살펴야 한다.

진정한 성공 기준은 국산 AI 칩 10종의 개발 완료가 아니라, 그중 몇 종이 양산돼 국내외 완제품에서 반복적으로 사용되는가다.

한국이 온디바이스 AI에서 가질 수 있는 구조적 강점

한국은 서버용 GPU 시장에서는 미국 기업보다 늦게 출발했지만, 온디바이스 AI에서는 다른 경쟁 조건을 만들 수 있다.

첫 번째 강점은 강력한 완제품 산업이다.

한국에는 자동차, 가전, 로봇, 방산, 스마트폰, 디스플레이 등 AI 칩을 실제로 사용할 제조기업이 있다.

두 번째는 반도체 제조 기반이다.

삼성전자 파운드리와 국내 후공정, 소재·부품·장비 생태계를 활용할 수 있다.

세 번째는 메모리 경쟁력이다.

AI 연산에서는 메모리와 데이터 이동이 성능을 좌우한다. 한국은 DRAM과 NAND, 고대역폭 메모리 분야에서 축적된 기술을 보유하고 있다.

네 번째는 제조업 현장 데이터다.

자동차 주행, 공장설비, 가전 사용, 로봇 작업 등 실제 데이터를 확보한 수요기업과 협력하면 제품에 특화된 AI 모델을 개발할 수 있다.

그러나 약점도 분명하다.

글로벌 EDA 의존도
CPU와 핵심 IP의 해외 의존
AI 소프트웨어 개발자 생태계 부족
팹리스의 자금력과 고객 기반 부족
장기적인 자동차·방산 인증 부담
글로벌 판매망과 기술지원 조직 부족

한국의 전략은 모든 기술을 독자 개발하는 방식보다 글로벌 기술을 활용하되 설계·제조·소프트웨어·최종 제품의 연결 주도권을 확보하는 방향이 현실적이다.

미국·유럽·일본은 AI 반도체를 어떻게 지원하고 있나

국가·지역	정책 방향	주요 강점	온디바이스 분야의 의미
미국	반도체 제조·R&D·첨단 패키징 투자	AI 플랫폼, EDA, IP, 팹리스	원천기술과 글로벌 표준 주도
유럽	파일럿라인·설계 플랫폼·연구기관 연계	자동차·산업용·전력반도체	산업용 엣지 AI와 실증 중심
일본	AI·반도체에 장기 공공지원	자동차, 센서, 소재·장비	제조업과 차세대 반도체 결합
한국	수요기업·팹리스·파운드리 공동개발	메모리, 제조, 자동차·가전	완제품 탑재와 빠른 상용화 중심

미국은 CHIPS for America를 통해 제조설비뿐 아니라 반도체 연구개발, 첨단 패키징, AI와 연계된 마이크로전자 기술에 투자하고 있다.

미국의 강점은 Arm, 시높시스, 케이던스와 같은 핵심 IP·EDA 생태계, 대형 팹리스, 클라우드 플랫폼을 연결할 수 있다는 점이다.

유럽은 Chips Joint Undertaking을 중심으로 파일럿라인, 설계 플랫폼, 역량센터를 구축하고 있다. 자동차와 산업용 장비에 강한 유럽의 특성상 엣지 AI와 저전력 반도체가 중요한 정책 분야다.

일본은 2030년까지 AI와 반도체 분야에 대규모 공공 지원을 제공하고 민간투자를 유도하는 전략을 추진하고 있다. 자동차, 이미지센서, 소재·장비 경쟁력을 차세대 반도체와 연결하려는 방향이다.

한국 정책의 차별점은 자동차·가전·로봇·방산이라는 실제 수요산업을 개발 초기부터 참여시켜 상용화 가능성을 높이려는 것이다.

다만 미국과 유럽, 일본 역시 제조기업과 반도체 기업의 협력을 강화하고 있어 한국만의 독점적인 전략은 아니다. 개발속도와 양산실적이 경쟁력을 결정하게 된다.

수요와 공급 측면에서 나타날 경제적 변화

수요 측면

수요기업이 국산 AI 칩을 실제 제품에 채택하면 국내 팹리스가 초기 시장을 확보할 수 있다.

자동차와 가전, 로봇의 생산량이 늘어날수록 칩 수요도 함께 증가한다. 하나의 제품에서 검증된 반도체가 다른 모델과 해외 고객으로 확산되면 규모의 경제를 만들 수 있다.

공급 측면

정부가 IP, EDA, 파운드리 비용을 지원하면 팹리스의 초기 개발 부담이 낮아진다.

다만 여러 기업이 비슷한 칩을 동시에 개발하면 공급과잉과 중복투자가 발생할 수 있다. 각 칩이 명확한 고객과 적용 제품을 확보해야 한다.

가격 측면

초기 국산 칩은 생산량이 적어 외산 범용 칩보다 가격이 높을 수 있다.

가격 경쟁력을 확보하려면 다음 조건이 필요하다.

충분한 생산물량
높은 제조수율
여러 제품에 재사용 가능한 설계
IP 비용 절감
공정 선택의 최적화
패키징과 메모리 비용 절감

기술 준비도 측면

온디바이스 AI 칩은 높은 연산 성능만으로 평가할 수 없다.

완제품에서 요구하는 발열, 소비전력, 안전성, 수명, 소프트웨어 호환성을 모두 충족해야 한다.

기술 준비도는 연구실 성능이 아니라 실제 제품과 현장에서 사용할 수 있는 수준에 도달했는지를 의미한다.

산업별로 예상되는 기회와 위험

분야	기대되는 변화	주요 수혜 가능 영역	핵심 위험
팹리스	수요기업과 공동개발 기회 확대	NPU·SoC 설계기업	고객 인증과 양산 실패
파운드리	국내 시스템반도체 고객 확대	삼성전자 파운드리	소량 생산과 낮은 수익성
반도체 IP	국내 설계 채택 증가	메모리·인터페이스·영상 IP	글로벌 기업과 경쟁
EDA	설계 수요 확대	설계 소프트웨어 기업	해외 솔루션 의존 심화
후공정	AI 칩 패키징·테스트 증가	패키징·검사 기업	초기 물량 부족
자동차	SDV·자율주행 내재화	전장·센서·소프트웨어	긴 인증기간
가전	개인화·보안·클라우드비 절감	스마트가전 부품	높은 원가 압력
로봇	실시간 제어와 자율성 강화	로봇·모션제어·센서	시장 규모와 표준 부족
방산	공급망 안정과 독자 기능 확보	무인기·감시정찰	긴 조달기간과 수출규제

정책 발표만으로 특정 기업의 실적 개선을 단정해서는 안 된다.

실제 경제적 효과는 각 기업이 과제에 선정되는지, IP가 최종 설계에 적용되는지, 수요기업이 양산을 결정하는지에 따라 달라진다.

기업을 볼 때 반드시 확인해야 할 여섯 가지

실제 과제 선정 여부

태스크포스 참여와 연구개발 과제 수주는 다른 개념이다. 기업이 구체적으로 어떤 역할과 예산을 확보했는지 확인해야 한다.

고객과 적용 제품

자동차, 가전, 로봇 가운데 어느 분야를 목표로 하는지, 실제 수요기업이 누구인지 중요하다.

기술 검증 단계

설계 단계인지, 테이프아웃을 완료했는지, 시제품이 작동하는지, 고객 인증에 들어갔는지 구분해야 한다.

양산 예상 시점

반도체는 개발부터 양산까지 수년이 걸릴 수 있다. 단기 비용과 장기 매출의 시차를 확인해야 한다.

매출 구조

일회성 연구개발 매출인지, IP 라이선스인지, 칩 판매인지, 양산 로열티인지에 따라 수익성이 달라진다.

추가 자금조달 가능성

팹리스는 칩을 한 번 개발한 뒤에도 수정 설계와 후속 제품 개발에 자금이 필요하다. 정부 지원 종료 이후에도 투자를 지속할 수 있는 재무구조가 중요하다.

2030년까지 가능한 세 가지 시나리오

수요기업의 양산으로 연결되는 경우

개발된 AI 칩이 자동차, 가전, 로봇, 방산 제품에 실제 탑재되고 양산으로 이어지는 시나리오다.

팹리스는 안정적인 매출 기반을 확보하고, IP 기업은 로열티를 얻으며, 삼성전자 파운드리는 신규 고객을 확보할 수 있다.

국내에서 검증된 제품이 해외 완제품 기업으로 확산되면 한국 시스템반도체 생태계가 한 단계 성장할 수 있다.

시제품은 성공하지만 양산이 지연되는 경우

성능은 충족했지만 원가, 수율, 소프트웨어, 인증 문제로 상용화가 늦어지는 시나리오다.

가장 현실적으로 발생할 가능성이 있는 위험이다.

개발 목표를 달성해도 수요기업이 외산 반도체를 계속 사용하는 상황이 나타날 수 있다.

이 경우 정부 지원 종료 이후 후속 개발비를 누가 부담할지가 중요해진다.

과제 중심으로 분산되는 경우

여러 기관과 기업이 연구비를 나눠 사용하지만 공통 플랫폼과 양산 고객을 확보하지 못하는 시나리오다.

비슷한 기능의 칩이 중복 개발되고 소프트웨어 생태계가 분산되면 개별 제품의 경쟁력이 낮아질 수 있다.

이를 막으려면 개발 칩의 개수보다 공통 소프트웨어, 표준 인터페이스, 고객 인증, 후속 양산을 중심으로 성과를 관리해야 한다.

국산 AI 칩의 진짜 승부는 개발 이후에 시작된다

K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업은 한국 반도체 정책의 방향이 기술개발 중심에서 수요·설계·제조·실증을 연결하는 상용화 중심으로 이동하고 있음을 보여준다.

핵심을 정리하면 다음과 같다.

총사업비 8,002억3,000만 원이 2026년부터 2030년까지 투입된다.
자동차, IoT·가전, 기계·로봇, 방산용 AI 칩 10종 개발이 목표다.
수요기업이 제품 사양을 제시하고 팹리스와 공동 개발한다.
Arm, 시높시스, 케이던스와 국내 IP 기업이 설계 기반을 지원한다.
삼성전자 파운드리가 공정기술과 제조라인을 지원한다.
최종 목표는 시제품이 아니라 완제품 탑재와 현장 실증이다.
성과는 개발 칩 수보다 디자인윈, 수율, 양산물량, 후속 제품으로 평가해야 한다.

온디바이스 AI는 한국이 보유한 반도체 제조 역량과 자동차·가전·로봇·방산 산업을 하나로 연결할 수 있는 시장이다.

그러나 대규모 예산만으로 경쟁력이 만들어지지는 않는다.

국산 칩이 외산 제품보다 비싸거나 소프트웨어 사용이 어렵다면 수요기업은 채택을 주저할 수밖에 없다. 반대로 성능과 가격이 다소 비슷하더라도 빠른 기술지원, 안정적인 공급, 제품 맞춤형 설계를 제공한다면 국내 기업이 선택받을 가능성이 커진다.

2030년 사업을 평가할 때 가장 중요한 질문은 “몇 개의 칩을 개발했는가”가 아닐 것이다.

몇 개의 국산 AI 칩이 실제 자동차와 가전, 로봇, 방산 장비에 탑재돼 반복적으로 생산되고 있는가가 진짜 성적표가 될 것이다.

여러분은 한국의 국산 AI 칩 전략에서 가장 중요한 경쟁력이 첨단 공정이라고 보시나요, 아니면 완제품 기업과 연결된 수요 기반이라고 보시나요?

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