한국이 시스템 반도체에 취약한 진짜 이유
단순히 설계 인력이 부족해서일까?
한국은 왜 비메모리, 즉 시스템 반도체에 경쟁력이 없을까? 결론부터 말하자면, 바로 '소프트웨어 산업'에서 미국보다 열세에 있기 때문이다. 반도체와 '소프트웨어'가 무슨 상관이냐 반문할 수도 있다. 지금부터 그 이유를 배경부터 차근히 설명해 보도록 하겠다.
한국이 시스템 반도체를 키워야 한다는 말은 꽤 오래전부터 나왔다. 한국이 반도체 강국이라지만 알다시피 이건 시장의 한축인 '메모리 반도체'에만 국한한 것이다. 미국이 선점하고 있는 다른 한축, '시스템 반도체'가 더 먹거리가 많은 시장이 된 지 이미 오래다. 시장 점유율이 3배 이상이고, 시간이 흐를수록 그 격차는 더 벌어질 것으로 보고 있다. 이런 위기상황 때문에 업계, 학계, 정부 관계자들은 진작부터 계속 경고 신호를 보냈고, 실제로도 민간, 정부가 산업 육성에 꽤 많은 돈과 노력을 쏟아왔다.
세기말이었던 90년대 후반, 당시 정부는 '시스템 IC 2010'이라는 대규모 국책 사업을 펼쳤다. 총사업비 2,500억을 투입해 10년이 넘는 기간 동안 학교, 중소기업, 연구소를 지원했고, 그 결과 설계 인력 양성 및 팹리스 생태계를 구축하는 소기의 성과도 거뒀다. 이에 그치지 않고 '시스템 IC 2015'와 같은 후속 사업을 진행했다. 이를 통해 휴대폰, DTV, 차량용 반도체 등 시장 수요가 높은 칩에 대해 기술 고도화, 상용화를 이끌기도 했다. 당시 대학원생이었던 필자도 이 사업들에서 파생된 과제에 참여하여 작게나마 수혜를 입었다.
하지만 2024년인 현재에도 대한민국 시스템 반도체의 세계 시장 점유율은 여전히 3%대에 머물러 있다. 정부가 30년 가까운 시간 동안 연구비를 쏟아부었지만, 세계 팹리스 기업 10위권으로 성장한 한국 회사는 전무하다. 삼성이 메모리 반도체 사업에 뛰어들어 세계 점유율 1위를 달성하는 데 걸린 시간이 단 18년인 것을 감안하면, 정부는 시스템 반도체 육성으로 보낸 30년의 세월이 참 무상하기만 할 것이다 (물론, 삼성이 반도체 사업에 투자한 자본에 비하면 정부가 지원한 연구비는 미미한 수준이다).
영진 반도체를 인수한 순양의 진양철 회장. 진 회장이 누구를 모델로 한 것인지 우리 모두 다 알고 있다.그렇다면 왜 이런 노력에도 가시적인 성과가 없었을까? 대한민국의 시스템 반도체 산업이 좀처럼 성장할 수 없었던 이유가 무엇일까? 대부분의 전문가들은 '설계 인력'의 부족을 그 원인으로 꼽는다. 메모리 반도체는 설비 투자 및 자본력을 바탕으로 미세 공정 및 양산 기술로 경쟁력을 확보하는데 비해, 시스템 반도체는 가격, 성능 경쟁력이 바로 '설계 자산(Intellectual Property, IP)'에서 나오기 때문이다. 따라서 좋은 반도체 설계 인력을 확보하는 것 자체를 관건으로 보는 것이다.
그런데 '좋은 설계 인력의 부족'은 반은 맞고 반은 틀린 말이다. '반도체 설계'란 생각보다 스펙트럼이 넓은 말이기 때문이다. 시스템 반도체의 기술 스택을 도시화한 아래 그림을 보자. 개발에서 생산에 이르기까지 단계별로 필요한 기술이라고 생각하면 될 것이다.
시스템 반도체 기술 스택위 그림처럼 시스템 반도체는 최전단의 응용 소프트웨어부터 최후단 실리콘 양산에 이르기까지 복합적으로 기술이 엮여있다. 그리고 그중 '설계'는 꽤 여러 단계에서 진행된다. 세부적으로 살펴보자.
아키텍처(Architecture) 설계: 응용 분야가 요구하는 기능과 목표를 분석해, 메모리, 연산 유닛, 인터페이스 연결 등 시스템 구조 수준에서 하드웨어를 설계하는 것을 말한다. 이를 전담하는 인력을 아키텍트(Architect)라 부른다. 주 업무는 다양한 모델을 상정해 최적의 아키텍처를 찾고 이를 스펙으로 기록하는 일이다.
반도체 개발, 생산을 집 짓는 것에 비유하면, 아키텍트는 바로 건물을 설계하는 건축가와 같다 (실제 Architect의 1차 국문 번역이 '건축가'다). 이들은 고객으로부터 요구사항을 듣고, 비용을 고려해 최상의 건물 구조를 설계한다. 건축가가 CAD를 통해 가상으로 집을 세워보고 3차원으로 외양을 점춰보듯이, 아키텍트는 시뮬레이터를 통해 구현될 시스템 반도체의 주요 지표(성능, 전력, 면적)등을 미리 도출해 본다. 건축가가 그리는 설계도는 반도체 설계 아키텍트가 쓰는 스펙과도 같다.
마이크로 아키텍처 및 RTL(Register-Transistor Level) 설계: 아키텍트가 쓴 스펙에 입각해 하위 수준에서 하드웨어를 설계하고 구현한다. 이를 전담하는 인력을 RTL 엔지니어라 부른다. 아키텍트가 하드웨어의 '기능'을 기준으로 좀 더 큰 단위로 시스템을 설계했다면, RTL 엔지니어는 이 기능 블록을 채워 넣는 일을 한다. 반도체 회로와 같이 세부 수준에서 하드웨어 모듈을 설계하고 구현하는 것이다. RTL 엔지니어는 구현에 들어가기 전에 아키텍처 스펙보다 훨씬 상세한 스펙을 쓰게 되는데 그것을 마이크로 아키텍처 스펙이라 한다.
위의 집 짓는 비유에 따르면, RTL 엔지니어는 실제 건물을 시공하는 컨트랙터(Contractor)라고 볼 수 있다. 설계도에 따라 기초, 골조공사, 내외장 공사를 진행해 집을 완성하는 과정은 RTL 엔지니어가 실제 하드웨어를 구현하는 과정과 유사하기 때문이다 (물론 RTL 엔지니어는 시공만 하는 컨트렉터의 역할보다 훨씬 많은 '설계'작업을 한다).
다시 문제로 돌아가자. 대한민국의 시스템 반도체 산업이 취약한 이유로 우수한 설계 인력의 부족을 꼽는데, 우리는 이를 좀 더 구체적으로 이야기할 필요가 있다. 단순히 절대 모수로 따지면 부족할지 모르지만, 실력 자체로 보자면 한국 RTL 엔지니어의 하드웨어 설계 역량은 이미 최강의 수준이다. '스펙을 파악'해 세부 수준의 하드웨어를 설계, 구현, 검증하는 능력은 세계 어디에 내놓아도 손색이 없다.
문제는 바로 그 '스펙'을 쓸 아키텍트가 절대적으로 부족하다는 것이다. 마치 자재와 컨트랙터는 충분히 준비되었는데, 설계도가 없어 집을 제대로 짓지 못하는 것과 같다. 반대로, 일단 '설계도'만 있으면 한국은 집을 확실히 짓는다는 말이다. 응용 분야에 공개된 기술 표준이 있다면 이를 스펙 삼아 RTL 설계를 시작하곤 한다. 최고의 RTL 설계 능력을 바탕으로 나름대로 경쟁력 있는 하드웨어를 구현해 낸다.
하지만, 시스템 반도체 경쟁력에 가장 큰 영향을 주는 단계는 바로 아키텍처 설계다. 아키텍처가 결정된 다음에는 RTL 수준에서 성능, 전력, 면적을 향상시킬 수 있는 여지가 상대적으로 협소하기 때문이다. 좋은 아키텍처와 그렇지 못한 경우가 빚어내는 차이는 RTL 수준에서 보다 훨씬 크다. RTL 설계로 향상시킬 수 있는 성능 격차가 1~2배 정도라면 아키텍처 설계에 의한 차이는 10배까지도 날 수 있다. 따라서 시스템 반도체 경쟁력의 핵심은 바로 아키텍처에 있다.
그렇다면 한국은 왜 아키텍트를 키워내지 못했을까? 일종의 닭과 달걀의 문제(Chicken and Egg Problem)다. 대한민국이 시스템 반도체 산업을 키우기 위해서는 우수한 아키텍트가 필요한데, 우수한 아키텍트로 성장하는 유일한 방법은 시스템 반도체 업계의 아키텍처 팀에서 경력을 쌓는 길 뿐이기 때문이다. 기관이나 학교에서 '교육'을 통해 이뤄낼 수 없다. 반도체 학과에서 반도체를 전공해도 아키텍트로 성장할 수 없다.
왜 그럴까?
미국 반도체 기업의 아키텍처 팀은 꽤 다양한 배경을 갖고 있는 엔지니어들로 구성된다. 대부분 업계 경력 10년 이상의 시니어 엔지니어들이다. 그런데 재미있는 사실은 그들이 대학이나 대학원을 졸업 후 업계 경력을 시작할 때부터 '아키텍트' 일을 한 경우는 매우 드물다는 것이다. 대학원에서 전통적인 컴퓨터 아키텍처를 세부 전공해 팀에 들어온 경우도 있지만, 대부분은 다른 일을 하다 아키텍트가 된다. RTL 엔지니어로 출발해 기반 기술을 축적 후 아키텍트로 성장하거나, 시뮬레이터를 구현하는 모델링 엔지니어였다가 아키텍트가 되기도 한다. 필자처럼 리서치 사이언티스트를 하다가 전직하기도 하며, 상당히 많은 경우 해당 응용 분야의 소프트웨어 엔지니어를 하다가 넘어온다.
좋은 아키텍처를 설계하기 위해서는 구성원들이 응용 분야의 최신 연구 동향, 소프트웨어 기술, 알고리즘과 도메인 전문 지식, 아키텍처 모델링 기술, RTL 수준의 하드웨어 구조에 대해 모두 이해하고 있어야 한다. 하지만, 이를 전부 할 수 있는 사람은 없기 때문에 분야별 전문가가 모여 상호 보완, 협업을 통해 하나의 완성품을 만들어내는 것이다. 그렇게 아키텍처 팀에서 경력을 쌓으면, 구성원들은 서로의 전문분야를 조금씩 흡수하며 '진정한 아키텍트'가 되어간다. 따라서 소프트웨어 엔지니어, 모델링 엔지니어, RTL 엔지니어, 연구원은 잠재적으로 모두 아키텍트가 될 수 있지만, 그 전제조건은 그 모두가 함께 팀을 이뤄야 한다는 것이다. 따라서 기존 시스템 반도체 기업의 아키텍처 팀에서만 아키텍트를 키워낼 수 있다.
최근 Google, Meta, Microsoft와 같은 전통적인 소프트웨어 회사가 자체 AI 칩을 만들기 위해 생각보다 많은 시간이 걸렸던 이유가 있다. Apple, Intel, NVIDIA, AMD 등 전통적인 반도체 회사에서 아키텍트, RTL 엔지니어, SoC 전문가를 모셔와도, 급조된 팀에서는 단기간에 제대로 된 반도체를 만들어 낼 수 없기 때문이다.
특히 상술했듯 아키텍트는 모두 전문 분야가 다르기 때문에, 신설 팀에서 설계를 진행하다 보면 뒤늦게 여기저기서 스펙 갭(설계 시 미처 생각지 못한 빈틈, 갭이 있으면 RTL 엔지니어가 더 이상 구현할 수 없음)이 발생한다. 해당 분야가 전문인 아키텍트를 미처 뽑지 못했거나, 아키텍트 간에 아직 손발이 맞지 않아서이기도 하다. 이 경우 많은 시행착오가 발생한다. 그만큼 시스템 반도체 회사에서 수십 년 동안 쌓아온 개발 프로세스, 아키텍처 설계 역량은 실리콘 밸리 빅테크조차 단기간에 따라잡지 못하는 것이다.
인텔의 GPU 수석 아키텍트이자 부사장이었던 라자 코두리 선생. 참고로 필자는 전 직장에서 이분과 함께 했다. 뭐 그렇다고.산업 육성이 어려운 또 하나의 이유는 시스템 반도체가 응용 분야에 특화된 경향이 강하기 때문이다. 대표적인 다품종 소량생산 품목이다. 한국이 메모리 반도체 시장에 뛰어들어 상대적으로 단기간에 세계 1등이 될 수 있었던 것은 메모리가 소품종 대량생산 품목이었기 때문이다. 따라잡아야 할 기술의 스펙트럼이 비교적 좁고 (소품종), 기술을 이끌 소수의 우수한 해외 인력이 선각자 역할을 해줬기 때문이다. 의사 결정도 쉬웠다. 초기 진입 시 다소 위험부담을 감수할 수 있었던 것은, 일단 제품화에 성공하면 범용성에 기반한 넓은 시장이 보장되었기 때문이다 (대량생산). 따라서 기술이 궤도에 오를 때까지 리크스를 안고 자본을 투입할 수 있었다.
이에 비해 시스템 반도체를 성장시키려면 한국이 대응해야 할 기술 스펙트럼이 그 응용 분야의 수만큼이나 넓다. 분야마다 시장이 파편화되어 있기 때문에 대규모 투자, 기술 축적, 시장 장악의 시나리오가 작동하지 않는다. 대규모 시장이 보장되지 않아 의사 결정도 어렵고, 소수의 천재급 인력으로 씨앗을 만들어 내기도 불가능하다. 따라서 타깃 응용 분야와 상관없이 범용적으로 육성할 수 있는 '회로 설계 인력'에만 집중하는 것이다.
하지만 상술했듯 시스템 반도체의 경쟁력은 반도체 회로 설계 능력에서 나오지 않는다. 궁극적으로 하드웨어라는 형태로 실현되지만 그 근간은 해당 응용 분야의 소프트웨어 창의성에 있다. 응용 분야에 대한 깊은 이해를 바탕으로 설계된 아키텍처에서 나오기 때문이다. 아무리 자본을 투입해 RTL 설계 인력을 집중 육성해도 경쟁력 있는 시스템 반도체를 생산하려면 결국 숙련된 아키텍트들이 쓴 스펙이 필요한 것이다.
그만큼 시스템 반도체는 까다롭고 진입 장벽이 높은 영역이다. 인텔이 4004라 불리는 4비트 마이크로 프로세서를 최초로 개발한 시점이 1971년이고, NVIDIA가 NV1이라 불리는 최초의 그래픽 가속기(당시는 GPU라 불리지 않았다)를 출시한 시점이 1995년이다. 짧게는 30년 길게는 50년 세월 동안 이들이 축적해 온 아키텍처 설계 능력을 단기간에 따라잡는 것은 사실상 불가능하다. 게다가 특정 시스템 반도체 기업이 해당 분야에 한번 시장 지배력을 확보하면 관련 소프트웨어 산업, 업계 표준이 그 회사들 중심으로 돌아간다.
이런 빅 플레이어들이 한번 주도권을 가지면 심지어 아직 열리지 않은 시장에서도 막대한 영향력을 행사할 수 있다. 만일 새로운 업체가 남들보다 빨리 시장을 예측해 특정 분야를 겨냥한 시스템 반도체를 설계하고 양산했다고 해보자. 그런데 해당 분야의 시장을 키우고 지배력을 가지려면 반도체 완제품만 빨리 나온다고 되는 것이 아니다. 이 반도체를 사용할 사용자에게 편의성을 제공할 수 있는 관련 소프트웨어 및 개발 생태계까지 제공해야 한다. 그리고 이 생태계는 업계 표준을 따라야 보다 많은 사용자 유입을 이끌어 낼 수 있다.
시스템 반도체 빅 플레이어들은 이 틈을 파고든다. 신규 시장 진입이 늦었다 하더라도 기존의 산업 지배력을 바탕으로 표준화 그룹에 영향력을 행사해 전세를 뒤집는다. 바로 API(Application Programming Interface)와 같은 업계 표준을 자신들이 설계할 반도체에 유리하도록 제정하는 것이다. 표준 API가 제정되면 관련 응용 소프트웨어 산업은 이 API를 중심으로 발전한다. 결과적으로 결국 시장에는 늦게 나오더라도 빅 플레이어가 만든 반도체가 점유율에서 압도하게 된다. 신규 업체는 시장에 먼저 진입했더라도 이 표준을 뒤늦게 대응하느라 주도권을 잃게 된다.
최근 대한민국이 시스템 반도체를 육성하기 위해 NPU(Neural Processing Unit)를 전략적으로 키우고 있다. AI 시장 성장 추세에 비해 관련 시스템 반도체의 뚜렷한 빅 플레이어가 없어 새로운 기회라 생각하기 때문이다. CPU와 GPU는 이미 늦었지만 NPU만큼은 어떻게든 선점해 보려는 것이다. LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)과 같은 대표적인 모델을 상정하여 AI 연산을 가속하는 반도체를 발 빠르게 구현, 양산하고 있다.
NPU를 시장을 선점하려는 한국 업체들의 노력에 개인적인 우려와 안타까움이 있다. 만일 NPU 시장이 커지면 빅 플레이어들이 앞에서 말한 전략을 취할 것이기 때문이다. AI 모델에 대한 업계 표준이나 기존 AI 소프트웨어 산업 지배력을 바탕으로, 생태계와 표준에 유리한 자신의 NPU를 들고 선발 주자들을 덮칠 것이다 (실제 NVIDIA는 GPU가 아닌 NPU 커스텀 칩 생산을 위한 신규 사업을 진행하고 있다는 루머가 돌고 있다 [1]).
게다가 AI의 핵심 소프트웨어 기술도 Google, Meta, OpenAI와 같은 미국의 빅테크들이 주도하고 있다. TensorFlow, Pytorch와 같이 전 세계 AI 응용 개발자가 쓰는 기계 학습 프레임웍이나, 초거대 대규모 언어 모델과 ChatGPT를 개발해서 AI 소프트웨어 시장 지배력을 잡고 있는 곳이 어딘지 생각해 보라. 시스템 반도체의 경쟁력인 아키텍처 그리고 제반 소프트웨어 표준 및 생태계의 주도권이 여전히 미국에 있기 때문에, NPU를 생산한다면 미국의 시스템 반도체 업체가 이 후 시장을 장악할 확률이 높다. 이것이 필자가 서두에서 '소프트웨어 산업의 열세'가 시스템 반도체 산업의 낮은 경쟁력으로 이어진다고 말한 이유다. 따라서 우수한 반도체 회로 설계 기술력을 바탕으로 GPU보다 10배 빠른 칩을 생산했다고 마케팅하는 것은 향후 시장 점유 측면에서 전혀 의미가 없다.
현재 대한민국 정부나 업계의 시스템 반도체 육성 노력을 폄훼하거나 친미 사대주의적인 생각에서 하는 말이 아니다. 시스템 반도체 산업의 본질을 제대로 이해해 올바른 방향을 잡아야 한다는 것이다. 반도체 설계 인력 육성을 위해 대학에 반도체학과를 신설, 반도체 전공자들을 배출하고, 기관에서 Verilog(하드웨어 개발 시 사용하는 프로그래밍 언어) 코딩 기술을 가르치는 것이 전부가 아니다.
궁극적으로 시스템 반도체 산업이 성장하기 위해 서는 관련 산업의 연구자, 소프트웨어 엔지니어를 함께 키워야 한다. 관련 응용 분야의 소프트웨어 산업이 함께 육성돼야 '아키텍트'로 성장할 수 있는 엔지니어가 배출될 수 있다. 기존 반도체 업계는 표준화 그룹에서 적극적으로 참여해 주도권을 확보해야 한다. 리서치, 소프트웨어, 하드웨어 이르기까지 전방위적인 생태계 육성이 이뤄져야만 시스템 반도체 산업이 성장할 수 있는 것이다. 많은 시간이 필요하고 어쩌면 불가능할지도 모른다. 하지만 이 길만이 유일한 정도다.
- 예나빠
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