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	데이코인텔리전스 J1(총12건) 생성형 인공지능(AI) 시대 2024년 글로벌 인공지능 반도체 기술개발, 시장전망과 기업별 사업전략     396,000원 (10%↓) 차량용 반도체 및 센서 시장 동향과 주요기업 사업 전략(2023) : 미래차 대응 핵심 전장 부품     396,000원 (10%↓) 마이데이터 산업 동향과 주요 응용분야별 사업화 전략(2023)     396,000원 (10%↓) LED 소재 및 LED 광융합 산업 분야별 시장 동향과 주요기업 기술개발, 사업 전략 : 디스플레이, 조명, 의료·미용, 스마트팜 분야 중심     396,000원 (10%↓) 2022년 마이데이터 핵심기술 및 시장 동향과 유망 사업 분야별 사업화 전략 : DX(디지털 전환)시대의 데이터 비즈니스를 위한     396,000원 (10%↓) 2022년 글로벌 스마트시티 기술개발 동향과 핵심 서비스 개발 전략 : Digital Transformation의 집약체     396,000원 (10%↓) 글로벌 스마트팜 기술 및 시장 동향과 주요 국가별·기업별 사업 전략(2021) : ICT융복합으로 혁신하는 농축수산업     360,000원 (10%↓) 글로벌 스마트 제조 및 스마트 팩토리 기술개발 전략과 시장전망(2022) : 포스트 코로나 시대 GVC 변화에 대응하는     360,000원 (10%↓) 국내ㆍ외 스마트홈 기술, 시장동향과 주요기업 사업전략(2021) : 주거플랫폼의 혁신을 선도하는 스마트솔루션, 스마트가전     360,000원 (10%↓) 스마트시티 기술 및 시장 동향과 주요국 프로젝트 추진 전략(2021) : 4차산업 기술로 구현하는 혁신 플랫폼 스마트시티     360,000원 (10%↓) 스마트 유통과 리테일 테크 기술 개발 동향과 시장 전망(2020) : 포스트코로나 시대 언택트(Untact) 트렌드로 촉발되는 유통산업 혁명     360,000원 (10%↓) 에듀테크(EduTech) 기술 및 시장 동향과 주요 국가별·기업별 사업 전략(2021) : 포스트 코로나 시대 교육 패러다임의 뉴노멀     360,000원 (10%↓)

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• 데이코산업연구소, ‘2024년 글로벌 인공지능 반도체 기술개발, 시장전망과 기업별 사업전략’ 보고서 발간 산업조사 전문 기관인 데이코산업연구소가 ‘2024년 글로벌 인공지능 반도체 기술개발, 시장전망과 기업별 사업전략’ 보고서를 발간했다. 챗GPT를 비롯한 생성형(Generative) AI의 충격적인 등장 이후, 인공지능 반도체 수요는 그야말로 폭발적인 증가세를 보이고 있다. 챗GPT 운영에는 nVIDIA의 그래픽처리장치(GPU) ‘A100’ 1만여 장 사용되는 것으로 알려졌는데, Meta는 2024년 A100의 최대 30배 성능을 보이는 ‘H100’을 35만 장 구매할 예정이라 밝힌 바 있다. 시장에서 지배적인 지위를 구축한 nVIDIA의 세계 시가총액 순위는 2020년 20위권 밖이었으나, 2024년 1분기에는 Amazon, Alphabet, Aramco 등을 제치고 3위에 등극했다. 이는 인공지능 반도체의 부상이 글로벌 산업 지형을 바꿔놓을 만큼의 파급력이 있다는 것을 시사한다. 시장이 빠르게 성장하는 만큼, 많은 기업들이 인공지능 반도체 시장에 뛰어들며 경쟁이 격화되고 있다. 주요 반도체 기업들은 기술을 확보하기 위해 공격적으로 자본을 투입하고 있으며, 핵심 개발자 출신들이 설립한 스타트업들도 독자적인 기술을 통해 기회를 엿보고 있다. 뿐만 아니라 주요 수요자인 글로벌 빅테크 기업들 역시 높은 비용을 지불해야하는 독점시장 구조 개선을 위해 반도체 개발 기업들을 지원하는 한편, 자체적인 인공지능 반도체 개발에도 나서고 있다. 이러한 경쟁은 기업을 넘어 냉전시대의 군비경쟁을 방불케 하는 국가 간 경쟁으로 점차 확대되고 있다. 인공지능(AI)은 단순한 정보기술이 아닌 국가 경쟁력을 좌우할 전략적 기술로 전망되며, 인공지능 반도체는 이러한 AI를 구현하기 위한 핵심적 요소로 주목받고 있기 때문이다. 미국은 중국에 강도 높은 반도체 제재를 가하는 동시에 일본을 지원함으로써 대만에 집중되어 있는 반도체 생산망을 분산시키는 전략을 취하고 있다. 또한 자국에 반도체 팹을 건설하는 기업에 수십억 달러의 지원금을 지급하며 생산시설을 적극 유치하고 있다. 우리 기업들은 이에 대응해 미국에 신규 투자 계획을 발표하거나 기존 투자 규모를 대폭 늘리는 등 중국을 중심으로 구축하던 해외 생산시설을 미국 중심으로 재편하고 있다. 이에, 당사는 생성형 인공지능(AI) 시대 인공지능 반도체 기술 및 시장 전망과 주요 기업들의 사업전략을 종합적으로 정리 분석하여 본서를 출간하게 되었으며, 특히 국내외 인공지능 반도체 시장과 주요국 정책 동향, 핵심 기술개발 동향 등을 통하여 시장의 변화를 예측하고, 경쟁전략 수립에 유용한 참고자료가 될 수 있도록 하는데 중점을 두었다. 데이코산업연구소는 모쪼록 해당 보고서가 인공지능 반도체 산업뿐만 아니라 관련 산업에 종사하는 분들의 업무에 미력하나마 도움이 되기를 바란다고 밝혔다.
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• Ⅰ. 국내·외 반도체 및 인공지능 산업 동향 1. 국내·외 반도체 산업 동향 및 주요 이슈 1-1. 국내·외 반도체 산업 동향 1) 반도체 산업 현황과 전망 (1) 2024년 반도체 산업 전망 (2) 반도체 산업 밸류체인 구조와 특징 (3) 반도체 분야별 산업 특징 및 경쟁력 분석 (4) 주요국 반도체 산업 정책 동향 2) 시스템 반도체 기술 동향 및 발전 전망 (1) 시스템 반도체 정의와 분류 (2) 시스템 반도체 분야별 기술개발 동향 (3) 시스템 반도체 기술 전망과 주요 이슈 3) 차세대 반도체 시장 동향과 전망 (1) 글로벌 시스템 반도체 시장 동향 (2) 인공지능 반도체 시장 전망 1-2. 미-중 반도체 제재 동향과 대응 현황 1) 미국 반도체 수출통제 확대조치 주요 내용 (1) 첨단 반도체 제조 관련 품목 (2) 첨단 컴퓨팅 반도체 2) 미국 반도체 수출통제 확대조치 영향 (1) 통제 대상 반도체 확대로 인한 중국 AI 산업 성장 둔화 (2) 중국 반도체 자급 가속화 (3) AI 반도체 및 연구 영향 (4) 국내 기업 경영활동 영향 3) 중국의 반도체 경쟁력 확보 동향 ...(1) 국가전략 지정 (2) 금융지원 (3) 인력양성 2. 국내·외 인공지능(AI) 산업 동향 및 주요 이슈 2-1. 국내·외 인공지능(AI) 산업 동향 1) 인공지능(AI) 산업 동향과 발전 전망 (1) 인공지능 기술 정의와 발전 (2) 국내·외 인공지능 시장 규모 전망 (3) 2023 AI Index Report를 통해 본 인공지능(AI) 산업 현황 (4) 국내 기업 인공지능 도입 현황과 요인 2) 인공지능(AI)에서 초거대 인공지능(AI) 시대로 (1) 초거대 AI의 등장 (2) 초거대 AI 모델의 진화 방향 2-2. 국내·외 생성형 인공지능(Generative AI) 산업 동향 및 전망 1) 생성형 인공지능(Generative AI) 산업 개요 (1) 생성형 인공지능 정의 (2) 생성형 인공지능 산업 밸류체인 (3) 생성형 인공지능 비즈니스 모델 (4) 국내·외 생성형 인공지능 기술개발 현황 2) 생성형 인공지능(Generative AI) 시장 전망 (1) 생성형 인공지능 시장 전망 (2) 글로벌 생성형 인공지능 분야 M&A 및 투자 현황 2-3. 국내·외 인공지능(AI) 분야 주요 이슈 1) 신뢰할 수 있는 인공지능(AI)과 인공지능(AI) 윤리 (1) 신뢰할 수 있는 인공지능의 여섯 가지 조건 (2) 인공지능 리터러시와 인공지능 윤리 2) 인공지능(AI) 분야 법적 이슈와 주요국 대응 동향 (1) 인공지능 윤리와 책임 (2) 인공지능과 개인정보 보호 (3) 인공지능과 투명성·설명가능성 (4) 인공지능과 저작권 Ⅱ. 인공지능(AI) 반도체 분야 기술 동향과 발전 전망 1. 인공지능(AI) 반도체 및 수요 분야 기술 동향과 발전 전망 1-1. 인공지능(AI) 반도체 기술개발 및 표준화 동향 1) 인공지능(AI) 반도체 기술 개요 및 이슈 (1) 인공지능 반도체 개념 및 부상 배경 (2) 인공지능 반도체 기술 현황 (3) 인공지능 반도체 기술적 과제와 이슈 2) 인공지능(AI) 반도체 기술 발전 동향과 전망 (1) 1세대 인공지능(AI) 반도체 기술 전망 (2) 2세대 인공지능(AI) 반도체 기술 전망 (3) 3세대 인공지능(AI) 반도체 기술 전망 3) 인공지능(AI) 반도체 연구개발 동향 (1) 차세대 뉴로모픽 반도체 연구개발 동향 (2) 칩렛 이종집적 기반 PIM 프로세서 연구개발 동향 4) 국내·외 인공지능(AI) 반도체 표준화 동향 (1) 해외 인공지능 반도체 표준화 현황 (2) 국내 인공지능 반도체 표준화 현황 1-2. 인공지능 반도체 수요 분야 기술 및 시장 동향 1) 데이터센터 기술 및 시장 동향 (1) 데이터센터의 정의와 구성 (2) 데이터센터 통신 기술 동향 (3) 국내 데이터센터 입지 트렌드 (4) 국내·외 데이터센터 시장 동향 및 전망 2) 온디바이스(On-Device) AI 기술 및 시장 동향 (1) 온디바이스(On-Device) AI 개념과 부상 배경 (2) 온디바이스(On-Device) AI 기술 동향 (3) 온디바이스(On-Device) AI 시장 전망 2. 반도체 기술과 인공지능(AI) 기술 동향 및 발전 전망 2-1. 반도체 산업 생태계 현황 및 주요 분야 기술 동향 1) 반도체 산업 생태계 개요 (1) 팹리스 (2) 파운드리 (3) 디자인 하우스 (4) IP 및 설계도구 공급기업 (5) 종합반도체회사(IDM) 2) 반도체 기술 패러다임 동향 (1) 반도체 미세화의 한계 및 대안 (2) 주요 반도체 기술 로드맵 (3) 첨단 패키징: 이종집적을 중심으로 3) 반도체 패키징 기술 동향과 주요 업체 현황 (1) 반도체 패키징 산업 개요 (2) 반도체 패키징 기술 개요 (3) 반도체 패키징 기술 발전 동향 (4) 반도체 패키징 주요 업체별 기술 현황 4) 전력반도체 기술 동향 및 발전 전망 (1) 전력반도체 산업 개요 및 부상 배경 (2) 차세대 전력반도체 소자 기술 동향 (3) 전기차 분야 GaN 전력반도체 기술 (4) 화합물 전력반도체 주요국 경쟁력 현황 2-2. 인공지능(AI) 기술 트렌드 및 발전 전망 1) 2023년 Global AI Index로 보는 경쟁력 현황 (1) Global AI Index 개요 및 평가 방법 (2) 2023 Global AI Index 평가 결과 2) 생성형 인공지능(Generative AI) 기술 동향과 유망기술 (1) 생성형 인공지능(Generative AI) 기술 동향 (2) 생성형 인공지능(Generative AI) 시대 10대 유망기술 3) 인공지능(AI) 기술 동향과 발전 전망 (1) 인공지능(AI) 기술 발전 동향 (2) 인공지능(AI) 분야 주요 기업 동향 (3) 인공지능(AI) 안전·신뢰 기술 동향 (4) GPT-4를 통해 보는 인공지능(AI) 기술 발전 전망 4) 인공지능(AI) 기술 표준화 동향 (1) 해외 인공지능(AI) 기술 표준화 동향 (2) 국내 인공지능(AI) 기술 표준화 동향 Ⅲ. 국내·외 인공지능 반도체 분야 시장 및 정책 동향 1. 국내·외 인공지능 반도체 분야 시장 동향 및 전망 1-1. 국내·외 신산업 전망 및 인공지능 반도체 시장 동향 1) 2024년 국내·외 신산업 시장 전망 (1) 2024년 글로벌 신산업 시장 전망과 트렌드 (2) 2024년 국내 13대 주력산업 전망 2) 국내·외 반도체 산업 동향 (1) 국내·외 반도체 수출입 동향 (2) 글로벌 비메모리반도체 시장 동향 3) 인공지능 반도체 시장 동향 (1) 인공지능 반도체 생태계 현황 (2) 인공지능 반도체 시장 규모 전망 (3) 인공지능 반도체 용도별 시장 동향 (4) 주요국 인공지능 반도체 시장 대응 동향 1-2. 국내·외 인공지능 반도체 분야 주요기업 동향 1) 글로벌 인공지능 반도체 분야 주요기업 동향 (1) NVIDIA (2) AMD (3) Intel (4) Micron (5) Qualcomm (6) Apple (7) Google (8) Microsoft (9) Amazon (10) Meta (11) Tesla (12) HWAWEI (13) TSMC 2) 글로벌 인공지능 반도체 분야 스타트업 동향 (1) Cerebras (2) Mythic (3) Groq (4) Kneron (5) Tenstorrent (6) TAALAS (7) D-Matrix (8) Graphcore (9) Hailo 3) 국내 인공지능 반도체 분야 주요기업 동향 (1) 삼성전자 (2) SK하이닉스 (3) LG전자 (4) 네이버 (5) 텔레칩스 (6) 넥스트칩, 4) 국내 인공지능 반도체 분야 스타트업 동향 (1) 사피온 (2) 퓨리오사AI (3) 리벨리온 (4) 딥엑스 (5) 디퍼아이 (6) 뉴블라 (7) 모빌린트 2. 국내·외 인공지능 반도체 분야 정책 동향 2-1. 해외 인공지능 반도체 분야 정책 동향 1) 미국 (1) 미국 반도체 및 과학법(CHIPS and Science Act) (2) 바이든 행정부 인공지능(AI) 행정명령 (3) 미국 국가반도체기술센터(NSTC) 동향 (4) 미국 국가첨단패키징제조프로그램(NAPMP) 2) EU (1) EU 반도체 산업 육성 전략 (2) EU 인공지능 법안 (3) EU 인공지능 반도체 프로젝트 현황 3) 일본 (1) 일본 신반도체 산업 전략과 글로벌 공급망 구축 (2) 일본 인공지능(AI) 정책 이니셔티브 (3) 일본 디지털산업 기반 정비 현황 4) 중국 (1) 14차 5개년 규획 주요 내용 (2) 중국 반도체 육성 전략 (3) 중국 생성형 AI 조치(Generative AI Measures) 2-2. 국내 인공지능 반도체 분야 정책 동향 1) 국가첨단산업 육성전략 (1) 첨단산업 육성 추진배경 (2) 첨단산업 육성 총력 지원과제 (3) 첨단산업 업종별 육성전략 2) AI·디지털 혁신성장 전략 (1) 추진배경 (2) 경제·사회 영향 전망 (3) 정책환경 분석 (4) 비전 및 추진 전략 (5) 중점 추진과제 3) 초거대AI 경쟁력 강화 방안 (1) 추진배경 (2) 우리의 경쟁력 진단 (3) 비전 및 중점 추진과제 (4) 전략 및 추진과제 4) 반도체 메가 클러스터 조성방안 (1) 인프라·투자환경 조성 (2) 생태계 (3) 초격차 기술 (4) 인재 5) 첨단전략산업 특화단지별 맞춤형 지원전략 (1) 특화단지 투자 인센티브 강화 (2) 특화단지간 연계 확대 (3) 개별 특화단지 경쟁력 제고 6) 2024년 인공지능반도체 융합인력양성 세부 시행계획 (1) 추진 배경 (2) 사업 개요 (3) 2024년 추진방향 (4) 세부 추진내용 (5) 신규 지원계획 7) 시스템반도체 생태계 강화 이행전략 (1) (투자) 세계 최대 규모 ‘반도체 클러스터’ 구축 (2) (생태계) 설계-제조-후공정 전반의 생태계 업그레이드 (3) (기술개발) 차세대 반도체 대규모 핵심 기술개발 지원 (4) (성장기반) 세제·재정, 우수인력 등 반도체 성장기반 강화 (5) (국제협력) 공급망 재편에 대응한 기술협력 및 수출지원 8) 2024년 국민·산업·공공 프로젝트 추진계획 (1) 추진배경 (2) AI 일상화 본격 확산 (3) 2024년 국내 상황 진단 (4) 주요 추진 과제 표 목차 Ⅰ. 국내·외 반도체 및 인공지능 산업 동향 〈표1-1〉 인공지능 반도체 분류 〈표1-2〉 글로벌 기업 인공지능 반도체 개발 현황 〈표1-3〉 국내 기업 인공지능 반도체 개발 현황 〈표1-4〉 미국의 반도체 분야 수출·접근통제 주요 내용 〈표1-5〉 인공지능 반도체 선도기술 확보 방안 〈표1-6〉 시스템 반도체와 메모리 반도체 비교 〈표1-7〉 시스템 반도체 기능별 분류 〈표1-8〉 인텔 유럽 반도체 생산 및 연구개발 투자 계획 〈표1-9〉 2023 AI Index Report 주요 내용 〈표1-10〉 4차 산업혁명 관련 신기술 도입 기업 수 현황 〈표1-11〉 언어모델 벗어난 멀티모달 AI 〈표1-12〉 외부 검색 등을 통해 열린 지식을 반영하는 언어 모델 사례 〈표1-13〉 멀티모달을 적용한 모델 개발 동향과 사례 〈표1-14〉 초거대 AI의 기업별 창작 AI 모델(이미지/비디오) 사례 〈표1-15〉 초거대 AI의 기업별 창작 AI 모델(음성) 사례 〈표1-16〉 정보검색(Search)의 발전 동향 〈표1-17〉 주요 기업 LLM 및 생성형 AI 서비스 현황 〈표1-18〉 글로벌 빅테크 생성형 AI(Generative AI) 개발 현황 〈표1-19〉 국내 빅테크 생성형 AI(Generative AI) 개발 현황 〈표1-20〉 국내 중소·스타트업 생성형 AI(Generative AI) 사업 현황 〈표1-21〉 글로벌 생성형 AI 분야 주요 M&A 사례 〈표1-22〉 국내 생성형 AI 분야 스타트업 투자 현황 〈표1-23〉 XAI의 4가지 원칙 〈표1-24〉 XAI의 주요 연구 분야 〈표1-25〉 인공지능(AI) 윤리역량 개념과 분류 Ⅱ. 인공지능(AI) 반도체 분야 기술 동향과 발전 전망 〈표2-1〉 인공지능 반도체의 분류 〈표2-2〉 인공지능 반도체 분류와 특징 〈표2-3〉 주요 기업 RISC-V 활용 사례 〈표2-4〉 유럽의 RISC-V 관련 R&D 프로그램 현황 〈표2-5〉 인공지능(AI) 반도체 세대별 기술 구분 〈표2-6〉 3세대 뉴로모픽 AI 반도체 후보 기술 특징 〈표2-7〉 von Neumann 방식과 실제 신경방 방식 비교 〈표2-8〉 연도별 PIM 반도체 기술개발 사업 예산 동향 〈표2-9〉 IEC TC47 표준 현황 〈표2-10〉 IEC TC 113 표준 현황 〈표2-11〉 JEDEC JC-42 표준 현황 〈표2-12〉 PIM 표준화 대상 아이템 〈표2-13〉 TTA PG417 표준 현황 〈표2-14〉 인공지능 반도체 포럼 표준 현황 〈표2-15〉 해외 그린 데이터센터 기술 적용 사례 〈표2-16〉 국내 그린 데이터센터 기술 적용 사례 〈표2-17〉 2023-2029 신규 데이터센터 전력수요 지역별 분포 〈표2-18〉 지자체별 제공가능 데이터센터 입지 인센티브 〈표2-19〉 경량 딥러닝 연구 동향 〈표2-20〉 온디바이스 AI 적용 유망 산업 〈표2-21〉 반도체 소자의 구분 〈표2-22〉 글로벌 주요 IP 및 EDA 기업 현황 〈표2-23〉 주요 파운드리 공정 로드맵 〈표2-24〉 HBM 세대 간 기술 비교 〈표2-25〉 패키징 기술의 변화 〈표2-26〉 칩렛과 Monolithic 설계 비교 〈표2-27〉 주요 OSAT 업체 매출 및 시장 점유율 〈표2-28〉 이종집적(HI) 패키징(2.5/3D 포함) 관련 주요 기술 요약 〈표2-29〉 글로벌 팹 3사별 첨단 패키징 기술 요약 〈표2-30〉 TSMC CoWoS 세부 기술별 구조도 및 인터포저 형태 〈표2-31〉 TSMC InFO 세부 기술별 구조도 및 응용 분야 〈표2-32〉 삼성전자 I-Cube 및 H-Cube 구조도 〈표2-33〉 전력반도체 소자 종류와 용도 〈표2-34〉 반도체 소재별 특성 비교 〈표2-35〉 반도체 소재 물성 비교 〈표2-36〉 화합물 전력반도체 지표별 AHP 평가 〈표2-37〉 2023 The Global AI Index 부문 및 항목 구성 〈표2-38〉 2023 The Global AI Index 부문 및 항목별 가중치 〈표2-39〉 2023 Global AI Index 상위 10개 국가 및 세부 점수 〈표2-40〉 2023 Global AI Index 실행 부문 하위 항목별 상위 10개국 평가 〈표2-41〉 2023 Global AI Index 혁신 부문 하위 항목별 상위 10개국 평가 〈표2-42〉 초거대 AI 관련 누적 특허출원 수 순위 〈표2-43〉 2023 Global AI Index 투자 부문 하위 항목별 상위 10개국 평가 〈표2-44〉 생성형 인공지능 시대에 기여할 10대 미래유망기술 〈표2-45〉 변분 오토인코더의 특징 〈표2-46〉 트랜스포머의 특징 〈표2-47〉 언어모델에서의 트랜스포머 특징 〈표2-48〉 OpenAI GPT-4 특징 〈표2-49〉 OpenAI GPT-4 주요 특징 〈표2-50〉 ITU-T 인공지능 표준화 동향 〈표2-51〉 JTC1 인공지능 표준화 동향 〈표2-52〉 ETSI 인공지능 표준화 동향 〈표2-53〉 사설 표준화 기구 인공지능 표준화 동향 〈표2-54〉 국내 인공지능 국가표준(KS) 동향 〈표2-55〉 국내 인공지능 단체표준(TTA) 동향 〈표2-56〉 국내 인공지능 포럼표준 동향 Ⅲ. 국내·외 인공지능 반도체 분야 시장 및 정책 동향 〈표3-1〉 2024년 글로벌 주요 신산업 성장률 전망 분류 〈표3-2〉 2024년 글로벌 주요 신산업 분야별 성장 요인 〈표3-3〉 2000년 및 2021년 상위 20개 반도체 수출국 〈표3-4〉 2000년 및 2021년 상위 20개 반도체 제조장비 수출국 〈표3-5〉 2000년 및 2021년 상위 20개 반도체 수입국 〈표3-6〉 2000년 및 2021년 상위 20개 반도체 제조장비 수입국 〈표3-7〉 2023년 월별 반도체 수출 동향 〈표3-8〉 응용 분야별 인공지능 반도체 시장 규모 전망 〈표3-9〉 반도체 소자별 AI 반도체 시장 규모 전망 〈표3-10〉 주요 응용분야별 인공지능 반도체 기업 현황 〈표3-11〉 IPCEI 5개 하위 분야별 주요 내용 〈표3-12〉 JASM 개요 〈표3-13〉 미국 「반도체와 과학법」 구성과 개요 〈표3-14〉 국립과학기술재단(NSF) 재원 투입 계획 〈표3-15〉 미국 「경제안보 및 과학·연구·혁신 전략」 개요 〈표3-16〉 NSTC 법적 사명 〈표3-17〉 NSTC 목표 〈표3-18〉 NSTC와 기타 프로그램과의 관계 〈표3-19〉 NSTC 주요 프로그램 - 기술 리더십 〈표3-20〉 NSTC 주요 프로그램 - 자산 관리 〈표3-21〉 NSTC 주요 프로그램 - 인력 프로그램 〈표3-22〉 NAPMP 중점 투자 분야 〈표3-23〉 미국 첨단 패키징 역량 강화에 활용할 수 있는 주요 분야 〈표3-24〉 유럽 반도체 이니셔티브(CEI) 목표 〈표3-25〉 위험 기반 접근법(risk-based approach) 〈표3-26〉 일본 반도체 전략 개요 〈표3-27〉 반도체 산업 전략 목표 〈표3-28〉 일본 2024년 인공지능(AI) 관련 예산안 〈표3-29〉 일본 중소기업 대상 인공지능 도입 지원금 현황 〈표3-30〉 일본 AI 사업자 가이드라인 주요 내용 〈표3-31〉 일본 AI 사업자 가이드라인 10대 원칙 〈표3-32〉 13차 및 14차 5개년 계획 반도체 산업 육성 목표 〈표3-33〉 빅펀드 1기 투자주체 및 비중 〈표3-34〉 중국 반도체 산업 관련 세제 지원 주요 내용 〈표3-35〉 중국 생성형 AI 조치(Generative AI Measures) 주요 내용 그림 목차 Ⅰ. 국내·외 반도체 및 인공지능 산업 동향 〈그림1-1〉 Logic 디바이스 미세화에 대한 접근방식 변화 〈그림1-2〉 Backside Power Delivery Network(BSPDN) 구조 모식도 〈그림1-3〉 2D DRAM과 3D DRAM 모식도 〈그림1-4〉 COP와 Wafer Bonding 기술 비교 〈그림1-5〉 글로벌 AI Server 연간 출하량 및 증감률 전망 〈그림1-6〉 반도체 산업 생태계 〈그림1-7〉 반도체 산업의 밸류체인 구조 〈그림1-8〉 2022년 국가별 비메모리 및 파운드리 시장 비교 〈그림1-9〉 2022년 국내 비메모리반도체 기업별·소자별 매출액 비중 〈그림1-10〉 AI 기술 주요 변화 추이 〈그림1-11〉 국내·외 인공지능(AI) 시장 규모 전망 〈그림1-12〉 국내 기업 4차 산업혁명 관련 신기술 도입 현황 〈그림1-13〉 국내 기업 산업별 AI 기술 도입 현황 〈그림1-14〉 인공지능 기술 도입 영향 요인별 회귀계수 〈그림1-15〉 AI 밸류체인 〈그림1-16〉 Transformer 등장 전과 후 〈그림1-17〉 파운데이션 모델 구조 〈그림1-18〉 DeepMind의 언어기반 모델에서 언어/시각/로보틱스 모델로 변화 〈그림1-19〉 생성 모델 기술별, 용도별 초거대 AI의 활용 〈그림1-20〉 텍스트에서 이미지를 생성하는 연구 성과 〈그림1-21〉 텍스트에서 비디오를 생성하는 초기 연구 〈그림1-22〉 인공지능 주요 개념과 생성형 AI(Generative AI)의 관계 〈그림1-23〉 생성형 AI(Generative AI) 밸류체인 〈그림1-24〉 생성형 AI(Generative AI) 분야 주요 기업 현황 〈그림1-25〉 오픈 AI 서비스 매커니즘 〈그림1-26〉 글로벌 생성형 AI 시장 규모 전망 〈그림1-27〉 글로벌 검색 시장 점유율 및 인공지능 시장 규모 전망 〈그림1-28〉 글로벌 AI 반도체 및 EDA 시장 규모 전망 〈그림1-29〉 모럴머신 객체별 우선순위 결과 Ⅱ. 인공지능(AI) 반도체 분야 기술 동향과 발전 전망 〈그림2-1〉 인공지능 반도체(GPU·FPGA·ASIC) 성능 비교 〈그림2-2〉 인공지능 반도체 구조 비교 〈그림2-3〉 데이터센터용 인공지능 반도체 시장 전망 〈그림2-4〉 단일칩 구성과 Chiplet 구조 비교 〈그림2-5〉 인공지능(AI)의 핵심 기능 학습과 추론 〈그림2-6〉 CPU와 GPU 구조 비교 〈그림2-7〉 TPUv4와 구글 데이터센터 〈그림2-8〉 Tesla D1 칩과 타일의 연결 〈그림2-9〉 Cerebras의 WSE-2와 CS-2 〈그림2-10〉 뉴로모픽 하드웨어 기술 분류 및 발전 방향 〈그림2-11〉 KIST 뉴로모픽 칩 〈그림2-12〉 OTS 소자 기반 인공 뉴런 소자 〈그림2-13〉 인공 시냅스 응용을 위한 저항 변화 기반 메모리 소자 〈그림2-14〉 3단자 전하저장형 시냅스 소자 예시 〈그림2-15〉 GraphCore Bow 구조도 〈그림2-16〉 HBM 기술 구조도 〈그림2-17〉 PIM 반도체 개념도 〈그림2-18〉 연도별 PIM 반도체 기술개발 사업 예산 동향 〈그림2-19〉 데이터센터 주요 인프라 시설 〈그림2-20〉 후면 렌즈 집적형 InGaAs 광검출기 소자 칩 단면도 〈그림2-21〉 실리콘 포토닉스 기반 광학엔진(AIO Core) 〈그림2-22〉 400Gbps 광송수신 엔진 〈그림2-23〉 400Gbps PPG & BERT 구동보드 〈그림2-24〉 글로벌 데이터센터 시장 규모 전망 〈그림2-25〉 북미 데이터센터 시장 규모 전망 〈그림2-26〉 2022년 지역별 데이터센터 시장 비중 현황 〈그림2-27〉 인공지능 반도체 응용 분야 〈그림2-28〉 글로벌 온디바이스 AI 시장 규모 전망 〈그림2-29〉 온디바이스 AI 기술 적용 하드웨어 예시 〈그림2-30〉 분야별 온디바이스 AI 하드웨어 시장 규모 전망 〈그림2-31〉 구글 ‘제미나이 나노(Gemini Nano)’ 시연 예시 〈그림2-32〉 무어의 법칙: 반도체 미세화 트렌드 〈그림2-33〉 공정별 반도체 개발 및 팹 건설비용 〈그림2-34〉 노광기술의 발전 〈그림2-35〉 트랜지스터 발전 과정 〈그림2-36〉 트랜지스터 구조 〈그림2-37〉 로직 반도체 기술 로드맵 〈그림2-38〉 전면전력공급(FSPDN) 및 후면전력공급(BSPDN) 개념도 〈그림2-39〉 D램 셀 크기 〈그림2-40〉 AI의 부상에 따른 메모리반도체 솔루션 〈그림2-41〉 낸드플래시 기술 트렌드 〈그림2-42〉 낸드플래시 아키텍처 변화 〈그림2-43〉 2D/2.5D/3D 패키지 〈그림2-44〉 2.5D/3D 패키징 기술 분류 〈그림2-45〉 2.5D/3D 패키징 시장규모 전망 〈그림2-46〉 단일 칩과 칩렛 비교 〈그림2-47〉 Conventional 패키지와 웨이퍼 레벨 패키지 비교 〈그림2-48〉 반도체 산업 밸류 체인 〈그림2-49〉 주요 업체별 패키징 투자 추정 규모 〈그림2-50〉 반도체 패키징 기본 구조 및 기판 구분 〈그림2-51〉 개별 칩 및 패키징 기판 본딩 방식 〈그림2-52〉 전통 패키징 및 웨이퍼레벨패키징 비교 〈그림2-53〉 FC-BGA 및 FC-CSP 기판과 시장 규모 전망 〈그림2-54〉 팬인·팬아웃 패키징 및 FO-PLP 패키징 패널 〈그림2-55〉 팬인(FI) 및 팬아웃(FO) 패키징 시장 전망 〈그림2-56〉 2.5D 패키징 구조도 〈그림2-57〉 인공지능 반도체 및 HBM 시장 규모 전망 〈그림2-58〉 2.5D/3D 패키징(High-End Performance Packaging) 시장 전망 〈그림2-59〉 TSMC SoIC 기술 개념도 〈그림2-60〉 인텔 EMIB 구조도 〈그림2-61〉 SiC MOSFET과 Si-IGBT의 전력소모 비교 실험값 〈그림2-62〉 상용화 된 SiC MOSFET 현황 〈그림2-63〉 Toyota Gosei GaN 수직형 전력 소자 〈그림2-64〉 GaN-on-Si 웨이퍼를 이용한 Quasi vertical GaN MOSFET 소자 〈그림2-65〉 SiC, GaN 소재와 Ga2O3 소재 물성 특성 비교 〈그림2-66〉 Ga2O3 기판 제조 공정 〈그림2-67〉 Ga2O3 다이오드 기술 개발 현황 〈그림2-68〉 Ga2O3 트랜지스터 기술 개발 현황 〈그림2-69〉 HVPE 성장 장치 개략도 〈그림2-70〉 수직형 GaN PiN 다이오드 소자 공정 순서 〈그림2-71〉 수직형 GaN CAVET 소자와 수직형 GaN JFET 소자구조 〈그림2-72〉 수직형 GaN Trench FET 구조 〈그림2-73〉 수직형 GaN FinFET 구조 〈그림2-74〉 화합물 전력반도체 중요도 평가 AHP 계층 〈그림2-75〉 화합물 전력반도체 SiC/GaN 기술별 우선순위 〈그림2-76〉 AI와 생성형 AI와의 관계 〈그림2-77〉 딥러닝 NLP 기술 발전 흐름 〈그림2-78〉 생성자와 판별자의 상관관계 〈그림2-79〉 GAN을 주제로 한 논문 발표 동향 〈그림2-80〉 VAE 구조 〈그림2-81〉 오토인코더 구조도 〈그림2-82〉 이미지생성 모델 구조도 〈그림2-83〉 트랜스포머 구조도 〈그림2-84〉 트랜스포머 구조·활용에 따른 생성형 언어모델의 분화 〈그림2-85〉 마이크로소프트 ‘고델(GODEL)’ 구조도 〈그림2-86〉 XRAI 기술 개념도 〈그림2-87〉 GPT-4 작문 예시 Ⅲ. 국내·외 인공지능 반도체 분야 시장 및 정책 동향 〈그림3-1〉 2024년 글로벌 주요 신산업 성장률 전망 〈그림3-2〉 글로벌 IT 시장 규모 및 성장률 전망 〈그림3-3〉 글로벌 반도체 제조장비 시장 전망 〈그림3-4〉 글로벌 분기별 유니콘 기업 탄생 동향 〈그림3-5〉 2024년 13대 주력산업 수출 증감률 전망 〈그림3-6〉 2024년 13대 주력산업 내수 증감률 전망 〈그림3-7〉 2024년 13대 주력산업 생산 증감률 전망 〈그림3-8〉 2024년 13대 주력산업 수입 증감률 전망 〈그림3-9〉 국내 월별 정보통신산업(ICT) 수출 동향 〈그림3-10〉 2022년 국가별 비메모리 점유율 및 매출액 비교 〈그림3-11〉 인공지능 반도체 생태계 〈그림3-12〉 IPCEI 분야별 참여 기관 〈그림3-13〉 NVIDIA 블랙웰에 도입되는 GPU ‘B100’ 〈그림3-14〉 NVIDIA 데이터센터 반도체 ‘H100’ 〈그림3-15〉 NVIDIA 인공지능 반도체 로드맵 〈그림3-16〉 AMD AI 반도체 ‘MI300X’ 〈그림3-17〉 인텔 ‘IDM 2.0’ 전략 개념도 〈그림3-18〉 아일랜드 레익슬립(Leixlip) 인텔 팹34 클린룸 〈그림3-19〉 인텔 미국 오하이오 주 신규 반도체 생산시설 조감도 〈그림3-20〉 캐나다 브룩필드자산운용과 체결한 SCIP 개요도 〈그림3-21〉 Micron HBM3E 〈그림3-22〉　Microsoft 인공지능 반도체 ‘Maia 100(좌)’, ‘Cobalt 100(우)’ 〈그림3-23〉 메타 인공지능 반도체 MTIA 2세대 〈그림3-24〉 메타 인공지능 반도체 MTIA 1세대 아키텍처 〈그림3-25〉 Tesla 자율주행 칩 ‘FSD’ 〈그림3-26〉 화웨이 인공지능 반도체 ‘어센드910B’ 〈그림3-27〉 일본 내 생산시설 투자 현황 〈그림3-28〉 Mythic 인공지능 프로세서 ‘M1108’ 〈그림3-29〉 엔진별 초당 토큰 생성 수 〈그림3-30〉 Kneron 인공지능 반도체 ‘KL730’ 〈그림3-31〉 D-Matrix 인공지능 반도체 ‘Jayhawk II’ 〈그림3-32〉 Graphcore 인공지능 프로세서 ‘Bow IPU’ 〈그림3-33〉 삼성전자 저전력 D램 ‘LPDDR5X’ 〈그림3-34〉 SK하이닉스 ‘HBM3E’ 〈그림3-35〉 LG전자 인공지능 반도체 칩 ‘알파9’ 〈그림3-36〉 사피온 인공지능 반도체 ‘X330’ 〈그림3-37〉 퓨리오사AI 인공지능 반도체 ‘워보이’와 보드 〈그림3-38〉 리벨리온 인공지능 반도체 ‘아톰(ATOM) 카드’ 〈그림3-39〉 디퍼아이 엣지형 인공지능 반도체 ‘Tachy-BS402’ 적용 SOC 모듈 〈그림3-40〉 모빌린트 인공지능 반도체 ‘에리스(ARIES)’ 〈그림3-41〉 全산업 AI 전환 전략 수립·추진 구조
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• 머 리 말 챗GPT를 비롯한 생성형(Generative) AI의 충격적인 등장 이후, 인공지능 반도체 수요는 그야말로 폭발적인 증가세를 보이고 있다. 챗GPT 운영에는 nVIDIA의 그래픽처리장치(GPU) ‘A100’ 1만여 장 사용되는 것으로 알려졌는데, Meta는 2024년 A100의 최대 30배 성능을 보이는 ‘H100’을 35만 장 구매할 예정이라 밝힌 바 있다. 시장에서 지배적인 지위를 구축한 nVIDIA의 세계 시가총액 순위는 2020년 20위권 밖이었으나, 2024년 1분기에는 Amazon, Alphabet, Aramco 등을 제치고 3위에 등극했다. 이는 인공지능 반도체의 부상이 글로벌 산업 지형을 바꿔놓을 만큼의 파급력이 있다는 것을 시사한다. 시장이 빠르게 성장하는 만큼, 많은 기업들이 인공지능 반도체 시장에 뛰어들며 경쟁이 격화되고 있다. 주요 반도체 기업들은 기술을 확보하기 위해 공격적으로 자본을 투입하고 있으며, 핵심 개발자 출신들이 설립한 스타트업들도 독자적인 기술을 통해 기회를 엿보고 있다. 뿐만 아니라 주요 수요자인 글로벌 빅테크 기업들 역시 높은 비용을 지불해야하는 독점시장 구조 개선을 위해 반도체 개발 기업들을 지원하는 한편, 자체적인 인공지능 반도체 개발에도 나서고 있다. 이러한 경쟁은 기업을 넘어 냉전시대의 군비경쟁을 방불케 하는 국가 간 경쟁으로 점차 확대되고 있다. 인공지능(AI)은 단순한 정보기술이 아닌 국가 경쟁력을 좌우할 전략적 기술로 전망되며, 인공지능 반도체는 이러한 AI를 구현하기 위한 핵심적 요소로 주목받고 있기 때문이다. 미국은 중국에 강도 높은 반도체 제재를 가하는 동시에 일본을 지원함으로써 대만에 집중되어 있는 반도체 생산망을 분산시키는 전략을 취하고 있다. 또한 자국에 반도체 팹을 건설하는 기업에 수십억 달러의 지원금을 지급하며 생산시설을 적극 유치하고 있다. 우리 기업들은 이에 대응해 미국에 신규 투자 계획을 발표하거나 기존 투자 규모를 대폭 늘리는 등 중국을 중심으로 구축하던 해외 생산시설을 미국 중심으로 재편하고 있다. 이에, 당사는 생성형 인공지능(AI) 시대 인공지능 반도체 기술 및 시장 전망과 주요 기업들의 사업전략을 종합적으로 정리 분석하여 본서를 출간하게 되었으며, 특히 국내외 인공지능 반도체 시장과 주요국 정책 동향, 핵심 기술개발 동향 등을 통하여 시장의 변화를 예측하고, 경쟁전략 수립에 유용한 참고자료가 될 수 있도록 하는데 중점을 두었다. 모쪼록, 본 보고서가 인공지능 반도체 산업뿐만 아니라 관련 분야에 종사하는 분들의 업무에 미력하나마 도움이 되기를 바랍니다. 2024년 4월 29일 데이코 인텔리전스 산업조사실 실장(PM) 정진언
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• 데이코산업연구소 [저]

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