해당 보고서는 대학과 기업, 정부연구기관 간의 상호 협력을 촉진하는 기술 혁신 생태계 구축의 중요성을 강조했다. 특히, 반도체 산업이 범용 반도체 프로세서나 메모리 대량생산에 초점을 둔 시장에서 다양한 인공지능 분야에 특화된 AI 반도체 프로세서를 만드는 다변화 시장으로 변화하고 있는 시대에 AI 반도체 발전 방향성을 제시해 주목받고 있다.
인공지능과 빅데이터 분석, 스마트 팩토리 등 미래 산업 및 사회를 뒷받침하는 저전력 대용량 데이터 처리 프로세서의 수요가 빠르게 증가함에 따라 AI 반도체 기술 경쟁은 그 어느 때보다 치열한 상황이다. 이에 클래리베이트는 KAIST ISPI(혁신전략정책연구소)와 함께 자사 데이터에 구축된 특허와 논문을 기반으로 AI 반도체 기술의 글로벌 혁신에 대해 고찰하고, 주요 국가의 AI 반도체 기술 분석을 통해 향후 산업 혁신 전략 구축을 위한 방향과 인사이트를 제공했다.
보고서에 따르면, 그래픽처리장치(GPU)와 뉴로모픽(Neuromorphic) 프로세서를 포함한 AI 반도체 수요는 다양한 분야에서 AI가 활용되기 시작한 2010년부터 증가하고 있다. 현재 중국과 미국은 AI 반도체 분야 전 세계 특허의 80%를 차지한다. 그러나 질적인 측면에서는 중국에서 출원한 특허의 질(quality)이 상대적으로 낮은 반면 미국의 특허 질이 눈에 띄게 높다. 이러한 미국 특허의 우수성은 정부출연연구기관과 기업, 대학 등 전 부문에 걸쳐 고르게 분포되어 있으며, 강력한 기술 혁신 생태계가 구축되어 있음을 시사한다.
논문의 영향력 측면에서는 미국이 선두를 유지하고 있으며, 스위스, 싱가포르, 네덜란드, 영국, 호주, 캐나다, 중국, 그리고 한국이 그 뒤를 잇고 있다. 미국의 AI 반도체 관련 논문은 양적, 질적 측면 모두 우위를 보이고 있다. 스위스의 경우, 보유한 논문 수는 적지만 영향력 측면에서는 중국보다 높다는 것이 주목해야 할 점이다.
AI 반도체의 기술 혁신은 산학협력과 같은 글로벌 R&D협업이 주도하고 있다. 첨단 기술은 다양한 기초과학을 기반으로 하지만, 기업들은 이와 같은 모든 기초과학 분야를 다룰 수 있는 자원을 보유하고 있지 못한 경우가 많다. 이것이 글로벌 기업들이 첨단 기술 개발을 위해 전 세계 유수의 대학들과 긴밀히 협력하는 이유다.
비반도체 기업들이 AI 반도체 산업에 진출하고 있고 AI 반도체 스타트업들이 성장하고 있는 상황에서 AI 반도체 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해서는 AI 반도체 산학연 협력 생태계를 조성하는 것이 필요하다.
KAIST ISPI(혁신전략정책연구소)를 이끌고 있는 김원준 교수는 "저전력 대용량 데이터 처리에 관한 수요가 빠르게 증가함에 따라 반도체 산업은 대중시장에서 다변화된 맞춤 시장으로 변화하고 있다”며, “인공지능을 비롯한 다양한 분야에 특화된 임무형 반도체 프로세서는 이와 같은 전환을 가속화함에 따라 AI 반도체 기술 경쟁이 점점 치열해지고 있는 상황”이라고 설명했다. 이어 “본 보고서는 AI 반도체 기술 경쟁 구도를 분석하고 AI 반도체 개발 혁신 전략 구축을 위한 핵심적인 인사이트와 방향을 제시한다”고 말했다.
클래리베이트의 수석 분석가 겸 IP 및 혁신 연구 부사장인 에드 화이트(Ed White)는 “이번 보고서는 변화와 가능성으로 가득한 글로벌 AI 반도체 산업의 미래로 가는 안내서이자, 전 세계 유수의 연구 기관과 협력해 인간의 창의성을 발휘함으로써 위대한 혁신을 앞당기기 위한 클래리베이트의 노력을 보여주는 훌륭한 사례”라며, “변화를 주도하는 정보와 신뢰할 수 있는 파트너십을 통해 사람과 조직의 성공을 앞당긴다는 클래리베이트사의 목표처럼 AI 반도체 혁신도 우리가 사는 세상을 변화시키고, 보다 지속가능한 미래를 만들어가는 데 큰 도움이 될 수 있으리라 믿는다”고 말했다.
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