엔비디아 독주 위협할 기업은 구글과 애플, HBM부터 양자 컴퓨팅까지 6대 핵심 기술 주목

김정호 카이스트 교수는 향후 엔비디아의 AI 데이터센터 시장 점유율이 현재 90%에서 10년 내 60~70% 수준으로 내려올 것이며, 구글과 애플이 엔비디아의 독주를 위협할 주요 기업이 될 것이라고 내다봤습니다. 그는 구글과 애플이 가진 자금력과 생태계를 바탕으로 엔비디아의 경쟁자로 부상할 것이라고 설명했습니다.

현재 엔비디아는 AI 데이터센터 시장에서 압도적인 점유율을 기록하고 있지만, 구글의 자체 개발 AI 칩인 TPU와 애플의 막대한 자금력 및 기존 생태계를 통해 경쟁 구도가 변화할 수 있다는 분석입니다.

김정호 교수는 미래 AI 시대에 주목해야 할 6가지 핵심 기술을 제시했습니다. 첫 번째는 HBM, HBF, HBS로 대표되는 메모리 혁명이며, 이는 AI 성능 향상에 필수적인 요소로 강조됩니다.

두 번째는 3D 패키징 기술로, 여러 칩을 수직으로 쌓아 올려 성능을 극대화하는 방식입니다. 세 번째는 여러 프로세서를 효율적으로 연결하는 칩렛 기술, 네 번째는 차세대 기판으로 주목받는 유리기판입니다. 다섯 번째는 실리콘 포토닉스, 그리고 마지막 여섯 번째는 양자 컴퓨팅, 뉴로모픽, 광컴퓨팅 등 차세대 컴퓨팅 기술을 꼽았습니다. 이 기술들은 앞으로 AI 발전을 이끌 핵심 동력이 될 것으로 전망됩니다.

구글은 자체 개발한 AI 칩인 TPU(Tensor Processing Unit)를 보유하고 있으며, 이는 하드웨어부터 소프트웨어까지 AI 개발에 필요한 모든 요소를 갖춘 '풀스택' 역량으로 평가됩니다. 구글의 이러한 풀스택 강점은 AI 시대에 강력한 경쟁력으로 작용할 것이라고 김정호 교수는 분석했습니다.

또한, 유튜브 등 다양한 수익 모델을 통해 발생하는 이익을 AI 데이터센터 투자에 활용함으로써 재정적 위험을 줄일 수 있습니다. 구글은 메모리 분야만 자체적으로 보유하고 있지 않기 때문에, 삼성과 같은 메모리 기업과의 협력이 중요한 파트너십이 될 수 있다고 김정호 교수는 언급했습니다.

애플은 막대한 현금 보유액을 바탕으로 AI 시장에 진입할 강력한 잠재력을 가지고 있습니다. 이미 아이폰, 맥 등 자체 기기와 소프트웨어 생태계를 통해 견고한 '순환 경제 모델'을 구축하고 있어, 여기에 AI 기능을 접목하는 것이 상대적으로 용이하다는 평가입니다. 김정호 교수는 애플이 미래에 오픈AI와 같은 주요 AI 기업이 재정적으로 어려움을 겪을 때 이를 인수합병할 가능성도 있다고 전망했습니다.

김정호 교수는 한국 대기업들이 기존의 공급망 일부를 담당하던 방식에서 벗어나, 생태계 자체를 주도하는 '풀스택' 전략으로 대변신해야 한다고 강조했습니다. 이는 AI 시대에 살아남기 위한 필수적인 조건으로 지목됩니다.

구체적으로, 삼성은 AI 모델 개발과 데이터센터 확보를 통해 풀스택 역량을 강화해야 하며, SK하이닉스는 데이터센터 협력을 통해 AI 생태계 내에서 입지를 확장해야 한다고 제언했습니다. 현대차의 경우 피지컬 AI와 자동차를 기반으로 한 에이전트 커머스 분야를 개척하여 새로운 성장 동력을 찾아야 한다고 설명했습니다.

김 교수는 한국 대기업들이 단순히 부품을 공급하는 것을 넘어, AI 시대에 필요한 핵심 기술과 서비스를 통합적으로 제공하는 형태로 변화해야 할 시점이라고 분석했습니다.

네이버는 기존의 강점인 쇼핑, 검색, 뉴스 등 분야에 AI 기술을 집중하여 'AI 에이전트 커머스' 분야로 진출해야 한다고 김정호 교수는 제언했습니다. 이는 네이버가 AI를 통해 전자상거래 부문에서 발생하는 이익을 극대화하고, 이를 바탕으로 지속적인 성장을 도모하는 전략입니다.

김 교수는 네이버가 쇼핑 플랫폼을 유지하기 위해 검색과 뉴스 서비스를 연동하는 것처럼, AI 에이전트 커머스를 통해 기존 서비스의 시너지를 높이고 새로운 수익원을 창출할 것으로 예상했습니다. 이를 통해 네이버는 AI 시대의 새로운 비즈니스 모델을 구축할 수 있을 것이라고 강조했습니다.

대한민국의 시스템 반도체 기업들이 살아남기 위해서는 국내 AI 반도체 스타트업 생태계를 보호하고 육성하는 것이 필수적이라고 김정호 교수는 강조했습니다. 리벨리온, 디바인과 같은 국내 AI 반도체 기업들이 희망을 잃으면, 우리나라의 시스템 반도체 전체를 아우르려는 꿈은 사라지고 메모리 반도체만 남게 될 것이라는 우려를 표했습니다.

또한, 국내 데이터센터 내에서 AI 반도체 스타트업들이 자사의 제품을 테스트하고 검증할 수 있는 '레퍼런스'를 확보하는 것이 중요하다고 설명했습니다. 이를 통해 시행착오를 극복하고 기술력을 고도화할 기회를 제공해야 하며, 이러한 과정에서 기업가 정신이 핵심적인 역할을 할 것이라고 덧붙였습니다.

김정호 교수는 대한민국의 혁신을 위해 이병철 삼성 창업회장의 '제일(第一)' 정신과 정주영 현대그룹 창업회장의 '해봤어' 정신을 계승해야 한다고 강조했습니다. 이는 과감한 도전과 실행력을 바탕으로 미래를 개척해야 한다는 의미를 내포합니다.

또한, 기업들이 수익을 생산 시설과 인재 양성에 과감하게 재투자해야 한다고 촉구했습니다. 정부는 기업이 내는 세금 중 일부를 기초과학 기술 개발, 인재 양성, 그리고 AI 시대에 필수적인 인프라 구축에 활용해야 한다고 제안했습니다. 이는 미래 경쟁력 확보를 위한 국가적 차원의 투자와 지원이 절실하다는 점을 강조하는 것입니다.

김정호 교수는 대한민국 AI 인재 확보를 위해 파격적인 국가 프로젝트를 제안했습니다. 전국 주요 대학에 AI 학과를 신설하고, 이 학과 학생들에게 박사 과정까지 학비와 생활비를 전액 지원하는 '사관학교식 교육 시스템'을 도입해야 한다는 것입니다.

이러한 대규모 지원책을 추진하는 데 드는 연간 예산은 수천억 원 수준으로, 국가 전체 예산 규모를 고려할 때 충분히 감당할 수 있는 수준이라고 김 교수는 설명했습니다. 그는 이러한 과감한 투자를 통해 미래 AI 시대를 이끌 핵심 인재를 양성해야 한다고 역설했습니다.

김정호 교수는 대한민국의 G3(글로벌 3대 강국) 도약을 위해 과거 미국의 DARPA(방위고등연구계획국) 모델과 같은 혁신적인 국가 전략 기구 설립을 제안했습니다. 이는 1990년대 한국의 G7 프로젝트를 모델 삼아 범국가적인 미래 과제를 설정하고, 과감한 도전 연구를 추진하는 것을 목표로 합니다.

DARPA는 세상에 없던 기술을 개발하자는 목표로 인터넷, GPS 등 수많은 혁신 기술을 탄생시켰습니다. 김 교수는 이처럼 기존 해외 연구와 중복되지 않는 독창적인 R&D 펀딩 구조를 마련하여, 불확실성이 크지만 파급력이 큰 연구에 집중해야 한다고 강조했습니다.

이를 통해 한국이 단순히 선진 기술을 따라가는 '패스트 팔로워'를 넘어, 세계를 선도하는 '크리에이티브 리더'로 자리매김할 수 있을 것이라고 내다봤습니다.

김정호 교수는 AI 시대의 핵심 경쟁력이 '전력'에 있음을 강조하며, 에너지 정책을 이념적으로 접근하지 말고 실용적으로 보아야 한다고 주장했습니다. 그는 전력 발전 방식마다 장단점이 있으므로, 어느 한쪽에 치우치지 않는 균형 잡힌 에너지 포트폴리오 구성이 중요하다고 설명했습니다.

원자력, 재생에너지(태양광, 풍력), 그리고 화력(열병합, LNG) 등 각 에너지원의 특징을 고려하여 안정적이고 효율적인 전력 공급 시스템을 구축해야 합니다. 김 교수는 에너지 정책이 신속하게 결정되고 장기적인 관점에서 일관성 있게 실행되어야 AI 시대의 전력 경쟁력을 확보할 수 있을 것이라고 강조했습니다.

김정호 교수는 대한민국이 AI 시대에 국가 경쟁력을 확보하기 위해 집중해야 할 3가지 핵심 기술을 제시했습니다. 첫 번째는 NPU(신경망처리장치) 계열 반도체로, 이는 이미 국민 성장 펀드에서 지원을 받고 있는 분야입니다.

두 번째는 전력반도체, 세 번째는 실리콘 포토닉스 기술입니다. 이 세 가지 기술은 AI 시스템의 성능 향상과 효율성 증대에 필수적인 요소로, 한국이 강점을 가지고 있거나 미래 성장 잠재력이 큰 분야로 평가됩니다. 김 교수는 이들 기술에 대한 집중적인 투자와 육성을 통해 국가 경쟁력을 강화해야 한다고 강조했습니다.

김정호 교수는 미래 반도체 시스템이 검증된 소자들을 레고 블록처럼 조립하는 형태로 발전할 것이라고 설명하며, 이 조립 기술인 '패키징'이 핵심 경쟁력이 될 것이라고 강조했습니다. 전체 시스템을 새롭게 설계하고 만드는 것은 거의 불가능에 가까워지고 있기 때문입니다.

풀스택 경쟁력을 확보하기 위해서는 패키징 기술이 반드시 필요하며, 세계적인 파운드리 기업인 TSMC가 대규모 물량을 확보할 수 있었던 것도 선진적인 패키징 솔루션을 보유하고 있었기 때문이라고 김 교수는 분석했습니다. 이는 단순히 칩을 생산하는 것을 넘어, 효율적이고 정교하게 통합하는 기술이 미래 반도체 산업의 성패를 좌우할 것이라는 의미입니다.

김정호 교수는 AI 투자가 막대하기 때문에 기업들이 재무적 부담을 느끼는 것은 사실이라고 인정했습니다. 그러나 그는 현재 불거지는 'AI 버블론'이 실제 버블 폭발로 이어지기보다는, 언론을 통해 주가를 오르락내리락 조정하려는 목적에 가깝다고 분석했습니다.

김 교수는 AI 버블이 한 번에 터져서 모든 것이 붕괴하는 형태가 아니라, 투심이 위축되어 잠시 '바람이 빠지면' 다시 재투자나 기술 발전으로 '바람을 불어넣을' 수 있는 형태일 것이라고 전망했습니다. 즉, AI 투자는 지속될 것이며, 단기적인 조정은 있을 수 있지만 장기적인 성장 동력은 유지될 것이라는 견해를 밝혔습니다.

김정호 교수는 향후 10년간 주목해야 할 기술 로드맵을 순위별로 제시했습니다. 1순위는 HBM, HBF, HBS로 대표되는 '메모리 혁명'으로, 이는 현재 진행형이며 AI 성능 향상에 가장 중요한 역할을 할 것이라고 밝혔습니다.

2순위는 '3D 패키징' 기술이며, 3순위는 여러 프로세서를 연결하는 '칩렛' 기술입니다. 이어서 4순위는 '유리기판', 5순위는 '실리콘 포토닉스'를 꼽았습니다. 마지막 6순위에는 '양자 컴퓨팅', '뉴로모픽 컴퓨팅', '광컴퓨팅' 등 차세대 컴퓨팅 기술들을 포함시켰습니다. 이 기술들은 미래 AI 산업의 판도를 바꿀 핵심 동력이 될 것으로 전망됩니다.

김정호 교수는 향후 10년 내 AI 시대의 최종 승전국은 미국이 될 것이라고 단언했습니다. 그는 미국의 승리 요인이 단순히 자본력 때문만이 아니라, 1960년대 실리콘 밸리 시작 이래 축적된 반도체 설계, 장비, EDA(전자설계자동화) 기술, 그리고 메모리 기술 등 역사적으로 쌓아온 기술력이 결정적인 역할을 할 것이라고 분석했습니다.

반면, 러시아와 같은 국가는 AI 밸리나 실리콘 밸리와 같은 혁신 생태계가 부재하여 AI 경쟁력 확보에 한계가 있을 것이라고 지적했습니다. 미국은 오랜 시간 동안 다져진 기술 인프라와 인재, 그리고 혁신 생태계를 바탕으로 AI 주도권을 확고히 할 것이라는 전망입니다.

김정호 교수는 대한민국이 그동안 '패스트 팔로워(Fast Follower)'로서 2등을 추구하던 문화와 정신을 버리고, '크리에이티브 리더(Creative Leader)'로서 1등 국가가 되겠다는 비전으로 전환해야 한다고 강조했습니다. 이를 위해 1등 국가에 걸맞은 문화와 정치 체계를 갖춰야 한다고 역설했습니다.

구체적인 방안으로는 데이터센터와 공장을 많이 건설하고, 기초 과학 기술에 대한 투자를 확대하며, AI 시대를 이끌어갈 인재를 대거 양성하는 데 국가 역량을 집중해야 한다고 제언했습니다. 또한, 연구비 투자 시 불확실성을 수용하고 실패를 두려워하지 않는 문화가 필요하며, 이러한 노력들이 '기술 고속도로'를 구축하는 데 기여할 것이라고 덧붙였습니다.