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최근 인공지능(AI)의 발전 속도가 빨라지면서 이를 뒷받침하는 핵심 인프라인 AI 반도체의 중요성이 커지고 있다. 기존 GPU 중심의 시장은 초거대 AI 모델과 온디바이스 AI 수요 확대로 인해 NPU(신경망처리장치), AI 특화 메모리, 차세대 패키징 기술 등으로 빠르게 다변화되고 있다. 특히 데이터센터 중심에서 벗어나 엣지 디바이스, 자율주행차, 로보틱스, 스마트팩토리 등 다양한 산업 현장으로 AI 반도체 수요가 확대되면서, 반도체 산업은 새로운 전환기를 맞이하고 있다. 이러한 변화는 국내 기업과 연구기관에도 중요한 기회이자 도전 과제로 떠오르고 있다. AI 반도체는 이제 특정 기업이나 데이터센터에 국한된 기술이 아니라, 전 산업의 디지털 전환과 AI 활용 확산을 뒷받침하는 핵심 기반이 되고 있다. 또한, 초거대 AI와 온디바이스 AI의 동시 성장은 새로운 반도체 구조와 생태계 혁신을 요구하고 있다. 이번 세미나는 급변하는 기술과 시장 환경 속에서 기업들이 나아갈 방향을 모색하고 미래 성장 기회를 선점할 수 있도록 돕는 논의의 장이 될 것이다.

1. 국산 AI 반도체 기반 AI 전환 기기(AX 디바이스) 개발 현황과 실증 사업
- AX 디바이스 개발을 위해 제품 설계·최적화, 기술검증
- AX 디바이스 개발 실증 및 상용화 지원
- 기업 간 연계, 제품 상용화, 시장 확대

2. HBM 개발 현황과 기술 차별화 전략
- 첨단 AI 반도체 패키징 개발 트렌드
- 주요 업체별 패키징 기술 차별화
- 저전력·친환경 공정 개발기술 동향

3. 초저전력 뉴로모픽 (Neuromorphic) 반도체 구현 기술과 칩 개발 방향
- 뉴로모픽 칩 시스템 및 프로세서
- PIM 개발 현황과 전망

4. 온디바이스 AI의 최적화 구현을 위한 AI 경량화 모델
- 디바이스 수준에서 실행 가능한 생성형 AI 구현 기술

5. 온디바이스 AI 최적화를 위한 하드웨어 전략
- 하드웨어 적용을 위한 온디바이스 AI 최적화
- NPU 개발과 적용
- 엣지 AI 솔루션
- Embodied AI & Robotics

6. AI 반도체 소프트웨어 플랫폼 개발과 온디바이스 AI 적용방안
- 모듈형 NPU 특화 AI 모델 최적화를 위한 컴파일러 기술

7. SDW 시대의 차량용 AI 반도체 개발 방향과 센서 융합 기술
- 온디바이스 AI 개발 트렌드
- 센서 융합 기술과 부품 국산화 방안

한국미래기술교육연구원(KECFT)

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