1조 규모 'K-온디바이스 AI' 예산 축소 움직임에 업계 우려

[아이뉴스24 권서아 기자] 당초 1조원 규모의 예산으로 추진되던 산업통상부(산업부)의 'K-온디바이스(기기 내장형) 인공지능(AI) 반도체 기술개발 사업'의 규모가 크게 축소될 가능성이 제기면서 업계 우려가 커지고 있다.

이 사업은 현대자동차, LG전자 등 제조 수요기업과 반도체 설계업체(팹리스)를 연계해 온디바이스 AI 반도체 산업을 육성하자는 취지로 만들어졌다.

6일 아이뉴스24 취재를 종합하면, 해당 사업은 지난해 8월 국무회의와 국가연구개발사업평가 총괄위원회를 거쳐 예비타당성조사 면제가 확정됐다. 이후 최근 기획재정부(기재부)의 사업계획 적정성 검토 과정에서 총사업비를 약 6000억~7000억원 수준으로 조정하는 1차안이 거론된 것으로 파악됐다.

그렇게 될 경우 당초 계획보다 30~40% 축소된 셈이다. 다만 정부 관계자는 이와 관련 "예산 확정까지 오래 걸리지는 않을 것"이라면서도 "어느 정도 규모가 될지는 (과학기술정보통신부와) 협의 중"이라고 말했다.

업계에 따르면 최근 산업부는 과학기술정보통신부(과기정통부)와 최종 점검 회의를 마쳤으며, 최종 사업비는 이르면 5월 중 확정될 전망이다.

이 사업은 올해부터 2030년까지 5년간 총 9973억원(국비 6891억5000만원, 민간 3081억5000만원)을 투입하는 프로젝트다. 정부는 올해 3월을 전후로 사업 착수에 들어간다는 계획이었다.

온디바이스 AI 반도체는 서버나 클라우드를 거치지 않고 기기 내부에서 AI 연산을 수행하는 반도체다. 자율주행차, 스마트가전, 협동로봇, 휴머노이드(인간형 로봇), 무인기 등에 탑재돼 지연시간을 줄이고 전력 효율을 높일 수 있다.

이번 사업은 자동차, 사물인터넷(IoT)·가전, 기계·로봇, 방산 등 4대 주력 산업을 대상으로 한다. 수요기업이 필요한 반도체 사양을 제시하면 국내 팹리스(반도체 설계)가 이를 설계하고, 삼성전자 등 파운드리(반도체 위탁생산)가 생산을 맡는 방식이다.

현대자동차, LG전자, 두산로보틱스, 대동, 한국항공우주산업(KAI) 등 5개 수요기업이 참여한다. 업계에서는 리벨리온·퓨리오사AI·딥엑스·모빌린트·넥스트칩·텔레칩스 등 6개 국내 팹리스 스타트업이 이들과 컨소시엄 구성을 위해 논의에 착수한 것으로 알려졌다.

이와 관련 정부 관계자는 "아직 (팹리스) 어느 기업이 참여할지 결정되지는 않았다"며 "조만간 공고가 나갈 예정인데, 공고 이후 신청을 받아 평가를 진행하는 방식"이라고 설명했다.

정부가 이 사업을 추진한 배경에는 국내 제조업의 외산 AI 반도체 의존도가 높다는 문제가 있다. 업계에서는 온디바이스 AI 칩의 제조를 국산화해야 한다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다.

시장 성장세는 가파르다. 해외 시장조사업체 마켓어스에 따르면 온디바이스 AI 반도체 시장은 2024년 173억달러(약 25조원)에서 2030년 1033억달러(약 152조원)로 6배 성장할 전망이다.

반면 한국의 경쟁력은 제한적이다. 비메모리(시스템반도체) 세계 시장 점유율은 2024년 기준 2.3% 수준에 머문다.

실제로 해외 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 지난해 상위 10위권 팹리스 기업은 엔비디아·퀄컴 등 미국 기업이 시장을 주도하고 있으며, 이 가운데 한국 기업은 포함되지 않았다.

국내 팹리스 기업의 실적도 부진하다. 국내 1위 팹리스 기업 LX세미콘운 올해 1분기에 연결 기준으로 매출 3888억원과 영업이익 206억원을 기록했다. 매출은 전년 대비 약 18.4% 줄고, 영업이익은 약 65.5% 감소했다.

삼성전자도 최근 1분기 실적 컨퍼런스콜에서 "정부 K-온디바이스 AI 과제에서 무인기(에어로)용 칩 협력에 참여하고 국내 팹리스와 함께 양산을 추진하고 있다"고 밝혔다.

문제는 타이밍이다. 당초 정부는 지난 3월 착수를 목표로 했지만, 예산 검토가 이어지면서 제안요청서(RFP) 공고 시점이 5월 말로 거론된다. 사업 초기 단계부터 속도 조절이 불가피해진 셈이다.

업계는 예산 축소 시 파급 효과를 우려하고 있다.

한 반도체 업계 관계자는 "AI 반도체를 키워야 할 시기인데 초기 투자 규모가 줄어들면 사업 효과가 반감될 수 있다"며 "특히 실증과 양산까지 이어지는 구조에서 부담이 커질 수 있다"고 말했다.