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[IT뉴스]K-문샷 반도체 미션 가동…정부-삼성-SK 뭉쳐 반도체 성능 100배 개선 도전

온카뱅크관리자

2026-10-14 13:37:25

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="6ky3x7rNrr">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a8da7ee127f438c6d1b527a2b0a8632efce2d5b00aba80d63c1bfe041db12917" dmcf-pid="PEW0MzmjOw" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="D램 기반 고대역폭 적층 메모리인 'HBD'와 낸드 플래시 기반 고대역폭 적층 메모리인 'HBF'를 수직으로 쌓은 '뉴 HBM' 모형. 고속 연산에 특화된 D램만 쌓은 현재 HBM과 달리 새 HBM은 대용량 저장에 강한 낸드의 장점까지 합쳐 AI 연산 확산에 대응할 수 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/etimesi/20261014133612701jnlh.png" data-org-width="700" dmcf-mid="4cNO0SMVrs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/etimesi/20261014133612701jnlh.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            D램 기반 고대역폭 적층 메모리인 'HBD'와 낸드 플래시 기반 고대역폭 적층 메모리인 'HBF'를 수직으로 쌓은 '뉴 HBM' 모형. 고속 연산에 특화된 D램만 쌓은 현재 HBM과 달리 새 HBM은 대용량 저장에 강한 낸드의 장점까지 합쳐 AI 연산 확산에 대응할 수 있다.
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="070940bf93b2394b3167e7bd6d978356c6e75fa7d300342197583c3eddc39fe0" dmcf-pid="QrHudbIkmD" dmcf-ptype="general">정부와 삼성전자, SK하이닉스 등 민관이 뭉쳐 연산 성능과 소모 전력을 현재 대비 100배 개선한 '꿈의 반도체' 개발에 도전한다. 소자, 메모리, 패키징 기술을 유기적으로 연계해 인공지능(AI) 연산 폭증에 따른 메모리 병목과 전력 과다 소모 등 기술적 한계 극복에 나선다.</p>
          <p contents-hash="444bb00996744f33ec81d13fa4eadc09dd7c0328c6290768079624d6fa9d2210" dmcf-pid="xmX7JKCEmE" dmcf-ptype="general">과학기술정보통신부는 14일 서울 중구 달개비에서 'K-문샷' 반도체 분야 운영위원회·기술위원회 출범식을 개최했다. 삼성전자, SK하이닉스, 주성엔지니어링, 한국전자통신연구원(ETRI), 한국전자기술연구원(KETI) 등 전문가들과 반도체 미션 기술 로드맵과 추진 방향 등을 논의했다.</p>
          <p contents-hash="93874b88f9dc61918b47bbdb821274faad2cfdbab45fd6ae24ad83154d3c1888" dmcf-pid="yKJkXmfzmk" dmcf-ptype="general">K-문샷은 AI와 과학기술을 융합해 국가적 임무를 해결하는 연구개발(R&amp;D) 사업이다. 반도체 미션은 '메모리 중심 컴퓨팅 패러다임' 구축과 'AI 연산 생산성' 강국 도약이 목표다. 생성형 AI에서 온디바이스, 피지컬 AI로 반도체 활용 영역이 확대되면서 저전력·고효율 AI 연산의 중요성이 커졌기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="24738277aec25f43b96e26613d53f9146ceb9d11679171ae66c72e2d1773bd72" dmcf-pid="W9iEZs4qrc" dmcf-ptype="general">성과 지표로 2035년 전력 1와트(W)로 200토큰을 처리하는 반도체 기술 개발을 설정했다. 토큰은 거대언어모델(LLM)이 텍스트를 처리하기 위해 문장을 잘게 나눈 기본 단위로, AI 서비스 사용료 청구 단위이기도 하다. 현재는 2토큰을 처리하는 데 1W가 소모된다. 이번 K-문샷 사업으로 연산 성능은 8.8배, 소모 전력은 11.4배 개선해 두 효과를 곱한 전력 대비 연산 효율을 100배 끌어올릴 계획이다.<br></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9127cd5e3893a1ec35239b190152bfeebe7d25f60d38666afcc8ab6255e05641" dmcf-pid="Y2nD5O8BOA" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="K-문샷 반도체 미션의 단계별 성과 지표와 극복 기술적 난제(자료=과학기술정보통신부)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/etimesi/20261014133613974ekac.png" data-org-width="700" dmcf-mid="8zMNWEKpIm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/etimesi/20261014133613974ekac.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            K-문샷 반도체 미션의 단계별 성과 지표와 극복 기술적 난제(자료=과학기술정보통신부)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="a74ee7bc88ef4b7a0433022ebc27736cc523c546aba8f514969b72f75d944c37" dmcf-pid="GVLw1I6bDj" dmcf-ptype="general">반도체 미션은 1단계(2026~2029년), 2단계(2030~2032년), 3단계(2033~2035년)로 나눠 극미세 반도체, 적층형 반도체, 통합플랫폼을 각각 개발한다. 핵심 과제로는 D램 기반 고대역폭 적층 메모리인 'HBD'와 낸드 플래시 기반 고대역폭 적층 메모리인 'HBF'를 수직으로 쌓은 '뉴 HBM'을 구현한다. 고속 연산에 특화된 D램만 쌓은 현재 HBM과 달리 새 HBM은 대용량 저장에 강한 낸드의 장점까지 합쳐 AI 연산 확산에 대응할 수 있다. 과기정통부는 내년 핵심 과제 수행을 위해 250억원의 예산을 편성했다.</p>
          <p contents-hash="1313d0ece4d6b0a702801e5340102154d240c7929559e05eec9a4b3ea62a4131" dmcf-pid="HfortCPKrN" dmcf-ptype="general">극미세 반도체 분야는 1나노미터(㎚) 이하 초미세 회로 구현을 위한 소자·공정 기술을, 통합플랫폼은 유리 기판, 광통신, 연산 칩을 하나로 연계한 첨단패키징 기술을 각각 구현한다.</p>
          <p contents-hash="7b6c4f9153d95a940aaa48156418a96e1cb6f7c4da4610d20297c2b35e1a1c21" dmcf-pid="X4gmFhQ9ma" dmcf-ptype="general">K-문샷 반도체 미션은 산·학·연 연구진이 반도체 원천 기술을 우선 개발하고, 민간과 정부가 R&amp;D 과제로 원천 기술을 공동 검증하는 방식으로 운영된다. 이를 위해 관련 R&amp;D 계획의 수립·변경과 주요 추진 사항을 심의하는 운영위와 기술 로드맵 제시와 목표관리 등을 전담하는 기술위를 각각 구성했다.</p>
          <p contents-hash="34d7cfd7cbbf64f7ec2be40d493b3f5071a1d90653a253cd37a5ee222ec8dac0" dmcf-pid="Z8as3lx2mg" dmcf-ptype="general">과기정통부는 이번 반도체 미션이 기업 단독 투자가 어려운 고비용·고위험 원천 기술에 국가가 선제적으로 투자하고, 산업 적용까지 연계해 실증함으로써 갈수록 치열해지는 글로벌 AI 반도체 경쟁에 대응할 수 있을 것으로 기대했다.</p>
          <p contents-hash="12c0eb4516f9afa7fb183f89e4674acb17aa0cd5ae56a27b258fa46974c56121" dmcf-pid="56NO0SMVwo" dmcf-ptype="general">김성수 과기정통부 연구개발정책실장은 “AI 시대에는 개별 반도체의 성능 향상을 넘어 반도체 소자, 메모리, 집적·패키징 기술을 유기적으로 연결해 시스템 전체 성능과 전력효율을 혁신하는 기술력이 국가 반도체 경쟁력을 좌우할 것”이라면서 “산·학·연의 역량을 결집해 미래 반도체의 핵심 원천 기술을 선제 확보하고, 연구 성과가 실제 산업 현장의 경쟁력으로 이어질 수 있도록 K-문샷 반도체 미션을 체계적으로 추진해, '3대 메가프로젝트'를 강력히 뒷받침하겠다”고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="3aa1752157f8b48793692f64e715de49c5d65398680339675fa7ccc6055d0310" dmcf-pid="1PjIpvRfIL" dmcf-ptype="general">송윤섭 기자 sys@etnews.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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