2.1 분석 범위

한국, 미국, 중국 총 3개국의 2024년 7월 7일 이내 공개 특허 및 등록 특허 전체 문서를 기준으로 한다.

일반적으로 특허 출원 후 18개월이 지난 이후에 출원 정보를 대중에게 공개하고 있다. 따라서 아직 미공개 상태의 데이터가 존재하는 2023~2024년 출원된 특허는 그 정량적 의미의 차이가 있을 수 있다.

2.2 기술분류표

검색식을 바탕으로 특허를 분석한 후 기술 분류표를 수정·보완하여 최종 기술 분류표를 작성하였다. 차세대 AI 반도체 프로세싱 기술은 전통적인 모델 및 신경망, 연산 과정 중심의 접근을 넘어, 응용 환경에 적합한 프로세서 개발, 저전력 소모, 소형화, 고효율 성능 개선 등에 중점을 두고 있다^[7]. 이러한 변화에 대응하기 위해서는 AI 반도체를 단일한 관점에서 분류하기보다, 전체 기술 흐름을 파악하는 분류와 차세대 경쟁 기술을 집중 분석하는 분류를 구분하여 접근할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 급변하는 AI 반도체 시장에서 보다 정확한 특허 동향 분석과 공백기술 도출을 위해 총 두 가지 기술 분류표를 제시하였다.

본 연구의 기술 분류표는 다음과 같은 기준과 원칙에 따라 구성하였다. 첫째, 기술의 기능적 역할을 기준으로 AI 반도체 프로세싱 전 과정에서 어떠한 역할을 수행하는지 반영하였다. 둘째, 차세대 AI 반도체 시장에서의 경쟁력과 중요성을 고려하여 실제 기술 패권 경쟁이 집중되는 영역을 선별하였다. 셋째, 특허 검색식 설계와 정량분석의 실효성을 확보할 수 있도록 기술 간 경계를 구체화하였다. 넷째, 개별 기술을 독립적으로 보기보다 연산–메모리–패키징으로 이어지는 기술 연계 구조를 반영하여 분류체계를 구성하였다. 즉, 본 연구의 분류표는 단순한 기술 목록이 아니라, 시장동향 분석과 핵심기술 및 공백기술 도출이라는 연구 목적에 부합하도록 설계된 분석 체계임을 밝힌다.

[표 1]은 AI 반도체 프로세싱을 위한 포괄적인 기술들을 포함한다. 특히 양자화, 프루닝 등의 모델 압축 기술, 신경망 개선 기술, AI 반도체 연산기술, 대용량 데이터 저장을 위한 메모리 기술 등을 포함하여 인공지능 반도체 전반의 프로세싱 흐름을 폭넓게 반영하였다. 이러한 기술들은 1세대 및 2세대 AI 반도체와 함께 발전해 온 핵심 요소들로서, AI 반도체 산업의 전체적인 기술 지형과 시장 흐름을 파악하는 데 적합하다. 즉, [표 1]은 인공지능 반도체를 분석하기 위해 필요한 포괄적이고 기초적인 정량분석 틀로 기능한다.

반면, 차세대 AI 반도체 기술은 단순히 모델과 신경망, 연산 과정을 다루는 수준을 넘어, 특정 응용환경에 최적화된 프로세서, 저전력 구조, 소형화, 고효율 구현과 같은 하드웨어 경쟁력에 초점을 맞추고 있다. 이에 따라 본 연구는 차세대 인공지능 프로세싱에 특화된 기술을 보다 정밀하게 분석하기 위해 [표 2]의 하드웨어 중심 기술 분류표를 별도로 구성하였다. [표 2]는 NPU, 뉴로모픽과 같은 고성능 비메모리 반도체 기술과 HBM, CXL과 같은 메모리 반도체 기술, 그리고 PIM 및 차세대 패키징 기술을 포함한다. 이는 차세대 AI 반도체의 경쟁력이 연산 고도화, 메모리 병목 완화, 이종집적 및 고성능 패키징의 결합 속에서 형성된다는 점을 반영한 것이다.

기존 분류 체계와 비교할 때, 본 연구의 분류표는 다음과 같은 개선점을 가진다. 첫째, 기존의 세대 구분이나 기술 나열 중심 분류에서 나아가, 특허 검색과 정량분석에 직접 활용 가능한 구조로 체계화하였다. 둘째, AI 반도체 전체를 조망하는 [표 1]과 차세대 하드웨어 경쟁기술을 집중 분석하는 [표 2]를 구분함으로써, 시장동향 파악과 핵심·공백기술 도출을 동시에 가능하게 하였다. 셋째, 단순히 비메모리와 메모리로 이분화하지 않고, 연산–메모리–패키징의 연계 구조를 반영하여 차세대 AI 반도체의 기술 융합 흐름을 분석할 수 있도록 하였다. 따라서 본 연구의 기술 분류표는 기존의 포괄적 설명 중심 분류 체계보다 연구 목적 적합성, 분석 정밀성, 특허전략 활용성 측면에서 개선된 체계라고 할 수 있다.

결과적으로 [표 1]은 AI 반도체 프로세싱의 전체적인 기술 동향과 발전 방향을 분석하기 위한 기반 분류표이며, [표 2]는 이를 바탕으로 차세대 AI 반도체 프로세싱에 특화된 하드웨어 기술의 동향을 심층적으로 분석하기 위한 분류표이다. 본 연구는 이 두 개의 기술 분류표를 단계적으로 활용함으로써, 급격히 변화하는 AI 반도체 시장에서 보다 정확한 특허 동향 분석을 수행하고, 이를 토대로 상세한 특허 포트폴리오 및 대응 전략을 도출하고자 한다.

한편, 본 연구에서 분석 대상으로 설정한 주요 기술군의 구조적 특징과 시스템 내 역할을 간략히 정리하면 다음과 같다.

뉴로모픽은 인간의 뇌 신경망 구조를 모방한 컴퓨팅 아키텍처로, 뉴런과 시냅스(synapse)를 기반으로 하는 대규모 병렬 연산 구조를 특징으로 한다. 특히 스파이크 신경망을 활용한 이벤트 기반 신호 처리 방식을 통해 뉴런 간 신호 전달과 시냅스 가중치 조절을 수행하며, 불필요한 연산을 줄여 높은 에너지 효율과 병렬 처리 성능을 제공한다. 이러한 구조는 기존 폰 노이만 구조에서 발생하는 메모리-프로세서 간 데이터 이동 병목 문제를 완화할 수 있어 차세대 초저전력 AI 연산 아키텍처로 주목받고 있다.

NPU는 딥러닝 및 인공신경망 연산을 효율적으로 수행하기 위해 설계된 전용 AI 가속 프로세서로, 대규모 행렬 및 텐서 연산을 병렬로 처리하는 구조를 가진다. 일반적으로 다수의 MAC(Multiply-Accumulate) 연산 유닛과 온칩 메모리를 포함하는 병렬 연산 구조를 통해 AI 모델의 학습 및 추론 과정에서 발생하는 연산을 고속·저전력으로 처리하며, CPU나 GPU와 함께 동작하는 AI 연산 가속기 역할을 수행한다.

HBM은 고대역폭 데이터 처리를 위해 DRAM 다이를 수직으로 적층한 3차원 적층 메모리 구조를 기반으로 하는 고성능 메모리 기술이다. TSV(Through-Silicon Via)를 이용한 칩 간 연결과 실리콘 인터포저 기반 2.5D 패키징 구조를 통해 메모리 대역폭을 크게 향상시키고 전력 소모를 줄일 수 있으며, 대규모 데이터 처리가 요구되는 AI 가속기 및 고성능 컴퓨팅 시스템에서 핵심 메모리 아키텍처로 활용되고 있다.

CXL은 CPU, GPU, AI 가속기 및 메모리 장치 간의 고속 데이터 통신과 메모리 공유를 지원하는 차세대 인터커넥트 기술이다. PCIe 기반 물리 계층 위에서 동작하며, CXL.io, CXL.cache, CXL.mem으로 구성된 프로토콜 구조를 통해 프로세서와 가속기 간 캐시 일관성과 메모리 자원 공유를 지원한다. 이러한 구조는 데이터센터 및 AI 시스템에서 발생하는 메모리 병목 문제를 완화하고 시스템 확장성과 자원 활용 효율을 향상시키는 역할을 한다.

PIM은 메모리 내부 또는 메모리 인접 영역에 연산 기능을 통합하여 데이터 저장과 연산을 동일한 장치에서 수행하도록 설계된 컴퓨팅 구조이다. 기존 폰 노이만 아키텍처에서 발생하는 메모리와 프로세서 간 데이터 이동을 최소화함으로써 데이터 이동 병목을 완화하고 전력 효율을 향상시킬 수 있으며, 대규모 데이터 처리와 AI 연산과 같은 데이터 집약적 워크로드에서 높은 처리 효율을 제공하는 기술로 주목받고 있다.

차세대 패키징은 반도체 칩을 시스템 수준에서 통합하는 패키징 기술로, 2.5D 패키징, 3D 적층 패키징, 칩렛 기반 패키징 등을 포함한다. 이러한 기술은 인터포저나 TSV 기반 연결 구조를 활용하여 칩 간 데이터 전송 효율을 향상시키고, 다양한 기능의 칩을 하나의 패키지에서 통합함으로써 시스템 성능과 전력 효율을 동시에 개선할 수 있도록 한다. 차세대 패키징 기술은 반도체 미세공정 한계를 보완하면서 AI 반도체 및 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 가능하게 하는 핵심 기술로 활용되고 있다.

2.3 유효 특허 선별 과정

본 연구에서는 AI 반도체 하드웨어 기술의 정량적 특허 분석을 위해 [표 3]에서와 같이 총 3단계의 검색식 도출 과정을 수행하였다. 1단계에서는 기술별 핵심 키워드를 중심으로 초기 검색식을 구성하였고, 2단계에서는 해당 키워드를 기반으로 title, abstract, claim(ti, ab, cla) 연산자를 추가하여 검색의 정확도를 높였다. 마지막 3단계에서는 NOT 연산자를 활용하여 바이오, 의료, 자동차 등 비관련 기술 특허를 제거함으로써 유효특허를 선별하였다.

단계별로 정제된 검색식을 통해 최종적으로 (한국/미국/중국) 순으로 뉴로모픽(321/694/617), NPU(353/497/629), HBM(100/332/292), CXL(132/344/382), PIM(314/405/313), 차세대 패키징(877/1466/1210)의 유효특허를 확보하였으며, 모든 유효특허는 전수 검토를 통해 최종 분석 대상으로 확정하였다. 본 과정은 기술별 특허의 질적 분석을 위한 기반을 마련하며, 이후 정성적 분석의 신뢰도를 높이는 데 기여하였다.

핵심키워드, IPC코드를 토대로 특허 검색식을 도출하여 유효 특허를 선별하였다. [표 4]은 AI 반도체 하드웨어 기술분류표 [표 2]에 대한 유효 특허 선별 결과를 나타낸다. 한국 2097개, 미국 3739개, 중국 3443개의 유효 특허가 도출되었다. 유효 특허 선별 결과를 토대로 이후의 정량 및 정성 분석을 진행한다.

2.4 국가별 동향

[그림 1]에서 AI 프로세싱 기술의 특허 출원은 3개국 중 중국(44.1%)이 가장 많고, 미국(39.9%), 한국(16%) 순으로 이어진다. 기술 범위를 AI 반도체 하드웨어로 좁혀 3개국의 출원 비율을 살펴보면, 미국(40.1%)이 가장 높고 중국(37.2%), 한국(22.6%)로 이어지며 순위에 변동이 있음을 알 수 있다.

[그림 2]에서 AI 반도체 프로세싱 기술에 대한 전체 국가의 특허 출원 현황은 좌측 그래프의 형태로 나타난다. 미공개 특허 구간을 제외하면 2005년부터 현재까지 꾸준히 성장하고 있으며, 특히 2017년부터 급격하게 증가하는 추세이다.

AI 반도체 하드웨어에 대한 전체 국가의 특허 출원 현황을 나타내는 [그림 4]는 AI 반도체 프로세싱에 대한 전체 국가 특허 출원 현황을 나타내는 [그림 3]와 전체적으로 유사한 흐름을 보이고 있다. 특히 AI 반도체 프로세싱 기술과 비교했을 때, AI 반도체 하드웨어 기술은 2018년에 출원 건수가 대폭 증가한 이후 현재까지도 매우 가파른 그래프 형태가 나타난다. 이를 통해 2018년과 그 이후는 인공지능 기술이 급속도로 발전하면서 AI 연산에 특화된 반도체의 필요성이 부각된 시점임을 알 수 있다.

이와 같은 출원 추이의 변화는 AI 반도체 경쟁의 중심이 단순한 알고리즘 및 소프트웨어 최적화에서 벗어나, 연산기, 메모리, 인터커넥트, 패키징을 포함하는 시스템 수준의 하드웨어 통합 설계로 이동하고 있음을 시사한다. 즉, 2018년 이후 AI 반도체 하드웨어 특허가 더욱 가파르게 증가한 현상은 대규모 AI 모델의 확산으로 연산량뿐 아니라 메모리 대역폭, 데이터 이동, 칩 간 연결, 발열 및 실장 효율이 동시에 성능 제약요인으로 부상했기 때문으로 해석할 수 있다. 따라서 최근의 특허 증가는 특정 소자 기술의 단독 발전이라기보다, AI 시스템 전체의 병목을 해소하기 위한 구조적 대응이 본격화된 결과라고 볼 수 있다.

결론적으로 AI 반도체 프로세싱 및 하드웨어 기술은 2017년 이후 급격한 성장세를 보이며, 현재까지도 그 흐름이 이어지고 있다. 특히 하드웨어 기술은 2018년 이후 프로세싱 기술보다 더 빠른 성장 속도를 나타내며 기술시장 내 중요성이 부각되고 있다.

[그림 5]에서 한국의 AI 반도체 하드웨어 특허 출원은 꾸준히 증가하는 모습이다. 2019년부터 본격적으로 빠르게 성장하고 있다. 미국, 중국에 비해 본격적으로 성장하기 시작한 시기가 늦은 편인데, 이는 다른 국가에 비해 상대적으로 AI에 대한 관심과 지원의 시작이 늦었기 때문으로 보인다.

미국은 본격적인 성장이 시작된 시기가 상대적으로 빠른 편이다. 미국의 정부와 글로벌 기업들이 일찍이 AI 연구에 대한 투자와 연구를 진행해온 것에 대한 결과인 것으로 보인다. 또한 [그림 6]에서 볼 수 있듯이 미국은 한국, 중국에 비해 2017년에 출원 건수가 유의미하게 감소하였다. 이에 대해 여러가지의 관점으로 해석해볼 수 있는데, 그 중에서도 기술과 전략의 재정비 및 검토에 의한 결과로 보인다.

2017년부터 미국과 중국 간의 기술 경쟁이 본격화되면서, 이전에 우세를 점하고 있던 미국의 기업들이 AI 반도체 하드웨어 관련 기술과 전략을 재정비하고 검토의 필요성을 느끼며 잠시 출원 건수가 감소한 것으로 추측할 수 있다.

중국은 한국, 미국에 비해 큰 변동 없이 계속해서 증가하는 형태를 보인다. 2010년 중반 이전까지 저조한 출원 건수를 기록하던 중국이 2014년을 기점으로 매우 빠른 속도로 성장하였다. [그림 6], [그림 7]에서 2018년 이후로는 중국의 출원 건수가 미국의 출원 건수를 넘어섰다. 이러한 성장세가 미국에 위협이 되었을 것으로 보인다. AI 반도체 기술의 발전 양상을 분석하기 위해 본 연구는 기술 생애주기 이론에 기반하여 전체 기간을 다섯 개의 구간으로 구분하고, 각 구간을 기술의 성장단계와 연계하여 해석하였다.

성장 단계 중 1단계는 신기술이 출현하고 연구문헌 수와 연구자 수가 서서히 증가하는 ‘태동기’로 분류된다. 이어지는 2단계는 연구개발이 활발해지고 기술 간 경쟁이 심화되며 연구문헌 수와 연구자 수가 빠르게 증가한 ‘성장기’에 해당한다. 2단계 이후 3단계에 접어들면 기술의 일부가 도태되기 시작하며 연구문헌 수와 연구자 수가 정체되거나 감소하는 양상을 보인다. 이 시기는 ‘성숙기’로 판단된다. 4단계는 대체기술의 등장으로 인해 기술 발전이 불연속적으로 나타나며, 연구 활동이 위축되는 ‘쇠퇴기’로 해석된다. 마지막으로 5단계에 접어들면 대체기술의 쇠퇴 또는 유용성의 재발견을 통해 연구문헌 수와 연구자 수가 다시 증가할 수 있으며 ‘회복기’로 규정된다.

이러한 단계적 분석은 기술별 특허 출원 동향의 시계열적 해석에 기반한 성장단계 평가의 타당성을 확보하기 위한 기초로 활용되었다.

한국은 세 국가 중 가장 늦게 시장에 진입했지만, 전체 국가 기술 흐름과 유사한 개형을 보이며, 특히 4~5구간의 흐름이 매우 유사하다. 각 구간에서 출원인 수가 일정한 비율로 증가하고 있어 최근 빠른 성장세를 확인할 수 있다.

미국은 AI 반도체 하드웨어 시장의 선두주자로서 전체 국가 기술시장 흐름과 유사한 형태를 보이며, 특히 3~4구간에서 출원인 수가 대폭 증가하였다. 하드웨어 분야의 누적 출원건수와 내외국인 특허 출원 비율을 기준으로 미국의 기술력이 우세한 것으로 나타난다.

중국은 2016년 이후 매년 가장 많은 특허를 출원하고 있으며, AI 반도체 프로세싱과 하드웨어 모두에서 누적 출원건 기준 가장 활발한 움직임을 보이고 있다. 특히 3~4구간에서 출원인 수가 약 3배 가까이 증가하였고, 5구간에도 미공개 특허가 다수 포함되어 있어 향후 성장 여지가 크다.

[그림 4]가 [그림 3]보다 가파른 양상을 보이는 것을 통해 향후 시장의 주요 성장 축이 하드웨어 기술 중심으로 진행될 가능성을 확인할 수 있다. 현재까지 누적 출원건 기준 하드웨어 분야에서는 미국, 중국, 한국 순이며, 특허 출원 수 기준으로는 중국이 가장 많아 미국과의 경쟁이 지속될 것으로 보인다. 한국 역시 최근의 빠른 성장 속도를 고려할 때, 영향력을 무시할 수 없는 수준에 도달하고 있다.

2.5 기술별 동향

[표 1], [표 2]의 중분류 그리고 [표 2]의 소분류 기술에 대해 동향을 분석한다.

AI 반도체 프로세싱의 중분류별 특허 동향은 [그림 10]과 같다. 데이터 최적화와 메모리 최적화, 패키징 분야 모두 유의미하게 성장하고 있으며 특히 메모리 최적화 기술의 성장이 도드라진다. 2010년 후반에 높은 성장률을 보이다가 2020년대에 접어들며 이전보다는 완만한 동향을 보인다.

AI 반도체 하드웨어의 중분류별 특허 동향은 [그림 11]과 같다. AI 반도체 프로세싱과 달리 2020년대에 접어든 이후에도 모든 분야가 높은 성장률을 보인다. 특히 차세대 프로세서 분야가 2010년 중반 이후로 빠르게 성장하고 있다.

중분류별 특허 동향은 AI 시스템의 성능 병목이 단계적으로 이동하고 있음을 보여준다. 프로세싱 분야에서 메모리 최적화 기술의 성장이 두드러진 것은, AI 연산 성능 향상의 핵심 제약이 단순 계산 능력보다 데이터 저장·이동 효율에 있음을 의미한다. 반면 하드웨어 분야에서 차세대 프로세서, 메모리, 패키징이 모두 동시에 빠르게 성장하는 현상은 개별 부품의 개선만으로는 AI 시스템 성능을 충분히 확보하기 어렵고, 칩 내부 연산 구조와 외부 메모리 연결, 칩렛 및 패키지 수준의 통합 설계가 함께 발전해야 함을 시사한다. 즉, 최근의 기술 동향은 AI 반도체 산업이 소자 중심 경쟁에서 시스템 아키텍처 중심 경쟁으로 전환되고 있음을 보여준다.

이후 AI 반도체 하드웨어에 집중하여 기술별 동향을 분석한다. 특히 뉴로모픽, NPU, HBM, CXL, PIM 동향을 자세히 다루며, AI 반도체 하드웨어에 대한 동향 개형은 [그림 12]에서 확인할 수 있다.

뉴로모픽 기술은 2012년 미국에서 스파이킹 뉴런 관련 특허 출원으로 증가하였다가, 2010년대 중반 이후 본격적인 성장이 시작되었고, 2017년부터 현재까지 매우 빠른 속도로 증가하고 있다^[6],^[8],^[9]. 2019~2020년에는 GPT-2 공개로 GPU에 대한 관심이 높아지면서 뉴로모픽 관련 특허 출원이 잠시 정체되었다.

NPU 기술은 2015년까지 출원이 거의 없었으나, 2016년 이후 급격히 증가하였고, 2017년에 소폭 감소한 뒤 다시 꾸준히 증가하였다. 이는 2016년 이후 인텔, IBM, 구글, 퀄컴 등 주요 기업들이 AI 반도체 시장에 적극적으로 진입한 영향이다^[10].

HBM 기술은 2014년부터 빠른 성장 속도를 보였으며, 2017년 이후 GPU 제조사들이 HBM을 적용한 그래픽카드를 출시하면서 수요가 증가하였다^[11]. 이후 초기 급격한 수요를 충족한 뒤 출원 건수가 감소하였으나, 2020년대에 GPT 모델의 성공으로 다시 관심이 높아졌다.

CXL 기술은 2019년 INTEL의 CXL 컨소시엄 설립 이후 매우 급격하게 증가하였으며, 차세대 AI 반도체 기술 중 본격적인 성장이 가장 늦게 시작되었지만, 성장 속도는 가장 빠르다^{[12], [13]}.

PIM 기술은 2010년대 중반부터 출원이 증가하기 시작하였고, 2015년 이후 HBM과 같은 고대역폭 메모리 기술과 결합되면서 상용화 연구가 가속화되었다^[14]. 특히 2010년대 후반에는 딥러닝 모델의 대규모 연산 요구 증가로 기술의 필요성이 더욱 강조되며 급성장하였다^[6],^[15],^[16]. 대규모 차세대 패키징 기술은 비교적 이른 2010년 초반부터 개발과 연구가 시작되어 빠르게 성장하였고, 현재까지도 꾸준히 증가하는 모습을 보이고 있다.

이처럼 기술별 특허 동향은 AI 반도체의 발전이 단일 연산 성능 향상이 아니라 시스템 구조 전반의 재편과 맞물려 진행되고 있음을 보여준다. 뉴로모픽과 NPU의 성장은 AI 연산 구조가 범용 프로세서에서 전용·비전통적 아키텍처로 이동하고 있음을 의미하며, HBM과 PIM의 성장은 메모리 대역폭과 데이터 이동 비용이 핵심 병목으로 부상했음을 시사한다. 또한 CXL의 급성장은 이종 칩과 메모리 자원을 유기적으로 연결하는 인터커넥트의 중요성이 커지고 있음을 보여주며, 차세대 패키징 기술의 지속적 성장은 고성능 AI 시스템 구현에서 집적 방식과 열·전력 효율이 핵심 경쟁요소로 자리잡고 있음을 의미한다. 따라서 최근의 특허 출원 증가는 개별 기술의 확장이라기보다, AI 시스템 전체를 구성하는 연산–메모리–연결–실장 구조의 동시 진화를 반영하는 현상으로 해석할 수 있다.

2.6 출원인별 동향

해당 문항에서는 AI 반도체 하드웨어에만 집중하여 출원인별 동향을 분석한다.

AI 반도체 하드웨어 특허에 대해 유의미한 누적 출원 건수를 갖는 상위 15개의 출원인을 [그림 13]와 같이 도출하였다. 삼성전자의 누적 출원 수가 타 출원인에 비해 상대적으로 높으며, TSMC, INTEL, MICRON, SK 하이닉스 등이 그 뒤를 잇고 있다. 상위 14개 기업 중 한국 기업은 삼성전자, SK 하이닉스, 한국전자통신연구원 총 3개로, AI 반도체의 강자인 미국과 중국을 상대로 우수한 성과를 내고 있음을 확인하였다.

상기 15개의 상위 출원인은 한국의 세 기업 및 연구소와 더불어 미국은 총 7개, 중국 2개, 대만 2개, 싱가포르 1개의 출원인으로 구성되었다. 이를 통해 다수의 미국 기업이 높은 누적 출원 건수를 기록하며 AI 반도체 시장의 우위를 점하고 있음을 알 수 있다.

3.1 주요 출원인 선정

유효특허 선정기준표에 따라 유효특허를 선별하였으며, 총 5445개의 특허를 통해 기업별, 기술별 누적 출원수를 도출하였다. 누적 출원수는 그 기업이나 연구소가 AI 반도체에 얼마나 관심이 있고 활발하게 연구하고 있는지를 나타내는 지표가 된다. 그러나 특정 기술 분야마다 평균 누적 출원수 차이가 크므로 단순히 총 누적 출원수로 상위 기업을 고르기에는 어려움이 있다. 각 기술마다 연구소 및 기업의 누적 출원수에 따라 순위를 정해 점수를 부여하였다.

[표 5]과 같이 소분류를 기준으로 6개의 기술 모두 점수를 부여하였다. 단, 특정 기술 분야에 집중하는 대표적인 연구소 또는 기업인 VIA ALLIANCE, STATS CHIPPAC. HUAWEI TECHNOLOGIES, 메르크 파텐트 게엠베하, 샌디스크 테크놀로지스, DEEPX, Texas Instruments, (주)에스씨테크, 리벨리온, Advantest Corp, TSINGHUA UNIVERSITY 등의 업체들은 특정 기술 분야에서 누적 출원수 상위 다섯 개 업체에 속하는 경우 후보로 선정하였다. 이렇게 18개의 선정된 주요 출원인 후보군의 순위와 정량적 점수표는 [표 6]에서 확인할 수 있다.

[표 6]의 주요출원인 후보군은 시장 조사와 기술 조사를 통해 정성적으로 최종 선별된다. 정성분석은 3세대, 4세대 및 차세대 인공지능 반도체 기술의 연구 동향, 기술 발전 속도, 관련 특허 출원 현황을 통해 이루어진다. 이를 통해 각 기술이 현재의 문제 상황에 얼마나 적합한지를 정량적으로 분석할 수 있다.

시장 조사는 다양한 자료를 통해 수행되며, 이는 다음과 같은 세부 항목으로 나뉜다.

1. 시장 경쟁력: 기업이 기술을 활용하여 시장에서 경쟁력을 어떻게 확보할 수 있는지를 주요 경쟁사와의 비교, 시장 점유율, 제품의 차별화 포인트 등을 분석함으로써 평가한다.

2. 시장 성장률: 기술이 적용될 시장의 성장 가능성을 시장 조사 보고서, 산업 분석 자료, 전문가 의견을 통해 과거와 현재의 성장률을 조사하고 미래 성장 가능성을 예측한다.

3. R&D 투자: 기업이 기술에 투입하는 연구 개발 자원의 규모를 연간 R&D 예산, 연구 인력, 진행 중인 프로젝트 수 등을 통해 조사한다.

기술 조사는 다음과 같은 방법으로 진행된다.

1. 기술적 효과: 기술의 성능 테스트 결과, 실제 적용 사례, 경제적 효과 등을 조사하여 기술이 실제로 얼마나 효율적이고 효과적인지 평가한다.

2. 경쟁 기술 비교: 해당 기술이 시장에서 경쟁하는 다른 기술들과 비교하여 성능, 비용, 시장 반응 등을 분석함으로써 우위를 평가한다.

3. 특허 보유 현황: 기업이 보유한 원천, 개량, 전략 특허의 종류와 활성화 정도를 조사하여 기술의 독창성 및 시장 내 보호 정도를 평가한다.

이러한 조사를 통해 각 기술의 시장 및 기술적 적합도를 종합적으로 분석하고, 기술의 현재 위치와 미래 전망을 명확하게 도출할 수 있다.

상기 기준에 따라 상위 18개의 연구소 또는 기업 후보에 대한 시장 조사 및 기술 분석을 통하여 10개의 상위 출원인을 선정하였다.

선정된 주요 출원인은 삼성전자, SK하이닉스, MICRON TECHNOLOGY, INTEL, QUALCOMM, TSMC, AMD, 한국전자통신연구원, APPLE, IBM이다.

3.2 주요 출원인 분석

본 연구에서는 ‘집중 기술’ 분야와 ‘핵심 기술’ 분야라는 용어를 제시한다. 집중 기술 분야는 ‘한 기업 또는 연구소에서 최근 활발히 연구되고 있는 기술 분야’로 정의한다. 핵심 기술 분야는 ‘한 기업 또는 연구소에서 차별화되는 강점을 갖고 있는 기술 분야’로 정의한다. ‘집중 기술’과 ‘핵심 기술’에 대한 분석에 앞서, 보다 객관적인 선정기준을 확립하고, AI 반도체 분야의 특허 성과를 객관적으로 평가하기 위해 4가지의 지표를 산출하였다. 이들 지표는 단순 출원 건수만으로는 파악하기 어려운 기술활동의 적극성, 특허의 질적 영향력, 그리고 해당 기술 분야 내 상대적 경쟁력을 다각도로 평가할 수 있다는 점에서 반도체와 같은 첨단 기술 산업의 특허 분석에 유효하다. 특히 AI 반도체 분야는 기술 융합 속도가 빠르고 출원인의 연구개발 방향과 기술 파급력이 중요하므로, 활동성·피인용도·영향력을 함께 반영하는 복수 지표의 적용이 필요하다.

시장 및 기술 조사를 통하여 미국 시장에서 AI 반도체 관련 특허 출원이 다른 국가 출원보다 활발한 상황임을 고려하여, 본 분석에서는 미국 특허를 기준으로 특허활동 지수(AI), 상대적 피인용 지수(RCI), 피인용 지수(CPP), 영향력 지수(PII)를 산출한다. 이는 미국이 AI 반도체 분야에서 글로벌 기업들의 특허 출원과 권리화가 활발하게 이루어지는 대표 시장이며, 피인용 정보와 권리 범위 분석이 비교적 체계적으로 축적되어 있어 기술의 양적 규모뿐 아니라 질적 영향력까지 함께 평가하기에 유리하기 때문이다. 미국 특허를 기준으로 정량지표를 산출할 경우, 한국 또는 중국에서 활발히 출원되었으나 미국 출원 비중이 상대적으로 낮은 기업이나 기술 분야는 충분히 반영되지 않을 가능성이 있다. 따라서 본 연구의 정량 분석 결과는 글로벌 기술 영향력 비교에 유용한 기준으로 활용하되, 국가별 기술 역량을 절대적으로 판단하기보다는 각국의 출원 동향과 정성적 분석을 함께 고려하여 해석할 필요가 있다.

본 연구에서 특허활동 지수(AI), 상대적 피인용 지수(RCI), 피인용도 지수(CPP), 영향력 지수(PII)를 함께 활용한 이유는 AI 반도체 기술의 경쟁력을 단일 지표만으로는 충분히 설명하기 어렵기 때문이다. AI 반도체 분야는 뉴로모픽, NPU, HBM, CXL, PIM, 차세대 패키징과 같이 기술 간 발전 속도와 산업적 역할이 상이하며, 특정 기업이 어느 분야에 전략적으로 역량을 집중하고 있는지와 해당 특허가 산업 전반에 어느 정도의 기술적 파급력을 가지는지를 동시에 고려할 필요가 있다. 이에 AI는 기술 분야별 출원 집중도를 파악하기 위한 정량지표로 활용하였고, RCI, CPP, PII는 피인용 정보를 기반으로 특허의 질적 수준과 기술적 영향력을 평가하기 위한 지표로 활용하였다. 즉, AI는 ‘집중도’를, RCI·CPP·PII는 ‘영향력’을 평가함으로써 AI 반도체 분야의 특허 경쟁력을 다면적으로 분석할 수 있도록 한다.

식 (1)은 특허 활동 지수(Patent Activity Index, AI)를 나타낸다. 특정 기업이나 연구소가 한 기술 분야에서 특허를 얼마나 집중적으로 출원했는지 평가하는 지수이다. 반도체와 같이 특허 의존도가 높은 산업에서는 AI를 통해 어느 기업이 반도체 기술에 전략적으로 집중하고 있는지를 파악할 수 있다. 즉, AI가 높게 나타나는 기업은 반도체 분야에 상대적으로 특화되어 있음을 시사한다.

식 (2)는 상대적 피인용 지수(Relative Citation Index, RCI)를 나타낸다. 특정 특허가 해당 기술 분야 내 평균 특허 대비 얼마나 많이 인용되었는지를 평가하는 지수이다. 반도체 산업에서는 핵심 특허의 존재가 기술 발전에 중추적인데, RCI를 통해 어떤 특허가 업계 표준이나 핵심 기술로서 널리 활용되고 있는지 가늠할 수 있다. 특히 혁신 주기가 빠른 반도체 분야에서 RCI는 특정 특허의 상대적 중요성을 보여주는 유용한 지표이다.

식 (3)은 피인용도 지수(Citation Per Patent, CPP)로, 특정 출원인의 특허들이 후속 특허들에 의해 평균적으로 얼마나 인용되는지를 평가한다. 이는 단순히 많은 특허를 보유한 기업과, 상대적으로 적은 수의 특허라도 높은 기술적 활용도를 가진 기업을 구분하는 데 유효하며, 기술 파급력이 중요한 AI 반도체 분야의 경쟁력 비교에 적합하다

식 (4)는 영향력 지수(Patent Influence Index, PII)이며, 특정 출원인의 특허들이 전체 등록 특허 피인용도 대비 상대적으로 가지는 영향력을 평가하는 지표이다. 반도체 산업처럼 소수의 핵심 특허가 산업 전반에 큰 영향을 미치는 분야에서는 PII를 통해 단순한 특허 건수 이상의 질적인 우위를 확인할 수 있다. 양적인 특허 활동과 질적인 기술 영향력을 모두 고려하는 이러한 지표들은 반도체와 같은 첨단 산업에서 기술경쟁력을 다각도로 평가하는 데 유효하며, 반도체 분야의 기술 전략 수립에 있어 타당하고 유용한 근거를 제공한다.

3.3 집중 기술

집중 기술 분야를 선정하기 위해 정량적 기준과 정성적 기준을 모두 고려한다. 정량적 기준으로는 식 (1)과 최근 누적 출원 건수, 두 가지 평가 지표를 활용한다. 최근 누적 출원 건수는 2019년 이후 누적 출원 건수에 따라 기술별로 점수를 부여하였다.

정성적 기준으로는 주요 출원인의 기술별 점유율, 시장 동향 및 [그림 14]와 같은 주요 출원인의 기술 동향 그래프를 활용한다. 삼성전자의 집중기술 선정 결과 및 분석을 예시로 제시한다.

정량적 기준에 따라 CXL, NPU가 삼성전자의 1, 2순위 기술로 산정되었으나, 모든 기술 분야가 약 5.7 이상의 높은 수치를 기록하였기에 삼성전자의 경우 단순히 정량적 기준만으로 기술 발전의 우열을 가리기에 무리가 있다.

따라서 정성적 기준의 적용에 보다 집중하여 최종 핵심 기술 분야를 선정하였다. 현재 삼성전자는 인텔의 CXL 컨소시엄을 통해 CXL 개발에 박차를 가하고 있으며, 그 수치는 앞선 정량적 기준뿐만 아니라 기술 동향 그래프로도 나타난다. 반면, 정량적 기준에 의해 높은 수치를 보인 NPU는 기술 동향 그래프 상에서 2021년 이후로 급감하는 모습을 보인다.

삼성전자가 현재 HBM-PIM 개발에 집중하고 있는 만큼 HBM과 PIM 기술을 핵심 기술 분야로 고려해볼 수 있는데, HBM이 감소하는 시기에 HBM의 기술 경쟁력을 위한 방법으로서 PIM기술을 성장시키고 있으므로 PIM 기술에 주목할만하다. 따라서 삼성전자에서 최근 활발히 연구되고 있는 기술 분야는 CXL과 PIM 기술인 것으로 보인다.

10개의 주요 출원인에 대해 한 기업 또는 연구소에서 최근 활발히 연구되고 있는 기술 분야 즉, 집중 기술 선정 결과는 [표 8]과 같다.

본 연구의 집중기술 분석 결과를 통해, 주요 출원인들이 최근 어떠한 기술 분야에 연구개발 역량을 집중하고 있는지 확인할 수 있었다. 예를 들어, 삼성전자는 HBM-PIM 등 메모리 기반 AI 반도체 기술에 주력하고 있으며, 인텔은 CXL과 같은 고대역폭 인터커넥트 기술 개발에 집중하고 있다. TSMC와 같은 파운드리는 고급 패키징 기술에 역량을 모으고 있으며, Qualcomm 및 Apple 등 주요 팹리스 기업들은 NPU 분야에 높은 집중도를 보이고 있다. 이와 같이 기업들은 자사의 전통적 기술 기반을 바탕으로, PIM이나 CXL 등 차세대 AI 반도체 핵심 기술 분야에 선택과 집중 전략을 전개하고 있음을 알 수 있다. 이러한 분석 결과는 향후 기술 경쟁 구도를 가늠할 수 있는 중요한 지표가 된다. 메모리 기업들의 PIM 및 HBM 중심의 투자 확대는 향후 연산과 메모리 간 융합기술에서의 주도권 확보를 위한 선점 전략으로 해석될 수 있으며, 반면 플랫폼 및 연산 중심 기업들은 AI 가속 IP 및 이종칩 연결성에 주목하고 있어, 인터커넥트와 연산 구조를 중심으로 한 경쟁이 심화될 것으로 전망된다. 정책적 측면에서도, 글로벌 선도기업들이 집중하고 있는 기술 분야는 향후 국내 산업계가 전략적으로 육성하거나 표준화 대응이 요구되는 핵심 영역이라 할 수 있다. 특히, 인텔 주도의 CXL 표준화 컨소시엄에 복수의 글로벌 기업들이 합류하고 있는 점을 고려할 때, 국내 기업 및 기관의 조기 참여와 표준 특허 확보가 전략적으로 중요하다. 본 연구의 집중기술 분석은 이러한 맥락에서, 국내 기업의 연구개발 방향 설정과 정부의 R&D 지원정책 수립에 있어 유의미한 기초자료로 기능할 수 있다.

3.4 핵심 기술

핵심 기술 분야를 선정하기 위해 정량적 기준과 정성적 기준을 모두 고려한다. 정량적 기준으로는 식 (1), 식 (3), 식 (4), 세 가지 평가 지표를 활용한다. 정성적 기준으로는 해당 출원인이 과거에 집중했거나 또는 현재까지 집중하고 있는 기술 분야를 고려하였다.

상기 선정 기준을 토대로 10개의 주요 출원인에 대해 한 기업 또는 연구소에서 원천 기술을 보유하는 등 차별화되는 강점을 가지고 있는 기술 분야 즉, 핵심 기술 분야를 선별하였다. 핵심기술 선정 결과는 [표 9]과 같다.

핵심기술 분석은 기업들이 단기적인 집중을 넘어서, 장기간에 걸쳐 기술적 경쟁우위를 확보해온 분야를 식별하는 데 초점을 둔다. 분석 결과, SK 하이닉스, Qualcomm, IBM 등의 기업은 뉴로모픽 및 고성능 메모리 반도체 기술 분야에서 선도적 위치를 유지하고 있는 것으로 나타났다. 이들 기업이 보유한 핵심기술 분야는 기술적 난이도가 높고 원천기술 확보가 수반되어야 하며, 타 기업이 쉽게 모방하거나 대체하기 어려운 고유 역량의 축적을 기반으로 한다. 산업적 관점에서 핵심기술은 기업의 시장 영향력 확보를 가능하게 하는 기술적 근간으로 작용한다. 특히, 해당 분야에서 출원된 특허들은 높은 피인용 수와 패밀리 특허 규모를 보이며, 기술적 파급력과 상업적 가치가 동시에 높은 특성을 보인다. 전략적 관점에서, 이러한 결과는 국내 산업계와 정책 결정자에게 몇 가지 시사점을 제공한다. 첫째, 글로벌 기업들이 확고한 기술적 리더십을 보이는 분야(예: Qualcomm의 뉴로모픽 기술)에서는 추격 전략 혹은 기술 대체 전략을 고려해야 하며, 둘째, 삼성전자와 같이 국내 기업이 핵심기술을 선도하는 분야에서는 지속적인 투자와 보호 전략이 요구된다. 셋째, 핵심기술 보유 여부는 단순한 출원 건수 이상의 질적 우위를 의미하므로, 향후 산업 정책 수립 시 핵심기술 보유 기업에 대한 차별화된 지원책 마련이 필요하다.

4.1 글로벌 특허 분석에 따른 시사점

본 연구의 특허 분석 결과를 바탕으로, AI 반도체 기술 분야의 경쟁 구도와 향후 한국이 AI 반도체 기술 분야에서 우위를 선점하기 위한 방향성이 드러난다. 국가별·기술별 특허 동향은 향후 글로벌 기술 패권 경쟁의 방향성을 가늠하는 데 중요한 지표가 된다. 미국은 AI 반도체 하드웨어 전 분야에 걸쳐 선도적인 특허 포트폴리오를 보유하고 있고, 중국은 특허 출원량에서 미국과 대등하거나 앞서는 추세를 보이며 무서운 성장세를 이어가고 있다. 한국은 메모리 및 일부 기술 분야의 강점을 기반으로 빠르게 추격 중이다.

주요 출원인의 핵심기술은 다양한 기술군에 고르게 분포하는 반면, 집중기술은 HBM, CXL, PIM 등 특정 메모리 기반 기술군에 밀집되는 경향이 나타난다. 이는 메모리 기술을 기반으로 한 융합 기술에 대한 연구와 특허 출원이 활발히 이루어지고 있음을 시사한다. 이러한 분석에 따른 시사점은, 한국이 강점을 가진 메모리 기술을 기반으로 PIM 등 융합 기술에 집중 투자하고, 상대적으로 취약한 인터커넥트와 프로세서 분야에서도 적극적인 특허 확보와 표준 대응에 나서야 함을 보여준다. 동시에 미국·중국의 특허 공세에 대응하여, 국내 기업들은 기술 포트폴리오 다변화와 핵심 특허 선점 전략을 통해 차세대 AI 반도체 후발주자의 한계를 극복해야 할 것이다.

한국은 메모리 분야의 경쟁 우위를 비메모리·인터커넥트 및 신기술 분야로 확장해 추격자에서 기술 선도자로 전환할 전략이 필요하다. 이를 위해 기업별 강점 기술을 바탕으로 경쟁 구도를 분석하고, 아직 포지셔닝이 명확하지 않은 차세대 AI 반도체 분야에서 차별화된 기술 전략을 선제적으로 수립해야 한다.

4.2 글로벌 공백 기술군에 대한 한국의 선점 전략

각 출원인의 핵심기술군과 집중기술군이 상이하게 나타나는 현상은 해당 출원인이 최근 특정 기술군에 전략적으로 집중하기 시작했으며, 차별화된 기술 경쟁력을 확보하려는 움직임으로 해석할 수 있다. 이는 차세대 AI 반도체 기술 분야가 여전히 성장기에 머물러 있고, 글로벌 경쟁 구도가 확고히 정립되지 않았음을 시사한다. 따라서 후발주자에게도 해당 기술군에 진입하여 기술적 우위를 선점할 수 있는 기회가 존재하며, 선발주자 또한 시장이 성숙기에 도달하기 전 주도권 확보를 위한 전략 수립이 필요하다.

본 연구의 특허 동향 분석을 바탕으로, 뉴로모픽, PIM, CXL은 향후 한국이 전략적으로 선점할 수 있는 유망 기술군으로 도출되었다.

첫째, 뉴로모픽 분야는 차세대 AI 반도체의 패러다임 전환을 이끌 기술로 주목받으나, 아직까지 뚜렷한 상용화 주도 기업이 없는 상태다. 특허 분석 결과 Qualcomm과 IBM 등이 핵심 특허를 확보하여 기술적 선도를 보이고 있지만, 뉴로모픽 하드웨어는 시장 형성 초기 단계로서 글로벌 거대 기업조차도 명확한 수익 모델을 구축하지 못한 상황이다. 이는 곧 후발 주자도 충분히 따라잡을 수 있는 여지가 있음을 의미한다. 한국은 SK하이닉스, ETRI 등이 뉴로모픽 분야에서 각각 핵심기술과 집중기술을 가지고 있다. 상당한 연구와 특허를 축적하여 기술 선점의 기반이 될 수 있다. 뉴로모픽은 AI 학습 및 추론의 컴퓨팅이라는 거대한 가능성을 지닌 분야인 만큼, 정부 차원의 R&D 투자와 산학협력을 통해 국내 기술역량을 결집하고 핵심 원천특허를 지속 확보해야 한다. 구체적으로, 뉴로모픽의 소자기술부터 알고리즘까지 포괄적인 특허 포트폴리오를 구성함으로써, 향후 해당 기술이 상용화 단계에 진입할 때 한국이 기술 주도권과 표준화 주장을 선도할 수 있도록 대비해야 한다. 특히 Qualcomm이 뉴로모픽에서 보유한 리더십은 한국에 위협인 동시에 벤치마크가 되므로, 추격 전략과 기술 대체 전략을 병행하여 Qualcomm과 IBM의 특허망을 우회하거나 보완할 수 있는 독자 노선의 기술 개발도 고려해야 한다. 뉴로모픽 분야는 현재 선도자가 확고하지 않은 만큼, 한국이 과감한 선행 투자로 글로벌 주도권을 확보할 수 있는 창구가 될 것이다.

둘째, PIM 분야는 메모리와 프로세서의 경계를 허무는 혁신 기술로 기존 메모리 강국으로 기술 우위를 가져올 가능성이 가장 높은 기술 분야이다.PIM은 메모리 내부에 연산 로직을 포함시켜 데이터 이동 병목을 획기적으로 줄이는 개념으로, 향후 AI 연산 효율을 극대화할 대안으로 떠오르고 있다. 현재까지의 특허 동향을 보면 삼성전자와 Micron 등이 관련 특허를 선점하며 기술 리더십을 확보하려는 움직임을 보이고 있고, 전체 출원 건도 2010년대 후반부터 급성장하는 추세다. 한국에게 PIM은 가장 유리한 선점 분야 중 하나인데, 그 이유는 한국이 세계 최고 수준의 메모리 산업 기반을 갖추고 있고 메모리 설계와 제조 역량이 융합기술의 핵심이기 때문이다. 실제 삼성전자와 SK하이닉스는 세계 최초로 HBM-PIM 시제품을 개발·공개하는 등 기술 리더십을 보이기 시작했고, 관련 핵심 특허도 다수 보유하고 있다. 이러한 초석 위에서 한국은 PIM 기술의 글로벌 표준과 응용처를 주도적으로 개척할 전략을 펼쳐야 한다. 예를 들어, 컨소시엄을 통한 PIM 인터페이스 표준화를 주도하거나, 국내외 대학 및 스타트업과 협력하여 다양한 PIM 아키텍처 구현을 시도함으로써 특허 포트폴리오를 다변화할 수 있다. 또한 메모리 중심 컴퓨팅이라는 PIM 철학을 AIoT, 엣지 컴퓨팅 등 폭넓은 분야로 확장해 특허를 확보함으로써, 경쟁국이 따라오기 전에 광범위한 특허 장벽을 구축할 필요가 있다. 아직 PIM은 시장 초기이므로 원천특허의 질적 확보에 집중해야 하며, 향후 이 분야에서 핵심 특허를 보유한 기업이 시장 영향력을 행사할 가능성이 높다. 한국은 메모리 강국의 이점을 십분 활용해 PIM 기술군의 주요 특허를 선취득하고, 해외 기업의 특허망 속에서 교차라이선싱 우위를 점할 수 있는 전략을 실행해야 한다.

셋째, CXL 및 차세대 인터커넥트 분야는 이종칩 연결을 위한 표준 기술로 부상하고 있으나 현재 표준 주도권 경쟁이 진행 중인 영역이다. CXL은 Intel이 초기 제안하여 업계 컨소시엄이 발전시킨 기술로, CPU, 가속기, 메모리를 고속으로 연결하는 사실상 표준(de facto standard)이 될 가능성이 크다. 특허 동향을 보면 Intel이 관련 출원을 주도하지만 중국 업체들도 다수 출원하여 오히려 출원량에서는 미국을 능가하는 모습도 관찰된다. 이는 CXL 및 인터커넥트 기술이 아직 승자가 정해지지 않은 경쟁장임을 보여준다. 한국 입장에서는, 비메모리 분야 중 상대적으로 취약했던 인터페이스 기술을 따라잡을 수 있는 절호의 기회이기도 하다. [표 8]에서 Intel이 CXL을 집중기술로 삼고 글로벌 표준 장악을 노리고 있음이 드러나지만, 한국도 삼성전자, SK하이닉스 등이 컨소시엄에 참여하고 있는 만큼 초기 단계부터 표준 개발에 적극 개입해야 한다. 전략적으로는, 국내 업체 및 연구기관이 힘을 합쳐 CXL 표준 필수특허(SEPs) 확보를 목표로 삼을 것을 제안한다. 이를 위해 필요한 프로토콜, 인터페이스 등과 같은 기술 요소에 대한 특허 출원을 선제적으로 수행하고, 국제 표준 회의에서 한국의 기술 제안이 반영될 수 있도록 로비 및 협업 활동을 강화해야 한다. 또한 CXL을 대체하거나 보완하는 차세대 인터커넥트에도 선행 연구 투자를 하여 포스트-CXL 시대를 대비할 필요가 있다. 요컨대, 인터커넥트 표준 경쟁에 후발주자로 임하는 한국은 빠른 추격자 전략으로 표준화 초기부터 적극 참여하고 특허로 영향력을 확보함으로써, 향후 데이터센터 및 AI 시스템 아키텍처의 필수 기술 분야를 선점해야 한다.

이처럼 글로벌 경쟁이 완전히 굳어지지 않은 기술군에 대한 선점 전략은, 한발 앞선 특허 확보를 통해 한국이 기술 주도권을 가져올 수 있는 지름길이라 할 수 있다. 정부 차원의 선택과 집중 지원, 민간의 과감한 R&D 투자가 결합될 때 이러한 전략의 성공 가능성은 더욱 높아질 것이다.

4.3 종합 특허 출원 및 기술 확보 전략

앞서 도출한 모든 분석과 시사점을 아우를 때, 한국의 AI 반도체 분야 경쟁력 강화를 위한 특허 전략은 크게 두 축으로 요약된다: 핵심기술의 수호와 신흥기술의 선점이다. 이를 구현하기 위한 구체적인 특허 출원·등록 전략을 다음과 같이 제안한다.

첫째, 기존 핵심 강점 분야의 기술 보호 및 강화이다. 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 기업이 핵심기술로 보유한 메모리 반도체와 뉴로모픽 등 분야에서는 지속적인 핵심 특허 확보와 방어적 특허망 구축이 필수적이다. 본 연구의 핵심기술 분석에 따르면 국내 기업들이 이미 뉴로모픽, HBM 등에서 선도적 위치를 확보하고 있는데, 이러한 우위를 지키기 위해서는 지속적 투자와 특허 포트폴리오 관리가 요구된다. 예를 들어 삼성전자가 강점을 가진 HBM-PIM 기술의 경우, 인터페이스 회로 등과 같이 관련되는 주변 기술에까지 특허를 확장하여 기술 장벽을 높이고, 경쟁사가 해당 영역에 진입하더라도 특허 침해 위험을 감수해야 하도록 만드는 전략이 효과적이다. 또한 SK하이닉스 등이 보유한 뉴로모픽 특허에 대해서는 표준 특허로 발전시킬 수 있는지 검토하고, 국제 협력 연구를 통해 특허 영향력을 극대화해야 한다. 핵심기술 분야 특허는 단순한 건수 이상의 질적 우위를 의미하므로, 특허의 인용도와 패밀리 규모를 지속적으로 모니터링하고 관리하여 포트폴리오의 질적 수준을 높게 유지해야 한다. 정부도 이러한 핵심 분야를 선도하는 국내 기업에 대해 세제 혜택, 공동 표준화 지원 등 차별화된 지원책을 마련함으로써, 민간의 핵심기술 수호 노력을 뒷받침해야 할 것이다.

둘째, 미래 유망 분야에 대한 선제적 특허 확보와 표준화 주도이다. 뉴로모픽, PIM, CXL 등 앞서 강조한 신흥 기술군에 대해서는 출원 속도와 폭을 동시에 추구하는 전략이 필요하다. 출원 속도 측면에서는, 해당 분야의 연구개발 성과가 나오는 즉시 국내외 특허로 신속히 출원하여 선출원 효과를 누려야 한다. 특히 미국, 유럽, 중국 등 주요 특허권 획득 지역에 동시 출원함으로써 향후 글로벌 사업화에 대비해야 한다. 출원 폭 측면에서는, 한두 개의 핵심 아이디어에만 치중하지 않고 관련된 세부 기술들까지 포괄하는 연속 출원을 통해 특허 군을 형성해야 한다. 예를 들어 PIM 기술이라면 메모리 셀 구조, 연산 로직 디자인, 데이터 이동 제어, 소프트웨어 응용 등 다층위에 걸친 특허를 확보하여 전체 생태계를 커버하는 전략이 요구된다. 이는 경쟁자들이 일부 특허를 회피하더라도 다른 특허에 저촉되어 기술적으로 우회하기 어렵게 만드는 효과를 낳는다. 아울러 신흥 기술 분야에서는 국제 표준화 활동과 특허전략을 연계해야 한다. CXL의 사례처럼 컨소시엄 표준이 될 기술에 대해서 국내 기업/기관이 선도적으로 기술제안서를 제출하고, 해당 제안에 대한 특허를 미리 출원해 두면 표준필수특허를 통해 영향력을 확보할 수 있다. 또한 IEEE, JEDEC 등의 관련 표준화 기구에 전문가를 파견하여 한국의 지식재산권이 표준 규격에 반영되도록 노력해야 한다. 이러한 표준 선점형 특허 전략은 향후 글로벌 시장에서 로열티 수입이나 협상력 우위로 이어져, 단순한 기술 선도를 넘어 산업적 이익 창출까지 가능하게 할 것이다.

셋째, 특허 전략의 거버넌스 및 협력 강화이다. AI 반도체는 융복합 기술이므로 한 기업의 고립된 노력만으로는 광범위한 특허 확보에 한계가 있다. 따라서 산학연 컨소시엄 형태의 특허 전략 거버넌스를 구축할 필요가 있다. 예를 들어 주요 기업, 대학, 출연연구소, 정부기관이 참여하는 AI 반도체 특허 전략 협의체를 구성하여, 정기적으로 특허 동향 정보를 공유하고 출원 분야를 조율하는 방안을 고려할 수 있다. 이를 통해 중복 투자를 피하고 전략 분야를 분담하여 국가 전체로 최적의 특허 포트폴리오를 만들 수 있다. 또한 국내 기업들이 보유한 핵심특허를 풀(Pool)로 묶어, 해외 기업과의 크로스 라이선스를 체결하거나 공동 소송 대응을 하는 등 협력 모델도 개발해야 한다. 이는 개별 기업이 거대 글로벌 기업의 특허 공세에 대응할 때 보다 강한 협상 지위를 제공할 것이다.