혁신 주기에서 산업화 규모 주기로
台積電 업무개발 부총경리 袁立本 29日 대만반도체산업협회 연회에 참석해 AI 발전 추세에서 본 대만 산업의 경쟁 우위와 도전 과제를 주제로 연설했다. 그는 2022年第4季 ChatGPT 출시가 대형언어모델이 인류에 의해 처음 널리 사용된 계기라며, 2025年以前 AI 산업은 혁신 주기에 있었고 중점은 대형언어모델 돌파, 알고리즘 탐색 및 초기 에이전트형 AI 개념 검증에 있었으며 전통과 AI 혼합 운용 단계에 속했다고 지적했다. 올해부터 AI는 산업화 규모 주기에 진입해 더 이상 실험실 단계가 아니라 인프라 구축과 대규모 응용을 포함한 대규모 배치 단계에 들어섰으며, 여기에는 기업급 AI 에이전트, 전용 데이터센터 구축 및 AI 피지컬 로봇 활용이 포함된다.
그는 자본지출과 산업 채택에 폭발적 성장이 나타나 대만 산업망이 깊이 체감하고 있으며, 폭발 속도가 전례 없는 도전도 가져왔다고 밝혔다. 공급망은 매우 높은 수준의 실행력을 갖춰 시스템 검증과 신속한 배치 능력을 동시에 완수해야 한다. 백 배급 연산력 폭발을 뒷받침하기 위해载板、印刷電路板、供電과 캐비닛 관련 고속 광섬유 연결 등을 깊이 통합해야 하며, 그중 하나라도 병목이 생기면 캐비닛 전체가 막히게 되므로 업계는 칩부터 캐비닛까지 전방위 공동 혁신을 채택해야 한다.
대만의 해자와 당면 과제
袁立本 29日 대만은 가장 완전하고 밀집된 산업 클러스터를 보유하고 있으며, 파운드리 선두를 넘어 글로벌 AI 시스템 통합 솔루션 공급자라고 강조했다. 웨이퍼 제조·패키징·메모리·载板·방열 인터페이스 소재부터 제조공장 출하까지 大量 생산 검증이 가능한 원스톱 제조 능력을 갖춰, 글로벌 어느 지역도 단기간에 복제하기 어려우며 이는 대만의 해자라고 밝혔다. 대만 업계의 과제는 시스템 및 성능 향상 병목에 대한 실시간 솔루션을 제공할 수 있는지, 하드웨어 제조를 넘어 AI 데이터센터와 응용 단에서 더 높은 서비스 가치를 어떻게 획득할지, 그리고 AI 및 피지컬 AI 응용 규모를 어떻게 확대할지에 있다고 밝혔다.
이 밖에도 국내 인재를 어떻게 양성하고 해외 인재를 유치할지, AI 데이터센터 구축과 칩 생산능력 확장에 필요한 전력 자원을 어떻게 공급할지, 토지 확보와 법규 정비에서 생산능력의 신속한 확장을 어떻게 지원할지, 그리고 지정학이 해외 배치와 공급망 지역화에 미치는 영향을 어떻게 대응할지 등이 포함된다.
혁신 도약 지원해 신경 허브로
이를 위해 袁立本 29日 수동적 파운드리 모델에서 기술 초기 단계의 공동 설계로 전환하고, 기술 병목을 함께 돌파하기 위한 공동 실험 플랫폼 추진과 함께 오픈소스 도구 추진, 표준 포맷과 거버넌스 규범 제정, 안전한 범산업 데이터 플랫폼 구축을 제안했다. 그는 또 인재 양성 고도화, AI 전문 교육 확대, 국가급 AI 인재풀 구축, 법규와 표준 정비, AI 제품 인증과 지재권 보호 메커니즘 가속화, 자금과 세제 인센티브 제공, 그리고 공급망의 현지 자립 연구개발 심화 및 회복력 강화를 제안하고, 대만을 글로벌 AI 신경 허브로 도약시키기를 기대했다. 협助創新에서 原文 링크 新建議 관련 표기는 원문을 유지한다.