목차

Executive Summary 03

서론: AI 산업의 본질과 패권 경쟁 06

AI 경쟁의 핵심은 알고리즘에서 연산력으로 이동 08

(1) 학습에서 추론으로: 연산의 무게중심 이동

(2) 사후학습과 장시간 추론 기법의 등장 : 연산 수요의 폭증 동인

(3) 추론 경제(Inference Economics)의 역설: 단가는 하락하지만 총비용은 증가

HBM·데이터센터·전력: AI 인프라 경쟁의 세 축 11

(1) HBM 공급이 AI 인프라 속도를 결정한다.

(2) 연산의 진짜 병목은 GPU가 아니라 메모리 대역폭이다

(3) GPU와 ASIC의 이중 구조: 대체가 아니라 공존

(4) 엣지 AI가 확산되는데, 왜 데이터센터는 오히려 커지는가

(5) 전력과 데이터 센터의 입지

AI 인프라의 무기화, 전방위적 반도체 공급망 통제 14

(1) 반도체는 어떻게 전략 자산이 되었는가?

(2) 글로벌 공급망의 블록화

(3) 패키징: 보이지 않던 병목이 새로운 전장이 되다.

(4) 규제 기반 설계(Compliance-by-design): 규제는 사후 대응이 아닌 '설계의 출발점'이다

(5) 빅테크의 전례 없는 투자: AI 인프라 자산화가 만드는 새로운 진입장벽

국내 반도체 산업의 전략적 포지셔닝: 병목 통제자에서 시스템 설계자로 17

(1) 국내 반도체 산업의 구조적 강점

(2) SK하이닉스: 병목 통제자에서 AI 공동 설계자로

(3) 삼성전자: 수직적 통합 구조

(4) 한국 반도체 산업의 전략적 위치: 양사의 역할 분담

한국 반도체 산업의 과제: 현재의 강점을 지속 가능한 우위로 전환 하려면 20

(1) 첨단 패키지 역량 강화

(2) 반도체 장비·소재 공급망의 다변화

(3) 전력 인프라와 데이터 센터 정책 연계

(4) 국제 협력 및 공급망 대응 체제 구축

(5) 전략적 로드맵: 병목 통제력의 단계적 확장

결론: AI 시대의 승리 조건: 모델이 아니 구조적 통제력 22