반도체 시장을 둘러싼 새로운 경쟁 기류

올해 1분기 Nvidia는 매출과 순이익 측면에서 역대 최고치의 기록을 세웠다. 매출은 32억 1천만 달러로 전년동기 대비 66% 증가하였으며, 순이익은 전년동기 보다 두 배 이상 증가하는 신기록을 세우기도 했다.

매출 증가세를 견인한 것은 특히 전년동기 대비 71%나 증가한 데이터센터 매출이며, 매출에서 가장 큰 비중을 차지하고 있는 게이밍 분야의 매출 역시 전년동기 대비 68%나 성장하는 등 높은 증가세를 보여주고 있다. 흥미로운 부분은 암호화폐 채굴을 목적으로 Nvidia의 GPU를 구매한 사례가 증가했다는 점인데, Nividia 측에서는 1분기 동안에만 2억 8,900만 달러 어치가 암호화폐 채굴을 목적으로 판매되었음을 밝히기도 했다.

Nvidia의 경우 인공지능 및 자율주행, 암호화폐를 비롯한 신규 기술 영역에서의 칩셋 니즈가 폭증하는 것과 동시에 빠르게 성장 중인 대표적인 칩셋 업체이다. 최근 이 시장을 둘러싸고 본격적인 경쟁 태세를 갖추고 있는 사업자들의 기류가 심상치 않게 흘러가고 있다.

 



AI 전용 칩 개발 경쟁에 돌입한 빅 자이언트 

가장 대표적으로는 Google의 사례를 예로 들 수 있다. Google은 이미 2016년부터 TPU(Tensor Processing Unit)이라는 이름의 자체 프로세서를 개발하고 자사 클라우드 서버에 적용해 왔다. 얼마전 개최된 Google I/O 행사에서는 이 TPU의 3.0 버전을 공개하여 화제가 되기도 했다. TPU 3.0은 기존 버전인 TPU 2.0에 비해 8배나 파워풀한 성능을 자랑하고 있다. Google의 CEO인 Sundar Pichai는 TPU 3.0의 성능이 너무 뛰어나 물을 이용한 냉각 시스템을 설치해야 할 정도라는 점을 언급하기도 했다. TPU가 Google의 인공지능 알고리즘을 훈련하는데 사용된다면, 그 밖에도 AI 카메라인 Clips를 위한 전용 AI칩 개발에도 나서고 있으며, 자체 스마트폰 라인인 Pixel 2를 위한 이미지 프로세서 등 다양한 제품을 선보이고 있다.

Amazon의 경우에도 올해 2월 Alexa를 위한 전용 AI 칩 설계를 진행중이라는 내용이 보도되었다. 이에 대한 증거로 이미 2015년 3억 5천만 달러에 인수한 이스라엘 반도체 업체 Annapurna Labs 등이 손꼽히고 있으며 이미 내부적으로 450명에 달하는 칩 관련 전문 인력을 확보하고 있는 것으로 알려지고 있다.

Apple의 경우 이미 자체 칩을 iPhone 제품에 탑재하고 있으며, 최근 출시한 iPhone X 의 A11 Bionic 프로세서에 알고리즘을 처리할 수 있는 뉴럴 엔진을 설계해 탑재했음을 공개하기도 했다.

이들 뿐만이 아니다. Microsoft와 Tesla에 이르기까지 IT 시장에서 한 자리를 차지하고 있는 업체 중 AI 칩을 개발하겠다고 발표하지 않은 사업자를 찾는게 더 어려울 정도이다. 이들이 공통적으로 내세우고 있는 시장 진출의 이유는, 데이터를 클라우드 서버에 보내고 처리하는 과정에서 발생하는 배터리 소모 문제나 기기 속도 저하 문제를 해결하고 디바이스 자체적으로 해결하고자 함이다.

 



AI 전용 칩 시장에 출사표를 던지고 있는 스타트업

대형 업체들만 AI 전용 칩 경쟁에 나서는 것이 아니다. 특히 반도체 시장의 경우 대형 업체를 중심으로 한 시장 통합 (Consolidation)이 상당 부분 진행 된 영역으로, 스타트업의 등장이나 이들을 대상으로 한 투자 활동이 거의 사라진 듯 했으나, 최근 AI 칩을 중심으로 다시 활성화되고 있는 모양새이다.

대표적으로는 영국의 신생 칩셋 제조사인 Graphcore를 예로 들 수 있다. 2016년에 설립된 이 업체는 설립된지 2년만에 벌써 Series C 라운드까지 진행하여 약 1억 1,100만 달러의 투자금을 유치하기도 했다. Graphcore의 투자사로는 Atomico나 Sequoia Capital 뿐만 아니라 Dell Technologies Capital과 SSIC(Samsung Strategy and Innovation Center) 등이 참여하고 있다.

Graphcore는 Nividia로 대표되는 GPU를 대체할 새로운 AI 특화 반도체 칩인 IPU(Intelligence Processing Unit)을 개발하고 있다. IPU는 머신러닝 알고리즘 처리에 특화된 프로세서 하드웨어이며, Graphcore에서는 머신러닝 개발을 위한 프로그래밍 프레임워크인 Poplar를 함께 제공하고 있다. Graphcore에서는 현재 AI 하드웨어로 GPU가 주로 사용되지만, GPU는 머신러닝에 특화된 칩이 아니기 때문에 에너지 사용량이 큰 단점이 있다는 점에 주목하고 있다. 즉 AI에 소요되는 컴퓨팅 파워 처리에 특화된 칩을 제작하는 것이 중요하며 자사가 이러한 역할을 수행하고 있음을 강조하고 있는 것이다.

Graphcore의 IPU의 경우 효율적인 병렬 데이터 처리와 멀티 태스킹으로 기존의 AI 칩에 비하여 머신 러닝 알고리즘 처리 속도가 10배~100배 가량 빠르다는 점을 내세우고 있다. 또한 Poplar 프레임워크는 Tensorfllow나 MXNet 등 기존 머신러닝 프레임워크들과 심리스하게 호환되는 것으로도 알려져 있다.


Graphcore IPU와 CPU/ GPU 성능 비교






출처: Graphcore




Graphcore 이외에도 Cerebras Systems을 비롯하여 AI에 최적화 된 칩을 개발하고 있는 다양한 스타트업이 등장하고 있으며, 이들에 대한 투자 또한 활발하게 이루어지고 있다. 시장에서의 전망 또한 밝은데, Allied Market Research에 따르면 2016년 글로벌 AI 칩 시장 규모가 6억 6,100만 달러였다면, 2023년까지 이 시장이 111억 6,700만 달러까지 성장할 것으로 전망되고 있다. MIT Technology Review 역시 최근 AI 칩 스타트업에 대한 투자가 늘고 있다는 것에 주목하고 있다.


AI 칩 관련 주목할 만한 스타트업





출처: 각종 기사 참조, 로아컨설팅



 

중국의 반도체 시장 장악을 위한 준비  

최근 칩셋 시장에서 눈여겨 봐야 할 또 다른 움직임은 바로 중국에서 일어나고 있다. 중국이 미국이나 한국, 대만, 일본의 반도체 업체를 누르고 반도체 시장을 장악하기 위한 움직임에 본격적으로 나서고 있는 것이다. 중국 내부적으로는 석유 수입 비용을 능가할 정도로 많은 수입 물량을 차지하고 있는 외산 반도체 관련 상품에 대한 의존도를 낮추기 위한 목적이 있다. 연간 2,600억 달러 규모의 반도체 관련 상품을 수입하면서 석유 수입액을 넘어선 것으로 알려지고 있다. 또한 리커창 총리가 'Made in China 2025' 이니셔티브의 10개 주요 산업에 반도체 산업을 포함시켰으며, 제조업에서 외산 업체들의 의존도를 낮추고 고부가가치 상품으로 이전하고자 하는 목표를 내세우고 있는 시점이다.

중국이 이처럼 반도체 시장을 강화하려고 애쓰는 데에는 외부적인 압박 또한 크게 작용하고 있다. 미국이 최근 트럼프 행정부 도입 이후 무역 장벽을 높이기 시작한 이래 반도체는 논쟁의 핵심으로 떠오르고 있다. 미국은 자국 내 사업자를 대상으로 ZTE 등 중국 제조사에게 아예 부품을 팔지 못하도록 제한하기도 했다. 미국 사업자로 하여금 Huawei 등 중국 사업자의 제품을 수입하지 못하도록 한 데 이어, 부품 수출을 제한하기까지 하면서 중국으로 하여금 빠르게 반도체를 생산해야만 하는 상황이 만들어지고 있는 것이다.

특히, 중국 내에서는 국가 차원에서 이들 반도체 기업을 지원하고 있는 것이 눈에띄고 있다. Tsinghua Unigroup 등 중국 정부의 지원을 받고 있는 기업들이 메모리 반도체 시장을 혁신하게 될 주요 기업으로 손꼽히고 있다. 중국 정부에서는 1,500억 달러에 달하는 펀드 조성을 통해 기업 지원에 나서고 있다.

한편, 미국 내 반도체 사업자들 사이에서도 정부 차원의 지원이 필요하다는 목소리가 나타나고 있다. GlobalFoundries를 비롯한 미국 제조사가 워싱턴 D.C.를 방문하여 정부 지원을 요구하며 나서고 있다.  컴퓨터 칩이 처리하는 데이터가 국가 안보 이슈와도 밀접하다는 점 또한 강조되고 있으며, 미 국방부 산하의 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)에서 올해 4월 반도체 기술 디자인과 소재 등을 연구하기 위해 15억 달러 규모의 Electronics Resurgence Initiative를 조성한 것으로 알려지고 있다. 하지만 여전히 중국 정부가 지원하고 나서는 규모에 비하면 비교하기 어려운 수준이며, 역사적으로 냉전 시대의 기술 기업 지원 및  80년대 일본의 기술 기업들이 떠오를 때 관세를 부과했던 것과 같이 정부 차원의 적극적인 지원책이 필요하다는 주장도 나타나고 있다.
 



우리의 대응 현황은?

반도체 시장에서 우리나라가 가지는 위상은 매우 높은 편이다. 2017년 기준으로 1,890억 달러의 매출 볼륨에서 미국이 46%로 1위를 차지하고 있으며, 우리가 22%로 그 뒤를 잇고 있다. NAND 플래시 메모리 시장과 DRAM만 놓고 보면, 한국이 차지하는 비중은 더 높다. DRAM에서는 미국의 Micron과 삼성전자, SK하이닉스가 시장의 95%를 점유하고 있는 것으로 알려지고 있다. 물론 중국이 여전히 현재 시장의 상용화 된 칩 수준을 따라잡기 위해서는 3~5년 간의 시간이 필요하지만, 이렇게 될 경우 시장에 상당한 파급력을 미칠 것으로 전망된다. 중국 사업자들은 초반에 수익이 나지 않는 것을 불사하고도 시장의 독점 구조를 변화시키겠다는 결의에 차 있는 상태임을 간과해서는 안된다. 또한 중국 정부가 나서서 엄청난 자금을 투입하는 사이, 미국 사업자들 사이에서 역시 국가 차원의 보조를 요구하고 나서는 분위기에도 주목해 볼 필요가 있다.

NAND 플래시 메모리나 DRAM과 같이 기존 시장 뿐만 아니라, 새로운 경쟁의 무대로 떠오르고 있는 AI 칩 시장에서도 중국과 미국 사업자들의 움직임이 빨라지고 있다. 위의 표에서 주목할 만한 스타트업으로 언급한 중국의 Cambricon은, 정부 차원의 투자 혜택을 받은 대표적인 업체이다. 중국 정부의 State Development & Investment Corp(SDIC)와 Alibaba 및 Lenovo가 참여하고 있는 SDIC Chuangye Investment Management가 Cambricon에 1억 달러를 투자한 것으로 알려지며, 이미 칩 디자인 관련한 라이센스를 공급하며 Huawei를 대상으로 매출을 발생시키고 있다. 그 밖에도 중국의  Horizon Robotics가 Intel Capital 등으로부터 1억 달러를 투자 받기도 했다.

이러한 와중에 지난해 말과 올 초 들어 한국의 Softbank Ventures Korea와 삼성전자가 Mythic과 Wave 등 주목할 만한 스타트업에 투자하고 있는 현상이 일부 나타나는 것은 매우 고무적이다. 다만 우리가 반도체 시장에서 현재의 2위자리를 수성할 것인지, 혹은 더욱 앞서나갈 수 있을 것인지..... 준비할 시간이 그렇게 많이 남지 않은 상황으로 보인다. 국내 기업들의 더욱 활발한 투자 활동 및 기술 확보 노력이 필요한 시점이다.
 

함께보면 좋은 기사

반도체 시장을 둘러싼 새로운 경쟁 기류

올해 1분기 Nvidia는 매출과 순이익 측면에서 역대 최고치의 기록을 세웠다. 매출은 32억 1천만 달러로 전년동기 대비 66% 증가하였으며, 순이익은 전년동기 보다 두 배 이상 증가하는 신기록을 세우기도 했다.

매출 증가세를 견인한 것은 특히 전년동기 대비 71%나 증가한 데이터센터 매출이며, 매출에서 가장 큰 비중을 차지하고 있는 게이밍 분야의 매출 역시 전년동기 대비 68%나 성장하는 등 높은 증가세를 보여주고 있다. 흥미로운 부분은 암호화폐 채굴을 목적으로 Nvidia의 GPU를 구매한 사례가 증가했다는 점인데, Nividia 측에서는 1분기 동안에만 2억 8,900만 달러 어치가 암호화폐 채굴을 목적으로 판매되었음을 밝히기도 했다.

Nvidia의 경우 인공지능 및 자율주행, 암호화폐를 비롯한 신규 기술 영역에서의 칩셋 니즈가 폭증하는 것과 동시에 빠르게 성장 중인 대표적인 칩셋 업체이다. 최근 이 시장을 둘러싸고 본격적인 경쟁 태세를 갖추고 있는 사업자들의 기류가 심상치 않게 흘러가고 있다.

 



AI 전용 칩 개발 경쟁에 돌입한 빅 자이언트 

가장 대표적으로는 Google의 사례를 예로 들 수 있다. Google은 이미 2016년부터 TPU(Tensor Processing Unit)이라는 이름의 자체 프로세서를 개발하고 자사 클라우드 서버에 적용해 왔다. 얼마전 개최된 Google I/O 행사에서는 이 TPU의 3.0 버전을 공개하여 화제가 되기도 했다. TPU 3.0은 기존 버전인 TPU 2.0에 비해 8배나 파워풀한 성능을 자랑하고 있다. Google의 CEO인 Sundar Pichai는 TPU 3.0의 성능이 너무 뛰어나 물을 이용한 냉각 시스템을 설치해야 할 정도라는 점을 언급하기도 했다. TPU가 Google의 인공지능 알고리즘을 훈련하는데 사용된다면, 그 밖에도 AI 카메라인 Clips를 위한 전용 AI칩 개발에도 나서고 있으며, 자체 스마트폰 라인인 Pixel 2를 위한 이미지 프로세서 등 다양한 제품을 선보이고 있다.

Amazon의 경우에도 올해 2월 Alexa를 위한 전용 AI 칩 설계를 진행중이라는 내용이 보도되었다. 이에 대한 증거로 이미 2015년 3억 5천만 달러에 인수한 이스라엘 반도체 업체 Annapurna Labs 등이 손꼽히고 있으며 이미 내부적으로 450명에 달하는 칩 관련 전문 인력을 확보하고 있는 것으로 알려지고 있다.

Apple의 경우 이미 자체 칩을 iPhone 제품에 탑재하고 있으며, 최근 출시한 iPhone X 의 A11 Bionic 프로세서에 알고리즘을 처리할 수 있는 뉴럴 엔진을 설계해 탑재했음을 공개하기도 했다.

이들 뿐만이 아니다. Microsoft와 Tesla에 이르기까지 IT 시장에서 한 자리를 차지하고 있는 업체 중 AI 칩을 개발하겠다고 발표하지 않은 사업자를 찾는게 더 어려울 정도이다. 이들이 공통적으로 내세우고 있는 시장 진출의 이유는, 데이터를 클라우드 서버에 보내고 처리하는 과정에서 발생하는 배터리 소모 문제나 기기 속도 저하 문제를 해결하고 디바이스 자체적으로 해결하고자 함이다.

 



AI 전용 칩 시장에 출사표를 던지고 있는 스타트업

대형 업체들만 AI 전용 칩 경쟁에 나서는 것이 아니다. 특히 반도체 시장의 경우 대형 업체를 중심으로 한 시장 통합 (Consolidation)이 상당 부분 진행 된 영역으로, 스타트업의 등장이나 이들을 대상으로 한 투자 활동이 거의 사라진 듯 했으나, 최근 AI 칩을 중심으로 다시 활성화되고 있는 모양새이다.

대표적으로는 영국의 신생 칩셋 제조사인 Graphcore를 예로 들 수 있다. 2016년에 설립된 이 업체는 설립된지 2년만에 벌써 Series C 라운드까지 진행하여 약 1억 1,100만 달러의 투자금을 유치하기도 했다. Graphcore의 투자사로는 Atomico나 Sequoia Capital 뿐만 아니라 Dell Technologies Capital과 SSIC(Samsung Strategy and Innovation Center) 등이 참여하고 있다.

Graphcore는 Nividia로 대표되는 GPU를 대체할 새로운 AI 특화 반도체 칩인 IPU(Intelligence Processing Unit)을 개발하고 있다. IPU는 머신러닝 알고리즘 처리에 특화된 프로세서 하드웨어이며, Graphcore에서는 머신러닝 개발을 위한 프로그래밍 프레임워크인 Poplar를 함께 제공하고 있다. Graphcore에서는 현재 AI 하드웨어로 GPU가 주로 사용되지만, GPU는 머신러닝에 특화된 칩이 아니기 때문에 에너지 사용량이 큰 단점이 있다는 점에 주목하고 있다. 즉 AI에 소요되는 컴퓨팅 파워 처리에 특화된 칩을 제작하는 것이 중요하며 자사가 이러한 역할을 수행하고 있음을 강조하고 있는 것이다.

Graphcore의 IPU의 경우 효율적인 병렬 데이터 처리와 멀티 태스킹으로 기존의 AI 칩에 비하여 머신 러닝 알고리즘 처리 속도가 10배~100배 가량 빠르다는 점을 내세우고 있다. 또한 Poplar 프레임워크는 Tensorfllow나 MXNet 등 기존 머신러닝 프레임워크들과 심리스하게 호환되는 것으로도 알려져 있다.


Graphcore IPU와 CPU/ GPU 성능 비교






출처: Graphcore




Graphcore 이외에도 Cerebras Systems을 비롯하여 AI에 최적화 된 칩을 개발하고 있는 다양한 스타트업이 등장하고 있으며, 이들에 대한 투자 또한 활발하게 이루어지고 있다. 시장에서의 전망 또한 밝은데, Allied Market Research에 따르면 2016년 글로벌 AI 칩 시장 규모가 6억 6,100만 달러였다면, 2023년까지 이 시장이 111억 6,700만 달러까지 성장할 것으로 전망되고 있다. MIT Technology Review 역시 최근 AI 칩 스타트업에 대한 투자가 늘고 있다는 것에 주목하고 있다.


AI 칩 관련 주목할 만한 스타트업





출처: 각종 기사 참조, 로아컨설팅



 

중국의 반도체 시장 장악을 위한 준비  

최근 칩셋 시장에서 눈여겨 봐야 할 또 다른 움직임은 바로 중국에서 일어나고 있다. 중국이 미국이나 한국, 대만, 일본의 반도체 업체를 누르고 반도체 시장을 장악하기 위한 움직임에 본격적으로 나서고 있는 것이다. 중국 내부적으로는 석유 수입 비용을 능가할 정도로 많은 수입 물량을 차지하고 있는 외산 반도체 관련 상품에 대한 의존도를 낮추기 위한 목적이 있다. 연간 2,600억 달러 규모의 반도체 관련 상품을 수입하면서 석유 수입액을 넘어선 것으로 알려지고 있다. 또한 리커창 총리가 'Made in China 2025' 이니셔티브의 10개 주요 산업에 반도체 산업을 포함시켰으며, 제조업에서 외산 업체들의 의존도를 낮추고 고부가가치 상품으로 이전하고자 하는 목표를 내세우고 있는 시점이다.

중국이 이처럼 반도체 시장을 강화하려고 애쓰는 데에는 외부적인 압박 또한 크게 작용하고 있다. 미국이 최근 트럼프 행정부 도입 이후 무역 장벽을 높이기 시작한 이래 반도체는 논쟁의 핵심으로 떠오르고 있다. 미국은 자국 내 사업자를 대상으로 ZTE 등 중국 제조사에게 아예 부품을 팔지 못하도록 제한하기도 했다. 미국 사업자로 하여금 Huawei 등 중국 사업자의 제품을 수입하지 못하도록 한 데 이어, 부품 수출을 제한하기까지 하면서 중국으로 하여금 빠르게 반도체를 생산해야만 하는 상황이 만들어지고 있는 것이다.

특히, 중국 내에서는 국가 차원에서 이들 반도체 기업을 지원하고 있는 것이 눈에띄고 있다. Tsinghua Unigroup 등 중국 정부의 지원을 받고 있는 기업들이 메모리 반도체 시장을 혁신하게 될 주요 기업으로 손꼽히고 있다. 중국 정부에서는 1,500억 달러에 달하는 펀드 조성을 통해 기업 지원에 나서고 있다.

한편, 미국 내 반도체 사업자들 사이에서도 정부 차원의 지원이 필요하다는 목소리가 나타나고 있다. GlobalFoundries를 비롯한 미국 제조사가 워싱턴 D.C.를 방문하여 정부 지원을 요구하며 나서고 있다.  컴퓨터 칩이 처리하는 데이터가 국가 안보 이슈와도 밀접하다는 점 또한 강조되고 있으며, 미 국방부 산하의 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)에서 올해 4월 반도체 기술 디자인과 소재 등을 연구하기 위해 15억 달러 규모의 Electronics Resurgence Initiative를 조성한 것으로 알려지고 있다. 하지만 여전히 중국 정부가 지원하고 나서는 규모에 비하면 비교하기 어려운 수준이며, 역사적으로 냉전 시대의 기술 기업 지원 및  80년대 일본의 기술 기업들이 떠오를 때 관세를 부과했던 것과 같이 정부 차원의 적극적인 지원책이 필요하다는 주장도 나타나고 있다.
 



우리의 대응 현황은?

반도체 시장에서 우리나라가 가지는 위상은 매우 높은 편이다. 2017년 기준으로 1,890억 달러의 매출 볼륨에서 미국이 46%로 1위를 차지하고 있으며, 우리가 22%로 그 뒤를 잇고 있다. NAND 플래시 메모리 시장과 DRAM만 놓고 보면, 한국이 차지하는 비중은 더 높다. DRAM에서는 미국의 Micron과 삼성전자, SK하이닉스가 시장의 95%를 점유하고 있는 것으로 알려지고 있다. 물론 중국이 여전히 현재 시장의 상용화 된 칩 수준을 따라잡기 위해서는 3~5년 간의 시간이 필요하지만, 이렇게 될 경우 시장에 상당한 파급력을 미칠 것으로 전망된다. 중국 사업자들은 초반에 수익이 나지 않는 것을 불사하고도 시장의 독점 구조를 변화시키겠다는 결의에 차 있는 상태임을 간과해서는 안된다. 또한 중국 정부가 나서서 엄청난 자금을 투입하는 사이, 미국 사업자들 사이에서 역시 국가 차원의 보조를 요구하고 나서는 분위기에도 주목해 볼 필요가 있다.

NAND 플래시 메모리나 DRAM과 같이 기존 시장 뿐만 아니라, 새로운 경쟁의 무대로 떠오르고 있는 AI 칩 시장에서도 중국과 미국 사업자들의 움직임이 빨라지고 있다. 위의 표에서 주목할 만한 스타트업으로 언급한 중국의 Cambricon은, 정부 차원의 투자 혜택을 받은 대표적인 업체이다. 중국 정부의 State Development & Investment Corp(SDIC)와 Alibaba 및 Lenovo가 참여하고 있는 SDIC Chuangye Investment Management가 Cambricon에 1억 달러를 투자한 것으로 알려지며, 이미 칩 디자인 관련한 라이센스를 공급하며 Huawei를 대상으로 매출을 발생시키고 있다. 그 밖에도 중국의  Horizon Robotics가 Intel Capital 등으로부터 1억 달러를 투자 받기도 했다.

이러한 와중에 지난해 말과 올 초 들어 한국의 Softbank Ventures Korea와 삼성전자가 Mythic과 Wave 등 주목할 만한 스타트업에 투자하고 있는 현상이 일부 나타나는 것은 매우 고무적이다. 다만 우리가 반도체 시장에서 현재의 2위자리를 수성할 것인지, 혹은 더욱 앞서나갈 수 있을 것인지..... 준비할 시간이 그렇게 많이 남지 않은 상황으로 보인다. 국내 기업들의 더욱 활발한 투자 활동 및 기술 확보 노력이 필요한 시점이다.
 

함께보면 좋은 기사