싱가포르 AI4X 컨퍼런스 2026 현장을 가다

AI 기반 반도체·수소·배터리 시뮬레이션 기술 발표, 한국, 제조공정 패권 선점 본격화

대한민국 첨단산업의 핵심 축인 한국에너지기술연구원 연구진이 글로벌 AI·반도체 산업의 미래를 좌우할 차세대 융합 기술을 세계 무대에 공개하며 ‘기술 초격차’ 전략의 선봉에 섰다.

한국에너지기술연구원 고온수전해연구실의 박훈민 선임연구원과 서울대학교 정유성 교수 연구팀은 6월 15일부터 19일까지 싱가포르 래플즈 시티 컨벤션센터에서 열린 세계 최고 수준의 AI·자연과학 융합 학술대회 AI4X – Accelerate Conference 2026에 참가해 반도체·에너지 산업의 패러다임을 뒤흔들 혁신 기술을 선보였다.

이번 학회는 National University of Singapore(NUS)와 University of Toronto 액셀러레이트 컨소시엄이 공동 주최했으며, 전 세계 800여 명의 AI 및 자연과학 석학들이 집결해 ‘자율주행 실험실(Self-Driving Labs)’과 AI 기반 신소재 개발 경쟁의 미래를 논의했다.

이번 행사에서 가장 큰 주목을 받은 발표 중 하나는 박훈민 박사의 ‘물리 법칙 내재형 AI 시뮬레이션 모델’이었다. 이 기술은 기존 반도체 공정과 차세대 배터리, 수소 시스템 개발에서 가장 큰 병목으로 꼽혀온 장시간 물리 실험과 고비용 시뮬레이션 문제를 획기적으로 개선한 것이 핵심이다.

박 박사 연구팀은 기계학습 원자간 위치에너지(MLIP)와 AI 알고리즘을 융합해 분자의 구조 변화와 열화 메커니즘을 AI가 스스로 학습·예측하는 모델을 구현했다. 이를 통해 기존 수개월에서 길게는 수년이 걸리던 신소재 검증과 공정 최적화 과정을 단 며칠 수준으로 단축할 수 있게 됐다.

이는 글로벌 반도체 장비 시장 1위 기업인 Applied Materials와 NUS가 공동 추진 중인 반도체 특화 교육과정 ‘MSc STO’의 핵심 목표인 ‘AI 기반 제조공정 최적화’와도 정확히 맞닿아 있다. 업계에서는 이를 두고 “K-반도체가 메모리 경쟁력을 넘어 제조공정 소프트웨어 생태계까지 장악할 수 있는 전환점”이라고 평가한다.

특히 이번 연구는 고대역폭메모리(HBM) 시장에서 세계 주도권을 유지하고 있는 SK hynix와 Samsung Electronics 등 국내 반도체 산업 전반에도 전략적 의미가 크다. 미세공정 한계와 공정 복잡도가 극단적으로 높아지는 상황에서, AI 기반 공정 자동화는 향후 수율과 원가 경쟁력을 좌우할 핵심 변수로 꼽히기 때문이다.

서울대 정유성 교수팀 역시 거대언어모델(LLM)을 활용한 고체전해질 탐색 플랫폼과 합성 경로 역추적 프레임워크 ‘SynTwins’를 공개하며 차세대 전고체 배터리 시장의 게임체인저 가능성을 제시한 것으로 알려졌다. 이는 AI가 단순 분석을 넘어 신소재 발굴과 합성 전략까지 주도하는 새로운 연구 패러다임을 보여준 사례로 평가된다.

경제 전문가들은 "이번 성과를 단순한 학술 발표 이상의 의미로 본다" 며 "미국과 유럽, 싱가포르가 AI 기반 자율주행 실험실 구축에 수조 원대 투자를 확대하는 상황에서, 한국이 에너지·반도체 융합 기술의 선도권을 증명했다"는 점에서 높은 평가다.

학회 참석자들은 “박훈민 박사의 모델은 AI가 실제 물리·화학 법칙을 내재한 채 산업 공정을 스스로 최적화할 수 있다는 것을 입증한 대표 사례”라며 “대한민국이 AI 칩 제조 강국을 넘어 AI 제조 생태계 전체를 주도하는 기술 패권국으로 도약할 가능성을 보여줬다”고 평가했다.

이번 싱가포르 발표는 K-반도체와 K-에너지 산업이 단순 추격자가 아닌 ‘글로벌 기술 룰메이커’로 전환하고 있음을 보여주는 상징적 장면으로 기록될 전망이다.