오픈엣지테크놀로지 사업보고서 (2024.12)
7. 기타 참고사항

가. 상표 관리정책 및 고객관리 정책 등이 사업에 미치는 중요한 영향

해당사항 없습니다.

나. 특허권, 실용실안권, 의장권, 상표권 및 저작권 등 지적재산권 보유현황

(1) 등록특허 정보 (24건)

번호	구분	내용	출원일	등록일	적용제품	출원국

1	특허	인터커넥트 회로의 리셋 방법 및 이를 위한 장치	2019-08-02	2020-05-12	메모리시스템 (OIC™)	한국

2	특허	트랜스포즈드 콘볼루션 하드웨어 가속장치	2020-02-28	2022-07-28	메모리시스템 (OMC™)	한국

3	특허	하드웨어 가속기를 위한 파라미터를 메모리로부터 액세스하는 방법 및 이를 이용한 장치	2020-06-02	2022-07-05	AI (ENLIGHT™)	한국

4	특허	하드웨어 가속기의 출력 데이터를 메모리에 저장하는 방법, 하드웨어 가속기의 입력 데이터를 메모리로부터 읽는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기	2020-08-24	2021-09-01	메모리시스템 (OIC™)	한국

5	특허	하드웨어 가속기의 출력 데이터를 압축하는 방법, 하드웨어 가속기로의 입력 데이터를 디코딩하는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기	2020-08-25	2022-04-05	메모리시스템 (OMC™)	한국

6	특허	신경망 연산방법 및 신경망 가중치 생성방법	2020-11-03	2022-04-05	AI (ENLIGHT™)	한국

7	특허	적응형 트랜잭션 처리 방법 및 이를 위한 장치	2020-11-25	2021-11-10	AI (ENLIGHT™)	한국

8	특허	메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법	2020-11-25	2021-08-13	AI (ENLIGHT™)	한국

9	특허	인티져 타입 데이터의 해상도를 증가시키는 연산방법 및 이를 적용한 장치	2021-05-26	2022-02-22	AI (ENLIGHT™)	한국

10	특허	메모리장치에 제공되는 명령의 총 제한개수를 가변하는 메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법	2021-06-04	2022-01-25	AI (ENLIGHT™)	한국

11	특허	메모리장치에 제공되는 명령들 간의 최소 시간격을 가변하는 메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법	2021-06-04	2022-01-25	AI (ENLIGHT™)	한국

12	특허	고효율 풀링 방법 및 이를 위한 장치	2021-06-04	2022-02-22	AI (ENLIGHT™)	한국

13	특허	브로드캐스팅 멀티플라이 최적화 방법 및 이를 이용한 하드웨어 가속기,이를 이용한 컴퓨팅 장치	2021-08-02	2022-02-07	AI (ENLIGHT™)	한국

14	특허	데이터 스케일을 고려한 덧셈 연산 방법 및 이를 위한 하드웨어 가속기, 이를 이용한 컴퓨팅 장치	2021-09-16	2022-05-03	AI (ENLIGHT™)	한국

15	특허	1차원 어레이 풀링 방법 및 이를 위한 장치	2021-11-09	2022-05-03	AI (ENLIGHT™)	한국

16	특허	어레이 풀링 방법 및 이를 위한 장치	2021-12-24	2022-05-24	AI (ENLIGHT™)	한국

17	특허	신경망 설계방법 및 이를 위한 장치	2022-07-13	2023-10-27	AI (ENLIGHT™)	한국

18	특허	신경망 액티베이션의 채널별 크기를 감소시키고 채널의 총 개수를 증가시키는 액티베이션 변환방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속장치와 컴퓨팅 장치	2023-06-23	2024-07-29	AI (ENLIGHT™)	한국

19	특허	신경망 레이어의 출력 액티베이션을 산출하는 신경망 연산방법 및 이를 위한 하드웨어 가속기	2023-07-28	2024-07-31	AI (ENLIGHT™)	한국

20	특허	신경망 및 액티베이션의 파티션 및 시뮬레이션 방법 및 이를 위한 컴퓨팅 장치	2022-11-01	2024-08-20	AI (ENLIGHT™)	한국

21	특허	신경망 액티베이션의 채널별 크기를 증가시키고 채널의 총 개수를 감소시키는 액티베이션 변환방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속장치와 컴퓨팅 장치	2023-06-23	2024-10-09	AI (ENLIGHT™)	한국

22	특허	신경망 연산을 위한 명령어 세트 생성방법과 이를 위한 컴퓨팅 장치	2022-10-06	2024-10-24	AI (ENLIGHT™)	한국

23	특허	DQS 카운터를 이용하여 DDR PHY의 DQS 게이팅 신호를 생성하는 장치	2023-09-20	2024-11-14	메모리시스템 (OPHY™)	한국

24	특허	채널-와이즈 연결 구조를 포함한 신경망의 양자화 손실 개선 방법	2023-11-10	2024-12-16	AI (ENLIGHT™)	한국

(2) 출원특허 정보 (62건)

번호	구분	내용	출원일	적용제품	출원국

1	특허	하드웨어 가속기의 출력 데이터를 압축하는 방법, 하드웨어 가속기로의 입력 데이터를 디코딩하는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기	2020-11-06	AI (ENLIGHT™)	PCT

2	특허	하드웨어 가속기를 위한 파라미터를 메모리로부터 액세스하는 방법 및 이를 이용한 장치	2020-11-06	AI (ENLIGHT™)	PCT

3	특허	하드웨어 가속기의 출력 데이터를 메모리에 저장하는 방법, 하드웨어 가속기의 입력 데이터를 메모리로부터 읽는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기	2020-11-06	AI (ENLIGHT™)	PCT

4	특허	적응형 트랜잭션 처리 방법 및 이를 위한 장치	2020-11-26	메모리시스템 (OIC™)	PCT

5	특허	메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법	2020-11-26	메모리시스템 (OMC™)	PCT

6	특허	트랜스포즈드 콘볼루션 하드웨어 가속장치	2021-02-10	AI (ENLIGHT™)	PCT

7	특허	메모리장치에 제공되는 명령의 총 제한개수를 가변하는 메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법	2021-10-15	메모리시스템 (OMC™)	PCT

8	특허	신경망 연산방법 및 신경망 가중치 생성방법	2021-10-15	AI (ENLIGHT™)	PCT

9	특허	메모리장치에 제공되는 명령들 간의 최소 시간격을 가변하는 메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법	2021-10-15	메모리시스템 (OMC™)	PCT

10	특허	인티져 타입 데이터의 해상도를 증가시키는 연산방법 및 이를 적용한 장치	2021-10-21	AI (ENLIGHT™)	PCT

11	특허	고효율 풀링 방법 및 이를 위한 장치	2021-10-21	AI (ENLIGHT™)	PCT

12	특허	브로드캐스팅 멀티플라이 최적화 방법 및 이를 이용한 하드웨어 가속기,이를 이용한 컴퓨팅 장치	2021-10-21	AI (ENLIGHT™)	PCT

13	특허	데이터 스케일을 고려한 덧셈 연산 방법 및 이를 위한 하드웨어 가속기, 이를 이용한 컴퓨팅 장치	2022-05-26	AI (ENLIGHT™)	PCT

14	특허	1차원 어레이 풀링 방법 및 이를 위한 장치	2022-05-25	AI (ENLIGHT™)	PCT

15	특허	어레이 풀링 방법 및 이를 위한 장치	2022-05-24	AI (ENLIGHT™)	PCT

16	특허	데이터 스케일을 고려한 콘볼루션 데이터의 양자화 방법, 이를 위한 하드웨어 가속기, 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치	2022-07-12	AI (ENLIGHT™)	한국

17	특허	신경망에서의 연산방법 및 이를 위한 장치	2022-08-30	AI (ENLIGHT™)	한국

18	특허	신경망 연산방법과 이를 위한 NPU 및 컴퓨팅 장치	2022-10-06	AI (ENLIGHT™)	한국

19	특허	신경망 연산을 위한 명령어 세트 생성방법과 이를 위한 컴퓨팅 장치	2022-10-06	AI (ENLIGHT™)	한국

20	특허	신경망 및 액티베이션의 파티션 및 시뮬레이션 방법 및 이를 위한 컴퓨팅 장치	2022-11-01	AI (ENLIGHT™)	한국

21	특허	신경망에서의 연산방법 및 이를 위한 장치	2022-12-22	AI (ENLIGHT™)	PCT

22	특허	신경망 설계방법 및 이를 위한 장치	2022-12-22	AI (ENLIGHT™)	PCT

23	특허	데이터 스케일을 고려한 콘볼루션 데이터의 양자화 방법, 이를 위한 하드웨어 가속기, 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치	2022-12-22	AI (ENLIGHT™)	PCT

24	특허	효율적인 연산 분할을 위한 텐서 변형 방법, 메모리 액세스 방법, 및 이를 위한 뉴럴 프로세싱 유닛	2022-12-22	AI (ENLIGHT™)	한국

25	특허	정수형 NPU에서 동작하는 신경망을 위한 네트워크 파라미터 교정 방법 및 이를 위한 장치	2022-12-22	AI (ENLIGHT™)	한국

26	특허	하드웨어 가속기의 출력 데이터를 메모리에 저장하는 방법, 하드웨어 가속기의 입력 데이터를 메모리로부터 읽는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기	2023-02-24	AI (ENLIGHT™)	미국

27	특허	하드웨어 가속기의 출력 데이터를 메모리에 저장하는 방법, 하드웨어 가속기의 입력 데이터를 메모리로부터 읽는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기	2023-03-23	AI (ENLIGHT™)	유럽

28	특허	하드웨어 가속기의 출력 데이터를 메모리에 저장하는 방법, 하드웨어 가속기의 입력 데이터를 메모리로부터 읽는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기	2023-04-13	AI (ENLIGHT™)	중국

29	특허	신경망 액티베이션의 채널별 크기를 감소시키고 채널의 총 개수를 증가시키는 액티베이션 변환방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속장치와 컴퓨팅 장치	2023-06-23	AI (ENLIGHT™)	한국

30	특허	신경망 액티베이션의 채널별 크기를 증가시키고 채널의 총 개수를 감소시키는 액티베이션 변환방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속장치와 컴퓨팅 장치	2023-06-23	AI (ENLIGHT™)	한국

31	특허	신경망 레이어의 출력 엑티베이션을 산출하는 신경망 연산방법 및 이를 위한 하드웨어 가속기	2023-07-28	AI (ENLIGHT™)	한국

32	특허	신경망 레이어의 채널간 통계적 특성으로 인한 양자화 손실 개선 방법 및 이를 위한 장치	2023-09-13	AI (ENLIGHT™)	한국

33	특허	DQS 카운터를 이용하여 DDR PHY의 DQS 게이팅 신호를 생성하는 장치	2023-09-20	메모리시스템 (OPHY™)	한국

34	특허	신경망 연산방법과 이를 위한 NPU 및 컴퓨팅 장치	2023-10-05	AI (ENLIGHT™)	PCT

35	특허	신경망 연산을 위한 명령어 세트 생성방법과 이를 위한 컴퓨팅 장치	2023-10-05	AI (ENLIGHT™)	PCT

36	특허	신경망 및 액티베이션의 파티션 및 시뮬레이션 방법 및 이를 위한 컴퓨팅 장치	2023-10-17	AI (ENLIGHT™)	PCT

37	특허	신경망 액티베이션의 채널별 크기를 감소시키고 채널의 총 개수를 증가시키는 액티베이션 변환방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속장치와 컴퓨팅 장치	2023-10-17	AI (ENLIGHT™)	PCT

38	특허	DQS 카운터를 이용하여 DDR PHY의 DQS 게이팅 신호를 생성하는 장치	2023-10-17	메모리시스템 (OPHY™)	PCT

39	특허	채널-와이즈 연결 구조를 포함한 신경망의 양자화 손실 개선 방법	2023-11-10	AI (ENLIGHT™)	한국

40	특허	임의의 확장률에 대한 확장 콘볼루션 연산을 수행하는 장치 및 방법	2023-11-10	AI (ENLIGHT™)	한국

41	특허	효율적인 연산 분할을 위한 텐서 변형 방법, 메모리 액세스 방법, 및 이를 위한 뉴럴 프로세싱 유닛	2023-11-13	AI (ENLIGHT™)	PCT

42	특허	정수형 NPU에서 동작하는 신경망을 위한 네트워크 파라미터 교정 방법 및 이를 위한 장치	2023-11-13	AI (ENLIGHT™)	PCT

43	특허	고효율 풀링 방법 및 이를 위한 장치	2023-12-01	AI (ENLIGHT™)	미국

44	특허	고효율 풀링 방법 및 이를 위한 장치	2024-01-04	AI (ENLIGHT™)	유럽

45	특허	고효율 풀링 방법 및 이를 위한 장치	2024-01-19	AI (ENLIGHT™)	중국

46	특허	신경망의 확신 임계값에 따른 양자화 파라미터 결정 방법	2024-01-17	AI (ENLIGHT™)	한국

47	특허	신경망 액티베이션의 채널별 크기를 증가시키고 채널의 총 개수를 감소시키는 액티베이션 변환방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속장치와 컴퓨팅 장치	2024-06-20	AI (ENLIGHT™)	PCT

48	특허	신경망 레이어의 채널간 통계적 특성으로 인한 양자화 손실 개선 방법 및 이를 위한 장치	2024-09-13	AI (ENLIGHT™)	PCT

49	특허	양자화된 텐서 간 덧셈 연산을 수행하는 장치 및 방법	2024-10-04	AI (ENLIGHT™)	한국

50	특허	NPU에서 LayerNorm 및 RMSNorm 연산을 수행하는 방법 및 이를 이용한 장치	2024-10-25	AI (ENLIGHT™)	PCT

51	특허	채널-와이즈 연결 구조를 포함한 신경망의 양자화 손실 개선 방법	2024-11-04	AI (ENLIGHT™)	PCT

52	특허	신경망의 확신 임계값에 따른 양자화 파라미터 결정 방법	2024-11-04	AI (ENLIGHT™)	PCT

53	특허	양자화된 텐서 간 덧셈 연산을 수행하는 장치 및 방법	2024-11-04	AI (ENLIGHT™)	PCT

54	특허	NPU에서 LayerNorm 및 RMSNorm 연산을 수행하는 방법 및 이를 이용한 장치	2024-11-07	AI (ENLIGHT™)	한국

55	특허	트랜스포머 모델을 경량화하는 방법 및 그 연산을 수행하는 장치	2024-11-07	AI (ENLIGHT™)	한국

56	특허	NPU에서 경량화된 내적 연산을 실행하는 방법 및 이를 위한 구조를 갖는 NPU	2024-11-12	AI (ENLIGHT™)	한국

57	특허	벡터 프로세서용 구간 탐색 명령어를 이용한 구간 탐색 방법 및 이를 이용한 장치	2024-11-12	AI (ENLIGHT™)	한국

58	특허	신경망의 비선형 액티베이션 연산방법 및 이를 위한 장치	2024-11-15	AI (ENLIGHT™)	한국

59	특허	벡터 레지스터 파일의 무효화를 이용한 벡터 레지스터 쓰기 제어 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치	2024-12-10	AI (ENLIGHT™)	한국

60	특허	서로 다른 AXI 파라미터를 가지는 칩렛간의 데이터 송수신 방법 및 반도체 패키지	2024-12-16	메모리시스템 (OUC™)	한국

61	특허	DRAM의 리셋 신호를 생성하는 PHY 및 이를 포함하는 장치	2024-12-16	메모리시스템 (OPHY™)	한국

62	특허	데이터 스트로브 라인의 노이즈에 의한 DQS 게이팅 신호의 생성 오류를 방지하는 DDR PHY	2024-12-16	메모리시스템 (OPHY™)	한국

다. 사업영위에 중요한 영향을 미치는 법규 및 규제사항

해당사항 없습니다.

라. 사업영위와 관련하여 환경물질의 매출 또는 환경보호와 관련 규제 준수 여부 및 환경개선설비에 대한 자본지출 계획

해당사항 없습니다.

마. 시장여건 및 영업의 개황(1) 시장의 특성

(가) 반도체 산업 전망

인공지능 컴퓨팅을 위한 차세대 지능형 반도체로의 패러다임 전환

4차 산업혁명으로 인하여 반도체 산업은 인공지능, IoT, 클라우드, 빅데이터, 가상현실, 자율주행 등을 구현할 수 있는 새로운 패러다임의 반도체 기술이 필요하게 되었습니다. 특히, 로봇, 자동차, PC, 서버, 스마트폰, 가전 등 모든 사물(제품)에는 인공지능 서비스를 구현할 수 있는 '다기능 융복합 반도체'의 필요성이 대두되었으며, 이러한 변화에 맞춰 '인식 - 추론 - 학습 - 판단' 등 인공지능 서비스에 최적화(지능화, 저전력화, 안정화)된 소프트웨어와 시스템반도체가 융합된 반도체인 '지능형 반도체'가 등장하였습니다. 이러한 지능형 반도체는 생성형 AI, 에지 컴퓨팅, 자율주행차, 지능형 헬스케어, 양자 컴퓨팅 연계 시스템, 6G 통신, 스마트시티, 확장현실(XR), 인간형 지능로봇, 신약 개발, 그린에너지 등 사회, 경제, 국방 등 다양한 산업 분야에 응용될 것으로 전망됩니다.

세계 반도체 시장은 인공지능 컴퓨팅을 위한 지능형 반도체 시대로 급격한 패러다임 전환시기를 맞고 있으며, 이를 위해 국가별, 글로벌 기업별로 차세대 반도체인 지능형 반도체의 연구개발에 대규모 투자를 진행하고 있습니다. 미국의 CHIPS Act, EU의 Chips Act, 한국의 K-반도체 전략 등 각국 정부의 반도체 산업 육성책이 본격화되고 있습니다. 인공지능 서비스 성장에 따른 지능형 ICT 융합 제품 수요도 증가하여 반도체 시장은 지능형 반도체 중심으로 재편될 것으로 전망되며, 고성능, 저전력, 초경량 등 지속적인 성능 향상과 더불어 생산비용 절감 노력은 기존 반도체에 대한 대체 가능성을 높이고 있습니다. 2000년대 모바일 폰의 대중화와 더불어 발전한 컴포넌트 반도체는 2010년대 스마트폰 혁명에 의한 AP 등의 시스템반도체로 발전하였으며, 2020년대는 생성형 AI와 초거대 언어모델(LLM)의 부상으로 GPU와 AI 가속기 중심의 지능형 반도체가 시장을 주도하고 있습니다.

인공지능을 지원하는 차세대 지능형 반도체 기술은 CPU에서 GPU, TPU로 변화하였으며, 중장기적으로 전력 소모는 줄이고 연산 성능은 높이는 효율성이 강화된 방향으로 발전해 NPU, 인메모리 컴퓨팅(메모리와 연산을 통합한 기술), 뉴로모픽 반도체(뇌의 신경망 구조를 모방한 기술)로 진화할 것으로 전망됩니다. 또한 HBM(High Bandwidth Memory)과 같은 고대역폭 메모리의 중요성이 증가하고 있으며, 이종 통합(Heterogeneous Integration) 기술을 활용한 칩렛(Chiplet) 기반 설계가 확산되고 있습니다.

[ 반도체 산업 패러다임의 변화 ]

출처: 한국반도체산업협회(KISA)의 이미지를 당사가 재가공 함

글로벌 반도체 시장은 2024년 $535B 규모로 전망되며, 이중 시스템반도체 시장은 $367B(메모리 반도체 시장의 2.2배)로 추정됩니다. 시스템반도체 시장은 향후 AI, IoT, 자율주행차 등 4차 산업혁명을 위한 핵심부품으로 지속 성장 전망됩니다.

[ 글로벌 반도체 시장규모, 단위 : $B ]

출처: WSTS (2024.11), 개별 소자, 센서, Optoelectronics 제외 기준

정부는 2019년 5월 발표한 "시스템반도체 비전과 전략"에서 시스템반도체 산업 육성을 통해 2030년 종합반도체 강국으로 도약하기 위한 5大 중점 대책을 제시

4차 산업혁명시대를 맞아 반도체 수요가 PC·모바일에서 자동차, 로봇, 에너지, 바이오등 全산업으로 확산되면서 시스템반도체(데이터 연산/제어기능) 수요가 증가하고 있습니다. 시스템반도체는 메모리(대량생산)와 달리 1)다품종 맞춤형 제품, 2)세트업체 요구를 충족시킬 설계기술과 고급인력이 경쟁력을 좌우, 3)설계제조간 분업구조 등 차별화된 특성을 보유하고 있어, 업계의 투자와 함께 생태계 전반에 요구되는 인프라 지원이 병행 되어야 성공가능성이 높아집니다. 이에 정부는 시스템반도체 주요 분야인 팹리스, 파운드리의 성장 지원과 부문별 유기적 연계를 통해 생태계 전반의 수준을 업그레이드 하기 위한 방안으로, 세제, 금융지원 등 재정 정책을 통해 기업의 투자를 뒷받침하고, 시장에서 필요로 하는 인력 양성과 일자리 창출의 선순환 구조를 구축하며, 시스템반도체 유망시장 선점과 미래차, 바이오 등 제조업 경쟁력 강화를 위해 산업의 패러다임을 바꾸는 차세대 기술개발 추진 계획을 발표하였습니다.

[ 시스템반도체 비전과 전략(2019년 5월 산업자원부 발표 ]

구분	내용

팹리스	대대적 수요창출(5 大시장 수요연계, 공공수요 2,600 만개· 2,400 억원 이상 발굴, 5G 와 시스템반도체 연계)과 전용펀드(1,000 억원) 신설, 스케일업펀드, 우수기업연구소 선정 등 스케일업 지원, 반도체 설계툴 지원(추경 46 억원), 창업부터 성장단계까지 애로사항에 대한 원스톱 서비스 제공을 통해 글로벌 수준 성장기반 마련

파운드리	대표기업은 High-Tech 첨단분야, 중견기업은 Middle-Tech 틈새시장을 공략하고, 기업의 투자를 뒷받침할 수 있도록 세제·금융 지원 확대

생태계	디자인하우스 육성, 팹리스의 파운드리 공정 활용확대 등 정부- 업계 공동으로 상생협력 생태계 조성

인력	계약학과 신설(연·고대, ‘21~, 80 명(기존정원 외)) 및 단계적 확대, 반도체 설계·공정기술 R(정부, 기업 1:1 매칭), 폴리텍대학(안성)의 반도체 특화형 전환, 대학 공정실습 Fab 시설 확충(추경 100 억원) 등 종합 플랜을 토대로 학사/ 석·박사/실무 등 전문인력을 1.7 만명 양성(2030 년까지)

기술	AI 반도체 등 차세대(Next Generation) 반도체 기술개발에 향후 10 년간 1 조원 이상 투자 및 국가 핵심기술의 해외유출방지 시스템 정비

(나) 시스템반도체 시장 특성

시스템반도체 Value Chain은 설계, 생산, 조립·검사 등 각 분야별 전문 기업으로 분업화

시스템반도체 생태계는 설계를 전문으로 하는 IP 업체와 팹리스(Fabless), 위탁 생산을 담당하는 파운드리(Foundry), 파운드리에 최적화된 디자인 서비스를 제공하는 디자인하우스(Design House), 그리고 조립·검사를 전문으로 수행하는 패키징 및 테스트(Packaging Test) 기업으로 세분화되어 있습니다. 이러한 분업 체계는 반도체 공정 미세화로 인해 생산라인 구축을 위한 투자비가 급격히 증가하면서 정착되었습니다. 특히, 1990~2000년대 초반부터 팹리스 및 디자인하우스가 등장하며, 기업들이 생산보다는 설계에 집중하는 방향으로 변화해 현재의 Value Chain이 형성되었습니다.

[ 시스템반도체 Value Chain ]

출처: 반도체 현황과 전망_유진증권(2022.11), Ernst Young Consulting Group Market Research Report(2021.11), Ipnest (2024.04), IP 시장규모는 2023년 기준
(주1) (Outsourced) Semiconductor Assembly and Test: 반도체 패키지 조립 및 테스트 업체로 웨이퍼 공정 이후 후공정 담당
(주2) Design House 시장은 초기 형성 단계로 공신력 있는 시장 규모 데이터 부재

시스템반도체는 주문형 생산 특성상 우수 인력 확보가 핵심 경쟁력이며, 수요-공급이 안정적인 시장 구조를 형성

시스템반도체 산업은 고도의 기술력과 창의적인 아이디어를 보유한 핵심 기술 인력이 기업 경쟁력을 좌우하는 대표적인 기술집약적 산업입니다. 시스템반도체의 핵심 경쟁력은 최소한의 소자로 세트 업체가 요구하는 사양을 충족하는 칩을 설계하는 능력이며, 동일한 성능을 가진 제품이라도 설계 역량에 따라 완전히 다른 구조로 구현될 수 있으며, 제조 원가에도 큰 차이를 초래할 수 있습니다. 따라서 우수 인력을 확보하여 설계 역량을 강화하는 것이 시스템반도체 기업의 경쟁력 확보에 필수적입니다. 예를 들어, 대만은 지난 20여 년간 실리콘밸리 출신의 자국 엔지니어를 귀국하도록 유도하는 정책을 추진하여 세계 2위의 팹리스 강국으로 도약했습니다. 이는 시스템반도체 산업 발전에 있어 우수한 설계 인력 확보의 중요성을 보여주는 대표적인 사례입니다. 또한, 시스템반도체는 경기 및 전방산업의 수요 변화에 영향을 크게 받는 메모리 반도체와 달리, 적용 분야가 광범위하며 다품종 소량생산 구조와 고도의 설계 기술이 요구되는 산업입니다. 이러한 특성으로 인해, 시스템반도체 산업은 경기 변동 및 전방산업의 수요 변화에 상대적으로 덜 민감한 비탄력적인 시장 구조를 형성하고 있습니다.

[ 시스템반도체 vs. 메모리 반도체 ]

구분	시스템반도체	메모리 반도체

시장구조	다품종 맞춤형
(통신, 자동차 등 용도별 특화된 시장)	소품종 대량생산
(표준 제품 중심의 범용 양산 시장)

제품성격	용도별 품목 다양성	표준품, 짧은 제품 수명 주기,
모바일·PC 시장 의존

생산방식	대부분 설계와 생산의 분업 구조
(수요자 주문형 방식, 설계전문,
위탁생산전문기업으로 분업이 일반적)	설계 업체가 대부분 양산
(설계부터 생산까지 담당하는
종합반도체 기업(IDM) 중심 구도)

경쟁력	설계 기술, 우수 인력
(칩 구조의 복잡성으로, 우수 설계인력
및 IP 확보 관건, 경쟁 시스템과의 기능
경쟁)	자본력, 기술력, 규모의 경제
(가격 경쟁력이 중요, 선행기술 개발
시장선점)

참여기업	다수/다양/중소벤처형 사업구조	소수/제한적/대기업형 사업구조

대표기업	인텔(IDM), 퀄컴(Fabless)	삼성전자, SK 하이닉스

시스템 기업의 자체 칩 설계 수요 증가로 인한 경쟁 구도 변화

시스템반도체 시장은 비(非)반도체 기업들의 반도체 시장 진출, 수요처 다양화, 기술 진화 및 신규 기술 출현 등으로 경쟁 구도가 변화하는 추세입니다. IT 및 서버 업체 등은 자사 내부 수요를 기반으로 제품 개발 주도권 확보, 사용자 경험 차별화, 원가 절감 등을 위해 시스템반도체의 자체 개발을 적극 추진하고 있습니다.

애플(Apple)은 2020년부터 Mac용 M1 시리즈, iPhone 및 iPad용 A 시리즈, Apple Watch용 S 시리즈 등 ARM 기반 SoC(System on Chip)를 자체 개발하여 적용하고 있습니다. 마이크로소프트(Microsoft)는 2023년에 Surface 제품군용 SQ3 프로세서와 Azure 클라우드용 ARM 서버 칩을 개발하였습니다. 아마존웹서비스(AWS)는 2018년부터 서버용 Graviton 시리즈 프로세서와 머신러닝용 Trainium 및 Inferentia 칩을 선보였습니다. 특히, Graviton3 프로세서는 2021년 11월에 발표되어 컴퓨팅 성능과 에너지 효율성을 향상시켰습니다. 구글(Google)은 2021년부터 Pixel 스마트폰용 Tensor 시리즈 SoC와 클라우드 TPU(Tensor Processing Unit) 머신러닝 가속기를 자체 개발하여 활용 중입니다. 메타(페이스북)는 2023년에 AI 인프라용 MTIA(Meta Training and Inference Accelerator) 가속기와 AR/VR 기기용 커스텀 칩셋을 출시하였습니다. 삼성전자는 NPU(Neural Processing Unit)를 내장한 엑시노스(Exynos) 시리즈 모바일 프로세서를 개발하여 자사 제품에 적용하고 있습니다.

이처럼 기존에는 시스템 기업이 시스템반도체 산업 내 단순 고객으로 머물렀다면, 최근에는 자사 시스템에 최적화된 칩을 직접 설계하고 이를 적용하여 시스템 성능 향상 및 비용 절감에 적극적으로 나서고 있습니다. 이러한 변화는 시스템반도체 산업의 생태계를 재편하는 주요 동인으로 작용하고 있습니다.

[ 시스템 기업의 자체 칩 설계 사례 ]

업체명	발표 시기	용도

애플	2010년 ~ 현재 (A 시리즈), 2020년 ~ 현재 (M 시리즈)	Mac용 M1/M2/M3/M4 시리즈, iPhone/iPad용 A-시리즈, Apple Watch용 S-시리즈 등 ARM 기반 SoC

마이크로소프트	2023년 ~ 현재	Surface 제품군용 SQ3/SQ4 프로세서, Azure 클라우드용 Cobalt ARM 서버 칩

아마존웹서비스(AWS)	2018년 ~ 현재	서버용 Graviton3/Graviton4 프로세서, 머신러닝용 Trainium/Inferentia2 칩

구글	2016년 ~ 현재 (TPU), 2021년 ~ 현재 (Tensor)	Pixel 스마트폰용 Tensor G1/G2/G3/G4, 클라우드 TPU/TPUv5 머신러닝 가속기

메타(페이스북)	2023년	AI 인프라용 MTIA v1/v2 가속기, AR/VR 기기용 커스텀 칩셋

삼성전자	2010년 ~ 현재	엑시노스 시리즈 모바일 프로세서

* 출처 : 업계 발표 자료, 기술 블로그, 언론 보도 종합

시스템반도체 영역에서의 IP Vendor에 대한 수요 확대 예상

시스템반도체는 칩 구조의 복잡성으로 인해 우수한 설계 인력과 첨단 기술력이 필수적이며, 수요자의 요구 조건을 충족하는 제품을 신속하게 개발하는 능력이 핵심 경쟁력입니다. 반도체 IP는 사전에 설계 및 검증된 고기능 블록으로, 시스템반도체 개발사는 IP 전문업체의 솔루션 도입을 통해 SoC 설계 시간과 비용을 절감하고 개발 실패 위험을 최소화할 수 있습니다.

시스템반도체의 응용 분야가 다양화되고 맞춤형 솔루션에 대한 수요가 지속적으로 확대되는 시장 환경에서, 각 애플리케이션별 요구사항과 서비스 특성이 상이함을 고려할 때 시스템반도체 시장 내 IP 시장의 비중은 꾸준히 상승할 것으로 전망됩니다.

(다) 반도체 IP 산업의 기회

SoC 설계 복잡성 증가와 개발 비용 급증에 따른 검증된 IP 블록 수요 증가

반도체 IP 전문 업체가 보유한 검증된 반도체 IP 기능 블록이 SoC 설계에 중요한 요소로 자리잡고 있습니다. 2010년대에 접어 들면서 모바일 단말에서의 고해상도 카메라, 고화질 디스플레이, 고화질 스트리밍 서비스 등 사용자 경험에 대한 기대치가 크게 높아짐에 따라, 스마트폰, 휴대용 게임기 등에 사용하는 Mobile Application Processor(AP)의 집적도와 복잡도가 증가하였습니다. SoC 설계에 필요한 IP 기능 블록의 평균 개수는 약 100개 이상으로 증가하였으며, SoC 설계 복잡성은 세대를 거듭할수록 더욱 심화되는 추세입니다. SoC의 적기 시장 출시(Time To Market) 가능성을 높이기 위해 고성능 및 신뢰성이 필요한 분야를 포함하여 검증된 반도체 IP 기능 블록에 대한 시장 니즈가 형성되고 있습니다. 또한, SoC의 고성능 요구에 대응하기 칩 설계 업체는 CPU, GPU, FPGA 등 제품에 첨단 공정 기술을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 하지만 첨단 공정 적용에 따른 SoC 개발 비용이 급격히 증가하고 있는데, 5nm 공정에서의 SoC 개발 비용은 $542M로 65nm 공정 $28M 대비 약 20배 증가했습니다. 이로 인해 SoC 개발 실패 시 비용 손실 Risk가 커졌으나, 반도체 IP 전문업체의 검증된 반도체 IP 기능 블록 도입을 통해 SoC 설계 시간, 비용 및 SoC 개발 실패 위험을 경감 가능합니다.

[ 각 공정별 시스템반도체 설계/제작 비용 ]

* 출처 : Semiconductor design and manufacturing achieving leading-edge capabilities(Mckinsey)

(라) 시스템반도체 Value Chain내 당사의 위치 고객사 요구 사항

오픈엣지는 시스템반도체 Value Chain 내 가장 전방에 위치하는 IP 제공업체

당사는 시스템반도체 설계회사(팹리스, 디자인하우스, IDM)에 IP를 공급하며, 설계회사들은 생산/판매 과정을 거쳐 Set Maker/OEM업체에게 시스템반도체를 제공합니다. 당사는 현재 시스템반도체의 Memory System 관련 IP와 Edge용 NPU System 관련 IP를 보유하고 있으며, 당사의 IP 기술은 시스템반도체 내 다른 제품군으로의 확장 잠재력을 가지고 있어 향후 서버용 NPU System SoC IP로도 진출할 계획이 있습니다. 당사의 제품은 현재 자율주행차, IP Camera 등의 산업에 사용되고 있으나, 고객사가 당사 IP를 적용하는 제품에 따라 응용 제품군이 결정되기 때문에 당사가 Target 제품군을 특정하기 는 어렵습니다. 따라서 당사 사업과 연관된 시장은 하기와 같이 정의할 수 있습니다.

[ 오픈엣지 연관 시장 정의 ]

구분	대상	내용

관련 시장	시스템반도체 시장	반도체 IP 가 적용되는 최종 제품

전체 시장	반도체 IP 시장	반도체 설계에 사용되는 IP 전체 시장

목표 시장	메모리시스템 IP NPU IP	당사 사업과 관련된 반도체 IP 시장

주요 고객사인 Fabless 업체 및 Design House 의 기술적 요구사항을 충족하는 IP 공급

시스템반도체 IP 시장에서의 수요자는 시스템반도체 칩 설계회사로서 Fabless, IDM In-House와 설계 디자인 서비스를 제공하는 Design House가 이에 해당합니다. IDM In-House업체의 경우 자체적으로 IP 개발을 수행하는 경우가 많아, 외부 IP에 대한 수요가 상대적으로 적어 실질적인 IP 업체의 수요자는 시스템반도체 Fabless 업체와

Design House입니다. 최근 일부 Design House 업체가 시스템반도체의 스펙부터 설계, 파운드리 업체를 통한 웨이퍼 제작 및 최종 패키지까지의 전 과정을 담당하는 Turn-Key 서비스를 제공하는 등 사업영역을 확대하고 있어 당사는 디자인하우스를 전략적인 파트너이자 동시에 매출 채널의 허브로 활용할 계획입니다. 시스템반도체 Fabless와 Design House주요 Player들과 이들의 기술적 주요 요구사항은 아래와 같습니다.

[ 시스템반도체 IP 시장에서의 주요 수요자 및 주요 이슈 ]

관련
당사제품	주요 수요자	주요 이슈(기술적 요구사항)

Total
Memory
System IP
Solution	Fabless 업체,
Design House
업체	1. 시장에서 경쟁우위를 점유하는데 꼭 필요한,
소비전력(Power), 성능(Performance), 면적(Area)
관점에서의 최적화
2. 메모리 시스템의 안정성(Reliability)
3. SoC 외부에 있는 DRAM 을 감안하여, DRAM 에 저장된
컨텐츠의 암호화를 통한 보안성
4. 차량용 반도체의 경우, Error Correction Code(ECC) 기능
등의 지원을 통한 Anomaly Detection(이상감지) 등 안전성

AI Platform
IP Solution	1. 주요 응용 신경망의 지원 여부
- (예시 1) 보안카메라 및 차량 ADAS 용 객체 탐지(Object
Detection) 신경망: SSD-Lite, Yolo-V2/V3/V4, EfficientNet 등
- (예시 2) 얼굴 탐지: Facebox 등
- (예시 3) 차량용 도로 인식: Lane Detection Network
2. 주요 응용 신경망의 성능 만족 여부(해상도와 Frame Per
Second)
3. 메모리 요구량 관점 최적화 여부

※ 시장 정의

구분	관련 시장	전체 시장(TAM)
* Total Addressable Market	오픈엣지 목표 시장

시장	시스템반도체 시장	반도체 IP 시장	메모리 시스템 IP 시장,
NPU IP 시장

시장 규모
(2024 년)	$367B	$8.3B	$1.0B
* TAM 시장내 비중 : 12%

시장 특성	다품종 맞춤형, 분업화,
높은 전문성 필요	상위 10 개 기업이 시장의
80%를 점유하는 독점적
시장	(좌동)

시장 성장
요인	응용처의 다양화 및 확대,
주요 국가들의 정책지원
및 투자 등	짧은 Time-to-market,
공정 미세화에 따른 칩
개발비용 증가로
IP Vendor 에 대한
의존도가 확대	(좌동)

제품 정의	데이터를
해석·계산·처리하는
비메모리 반도체	논리, 셀, 집적 회로
레이아웃 설계의 재이용
가능한 기능 블록	(좌동)

주요 제품	CPU, GPU, Mobile AP 등	RTL 코드, Layout 또는
이들의 결합 형태(방식)로
제공	(좌동)

주요 업체	인텔(IDM), 퀄컴(Fabless),
삼성전자(IDM),
TSMC(Foundry) 등	ARM, Synopsys, Cadence,
Rambus, Verisilicon 등	(좌동)

* 출처: WSTS(2024.11), IPnest(2024.04), EY Consulting Group Report(2021.12), 당사추정

(2) 시장 규모 및 전망(가) AI 반도체 시장 전망

시스템반도체 시장의 차세대 성장 동력인 AI 반도체 시장은 가트너(Gartner) 자료에 따르면 2024년 YoY 33%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 전체 AI 반도체 시장규모는 2021년 348억 달러에서 2025년 920억 달러로 연평균 28% 성장이 예상되어 반도체 산업 내에서도 가장 빠른 성장세를 보이고 있습니다.

AI 반도체 수요는 데이터센터와 클라우드 인프라를 중심으로 시작되었으나, 점차 스마트폰, 자율주행차, IoT 기기, 산업용 장비 등 다양한 응용 분야로 확산되고 있습니다. 특히 생성형 AI의 부상으로 고성능 GPU 및 전용 AI 가속기에 대한 수요가 급증하고 있으며, 엔비디아, AMD, 인텔 등 전통적인 반도체 기업뿐만 아니라 구글, 아마존, 마이크로소프트와 같은 클라우드 서비스 제공업체들도 자체 AI 칩 개발에 적극 투자하고 있습니다.

향후 AI 반도체 시장은 대규모 언어 모델(LLM) 등 복잡한 AI 워크로드 처리를 위한 고성능 칩과 함께, 저전력 및 고효율을 요구하는 엣지 컴퓨팅 환경에 최적화된 칩으로 양분될 전망입니다. 특히 효율성 측면에서 기존 범용 프로세서 대비 특정 AI 워크로드에 최적화된 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit) 형태의 반도체가 각광받을 것으로 예상됩니다. 시장 성장을 견인하는 주요 요인으로는 생성형 AI 애플리케이션의 확산, 엣지 디바이스에서의 AI 처리 수요 증가, 자율주행 및 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)의 발전 등이 꼽히고 있습니다. 이에 따라 AI 반도체는 향후 시스템반도체 시장의 핵심 성장 동력으로 자리매김할 것으로 전망됩니다.

[ AI 반도체 시장 전망, 단위 : $B ]

* 출처: WSTS(2024.11), Gartner Forecasts Worldwide AI Chips Revenue to Grow 33% in 2024 (Gartner, 2024.05)

[ AI 반도체 시장 성장 요인(AI 반도체 용용처 중심) ]

구분	Market 성장 Driver

데이터센터/클라우드 AI	- 성장 요인: 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM) 학습/추론을 위한 고성능 AI 가속기 수요 급증- 주요 동향: ·OpenAI, Anthropic, Meta 등 AI 기업들의 대규모 컴퓨팅 인프라 구축 ·엔비디아 H100/H200, AMD MI300X, 구글 TPU v5 등 고성능 가속기 경쟁 심화 ·클라우드 서비스 제공업체들의 자체 AI 칩 개발 확대 ※ AWS Trainium/Inferentia, Google TPU 등 ·O메모리 대역폭과 에너지 효율성이 핵심 경쟁 요소로 부상

엣지 AI/모바일	- 성장 요인: 스마트폰, PC, IoT 기기에서의 온디바이스 AI 처리 수요 증가- 주요 동향: · 스마트폰 NPU 성능 경쟁 본격화 ※ 애플 Neural Engine, 퀄컴 Hexagon, 삼성 엑시노스 NPU) · 저전력 고효율 AI 처리를 위한 특화 아키텍처 개발 가속화 · 프라이버시 보호와 실시간 응답성을 위한 엣지 AI 솔루션 확대 · AIoT(AI+IoT) 기기용 초저전력 AI 반도체 시장 형성

자율주행/ADAS	- 성장 요인: 자율주행 레벨 상승과 ADAS 기능 확대로 차량용 반도체 수요 급증- 주요 동향: · L2+/L3 수준의 자율주행 상용화로 고성능 AI 처리 능력 필요 · 테슬라의 FSD 칩 자체 개발 등 자동차 제조사들의 반도체 내재화 시도 증가 · 센서 퓨전과 실시간 의사결정을 위한 특화 AI 칩 수요 확대 · 차량용 AI 반도체의 안전성, 신뢰성, 내구성 요구 수준 증가

XR/메타버스	- 성장 요인: AR/VR/MR 기기와 메타버스 서비스를 위한 그래픽 및 AI 가속 수요- 주요 동향: · Apple Vision Pro, Meta Quest, MS HoloLens 등 XR 기기 진화 · 실시간 3D 렌더링과 공간 인식을 위한 특화 반도체 수요 증가 · 몰입형 콘텐츠 소비와 생성을 위한 AI 기반 그래픽 처리 필요성 증대 · 2025년 이후 경량화된 AR 기기 확산 시 특화 반도체 수요 예상

산업/의료 AI	- 성장 요인: 산업 자동화, 로봇, 의료 영상, 정밀 의료 등 분야의 AI 활용 확대- 주요 동향: · 산업용 로봇과 협동 로봇(코봇)의 실시간 AI 처리 요구 증가 · 의료 영상 진단, 약물 발견, 유전체 분석 등 의료 AI 응용 확대 · 산업 IoT와 디지털 트윈을 위한 엣지-클라우드 하이브리드 AI 인프라 구축 · 고신뢰성과 실시간 처리가 필요한 산업용 AI 가속기 수요 증가

* 출처: 업계 발표 자료, 기술 블로그, 언론 보도 종합

(다) 반도체 IP 시장 전망(전체 시장, TAM(Total Addressable Market))

반도체 IP는 SoC 기술 발전의 핵심으로, IP Vendor에 대한 의존도가 높아지고 있는 상황이며, 향후에도 더욱 확대될 것으로 전망됩니다.

- 시장 니즈 : 짧은 Time-to-market에 따른 경쟁 우위 확보 필요하나, 반도체 공정

미세화에 따른 칩 개발 비용 상승, IC 복잡성 심화 등으로 필요 리소스는 급증하고 있음. 응용처별 맞춤형 반도체 수요 또한 확대되는 상황으로, IP Vendor에 대한 의존도는 지속 증가할 전망

- Risk 요인 : 시스템 업체의 자체 칩 Customizing에 대한 니즈가 지속 확대되는 추세로, IP Vendor들은 다양한 옵션을 끊임없이 제공하여 시스템반도체 수요자의 IP 내재화를 막기위한 노력 필요

- 경쟁 구도 : ARM이 Processor IP를 중심으로 반도체 IP 시장을 주도하고 있으며, 그 외 Imagination, Arteris, Rambus 등은 단일 제품군을 중심으로 경쟁력 강화 및 사업 전개

[ 반도체 IP 시장 전망, 단위: $M ]

출처: IPnest (2024.04), WSTS (2024.11)

(라) 오픈엣지 목표 시장

당사 목표 시장은 2021년 $664M 규모에서 2025년 $1,714M 규모로 성장이 전망됩니다.(연평균 성장률 29%)

- Interface- DDRn(Memory Controller, PHY) : 주력 제품이며, 주로 Controller와 PHY가 결합된 형태로 제공, 현재 아웃소싱이 40% 정도이며, 수요는 더욱 확대될 전망

- Interface- D2D PHY(Die-to-die Interconnect) : 개화 전 시장이나, 미세화 공정에 따른 수율과 제조원가 상승 문제 대안으로 해당 기술이 주목을 받을 것으로 전망

- Infra-structure(On-chip Interconnect) : IC 제조사들의 비용 편익, 제품 차별화 및 수요 증가에 따른 Time-to-market 개선 니즈로 IP Outsourcing의 가속화 전망

- NPU for Edge(Neural Processing Unit) : 엣지용은 단일 제품의 상용화가 진행되지 않은 Early stage이나, '온디바이스 AI' 구현을 위한 엣지용 NPU의 수요 확대 전망

[ 오픈엣지 목표 시장 전망, 단위 : $M ]

출처: EY Consulting Group Report(2021.12), IPnest(2024.04)