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AI 반도체 산업의 기술발전 방향과 후발자의 추격 가능성에 대한 고찰 : 미국 특허를 이용한 기술수명주기 분석을 중심으로

A study on the technological development path of the AI semiconductor industry and the catch-up chance for latecomers: Focusing on technical patent analysis as the view of the technological life cycle

오철|이종호
한국혁신학회|2022.08|한국혁신학회지 (Innovation studies)|제17권 제3호|pp. 113-133

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기회의 창patent analysis특허분석추격AI반도체기술 패러다임AI semiconductorwindow of opportunitytechnology paradigm.

초록

제4차 산업혁명의 등장과 함께 새로운 기술들이 주목을 받고 있다. 빅데이터, AR/XR, IoT, 무인자동차 등 우리의 삶을 바꿀 수 있는 기술들이다. 이러한 기술들은 인공지능(AI)이 기반이 될 때, 더욱 효율적인 활용이 가능하다. 본 연구는 AI기술의 핵심이 되는 AI반도체 연구에 대한 기존 문헌을 토대로 AI반도체를 1세대(CPU, GPU), 2세대(FPGA, ASIC, Neural), 및 3세대(Neuromorphic)로 구별한다. 이를 토대로 특허자료를 수집하고 AI반도체의 발전에 따라 후발자에게 추격의 가능성이 존재하는지 여부에 대하여 기술수명주기 관점에서 기술적 분석을 수행하였다. 기술수명주기가 짧다는 것은 기존 기술에 덜 의존하고 신기술을 더욱 많이 이용하고 있다는 것을 의미한다. 또한, 기존 기술을 덜 이용한다는 것은 기술적 패러다임이 전환되는 시점에 후발자의 기술추격 가능성이 높다는 것을 의미하기도 한다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, AI반도체 특허는 꾸준한 양적 증가세에 있고 2018년 이후 성장률이 급등하였다. 둘째, 상대적 기술수명주기 분석은 3세대가 1⋅2세대에 비해서 수명주기가 상대적으로 더 짧다는 것을 보여줬고 최근 들어 그 격차가 커지고 있다는 것을 보여준다. 셋째, 기회의 창 관점에서 볼 때, 1세대와 2세대의 AI 반도체는 기존 기술의 연장성에 있어서 후발자가 시장에 진입하기 어려운 측면이 있다. 그러나 3세대는 인간의 두뇌와 유사한 기술을 활용하는 새로운 기술적 패러다임을 제시하기 때문에, 기술수준은 아직 미흡하더라도 시장잠재력은 높다고 할 수 있다. 즉, 3세대 기술의 경우 아직 지배적 선발자(마켓 리더)가 존재하지 않는 경합시장으로서 후발자가 추격하기 위한 기회의 창이 열려있다고 볼 수 있다.

Abstract

With the advent of the 4th industrial revolution, new technologies is receiving attention. These are technologies that can change our lives, such as big data, AR/XR, IoT, and autonomous vehicles. These technologies are used more efficiently when combined with AI. Therefore, based on the existing literature on AI semiconductor, which is the core for the AI technology, we have classified AI semiconductors as three types such as the 1st generation(CPU and GPU), 2nd generation(FPGA, APIC and Neural), and 3rd generation(Neuromorphic). With the classification, we collected the patent data and analyzed that whether a window of opportunity exists for latecomers. The results are as follows. First, the amount of the AI semiconductor patents increases steadily, and the growth rate has risen sharply after 2018. Second, the relative technological cycle time of the 3rd generation is shorter than that of the 1st and 2nd generations, and the gap is high in recent years. Third, from the perspective of the window of opportunity, a shorter cycle time means that it is less reliance on existing technologies and using more new technologies. Using less existing technology means that the incumbents and the latecomers are on the same starting line at the time of technological paradigm shift. The technical field of 1st and 2nd generation AI semiconductors on the extension line of existing technologies have difficulties in entering the market for latecomers. However, since the 3rd generation presents a new technological paradigm that utilizes a technology similar to the human brain, the market potentials is high even if the technological level is still insufficient. In other words, in the case of 3rd generation, as a competitive market where there is no dominant incumbents yet, the window of opportunity for latecomers is wide opened.

참고문헌 (40)

  1. 반도체 산업의 차세대 성장엔진, AI 반도체 동향과 시사점, "김용균", ~, pp.ICT Spot Issue, 2018-01 (2018)
  2. 곽현, "특허분석을 통한 인공지능 기술 분야 경쟁력 분석:특허 시장성과 기술력 질적 분석을 중심으로", 정보시스템연구, 28(3), pp.141~158 (2019), 한국정보시스템학회
  3. 박주섭, "키워드 네트워크 분석을 활용한 과학기술동향 분석", 한국산업정보학회논문지, 23(2), pp.63~73 (2018), 한국산업정보학회[DOI]
  4. 송영화, "기술수명주기에 따른 기술혁신성과 분석: 태양광산업 초기 및 후기 진입국을 중심으로", 한국혁신학회지, 16(4), pp.293~324 (2021), 한국혁신학회
  5. 오호연, "키워드 분석을 통한 인공지능 분야의 유망 기술 연구", 한국경영공학회지, 22(4), pp.87~98 (2017), 한국경영공학회[DOI]
  6. 인공지능 기술의 특허 경쟁력과 기술-산업 연관성 분석, "이병기", KERI, 1~32, pp.KERI Insight 16-37 (2017)
  7. 이승권, "중소벤처기업의 동적역량 및 가치지향성이 기술혁신을 통한 경영성과에 미치는 영향에 관한 연구", 한국경영공학회지, 23(1), pp.69~85 (2018), 한국경영공학회[DOI]
  8. 이왕재, "인공지능 기술 랜드스케이프 : 기술 구조와 기업별 경쟁우위", 기술혁신학회지, 22(3), pp.340~361 (2019), 한국기술혁신학회[DOI]
  9. 정명석, "국내외 특허데이터 기반의 인공지능분야 기술동향 분석", 디지털융복합연구, 16(6), pp.187~195 (2018), 한국디지털정책학회[DOI]
  10. 차영태, "경영혁신형중소기업의 혁신활동이 경쟁우위와 경영성과에 미치는 영향에 관한 연구", 한국경영공학회지, 20(3), pp.87~103 (2015), 한국경영공학회
  11. 한국과학기술평가원(KISTEP), "이슈 분석: 차세대 성장동력, AI반도체 동향과 시사점", 과학기술&ICT 정책·기술동향, 116 (2018)
  12. Abadi, H. H. N., "Artificial intelligence trends based on the patents granted by the united states patent and trademark office", IEEE Access, 8, pp.81633~81643 (2020)
  13. Abramovitz, M., "Catching up, forging ahead, and falling behind", The journal of Economic History, 46(2), pp.385~406 (1986)
  14. Bonferroni, C., "Teoria statistica delle classi e calcolo delle probabilita", Pubblicazioni del R Istituto Superiore di Scienze Economiche e Commericiali di Firenze, 8, pp.3~62 (1936)
  15. Criscuolo, P., "The `home advantage' effect and patent families : A comparison of OECD triadic patents, the USPTO and the EPO", Scientometrics, 66(1), pp.23~41 (2006)
  16. Fujii, H., "Trends and priority shifts in artificial intelligence technology invention : A global patent analysis", Economic Analysis and Policy, 58, pp.60~69 (2018)
  17. Guennif, S., "Explaining Divergence in Catching-up in Pharma between India and Brazil using the NSI Framework", Research Policy, 41(2), pp.430~441 (2012)
  18. "클라우드 머신러닝: FPGA기반 DNN" (2016)[URL]
  19. Griliches, Z., "Patent Statistics as Economic Indicators : A Survey", Journal of Economic Literature, 28(4), pp.1661~1707 (1990)
  20. Jaffe, A. B., "Patents, citations, and innovations: A window on the knowledge economy" (2002), MIT press
  21. Joo, S., "Catch-up Strategy of an Emerging Firm in an Emerging Country:Analyzing the Case of Huawei Vs. Ericsson with Patent Data", International Journal of Technology Management, 72(1-3), pp.19~42 (2016)
  22. Joo, S., "Samsung's catch-up with Sony : an analysis using US patent data", Journal of the Asia Pacific Economy, 15(3), pp.271~287 (2010)
  23. Lee, K., "Emerging digital technology as a window of opportunity and technological leapfrogging: catch-up in digital TV by the Korean firms", International Journal of Technology Management, 29(1-2), pp.40~63 (2005)
  24. Lee, K., "Catching-up or Leapfrogging in the Indian It Service Sector : Windows of Opportunity, Path-Creating, and Moving up the Value Chain", Development Policy Review, 32(4), pp.495~518 (2014)
  25. Lee, J., "Is the fourth industrial revolution a continuation of the third industrial revolution or something new under the sun? Analyzing technological regimes using US patent data", Industrial and Corporate Change, 30(1), pp.137~159 (2021)
  26. Lee, K., "Technological Regimes, Catching-up and Leapfrogging : Findings from the Korean industries", Research Policy, 30(3), pp.459~483 (2001)
  27. Lee, K., "Schumpeterian analysis of economic catch-up: Knowledge, path-creation, and the middle-income trap" (2013), Cambridge University Press
  28. Mathews, J. A., "Strategy and the Crystal Cycle", California Management Review, 47(2), pp.6~31 (2005)
  29. Mathews, J. A., "The Origins and Dynamics of Taiwan’s R&D Consortia", Research Policy, 31(4), pp.633~651 (2002)
  30. Mogoutov, A., "Data search strategy for science and technology emergence : A scalable and evolutionary query for nanotechnology tracking", Research Policy, 36(6), pp.893~903 (2007)
  31. Mu, Q., "Knowledge Diffusion, Market Segmentation and Technological Catch-Up : The Case of the Telecommunication Industry in China", Research policy, 34(6), pp.759~783 (2005)
  32. 오철, "Is the technological capability gap between Hyundai and Mitsubishi converging or diverging? Findings from patent data analysis", ASIAN JOURNAL OF TECHNOLOGY INNOVATION, 23, pp.109~128 (2015), 기술경영경제학회
  33. Park, K. -H., "Linking the technological regime to the technological catch-up : analyzing Korea and Taiwan using the US patent data", Industrial and Corporate Change, 15(4), pp.715~753 (2006)
  34. Perez, C., "Catching up in technology: entry barriers and windows of opportunity", ~ (1988)
  35. Scheffé, H, "An analysis of variance for paired comparisons", Journal of the American Statistical Association, 47(259), pp.381~400 (1952)
  36. Schwab, K, "The fourth industrial revolution" (2017), Crown Business
  37. "Globalization 4.0-what does it mean" (2018)[URL]
  38. Šidák, Z, "Rectangular confidence regions for the means of multivariate normal distributions", Journal of the American Statistical Association, 62(318), pp.626~633 (1967)
  39. Uhm, D., "Patent data analysis of artificial intelligence using Bayesian interval estimation", Applied Sciences, 10(2), pp.570~ (2020)
  40. FY 2020 Performance and Accountability Report, "USPTO", USPTO, ~ (2020)

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