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[유미's 픽] "GPU 넘는다"…삼성·LG·롯데·포스코 가세로 국산 NPU 확산 본격화

국산 신경망처리장치(NPU)를 중심으로 한 국내 인공지능(AI) 산업 재편이 본격화되고 있다. 정부가 50조원 규모의 'K-엔비디아' 육성 프로젝트를 추진하며 정책 드라이브를 강화하는 가운데 민간 기업들도 공공·제조·클라우드·서비스 등 각 영역에서 NPU 도입과 사업화를 서두르는 모습이다. 3일 업계에 따르면 최근 국내 주요 IT·산업 기업들은 그래픽처리장치(GPU) 중심 AI 인프라에서 벗어나 NPU를 기반으로 한 구조 전환을 추진하며 비용 효율과 전력 절감, 데이터 주권 확보를 동시에 노리고 있다. 기술 검증 단계를 넘어 실제 서비스와 인프라로 확산되고 있는 상황을 고려한 것으로, AI 서비스 확산에 따라 추론 수요가 급증하면서 전력 소비와 운영 비용 부담이 커진 점도 한 몫 했다. 정부도 이 같은 변화에 맞춰 정책 지원을 강화하고 있다. 실제 과학기술정보통신부와 금융위원회는 지난달 민관 합동 간담회를 통해 AI 반도체 시장이 범용 GPU 중심에서 저전력·고효율 중심 구조로 전환되고 있다고 진단하고 국산 NPU 산업 육성에 정책 역량을 집중하겠다고 밝혔다. 국민성장펀드를 통해 향후 5년간 50조원을 투입하는 'K-엔비디아' 프로젝트도 추진 중이다. 이에 따라 클라우드 인프라 영역에서도 국산 NPU 적용이 구체화되고 있다. 삼성SDS가 국산 NPU 기반 '서비스형 NPU(NPUaaS)'를 오는 7월 출시하는 것이 대표적 사례다. 삼성SDS는 기존 '서비스형 GPU(GPUaaS)' 중심 구조에서 벗어나 NPU를 포함한 하이브리드 인프라를 구축함으로써 기업들이 AI 워크로드 특성에 따라 연산 자원을 선택할 수 있도록 하겠다는 전략을 내세웠다. 클라우드에서 구독형으로 NPU를 제공함으로써 초기 투자 부담을 낮추고 도입 장벽을 줄인 점도 특징이다. NPU 도입은 공공과 산업 현장을 중심으로도 확대되는 흐름을 보이고 있다. 비용과 전력 효율이 중요한 공공 인프라를 중심으로 적용 검토가 이뤄지면서 초기 수요도 형성되는 분위기다. 특히 공공 및 유통 인프라 분야에서는 비용 경쟁력 확보를 중심으로 NPU 도입이 이뤄지고 있다. 롯데이노베이트는 딥엑스와 협력해 지능형 CCTV와 ITS에 NPU를 적용하며 GPU 대비 총소유비용(TCO) 절감을 추진 중이다. 업계에선 정책 인센티브가 구체화되기 전부터 국산 반도체 적용을 검토하는 등 선제 대응 성격이 강한 사례라고 봤다. 제조 분야에서는 포스코DX가 모빌린트 NPU를 산업용 제어 시스템에 탑재해 설비 단계에서 실시간 AI 분석과 제어가 가능한 구조를 구축하고 있다. 이는 클라우드 중심 AI에서 벗어나 현장 중심의 엣지 AI로 전환하는 흐름을 반영한 것으로, 보안성과 즉시성을 동시에 확보하려는 전략으로 풀이된다. 클라우드와 플랫폼 영역에서도 대응이 이어지고 있다. LG CNS는 NPU 기반 AI 인프라 구축을 확대하고 있으며, LG유플러스는 NPU와 대규모 언어모델(LLM), 인프라를 결합한 'AI 어플라이언스'를 통해 공공·금융 등 폐쇄망 시장을 겨냥하고 있다. 클라우드 의존 없이 자체 환경에서 AI를 구동할 수 있도록 한 점이 특징이다. AI 모델 영역에서는 LG AI연구원과 업스테이지가 중심 역할을 하고 있다. LG AI연구원은 '엑사원(EXAONE)'을 기반으로 국산 NPU와의 최적화를 추진하며 추론 중심 AI 환경에 대응하고 있으며, 업스테이지 역시 퓨리오사AI와 협력해 NPU 기반 생성형 AI 서비스 상용화를 추진 중이다. 이는 모델 단계에서도 GPU 의존도를 낮추려는 시도로 해석된다. 기업용 소프트웨어 분야에서도 변화가 나타나고 있다. 더존비즈온은 퓨리오사AI와 협력해 전사적자원관리(ERP) 등 핵심 업무 시스템에 NPU 기반 AI를 적용하며 공공·금융 시장 확대를 추진하고 있다. 기존 분석 중심 AI에서 벗어나 실제 업무 프로세스에 AI를 접목하려는 움직임이다. 유통 및 시스템통합(SI) 영역에서는 코오롱베니트가 리벨리온과 협력해 NPU 기반 'AI 엑셀러레이션 서비스'를 추진하며 기업 고객 접점을 확대하고 있다. 반도체 기술을 실제 비즈니스 환경에 적용하는 역할로, 시장 확산을 위한 유통 채널로 기능하고 있다. 클라우드 사업자들의 선행 움직임도 영향을 미쳤다. 네이버클라우드는 'AI반도체 팜' 사업을 통해 국산 NPU의 성능과 안정성을 산업 현장에서 검증하며 상용화 기반을 마련했다. 이후 기업들의 사업화 움직임도 이어지고 있다. 업계에선 현재 국산 NPU 사업을 두고 기술 검증 단계를 넘어 상용화 초기 단계로 보고 있다. 동시에 벤더 간 경쟁도 본격화되면서 기업들은 국산 NPU 도입을 전제로 협력 구조도 구축하는 모습이다. 업계 관계자는 "지금은 NPU 도입 여부를 논의하는 단계가 아니라 어떤 기술을 선택할지 경쟁이 시작된 단계"라며 "정부 정책과 민간 인프라가 맞물리면서 AI 반도체 생태계가 빠르게 확산될 것으로 기대된다"고 말했다.

2026.04.03 08:48장유미 기자

[단독] 삼성SDS, 국내 첫 국산 NPUaaS 7월 출격…정부 'AI 주권' 정책 추진 앞장

삼성SDS가 국내 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 가운데 처음으로 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 서비스형 인프라(NPUaaS)를 출시한다. 정부가 국산 AI 반도체 활용 확대와 'AI 주권' 확보를 강조하는 가운데 민간에서 이를 실제 서비스로 구현하는 첫 사례란 점에서 주목된다. 2일 업계에 따르면 삼성SDS는 오는 7월 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 기반으로 한 NPUaaS를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 출시할 예정이다. 국내 CSP 중 국산 NPU를 클라우드 서비스 형태로 제공하는 첫 사례로, 국산 AI 반도체의 상용화 채널을 본격적으로 여는 계기로 평가된다. 삼성SDS는 지난해 9월부터 퓨리오사AI와 협력해 레니게이드를 SCP 환경에 최적화하고 서비스형 모델로 상품화하는 작업을 진행해왔다. 양사는 별도의 MOU 체결 없이 기술 협력을 중심으로 사업화를 추진해온 것으로 알려졌다. 특히 레니게이드는 AI 추론(inference)에 특화된 반도체로, GPU 대비 전력 효율과 비용 측면에서 경쟁력을 갖춘 것으로 평가된다. 글로벌 AI 인프라 시장이 GPU 중심으로 형성된 가운데 비용 부담과 공급 제약이 지속되면서 대안으로서 NPU 수요가 확대되는 흐름과도 맞물린다. 이번 NPUaaS 도입은 삼성SDS의 AI 인프라 포트폴리오를 다변화하는 의미도 갖는다. 기존 GPUaaS 중심에서 벗어나 NPU 기반 연산 자원을 추가함으로써 고객이 AI 워크로드 특성에 따라 인프라를 선택할 수 있는 구조를 갖추게 됐다는 점에서다. 삼성SDS의 NPUaaS 고객은 삼성클라우드플랫폼(SCP)를 통해 레니게이드를 구독형으로 사용할 수 있으며 1장부터 8장까지 단위별 확장이 가능하다. 또 스타트업부터 대기업까지 다양한 규모의 AI 서비스에 맞춰 유연하게 활용할 수 있다는 점에서 시장성이 높다고 평가된다. 해당 NPU는 SCP의 스토리지, 네트워크, 컴퓨트 등 기존 클라우드 서비스와 연계해 사용할 수 있도록 설계됐다는 점도 강점이다. 이는 단순 연산 자원 제공을 넘어 데이터 처리와 모델 운영까지 포함하는 통합 AI 인프라로 확장하려는 전략이 반영된 것으로 풀이된다. 이를 위해 삼성SDS는 레니게이드 서버를 가상화하고 SCP의 가상화 계층과 통합하는 작업을 진행 중이다. 물리적 NPU 자원을 클라우드 환경에 맞게 추상화해 자원 활용 효율을 높이고 사용자 접근성을 개선하겠다는 구상이다. 이번 서비스는 정부의 AI 반도체 육성 정책과도 맞닿아 있다. 정부는 AI 추론 시장 확대에 대응해 저전력·고효율 NPU를 중심으로 산업 경쟁력을 강화하기 위해 적극 나섰다. 특히 과학기술정보통신부는 지난달 금융위원회와 국민성장펀드 K-엔비디아 육성 프로젝트 추진을 위한 민관 합동 간담회를 개최하며 AI 반도체 시장의 패러다임이 범용 GPU 중심에서 효율 중심 구조로 전환되고 있다고 진단하며 국산 NPU 기술 확보를 위한 대규모 투자 필요성을 강조했다. 또 국민성장펀드를 통해 향후 5년간 50조원을 투입하는 'K-엔비디아' 육성 프로젝트를 추진하며 AI 컴퓨팅 인프라와 생태계 전반에 대한 지원 확대에 대한 의지를 드러냈다. 업계에선 삼성SDS의 NPUaaS가 정부의 이 같은 정책 기조 속에서 국산 AI 반도체의 실제 활용을 확대하는 계기가 될 것으로 보고 있다. 클라우드 기반 서비스는 초기 투자 부담 없이 기업들이 NPU를 도입할 수 있는 환경을 제공한다는 점에서 정책 효과를 시장으로 연결하는 역할을 할 수 있기 때문이다. 업계 관계자는 "국산 NPU가 실제 클라우드 서비스로 제공되는 것은 기술 개발 단계를 넘어 시장 적용 단계로 진입했다는 의미"라며 "정부 정책과 민간 인프라가 맞물리면서 AI 반도체 생태계가 본격적으로 확대될 것"이라고 말했다.

2026.04.02 14:46장유미 기자

남부발전, 퓨리오사AI와 국산 AI 반도체 생태계 조성 협력

남부발전이 인공지능(AI) 대전환 가속화 흐름에 발맞춰 국산 반도체 기술을 활용한 에너지 생태계 육성에 나선다. 한국남부발전(대표 김준동)은 퓨리오사AI와 '에너지 효율 중심의 국산 AI 인프라 생태계 구축'을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 기존 외산 고가 그래픽처리장치(GPU) 의존도를 낮추고, 전력 효율이 뛰어난 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 인프라를 구축하기 위해 마련됐다. 이를 통해 남부발전은 발전설비 운영 비용을 절감하고, 퓨리오사AI는 국산 AI 반도체의 실제 산업 현장 적용 사례를 확보해 기술 자립도를 높인다는 방침이다. 두 회사는 국산 기술 기반 저전력·고성능 AI 인프라 구축을 목표로 ▲NPU 기반 AI 서버 도입·실증 ▲국산 AI 인프라 최적화를 위한 시스템 성능 개선 ▲GPU와 NPU 간 분산 처리를 위한 하이브리드 운영 방안 모색 ▲최신 AI 기술 관련 교류 및 공동 연구 등을 추진할 예정이다. 특히 이번 협력에는 퓨리오사AI의 2세대 NPU인 '레니게이드(RNGD)'가 활용된다. 이 모델은 높은 전력 효율성이 검증된 만큼, 남부발전은 이를 통해 핵심 AI 기술의 성능을 검증하고 대상 시스템을 단계적으로 확대해 차세대 AI 반도체 기술력 선점의 전초기지 역할을 수행할 예정이다. 김준동 남부발전 사장은 “이번 협약은 국산 기술로 안정적이고 효율적인 AI 기반 환경을 조성하는 의미 있는 첫걸음”이라며 “국산 AI 반도체 기술이 실제 산업 현장의 실효성을 입증하고, 향후 다른 공공기관과 산업계로 확산되는 계기가 되길 바란다”고 밝혔다.

2026.03.13 02:00주문정 기자

엔비디아 GPU 의존 넘을까…정부에 발 맞춘 LG CNS, 국산 AI 반도체로 공공 AX 공략

LG CNS가 인공지능(AI) 반도체 기업 퓨리오사AI와 손잡고 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 서비스를 개발해 공공 AX 시장 공략에 나선다. 정부가 국산 AI 반도체 육성을 핵심 과제로 내세운 가운데 대기업과 국내 AI 반도체 스타트업 간 협력이 본격화하는 모습이다.LG CNS는 서울 마곡 LG사이언스파크 본사에서 퓨리오사AI와 'AI 인프라 사업 협력 확대'를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 5일 밝혔다. 협약식에는 LG CNS AI클라우드사업부 김태훈 부사장과 퓨리오사AI 백준호 대표 등 주요 경영진이 참석했다. 퓨리오사AI는 AI 연산에 특화된 반도체인 NPU를 설계·개발하는 AI 반도체 스타트업이다. 퓨리오사AI의 2세대 NPU 'RNGD(레니게이드)'는 대규모 AI 서비스에 필요한 고성능 요건을 충족하고, 그래픽처리장치(GPU) 대비 전력 소모와 운영 비용을 크게 줄일 수 있다. 퓨리오사AI는 지난 1월 TSMC로부터 RNGD 4000장을 인도받으며 양산에 성공, 글로벌 시장 공략 및 보급에 박차를 가하고 있다. 이번 협력을 통해 양사는 LG AI연구원 컨소시엄으로 참여 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 내 협력을 강화한다. LG CNS는 퓨리오사AI의 RNGD를 적용한 K-엑사원(EXAONE)을 기반으로 AI 서비스의 성능을 최적화하고, 상용화해 시너지를 극대화하는 역할을 맡는다. 퓨리오사AI는 안정적인 RNGD 공급과 함께 NPU 관련 기술 지원을 담당한다.이번 협력은 국산 AI 반도체가 실제 AI 서비스 환경에서 상용화 가능성을 검증하는 사례라는 점에서 업계의 관심을 받고 있다. 그동안 국내 AI 반도체는 기술력 대비 상용 레퍼런스 부족이 한계로 지적돼 왔는데, 이번 협력을 계기로 대기업 AI 서비스 인프라에 토종 NPU가 적용되는 실증 사례가 추가됐다는 평가다. 업계에선 이번 협력이 토종 AI 반도체가 엔비디아 중심의 GPU 생태계에 도전할 수 있는 가능성을 보여주는 사례이자, 국내 AI 반도체 기업들이 본격적으로 공급망에 참여할 수 있는 신호탄이라는 분석도 나온다. GPU 중심 인프라 구조에서 벗어나려는 시도라는 점도 이번 협력의 의미로 꼽힌다. 퓨리오사AI의 NPU는 GPU 대비 전력 효율과 추론 성능 측면에서 경쟁력을 갖췄다는 평가를 받아왔다. 이번 프로젝트를 통해 단순한 하드웨어 대체를 넘어 AI 서비스 특성에 맞춰 GPU와 NPU를 병행·최적화하는 인프라 구조의 가능성을 검증한다는 점에서 AI 인프라 생태계 확장으로 이어질 수 있다는 해석도 나온다. LG CNS 역시 협력 배경으로 GPU 중심 생태계에 대한 종속성을 줄이고, 국내 AI 기술과 인프라 경쟁력을 강화하려는 전략을 강조하고 있다. 특히 공공 AX 시장의 경우 비용 효율성과 안정성이 중요한 만큼, NPU 기반 인프라가 현실적인 대안이 될 수 있다는 판단이다. 퓨리오사AI 입장에서도 이번 협력은 성장의 중요한 분기점으로 평가된다. 국내 대기업의 AI 서비스 인프라에 자사 NPU가 채택되면서 기술력뿐 아니라 상용성과 안정성을 동시에 입증할 수 있는 레퍼런스를 확보하게 됐기 때문이다. 회사는 이를 바탕으로 글로벌 시장에서도 고객 확보에 나선다는 전략이다. 업계 관계자는 "LG CNS와의 협력이 특정 기업의 성과를 넘어 국내 팹리스 기업들이 AI 반도체 분야에서 자체 제품을 실제 서비스에 적용하는 사례를 늘리는 계기가 될 수 있을 것"이라며 "정부가 국산 AI 반도체 육성을 핵심 과제로 제시한 상황에서 민간 차원의 실질적인 상용화 사례가 등장하고 있다는 점에서 의미가 있다"고 분석했다. 양사는 이번 협력을 계기로 토종 AI 모델과 서비스, 인프라, AI반도체로 구성된 '소버린 AI 생태계'를 더욱 강화하고 공공 AX 시장에 최적화된 서비스를 제공한다는 전략이다. 공공 부문 특성상 보안성과 비용 효율, 안정성이 중요한 만큼, GPU 중심 인프라의 대안으로 NPU 기반 AI 인프라를 제시하겠다는 구상이다. 협력의 첫 단계로 LG CNS는 자체 개발한 기업용 에이전틱AI 플랫폼 '에이전틱웍스(AgenticWorks)' 구동 인프라에 퓨리오사AI NPU를 적용해 기술 검증을 진행한다. 에이전틱AI는 스스로 목표를 설정하고 복잡한 업무를 수행하는 만큼, 이를 뒷받침할 고성능·고효율 인프라가 필수적이다. LG CNS는 NPU 기반 인프라를 통해 에이전틱AI 서비스의 전력 효율과 운영 효율을 동시에 높일 계획이다. 양사는 NPU 기반 GPUaaS(GPU as a Service) 성능 최적화 기술도 실증한다. GPUaaS는 GPU를 가상화해서 제공하는 방식으로, 사용자는 실제 하드웨어를 구매하지 않고도 고성능 연산 환경을 활용할 수 있어 AI 시대의 핵심 모델로 각광받고 있다. 양사는 AI 학습과 AI 서비스 운영, 추론 등 모든 단계에 NPU를 적용해 전력 효율과 비용 경쟁력을 높일 수 있는 인프라 최적화에 나선다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부 부사장은 "퓨리오사AI와의 협력을 통해 고객들이 에이전틱AI를 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 NPU 기반 AI 인프라 기술력과 전문인력을 확보할 것"이라며 "LG AI연구원과 협력해 국가대표AI 모델 고도화를 지원하고 국내 AI 산업 발전에 기여할 것"이라고 밝혔다.

2026.02.05 10:05장유미 기자

제논, 한국중부발전·리벨리온과 발전소 특화 AI 업무 서비스 개발 협력

제논이 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 인공지능(AI) 업무 서비스 개발에 나선다. 제논은 한국중부발전, 리벨리온과 발전소 업무 특화 AI 서비스 개발을 위한 3자 업무협약(MOU)을 체결했다고 2일 밝혔다. 이번 협약은 국산 NPU를 기반으로 한 실무형 AI 서비스를 공동 개발하기 위해 추진됐다. 특히 국산 기술을 중심으로 AI 인프라와 응용 서비스를 개발해 발전소 업무 환경에 맞춘 고성능 AI를 실증할 계획이다. 이를 통해 공공과 민간 협력 기반의 AI 상생 및 자립 생태계를 조성한다는 목표다. 협약에 따라 3자는 리벨리온의 고성능 NPU 하드웨어를 기반으로 한국중부발전의 업무 환경에 특화된 AI 서비스인 '하이코미' AI 서비스를 공동 개발한다. 이 과정에서 제논은 대규모언어모델(LLM) 추론 엔진을 리벨리온의 NPU에 최적화한다. 이를 바탕으로 발전소 현장에 최적화된 고성능의 하이코미 AI 응용 서비스 개발 및 다양한 신규 서비스의 창출을 지원한다. 하이코미는 지난해 12월 발전사 최초로 도입된 한국중부발전의 생성형 AI 서비스로, 제논이 1차 사업에 이어 현재 2차 사업까지 수행 중이다. 공동 개발 프로젝트는 이달부터 단계적으로 추진된다. 우선 기존 그래픽처리장치(GPU) 환경에 설치된 하이코미 서비스에 더해 리벨리온의 '아톰-맥스' NPU가 탑재된 AI 서버에도 제논의 생성형 AI 플랫폼 '제노스'를 적용하고 하이코미 AI 서비스가 안정적으로 운용될 수 있는 기반 환경을 조성한다. 이후 NPU 기반의 제노스 플랫폼상에서 실시간 데이터 분석·예측과 AI 추론을 포함한 자동화 시스템을 개발할 예정이다. 고석태 제논 대표는 "AI 솔루션 기업과 AI 반도체 스타트업, 공공기관이 힘을 모아 국산 기술 기반의 AI 생태계를 구축하는 모범 사례를 만들게 돼 매우 뜻깊다"며 "이번 협력을 통해 확보된 기술적 기반 위에서 하이코미 서비스가 실제 업무 현장과 보다 긴밀하게 연계되는 형태까지 고도화될 수 있도록 우리의 기술 역량을 다해 각 기관과 긴밀히 협력해 나가겠다"고 말했다.

2025.12.02 17:52한정호 기자

정부 AI 인프라 정책에 외면받는 '국산 서버'…"NPU와 함께 풀스택 고려해야"

정부가 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위한 국가 인프라 확충 정책을 본격 추진하는 가운데 국산 AI 서버 업계에선 그래픽처리장치(GPU)나 신경망처리장치(NPU)뿐 아니라 서버·스토리지 등 AI 인프라 전반을 아우르는 풀스택 관점의 전략이 필요하다는 목소리가 거세지고 있다. 정부가 국산 AI 반도체 실증에 집중하고 있지만 정작 이를 담아 구동할 서버 인프라 산업은 외산 일색이라는 현실이 재조명되며 정책 사각지대라는 지적도 잇따른다. 21일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 두 차례 유찰됐던 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업의 재공모를 준비하며 기업 및 부처 간 협의를 통해 GPU 자원에 대한 대규모 구매와 클라우드 위탁 운영 방안 등을 검토 중이다. AI 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원을 대규모로 제공하겠다는 취지는 긍정적이나 업계 일각에선 이번 기회에 국산 서버 생태계도 함께 육성해야 한다는 주장이 제기되고 있다. 현재 국내 AI 서버 시장은 델·HPE·레노버 등 외산 기업들이 과점한 상황이다. 국내 기업들은 대부분 외산 서버를 리브랜딩해 공급하거나 제한된 모델만을 자체 설계·제조하는 수준에 머물고 있다. 기술적으로는 글로벌 수준과의 격차를 상당 부분 좁혔지만 여전한 공공 조달 관행, 낮은 인지도, 외산 선호 등의 이유로 실질적인 공급 기회를 확보하지 못하고 있다는 게 업계의 토로다. 특히 GPU 기반 AI 인프라 확산이 본격화되면서 서버는 외산, 반도체만 국산이라는 구조가 고착화될 수 있다는 우려도 나온다. 국내 서버 업체 한 대표는 "국산 서버 제조사들은 이미 공공 조달 시장에 x86 아키텍처 기반 제품을 다수 등록해 놓고 있지만, 시스템 통합(SI) 업체 중심의 총액계약이 일반화되면서 직접 공급 기회는 제한적"이라며 "여기에 공공 발주자들의 외산 선호까지 겹치면서 국산 제품의 입지가 더욱 좁아지고 있다"고 말했다. 실제 행정안전부의 '2024년도 공공부문 정보자원 현황 통계보고서'에 따르면 국산 서버의 공공기관 점유율은 28.15%에 그쳤다. 이외의 스토리지는 4.34%, 백업 장비는 4.01% 등으로 조사되며 대부분의 하드웨어(HW) 유형에서 외산 비율이 높게 나타났다. 국산 기술력이 일정 수준 이상 올라섰음에도 불구하고 인지도와 신뢰도를 넘는 벽은 여전히 높다는 게 공통된 시각이다. 이 가운데 정부는 최근 국산 AI 반도체인 NPU를 중심으로 민간 클라우드 기업과 컨소시엄을 구성하는 실증 사업을 추진하고 앞으로 구축될 국가AI컴퓨팅센터 내 NPU 점유율 확대 등 정책 지원을 집중 중이다. 이에 정부가 AI 기술 자립을 목표로 '소버린 AI' 전략을 실행하나 국산 AI 반도체가 실질적으로 탑재될 서버 인프라에 대한 정책 지원은 뒷전이라는 지적이 나온다. 업계 관계자는 "AI 생태계가 GPU나 NPU로만 구성되는 것이 아니다"라며 "이를 구동하고 관리하는 서버· 스토리지·운영 소프트웨어(SW)가 함께 고려돼야 풀스택 관점의 AI 기술 자립이 가능하다"고 강조했다. 아울러 국내 HW 업계는 AI 정책 수혜가 SW와 클라우드 위주로 쏠리는 현 구조도 개선해야 한다고 주장한다. 정부가 현재 서비스형 소프트웨어(SaaS), 클라우드 서비스 확산, 국가 AI 모델 육성에 정책 역량을 집중하며 민간 SW 수요만을 부각시키고 있다는 비판이다. 업계에 따르면 국산 서버 제조사는 메인보드와 펌웨어를 자체 설계하고 글로벌 수준의 인증을 확보하는 등 기술 경쟁력을 끌어올렸지만 정부 차원의 연구개발(R&D) 사업 지원은 사실상 2010년대 중반 이후 끊긴 상태다. 일각에선 정부의 '중소 기업자 간 경쟁 제품 제도' 등 일부 제도적 지원 기반이 존재하긴 하나 실질적으로는 외산 중심의 조달 관행을 깨기 어렵다는 회의론도 나온다. 실제 일부 기관은 조달 예외조항을 근거로 외산 제품을 구매하거나 입찰 조건을 통해 국산 제품을 사실상 배제하고 있는 것으로 알려졌다. 국산 HW 업계는 이에 대응하기 위해 기업 간 공동 기술지원 체계를 논의하고 있지만 정책적 뒷받침 없이는 자생이 어렵다는 견해다. 국내 서버 업체 한 대표는 "AI 경쟁력의 핵심은 GPU도, 서버도 아닌 전체 인프라의 균형 있는 발전"이라며 "정부가 AI 반도체에만 시선을 둘 게 아니라 이들을 실제 운용할 기반 인프라 생태계에도 관심을 가져야 한다"고 강조했다. 또 다른 관계자는 "잘 만든 SW 하나가 매력적인 서비스로 이어질 수 있지만 그것도 안정적인 HW가 뒷받침될 때 가능하다"며 "이제는 국산 AI·SW만큼이나 HW도 국가 전략산업으로 키워야 할 시점"이라고 말했다.

2025.07.21 11:17한정호 기자