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KT클라우드, 공공 전용 NPU 시장 연다…리벨리온 기반 첫 상용화

국내 IT서비스 기업과 소프트웨어(SW) 기업들이 잇따라 신경망처리장치(NPU) 기업과 협력에 나서는 가운데, KT클라우드가 국내 최초로 공공기관 전용 NPU 서비스를 출시하며 정부의 국산 AI 반도체 육성 정책에 힘을 보탠다. KT클라우드는 국내 클라우드 사업자(CSP) 가운데 처음으로 공공기관 전용 클라우드에 리벨리온의 차세대 NPU를 적용한 'NPU 서버' 상품을 출시했다고 4일 밝혔다. 이번 상품은 공공 전용 데이터센터 내 가상머신(VM) 방식으로 NPU 인프라를 제공하는 서비스다. 국내 서비스형 NPU(NPUaaS) 상품 가운데 최초로 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득했다. 정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 보안 가이드라인을 충족하는 AI 인프라 환경을 제공한다는 목표다. 회사 측에 따르면 공공 AI 전환(AX) 사업에 참여하는 기업들은 해당 서비스를 통해 보안 규제 준수와 국산 AI 반도체 활용에 따른 정책 가점 요건을 동시에 충족할 수 있다. 또 AI 솔루션 기업들은 보안성이 확보된 NPU 인프라를 기반으로 공공기관과 지방자치단체에 민원 상담과 행정업무 지원, 문서 검색·분석 등 AI 에이전트 서비스를 제공할 수 있게 된다. KT클라우드 NPUaaS는 리벨리온의 데이터센터용 NPU '아톰 플러스'를 기반으로 제공된다. 최근 AI 인프라 시장 무게중심이 학습에서 추론으로 이동하면서 추론에 최적화된 NPU는 운영 효율성과 비용 경쟁력을 높일 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 최근 정부는 국산 AI 반도체 생태계 육성을 위해 공공부문 활용 확대에 힘을 쏟고 있다. 국가 AI 컴퓨팅 인프라 사업과 공공 AX 사업에서도 국산 NPU 적용이 주요 과제로 부상했다. 이에 맞춰 국내 IT서비스 기업과 SW 기업들도 리벨리온과 퓨리오사AI 등 국산 AI 반도체 기업과 협력을 확대하며 생태계 구축에 나서는 분위기다. 업계에선 이번 공공 전용 NPU 상품 출시가 국산 NPU가 실제 공공 서비스 환경에서 본격 검증되는 계기가 될 것으로 보고 있다. 그동안 국산 NPU는 기술 경쟁력을 입증해 왔지만 실제 서비스 적용 사례는 제한적인 것으로 평가된다. 공공 시장은 안정성과 보안성 요구 수준이 높아 상용화 레퍼런스 확보에 중요한 시장이 될 것으로 전망된다. KT클라우드는 AI 인프라 사업 확대에 속도를 내고 있다. 지난 4월에는 민간 고객이 활용할 수 있는 AI 통합 플랫폼 'AI 넥서스'를 출시했다. AI 넥서스는 기존 학습 전용 인프라 'AI 트레인'과 추론 전용 인프라 'AI 서브'를 통합한 서비스로, AI 모델 학습부터 추론과 배포까지 전체 파이프라인을 단일 플랫폼에서 제공한다. 특히 모델 서빙 기능을 강화해 고객이 개발한 AI 모델을 복잡한 과정 없이 추론 환경에 배포할 수 있도록 지원한다. 자체 모델이 없는 스타트업과 중소기업은 모델 스토어를 통해 다양한 오픈소스 모델을 활용할 수 있다. AI 넥서스는 엔비디아 A100·H100·H200 그래픽처리장치(GPU)를 지원하며 오는 3분기에는 차세대 GPU인 B300 기반 서비스도 추가할 계획이다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 전용 NPU 상품을 출시하게 됐다"며 "최적의 AI 인프라 플랫폼 사업자로서 공공기관과 기업 AX 혁신을 지원하고 국가 AI 산업 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.06.04 10:24한정호 기자

[현장] 엔비디아 독주 맞서는 국산 NPU…'추론·피지컬 AI'로 승부수

엔비디아 그래픽처리장치(GPU)가 인공지능(AI) 생태계를 장악하는 가운데, 국내 AI 반도체 기업들이 저전력·고효율 추론과 피지컬 AI 특화 전략을 앞세워 글로벌 시장 공략 의지를 드러냈다. AI 인프라 시장 무게중심이 단순 연산 성능 경쟁에서 전성비와 운영 효율, 인터커넥트, 소프트웨어 생태계 경쟁으로 빠르게 이동하면서 국산 신경망처리장치(NPU) 기업들도 데이터센터·추론·온디바이스 시장을 겨냥한 차별화 전략 강화에 속도를 내는 모습이다. 국내 AI 반도체 대표 기업인 리벨리온·퓨리오사AI·모빌린트 임원진은 28일 서울 강남구 GS타워에서 열린 '솔트룩스 AI 컨퍼런스(SAC)' 패널 토론에 참석해 이같은 비전을 공유했다. 토론은 '엔비디아, 적인가 친구인가? 소버린 AI 반도체의 미래'를 주제로 진행됐으며 사회는 이경일 솔트룩스 대표가 맡았다. 이날 연사들은 AI 시장이 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 이동하면서 NPU 중요성이 더욱 커지고 있다고 입을 모았다. GPU 중심 AI 인프라가 막대한 전력과 운영 비용 부담으로 이어지면서 저전력·고효율 구조를 구현할 수 있는 추론 특화 반도체 수요가 빠르게 확대될 것이란 전망이다. 김광정 리벨리온 리더는 "AI 서비스 관점에서 비전부터 코드 에이전트까지 다양한 버티컬 서비스를 지원할 수 있는 추론 인프라가 중요해지고 있다"며 "효율적으로 AI 추론 서비스를 제공하는 것이 핵심 경쟁력이 될 것"이라고 말했다. 조영진 퓨리오사AI 부사장은 "최신 GPU는 전력 소모가 워낙 커 데이터센터 자체를 새롭게 지어야 하는 수준"이라며 "초기에는 단순 처리량 중심 경쟁이었다면 이제는 전성비와 총소유비용(TCO)을 중요하게 보는 방향으로 시장이 바뀌고 있다"고 설명했다. 윤상현 모빌린트 최고전략책임자(CSO)는 "우리는 데이터센터보다는 엣지와 온디바이스 환경에 맞춘 NPU를 개발하고 있다"며 "피지컬 AI 시대에 맞는 저전력·고효율 AI 반도체 경쟁력이 중요해질 것"이라고 강조했다. 연사들은 AI 인프라 시장 경쟁 구도가 단순 연산 성능 중심에서 운영 효율과 서비스 비용 경쟁 단계로 빠르게 이동하고 있다고 진단했다. AI 모델 규모가 커질수록 메모리 비용 부담이 핵심 변수로 떠오르고 있는 데다 기업 고객들도 이제는 단순 성능보다 토큰당 비용과 운영 효율성을 중요하게 보기 시작했다는 설명이다. 현장에선 AI 메모리 수급 불안과 비용 부담도 주요 화두로 떠올랐다. 김 리더는 메모리 가격이 지난해 대비 4배 가까이 상승했다고 언급했고 조 부사장 역시 GPU 전력 비용과 데이터센터 증설 부담이 AI 시장 핵심 변수로 떠오르고 있다고 진단했다. 특히 엣지 AI 시장에선 성능뿐 아니라 전력과 가격까지 동시에 만족해야 하는 구조적 한계가 커지고 있다는 분석도 나왔다. 연사들은 제한된 환경 안에서 AI 모델을 얼마나 효율적으로 경량화·양자화할 수 있느냐가 향후 핵심 경쟁력이 될 것으로 내다봤다. 또 수천 개 GPU와 NPU를 병렬로 연결하는 초대형 AI 인프라 시대가 열리면서 인터커넥트와 시스템 아키텍처 경쟁력이 AI 반도체 산업 핵심 변수로 떠오르고 있다고 강조했다. 조 부사장은 "현재 엔비디아와 가장 큰 격차는 인터커넥트와 시스템 기술"이라며 "국내 기업들도 이 부분에 대한 투자를 빠르게 확대하고 있다"고 말했다. 김 리더도 "글로벌 시장에서 경쟁하기 위해선 칩 성능만이 아니라 오픈소스 기반 소프트웨어 스택과 AI 프레임워크를 얼마나 잘 결합할 수 있느냐가 중요하다"며 "칩렛 기반 아키텍처와 네트워크 프로토콜 분야 투자를 지속 강화하고 있다"고 밝혔다. 국산 AI 반도체 기업들은 엔비디아를 단순 경쟁 상대가 아닌 AI 생태계를 키운 협력자이자 동시에 넘어야 할 대상으로 바라봤다. 연사들은 정부 지원이 국내 NPU 기업 성장 과정에서 중요한 역할을 했다고 평가하면서도 장기적으로 글로벌 시장에서 독자 경쟁력을 확보해야 한다고 강조했다. 특히 IT 시장이 과거 메인프레임 중심 구조에서 PC·모바일 중심으로 세분화된 것처럼 앞으로 AI 반도체 시장 역시 추론·엣지·온디바이스·피지컬 AI 등으로 빠르게 분화될 것으로 전망했다. 이에 국산 NPU 기업들도 특정 영역 중심으로 차별화 전략을 구축하면 충분히 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다는 기대감도 나타냈다. 조 부사장은 "현재 엔비디아와 직접 정면 승부를 벌이기보다는 추론 시장에서 차별화된 포지셔닝 전략으로 경쟁력을 확보하는 데 집중하고 있다"며 "10년 뒤에는 국내 AI 반도체 기업들이 세계 최고 수준 기업으로 성장할 수 있을 것으로 믿는다"고 말했다. 윤 CSO는 "온디바이스와 피지컬 AI 시장은 앞으로 빠르게 성장할 영역"이라며 "국내 기업들이 정부 지원을 기반으로 초기 시장을 선점한다면 글로벌 시장에서도 충분히 기회를 만들 수 있을 것"이라고 말했다. 김 리더는 "AI 시장은 특정 기업 중심 독과점 구조보다는 다양한 협력자와 생태계가 공존하는 방향으로 발전할 가능성이 크다"며 "국산 NPU 기업들도 글로벌 AI 생태계 안에서 의미 있는 역할을 차지할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.05.28 16:22한정호 기자

삼성전자 반도체 공장에 스며든 AI…델과 제조 인프라 혁신 가속

[라스베이거스(미국)=한정호 기자] 삼성전자가 델 테크놀로지스와 손잡고 반도체 설계와 생산, 유지보수 전반에 걸친 인공지능(AI) 기반 제조 혁신에 속도를 낸다. AI 반도체 수요 확대와 공정 복잡성 증가에 대응해 디지털 트윈과 AI 에이전트 기반 'AI 팩토리' 구축을 본격화하며 글로벌 생산 거점 전반의 지능형 운영 체계 강화에 나선다는 목표다. 송용호 삼성전자 반도체(DS) 부문 AI 센터장은 18일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 '델 테크놀로지스 월드(DTW) 2026'에서 영상 발표를 통해 "AI 도입이 가속화됨에 따라 반도체는 단순한 부품을 넘어 글로벌 혁신의 기반이 되고 있다"며 "우리는 설계·엔지니어링·생산 전반에 AI를 적용해 자동화를 넘어 지능화 단계로 전환하고 있다"고 밝혔다. 이어 "디지털 트윈과 실시간 분석, AI 에이전트를 활용해 잠재적 리스크를 예측하고 운영 정밀도와 수율, 품질을 높이고 있다"며 "이러한 전환에는 강력하고 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 인프라가 필수적"이라고 강조했다. 또 "델 테크놀로지스는 연구개발(R&D)과 칩 설계부터 핵심 생산 시스템까지 전반에 걸쳐 중요한 역할을 하고 있다"고 설명했다. 델 테크놀로지스는 이날 행사에서 삼성전자 반도체 AI 기반 팩토리 구축을 위한 인프라 협력 내용을 공개했다. 델은 컴퓨팅과 스토리지, 데이터 이동을 위한 AI 인프라를 공급해 삼성전자의 글로벌 제조 환경 혁신을 지원한다는 목표다. 양사는 AI 확산과 함께 반도체 제조 공정 복잡성이 빠르게 높아지고 있다는 점에 주목했다. 특히 고대역폭메모리(HBM)와 D램(DRAM), 낸드(NAND), 첨단 패키징 등 AI 핵심 반도체 수요가 급증하면서 생산 환경 자체도 실시간 데이터 분석과 AI 기반 자동화 체계 전환이 필요해지고 있다는 분석이다. 삼성전자는 메모리와 로직 설계, 파운드리, 첨단 패키징 등을 아우르는 종합반도체기업(IDM)으로서 설계와 엔지니어링, 생산 워크플로우 전반에 AI를 적용하고 있다. 생산 현장에서 수집되는 방대한 공정 데이터와 장비 원격 측정 정보를 AI 모델로 분석해 생산 효율성을 높이고 디지털 트윈 기반 시뮬레이션으로 공정 리스크를 사전에 예측하는 방식이다. 송 센터장은 "우리는 글로벌 제조 네트워크를 AI 기반 팩토리로 전환하는 가장 야심찬 변화 중 하나를 추진하고 있다"고 강조했다. 그러면서 "AI 기반 환경과 자동화 시스템에서 빠르고 안정적으로 방대한 데이터를 활용할 수 있도록 델 인프라가 적용되고 있다"고 밝혔다. 델은 AI 모델 운영과 핵심 생산 시스템을 동시에 지원할 수 있도록 표준화된 컴퓨팅·스토리지 인프라를 제공한다. 삼성전자 반도체 공장에선 이를 기반으로 디지털 트윈 구축과 공정 최적화, AI 기반 품질 관리 체계를 강화하고 있다. 특히 양사는 글로벌 생산 거점 전반에서 일관된 AI 운영 환경을 유지하는 데 초점을 맞췄다. 델은 삼성전자가 지역별 규제와 운영 요구사항을 충족하면서도 글로벌 표준 기반 반복 가능한 제조 아키텍처를 구축할 수 있도록 지원하고 있다. 송 센터장은 "AI 팩토리를 구축할 때 인프라 결정은 매우 중요하다"며 "델은 현재 제조 수요뿐 아니라 미래 혁신까지 지원할 수 있는 기반을 제공하고 있다"고 말했다. 이어 "우리와 델은 함께 AI 기반 글로벌 제조 혁신을 이끌고 있으며 미래를 함께 구축하고 있다"고 강조했다. 리치 맥러클린 델 테크놀로지스 아태지역 총괄사장은 "반도체는 AI 성장의 중심에 있으며 이를 대규모로 제조하기 위해서는 일관성과 복원력, 장기적인 확장성을 갖춘 인프라가 필요하다"며 "삼성전자는 설계부터 생산까지 반도체 전 라이프사이클에 걸쳐 AI를 적용하고 있다"고 밝혔다. 이어 "우리는 수십 년간 축적된 엔터프라이즈 인프라 전문성을 바탕으로 AI가 글로벌 제조의 핵심 요소로 자리잡는 데 필요한 안정적인 기반을 제공하고 있다"고 말했다.

2026.05.19 05:07한정호 기자

GPU 국책과제 '그랜드슬램' 이노그리드, AI 인프라 풀스택 기업 도약

이노그리드가 정부 그래픽처리장치(GPU) 원천 기술 개발을 주도하며 클라우드 기업을 넘어 '인공지능(AI) 인프라 풀스택 사업자'로의 도약에 박차를 가한다. 단순 GPU 인프라 공급을 넘어 자원 공유와 클러스터 운영, 멀티 클라우드 기반 AI 반도체 통합 관리, GPU 서비스 표준화까지 AI 인프라 전 영역 기술 확보한다는 목표다. 이노그리드는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 GPU 관련 원천 기술 과제 4건을 수행한다고 12일 밝혔다. AI 인프라 핵심 기술 전 영역을 아우르는 연구개발 역량을 확보했다는 평가다. 이번 사업은 AI·클라우드 원천기술 확보를 목표로 추진되는 총 256억원 규모 연구개발(R&D) 프로젝트다. 이노그리드는 ▲GPU 자원 공유 ▲GPU 클러스터 오케스트레이션 ▲이기종 AI 반도체 기반 AI 클라우드 관리 플랫폼(CMP) ▲서비스형 GPU(GPUaaS) 표준 기술 등 GPU 인프라를 구성하는 핵심 4대 기술 스택 전반을 확보하며 이른바 'GPU 그랜드슬램'을 달성했다고 강조했다. 특히 이번 과제 수행은 이노그리드가 올해 제시한 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)' 기술 로드맵을 본격 실행하는 행보로 풀이된다. 기존 클라우드 인프라 사업 중심 구조에서 벗어나 중앙처리장치(CPU)·GPU·신경망처리장치(NPU) 등 이기종 컴퓨팅 자원을 통합 제어하는 AI 인프라 플랫폼 기업으로 사업 영역을 확장하는 전략이다. 이노그리드는 이번 과제를 통해 GPU 단위 자원 관리부터 클러스터 운영, 멀티 클라우드 기반 AI 반도체 통합 관리, GPU 서비스 표준화까지 이어지는 AI 인프라 전주기 기술 포트폴리오를 확보하게 됐다. 회사는 오는 2030년까지 누적 기준 총 100억원 규모 정부 R&D 재원도 확보하게 된다. 첫 번째 과제는 단일 노드 환경에서 GPU 자원을 분할·재구성하고 자원 간 간섭을 최소화하는 'GRIM-GPU' 기술 개발이다. 고가 GPU 활용률을 극대화하고 AI 인프라 운영 비용을 절감할 수 있는 핵심 기술로 평가된다. 두 번째는 대규모 GPU 클러스터 환경에서 자원을 자동 배치·확장·최적화하는 GPU 오케스트레이션 기술이다. 생성형 AI와 초거대언어모델(LLM) 확산으로 증가하는 AI 워크로드 수요에 대응하기 위한 기반 기술 개발에 나선다. 아울러 GPU뿐 아니라 NPU·데이터처리장치(DPU) 등 다양한 AI 반도체 자원을 멀티 클라우드 환경에서 통합 운영하기 위한 AI CMP 기술도 개발한다. 기존 CMP 기술을 AI 인프라 환경에 맞게 고도화해 이기종 AI 반도체를 단일 관점에서 제어·관리할 수 있는 체계를 구축한다는 목표다. 마지막으로 GPU 자원을 안정적인 서비스 형태로 제공하기 위한 GPUaaS 표준 기술 개발을 수행한다. 이는 향후 공공과 민간 시장에서 GPU 서비스 확산을 위한 기반 기술로 활용 범위가 확대될 전망이다. 이노그리드는 이번 과제를 통해 확보한 기술을 자사 AI 클라우드 생태계 '클라우디버스'와 연계해 AI 인프라 사업 경쟁력을 강화할 계획이다. 특히 합병을 앞둔 NHN클라우드의 GPUaaS 및 GPU 라이브 서비스와의 연계도 추진해 GPU 기반 AI 클라우드 서비스 확산 시너지를 창출한다는 방침이다. 김명진 이노그리드 대표는 "이번 GPU 원천 기술 과제 수행은 GPU 자원 레벨에서부터 클러스터 운영, 멀티 클라우드 관리, GPU 서비스 표준화까지 AI 인프라 전 영역 기술을 확보할 수 있는 중요한 계기"라며 "기술개발 과제 수행 결과가 회사의 실질적인 기술 자산으로 축적되고 현장에서 바로 활용 가능한 성과로 이어질 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.05.12 11:14한정호 기자

[종합] 삼성SDS 컨소, 국가AI컴퓨팅센터 주도…NPU 생태계 육성도 품는다

삼성SDS 컨소시엄이 '국가인공지능(AI)컴퓨팅센터' 구축 사업의 민간 사업자로 최종 선정됐다. 기술·정책 평가와 금융심사 등 합격점을 받은 영향이다. 해당 사업은 2분기 내 설립이 예정된 민·관 합작 특수목적법인(SPC)을 통해 속도가 더욱 붙을 예정이며, 국산 신경망처리장치(NPU) 생태계 육성 병행으로 'AI 고속도로' 전략 추진에도 시너지를 낼 전망이다. 과학기술정보통신부는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업 민간참여자로 삼성SDS 컨소시엄을 최종 확정했다고 11일 밝혔다. 이번 컨소시엄에는 삼성SDS를 비롯해 네이버클라우드·삼성물산·카카오·삼성전자·클러쉬·KT·전라남도·서남해안기업도시개발 등이 참여했다. 센터는 전남 해남 솔라시도 데이터센터파크 부지에 조성될 예정이다. 이날 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA), 삼성SDS 컨소시엄은 사업 실시협약과 SPC 설립·운영을 위한 주주간계약도 체결했다. 계약에 따르면 올해 2분기 내 민·관 합작 SPC를 설립하고 3분기 중 센터 착공에 나설 계획이다. 이후 SPC를 중심으로 추가 자금을 조달해 총 2조 5000억원 규모로 사업을 확대한다는 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "국가AI컴퓨팅센터가 민·관 공동 투자의 모범 사례로서 향후 민간의 본격적인 AI 인프라 투자를 촉진하는 마중물이 될 것으로 기대한다"며 "대한민국이 누구나 AI 혁신에 마음껏 도전할 수 있는 혁신의 장이자 아시아 AI 인프라 허브로 성장할 수 있도록 적극 지원할 계획"이라고 밝혔다. 국가AI컴퓨팅센터, 국가 AI고속도로 전략 핵심 인프라 국가AI컴퓨팅센터는 정부가 추진 중인 AI 고속도로 전략의 핵심 인프라 사업으로 꼽힌다. 대규모 AI 연산 자원을 국가 차원에서 확보해 기업과 연구기관, 스타트업 등이 안정적으로 활용할 수 있도록 지원하는 것이 목표다. 정부와 민간이 공동으로 SPC를 설립해 사업을 추진하며 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 인프라를 구축할 계획이다. 이번 사업은 당초 계획보다 지연됐다. 정책금융기관 금융심사가 길어진 탓이다. 업계에선 조 단위 사업 특성상 대출 구조와 금리, 리스크 분담 방식을 둘러싼 의견 불일치가 있었던 것으로 보고 있다. 사업 초기엔 두 차례 유찰도 겪은 바 있다. 당시 공공 지분 51% 구조와 국산 NPU 의무 탑재 조건 등이 민간 부담을 키웠다는 평가가 주요했다고 알려졌다. 이에 정부는 공공 지분을 30% 미만으로 낮추고 NPU 의무 탑재 조항과 매수청구권 등을 완화하는 방식으로 민감 부담을 낮춘 상태다. 업계 일각은 이번 국가AI컴퓨팅센터 사업이 국산 AI 반도체 생태계 성장을 견인할 수 있다는 의견을 내기도 했다. 정부가 센터 내 연구개발(R&D) 존을 조성해 국산 AI 반도체 설계·검증 환경을 지원하고 상용화 직전 단계 NPU 시범 운영과 신뢰성 검증, 실제 서비스 환경에 적용한다는 입장을 내놨기 때문이다. 이러한 행보는 'K-엔비디아' 프로젝트와도 맞물린다. 정부는 국민성장펀드를 기반으로 향후 5년간 총 50조원 규모 AI·반도체 투자를 추진 중이며 저전력·고효율 NPU를 중심으로 국내 AI 반도체 경쟁력을 끌어올리겠다는 전략을 내세우고 있다. 실제 국민성장펀드는 최근 리벨리온의 NPU 양산 및 차세대 AI 반도체 개발 사업에도 직접 투자를 결정했다. 정부 재원과 산업은행, 민간 자금을 합쳐 총 6000억원 규모 투자를 추진하며 국산 AI 반도체 생태계 육성에 속도를 내고 있다. NPU 운영 경험 쌓은 삼성SDS...국가AI컴퓨팅센터 구축 큰 역할할지 주목 컨소시엄 주관 기업인 삼성SDS가 기존 NPU 운영 경험을 통해 국가AI컴퓨팅센터 구축에 큰 역할을 할 수 있을지도 주목을 받고 있다. 삼성SDS는 오는 7월 퓨리오사AI의 NPU '레니게이드' 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 삼성클라우드플랫폼(SCP)에 출시할 예정이다. 업계에선 국가AI컴퓨팅센터 구축 과정에서도 이같은 국산 NPU 운영 경험이 활용될 수 있다고 기대하고 있다. 앞서 삼성SDS는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업의 우선협상대상자로 선정된 이후부터 SPC 설립을 위한 내부 준비 작업을 진행해왔다. 삼성SDS는 올해 초 실적 발표 컨퍼런스콜에서 국가AI컴퓨팅센터 SPC 설립 전담팀을 구성했으며 데이터센터 설계와 사업 기획 등 사전 준비를 병행하고 있다고 밝혀 눈길을 끌었다. 다만 삼성SDS 측은 구체적인 NPU 운영 구조와 역할은 SPC 설립 이후 확정될 것이라는 입장이다. 삼성SDS 관계자는 "국가AI컴퓨팅센터는 SPC가 설립된 이후 구체적인 내용들이 결정되는 구조"라며 "NPU 운영이나 세부 역할 역시 향후 SPC 안에서 구체화될 것"이라고 밝혔다. 이어 "현재는 SPC 설립을 위한 준비 단계이며 향후 컨소시엄 내에서 구체적인 운영 구조와 역할 등이 순차적으로 구체화될 예정"이라며 "국가AI컴퓨팅센터 구축 사업이 계획대로 추진될 수 있도록 사전 준비를 이어가고 있다"고 덧붙였다.

2026.05.11 18:42한정호 기자

오케스트로, 국산 AI 반도체 생태계 키운다…112억원 R&D 사업 수행

오케스트로가 국산 인공지능(AI) 반도체 기반 클라우드 소프트웨어(SW) 시장 확대에 나선다. 그래픽처리장치(GPU) 중심 AI 인프라 구조를 넘어 국산 신경망처리장치(NPU)·지능형 메모리 반도체(PIM) 생태계를 확대해 AI 인프라 자립도를 높인다는 목표다. 오케스트로는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 'AI 반도체 특화 클라우드 네이티브 SW 스택 및 모델 허브 기술 개발' 과제 주관기관으로 선정됐다고 8일 밝혔다. 이번 사업은 총 112억 5000만원 규모 연구개발(R&D) 과제로, 오는 2029년까지 4년간 진행된다. 국산 NPU와 PIM 등 차세대 AI 가속기가 범용 클라우드 환경에서도 안정적으로 활용될 수 있도록 클라우드 기반 운영 체계를 구축하는 것이 핵심이다. 오케스트로는 이번 과제를 통해 AI 반도체 전용 클라우드 네이티브 SW 스택을 고도화할 계획이다. 주요 개발 항목은 ▲컨테이너 런타임 인터페이스(CRI) 호환 기술 ▲가속기 자원 직접 접근을 지원하는 패스스루 기술 ▲마이크로서비스 아키텍처(MSA) 프레임워크 등이다. 회사는 이를 통해 기존 GPU 중심 클라우드 인프라 한계를 극복하고 국산 NPU 기반 AI 가속기를 보다 유연하게 할당·운영할 수 있는 표준 운영 체계를 마련한다는 목표다. AI 모델 생태계 확장도 함께 추진한다. 오케스트로는 국산 AI 반도체 기반 학습·추론 모델을 손쉽게 등록·배포할 수 있는 'AI 모델 허브' 플랫폼도 구축할 예정이다. 모델 컨테이너화 자동화 기술과 메타데이터 관리 체계를 기반으로 운영되며 과제 종료 시점까지 1000개 이상의 최적화 모델 확보를 목표로 한다. 초거대언어모델(LLM) 실증 사례 확보에도 나선다. 국산 AI 반도체 기반 서비스 상용화 가능성을 검증해 국내 중소·벤처기업이 고가 외산 GPU 의존도를 낮추고 AI 서비스를 보다 빠르게 개발·출시할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 이번 연구 성과는 정부가 추진 중인 'K-클라우드 프로젝트'와 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축 사업에도 연계 적용될 예정이다. 오케스트로는 커널 레벨 정밀 모니터링과 분산 추적 기술을 결합해 AI 워크로드 예측 정확도를 99% 수준까지 높이고 대규모 AI 서비스 운영 안정성을 검증할 방침이다. 김범재 오케스트로 대표는 "이번 과제는 국산 AI 반도체가 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 필요한 핵심 SW 기반을 마련하는 것"이라며 "하드웨어(HW)와 SW가 유기적으로 결합되는 AI 컴퓨팅 환경을 구현해 국내 AI 인프라 자립도를 높이고 국산 AI 반도체 생태계 확산에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.05.08 17:48한정호 기자

글로벌 CSP, 투자규모 또 상향…AI 메모리 호황에 힘 싣는다

전세계 주요 클라우드서비스업체(CSP)들이 최근 실적발표에서 기존 전망을 웃도는 설비투자를 집행하겠다고 밝혔다. 인공지능(AI) 과잉투자론을 반박한 셈이다. 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 반도체 기업도 AI 메모리 수요가 중장기적으로 지속될 것이라고 전망하고 있다. 1일 업계에 따르면 주요 CSP 기업들이 AI 데이터센터와 클라우드 용량 확보를 위한 올해 설비투자(CAPEX) 규모를 상향하고 있다. 최근 마이크로소프트는 올해 설비투자 규모를 총 1900억달러로 제시했다. 증권가 컨센서스 1500억달러를 크게 웃돈다. 회사 투자 규모 중 역대 최대치다. 마이크로소프트는 "투자액 중 250억달러는 반도체 등 부품 가격 상승 때문"이라며 "그럼에도 급증하는 AI와 클라우드 수요를 충족하려며 이러한 투자가 필요하다"고 설명했다. 구글도 올해 연간 설비투자 전망치를 기존 1750억~1850억달러에서 1800억~1900억달러로 상향했다. 2027년 투자 전망에 대해선 "2026년 대비 크게 증가할 것으로 예상한다"고 밝혔다. 메타도 올해 자본지출 규모를 기존 1150억~1350억달러에서 1250억~1450억달러로 상향했다. 메타는 "부품 가격 상승과 향후 용량 확대를 위한 추가 데이터센터 구축 비용 때문"이라고 설명했다. 그간 업계에서는 글로벌 CSP 기업들의 AI 인프라 투자 규모가 시장 잠재력 대비 과도하다는 비판이 제기돼 왔다. 그러나 이들 기업은 실적발표에서 매번 AI 과잉투자론을 정면 반박하는 수준의 자본지출 계획을 공표하고 있다. 또 다른 주요 CSP 기업 아마존웹서비스(AWS)는 "향후 몇년 간 자본지출 증가율이 매출 성장률을 앞지를 수 있다"고 말하기도 했다. 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 주요 반도체 기업도 중장기 관점에서 AI 메모리 수요가 견조할 것이라고 전망한다. 삼성전자는 지난달 30일 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "주요 고객사들은 AI 관련 미래 수요에 대한 확신을 바탕으로 중장기 물량 확보를 요청하고 있다"며 "당사가 공급 가능한 범위 내에서 다년 계약을 추진 중이고, 다년계약을 통해 고객과 당사 모두 사업 안정성과 가시성을 높일 수 있을 것"이라고 말했다. SK하이닉스는 지난달 23일 실적발표에서 "메모리 공급 부족이 장기화되면서 고객들로부터 중장기 물량 확보 요청이 크게 늘고 있다"며 "고객들이 향후 가격과 공급 불확실성을 사업 핵심 리스크로 인식할 만큼 메모리 중요도가 매우 높아졌다"고 강조했다. 서버용 D램 가격 상승세도 당초 예상보다 강하게 나타날 전망이다. 시장조사업체 트렌드포스는 최근 보고서에서 올 2분기 서버용 D램 고정가 상승세(전 분기 대비)를 기존 43~48%에서 45~50%로 높였다. 올 3·4분기 전망치도 각각 10~15%, 3~8%로 이전 대비 상향 조정했다.

2026.05.01 10:00장경윤 기자

최태원 "韓 AI 성장하려면 스케일·스피드 중요…엔비디아 전략 카피해야"

최태원 SK그룹 회장이 인공지능(AI) 성장전략 핵심요소로 에너지·반도체 등 병목현상 해결을 꼽았다. 한국은 미국과 중국보다 데이터센터 등 인프라가 부족해, 빠른 기술 개발과 투자 확대가 필요하다고 강조했다. 최 회장은 28일 오전 국회 의원회관에서 열린 '한중의원연맹 2026 제1회 정책세미나'에서 '미·중 AI 기술패권 경쟁 속 대한민국 성장전략'을 주제로 특별강연을 진행했다. 최 회장은 "AI 산업이 발전하면서 생기는 병목현상을 어떻게 잘 이용할 것인지가 세계 각국이 추진하는 AI 성장전략의 관건"이라며 "AI 데이터센터 같은 인프라, 전기, 그래픽처리장치(GPU), 메모리 등 4가지가 핵심 병목현상 요소"라고 설명했다. 한국은 주요 경쟁국 대비 데이터센터 구축 규모가 부족하다. 최 회장은 "국내 데이터센터를 다 합치면 1기가와트 정도 되는데, 그 중 AI에 쓸 수 있는 건 5%도 되지 않는다"며 "향후 전세계적으로 연간 10~20기가와트급 데이터센터를 구축할 것으로 보이는데, 대부분 미국과 중국이 짓고 있는 상황"이라고 진단했다. 중국 약진이 특히 거세다. 최 회장은 "중국은 서쪽 지역의 풍부한 자원을 토대로 미국보다 전기를 만드는 속도가 매우 빠르다"며 "AI 전쟁에서 전기는 중국이 우세할 것"이라고 평가했다. 이어 "(중국은) 최첨단 GPU를 쓸 수 없는 대신 스스로 반도체를 개발해야 하는데, 속도가 매우 빨라 저희같은 반도체 회사에도 위협"이라고 밝혔다. 반면 국내 메모리 업계는 전체 AI 생태계 내에서 위상이 크게 올라가고 있다. AI 가속기에 탑재하는 고대역폭메모리(HBM)는 물론, 서버용 D램과 낸드 모두 구조적인 공급부족에 직면해 있다. 최 회장은 "현재 누구를 만나도 '메모리를 달라'고 얘기하는데, 생산량이 정해져 있어 상당한 공급부족에 시달리고 있다"며 "최대한 공급량을 늘리도록 투자를 지속하고 있다"고 말했다. 한국 AI 성장전략에 대해서는 "일단은 과감하게 인프라에 투자해야 한다"며 "스케일(규모)과 스피드(속도)가 중요하다"고 강조했다. 최 회장은 "현재 SK는 아마존과 협력해 100메가와트급 데이터센터를 울산에 짓고 있는데, 용량을 900메가와트 더 늘려 1기가와트까지 가보려는 생각을 하고 있다"며 "여기에 정부 혹은 공공 수요가 뒷받침되면 대한민국이 AI 이니셔티브를 가져가는 선순환 엔진이 돌기 시작할 것"이라고 말했다. 그는 "빠른 개발 속도로 주도권을 확보하려면 엔비디아 전략을 우선 카피해야 한다"며 "동시에 AI가 가져올 충격에 대비해 사회적 가치를 더 정밀하게 측정하고 이를 키우는 새로운 자본주의가 필요하다"고 덧붙였다. 한일 경제협력 필요성도 강조했다. 최 회장은 "미중 패권 (경쟁) 속에서 우리가 스스로를 보호할 수 있으려면 경제 규모를 키워야 하는데, 우리와 비슷한 처지의 일본과 협력해야 한다"며 "양국을 합치면 6조달러 국내총생산(GDP)으로 중국 3분의 1 수준까지 올라오기 때문에, 열린 마음으로 협력해야 한다"고 말했다.

2026.04.28 16:24장경윤 기자

[AI는 지금] 엔비디아, GPU 시장서 86% 독주 가능한 까닭은

인공지능(AI) 인프라 경쟁의 승패가 반도체 성능보다 이를 뒷받침하는 소프트웨어(SW) 생태계에서 갈리고 있는 것으로 나타났다. 엔비디아의 독주 역시 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어 우위만이 아니라 20년 가까이 축적한 쿠다(CUDA) 중심 SW 스택이 만든 구조적 진입장벽의 결과라는 분석이 나왔다. 11일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 'AI 인프라 경쟁에서 소프트웨어의 구조적 역할' 보고서에 따르면 올해 전 세계 AI 지출은 2조5000억 달러에 이를 전망이다. 이 가운데 절반 이상은 서버·가속기·데이터센터 등 인프라에 집중될 것으로 예상된다. 특히 데이터센터 GPU 시장에서 엔비디아는 약 86%의 매출 점유율을 확보하며 압도적 우위를 유지하고 있다. 보고서는 이 같은 지배력이 단순한 칩 성능만으로 설명되지 않는다고 짚었다. 동일한 H100 GPU를 사용하더라도 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버 최적화 수준에 따라 실제 처리량이 3배 이상 벌어질 수 있어서다. AI 인프라의 본질적 경쟁력은 '칩 위에서 얼마나 효율적으로 연산을 구현하느냐'에 달려 있다는 의미다. 연구진은 AI 인프라를 개발 프레임워크, 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버·런타임, 하드웨어의 5계층으로 구분했다. ▲개발자가 AI 모델을 설계할 때 사용하는 '파이토치'나 '잭스(JAX)' 같은 개발 도구부터 ▲이를 각 반도체에 맞는 실행 코드로 바꿔주는 '엑스엘에이(XLA)', '티브이엠(TVM)', '텐서알티(TensorRT)' 기반 컴파일러 ▲연산 속도를 끌어올리는 '쿠디엔엔(cuDNN)', '큐블라스(cuBLAS)' 등 가속 소프트웨어 ▲최하단 드라이버에 이르기까지 전 계층이 특정 하드웨어에 맞춰 최적화되며 락인(lock-in) 구조를 형성한다고 분석했다. 특히 보고서는 ▲최적화 비대칭으로 특정 칩으로 수렴하는 '성능 종속' ▲소프트웨어 선택이 곧 하드웨어 경로를 결정하는 '설계 종속' ▲폐쇄형 드라이버 구조가 물리적 대체를 막는 '구조적 종속'의 세 가지 메커니즘을 제시했다. 이미 특정 라이브러리와 '쿠다' 경로에 맞춰 최적화된 대규모 AI 모델 코드를 다른 칩용으로 재작성·검증하는 데 막대한 인력과 시간이 들어 하드웨어 교체 자체가 사실상 시스템 재구축에 가깝다고 봤다. 또 이 세 요소가 중첩될수록 전환 비용은 기하급수적으로 커진다고 설명했다. 주요국 전략도 뚜렷하게 대비됐다. 미국에서 엔비디아는 '쿠다' 생태계를 통해 성능·구조적 종속을 동시에 구축했고, 구글은 TPU(텐서 처리장치·대규모 AI 학습에 특화한 자체 반도체), 엑스엘에이(XLA), 잭스를 수직 통합해 별도의 설계 종속 경로를 구축했다. 중국 화웨이 역시 자사 AI 칩 '어센드(Ascend)'와 전용 소프트웨어 플랫폼 '칸(CANN)', AI 개발 프레임워크 '마인드스포어(MindSpore)'를 하나로 묶은 체계를 통해 자국 내 유사 생태계를 내재화하고 있는 것으로 평가됐다. 국내 신경망처리장치(NPU) 업계에는 기회와 과제가 동시에 제시됐다. 보고서는 한국 NPU 생태계가 파이토치 네이티브 지원과 가상거대언어모델(vLLM) 연동을 통해 프레임워크 진입에는 성공했지만, 컴파일러·라이브러리 계층의 성능 격차와 운영 레퍼런스 부족이 시장 확산의 걸림돌이라고 진단했다. 국내 AI 반도체 기업들 역시 전용 컴파일러 고도화와 거대언어모델(LLM) 추론 소프트웨어 최적화에 역량을 집중하며 쿠다 의존도를 낮추는 데 공을 들이고 있다. 업계에선 단순 칩 가격 경쟁력보다 전력 효율, 소프트웨어 유지보수, 개발 인력 재교육 비용을 모두 합친 총소유비용(TCO) 관점에서 엔비디아 대비 우위를 입증해야 실제 클라우드 사업자와 대기업 도입으로 이어질 수 있다고 보고 있다. 보고서 역시 TCO 기반 평가체계 도입을 핵심 정책 과제로 제시했다. 이에 연구진은 칩 설계 중심 지원에서 벗어나 컴파일러·런타임·소프트웨어개발키트(SDK)를 포함한 풀스택 SW 육성으로 정책 패러다임을 전환해야 한다고 제언했다. 특히 쿠다 의존도를 낮추기 위한 오픈엑스엘에이(OpenXLA)·엠엘아이알(MLIR) 등 글로벌 오픈소스 표준 프로젝트 참여 확대와 공공 AI 데이터센터 기반 실증 환경 조성이 시급한 과제로 제시됐다. 최근 유엑스엘 재단(UXL Foundation)처럼 특정 가속기 벤더에 종속되지 않는 멀티벤더 표준 생태계가 확산하는 만큼, 국내 기업들도 글로벌 소프트웨어 표준 경쟁에 선제적으로 합류해야 한다고 분석했다. 보고서는 "K-NPU 확산의 병목은 칩 자체보다 소프트웨어 최적화와 운영 생태계 규모에 있다"며 "공공 AI 데이터센터를 활용한 대규모 실증과 글로벌 오픈소스 표준 참여를 통해 성능 격차와 레퍼런스 부족의 악순환을 끊어야 한다"고 말했다.

2026.04.11 13:11장유미 기자

리벨리온, Arm·SKT와 협력...추론 인프라 시장 겨냥

인공지능(AI) 반도체 스타트업 리벨리온이 Arm, SK텔레콤 등 글로벌 AI 기업과 협력해 추론 인프라 시장을 겨냥한다고 10일 밝혔다. 소버린 AI와 통신사 특화 데이터센터 수요에 대응한 추론 인프라 제공이 목표다. 3사는 Arm의 자체 설계 데이터센터용 중앙처리장치(CPU)인 'AGI CPU'와 리벨리온의 AI 반도체를 결합한 AI 서버를 공동 개발하고, 이를 SK텔레콤의 AI 데이터센터에서 검증할 계획이다. 리벨리온은 "AI 인프라 분야 전문 기업이 참여하는 이번 연합은 급성장하는 추론 시장 수요에 기민하게 대응하고, 고성능·저전력 기반 소버린 AI 인프라 표준 정립이 목표"라고 설명했다. 이어 "이를 통해 인프라 설계부터 실전 검증까지 전 밸류체인을 포괄하는 협력 체계를 구축할 계획"이라고 덧붙였다. 이를 위해 Arm 네오버스(Neoverse) CSS V3 기반의 'Arm AGI CPU'와 리벨리온의 '리벨카드'를 통합한다. 리벨카드는 기존 1세대 칩 ATOM을 비롯한 국내외 AI 반도체 다수가 RTX 등 워크스테이션급 칩과 비교돼 온 것과 달리, 한국 최초로 데이터센터 서버급 고성능 AI 반도체 리벨100을 탑재했다. 리벨리온과 Arm은 단순 하드웨어 결합을 넘어 펌웨어 등 소프트웨어 전반을 공동으로 개발하고, SK텔레콤 데이터센터에 도입하여 실제 운영환경에 배치해 데이터 처리 성능과 안정성을 검증한다. 특히, SK텔레콤이 개발한 독자 파운데이션 모델 A.X K1를 해당 서버로 운영하는 방안도 검토 중이다. Arm과 리벨리온은 지난 3월 'Arm 에브리웨어' 행사에서 각 사 칩을 결합해 오픈 AI의 언어모델인 GPT OSS 120B 기반의 에이전틱 AI 서비스를 실시간 시연하며, 초기 검증 결과와 대규모 데이터센터 워크로드 적용 가능성을 확인했다. 기술 검증 후 3사는 더 넓은 범위의 상용화 기회를 발굴할 예정이다. 리벨리온은 글로벌 소버린 AI 데이터센터 최적화 솔루션을 공급하고, 아시아 지역을 중심으로 시장을 공략할 계획이다. 독자 AI 인프라 구축이 필요한 글로벌 통신사와 공공 산업군을 중심으로, 안정성이 검증된 맞춤형 특화 솔루션 공급에 주력할 예정이다. 오진욱 리벨리온 최고기술책임자(CTO)는 “리벨리온은 압도적 성능과 전력 효율을 갖춘 '리벨카드'와 풀스택 소프트웨어 경쟁력을 바탕으로 차세대 AI 데이터센터를 지탱하는 핵심 축을 담당한다”며 “AI 특화 인프라 구축을 위해 각 분야 전문가가 원팀으로 뭉친 이번 협력은 업계에도 유의미한 선례가 될 것"이라고 기대했다. 이재신 SK텔레콤 AI 사업개발 담당은 “추론에 최적화된 인프라와 독자 파운데이션 모델 A.X K1을 결합한 풀 패키지를 제공해 AI 데이터센터 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다. 에디 라미레즈 Arm 클라우드 AI 사업부 GTM 부사장은 “AI 인프라가 전 세계적으로 확산됨에 따라 가속기, 메모리, 네트워킹 전반 워크로드를 조율하는 CPU 역할이 중요해졌다”며 “Arm 네오버스 CSS V3를 기반으로 설계한 'Arm AGI CPU'는 대규모 AI 구축에 필수인 성능과 효율성을 갖췄다. 이를 바탕으로 리벨리온, SK텔레콤 등 주요 파트너와 협력해 소버린 AI 및 통신 시장을 위한 확장성 있는 인프라를 실현해 기쁘다”고 밝혔다.

2026.04.10 10:11전화평 기자

신성이엔지, 에어페어 2026서 FFU 기반 솔루션 공개

신성이엔지가 8일부터 10일까지 서울 코엑스에서 열리는 국제 공기산업 박람회 '에어페어(AIR FAIR) 2026'에서 반도체·디스플레이·이차전지 생산환경을 위한 클린룸 핵심 솔루션을 공개한다고 6일 밝혔다. 기후테크 기업으로서 브랜드 이미지 강화가 목표다. 에어페어는 사단법인 한국공기청정협회와 케이훼어스가 주최하는 박람회다. 국내 최대 기후테크 공기청정산업 전문 전시회다. 신성이엔지는 에어페어에서 비산 VOCs를 95% 이상 제거하는 V-마스터를 필두로, 케미컬 필터(C/F)를 장착한 ICF(Internal Chemical Filter FFU), 조명 일체화 형태의 ILF(Integrated Lighting FFU) 등 FFU(Fan Filter Unit) 기반 제품을 선보인다. 이번 전시 핵심은 부스 내 별도로 마련하는 '미립자 가시화 시연존'이다. 부유 중인 미세한 입자를 레이저를 통해 확인할 수 있고, 산업용 공기청정기인 EFU의 미립자 제거 성능을 볼 수 있다. 관람객은 부스 내 키오스크에서 신성이엔지의 주요 제품 라인업, 기본 소개와 적용 사례 등 정보를 볼 수 있다. 신성이엔지 관계자는 "반도체 클린룸을 넘어 바이오 클린룸, 드라이룸 등 클린환경 분야로 영역을 확장하며 기후테크 선도 기업 입지를 구축하고 있다"며 "기술력과 솔루션 경쟁력을 고객이 직접 확인할 수 있는 방식으로 증명하겠다"고 말했다.

2026.04.06 09:34장경윤 기자

딥엑스, 롯데이노베이트와 국산 AI 반도체 상용화 양산 협력

AI 반도체 기업 딥엑스가 롯데이노베이트와 AI 반도체 기반의 상용화 양산 협력을 본격화한다고 2일 밝혔다. 이번 협력은 양사가 공동 진행한 딥엑스 신경망처리장치(NPU) 솔루션의 현장 성능 검증(PoC)이 완료됨에 따라 결정됐다. 롯데이노베이트 관계자는 "딥엑스의 DX-M1 제품의 연산 성능이 높은 점과 발열 제어 부분에서 타 기술대비 발군의 성능을 보여주었다”고 말했다. 양사의 주요 상용화 협력 분야는 지능형 교통 인프라와 리테일 인프라 구축이다. 먼저 지능형 교통 인프라 확충을 위해 교통 밀집 구간에 딥엑스 NPU를 탑재한 AI 엣지 카메라를 도입한다. 클라우드 서버 연동 없이 현장에서 실시간 차량 인식과 이상 상황 탐지를 자체 수행해 통신 비용을 절감하는 차세대 지능형 교통시스템(ITS)을 실증할 예정이다. 대형 유통 매장에는 지능형 리테일 인프라 강화를 위한 초저전력 온디바이스 AI 기반 영상 분석 시스템을 구축한다. 수천 대 규모의 스마트 CCTV를 운용하는 환경에서 기존 GPU 대비 전력 소모를 낮추면서 고객 동선 분석, 안전 관제, 재고 모니터링을 효율적으로 처리한다는 목표다. 이번 협력을 위해 롯데이노베이트는 산업 데이터와 사업 현장을 실증 환경(Test-bed)으로 제공하며, 자체 개발한 AI 알고리즘을 딥엑스의 SDK인 'DXNN'에 최적화해 탑재하는 표준 개발 프로세스를 구축한다. 딥엑스는 저전력·저발열 하드웨어 최적화 기술과 전담 인력을 지원하며, 자체 공급망 관리(SCM)를 통해 반도체 물량을 우선 공급해 비즈니스 연속성을 담보한다. 양사는 교통 및 유통 분야 양산을 시작으로 향후 제조, 로봇, 스마트 팩토리, 안전 관제 등 롯데의 주요 산업 영역으로 엣지 AI 솔루션 적용을 확대할 계획이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "이번 협력으로 딥엑스의 AI 반도체가 실제 도로와 매장이라는 산업 현장의 핵심 인프라로 작동하기 시작했다"고 말했다. 김영갑 롯데이노베이트 AX사업본부장은 "딥엑스의 고성능·저전력 NPU 역량을 결합해 롯데 전반의 산업 현장에 최적화된 온디바이스 AI 인프라를 구축하겠다"고 말했다.

2026.04.02 10:29전화평 기자

[AI는 지금] "메모리 병목 뚫었다"…구글, '터보퀀트'로 AI 인프라 판 바꿀까

구글이 생성형 인공지능(AI) 운영의 최대 걸림돌로 꼽히는 '메모리 병목 현상'을 소프트웨어 혁신으로 풀어낸 차세대 압축 기술을 선보여 AI, 클라우드 업계도 들썩이고 있다. 하드웨어 추가 투입 없이 알고리즘만으로 메모리 사용량을 6배 줄이고 연산 속도를 최대 8배 높이는 혁신 기술인 만큼 비용 절감뿐 아니라 AI 인프라의 효율과 경쟁 구도를 동시에 흔들 수 있는 변수가 될 지 주목된다.26일 업계에 따르면 구글은 지난 24일 공식 블로그를 통해 '터보퀀트' 기술을 공개하고 대규모언어모델(LLM)과 벡터 검색 전반에서 메모리 병목을 완화할 수 있는 압축 알고리즘을 제시했다. 터보퀀트는 LLM의 임시 기억장치인 'KV 캐시'를 3비트 수준으로 압축해 정확도 손실 없이 메모리 사용량을 최소 6배 줄이는 기술이다. LLM은 고차원 벡터 데이터를 기반으로 작동하는 구조로, 이 데이터를 저장하는 'KV 캐시'가 막대한 메모리를 요구한다. 이로 인해 처리 속도와 비용이 동시에 증가하는 문제가 지적돼 왔다. 터보퀀트는 기존 압축 방식과 달리 데이터 값을 직접 줄이는 대신, 벡터의 표현 구조를 재구성하는 방식으로 접근한다. 좌표계를 변환해 데이터 구조를 단순화하는 '폴라퀀트'와 고차원 데이터의 거리와 관계를 유지하면서 오차를 최소화하는 'QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss)' 기법을 결합해 최소한의 손실로 압축 효율을 극대화했다. 구글은 "이 기술은 대규모 벡터 데이터를 최소한의 메모리로 처리하면서도 의미적 유사도를 정확하게 유지할 수 있도록 설계됐다"며 "LLM뿐 아니라 대규모 벡터 검색 시스템에서도 속도와 효율을 동시에 개선할 수 있다"고 설명했다. 이 기술은 오는 4월 열리는 ICLR 2026에서 정식 발표될 예정으로, 구체적인 성능과 적용 범위에 대한 추가 검증 결과도 공개될 전망이다. 업계에선 이 기술이 AI 모델 경쟁의 축이 변화하고 있음을 보여준다고 평가했다. 그동안 생성형 AI는 파라미터 규모 확대를 중심으로 발전해 왔지만, 실제 운영 단계에서는 메모리 사용과 데이터 이동이 주요 병목으로 작용해왔다. 터보퀀트는 연산량을 일부 늘리는 대신 메모리 사용을 줄이는 방식으로 이 균형을 재조정하며 동일한 하드웨어로 더 많은 작업을 처리할 수 있는 기반을 제공한다. 소프트웨어 측면에서도 의미가 크다. 터보퀀트는 모델을 재학습하지 않고 추론 단계에서 바로 적용할 수 있는 기술로, 기존 AI 모델과 인프라를 그대로 활용하면서 효율을 개선할 수 있다. 이는 AI 경쟁이 모델 개발 중심에서 실행 효율과 시스템 최적화 중심으로 이동하고 있음을 시사한다. 향후에는 KV 캐시 관리, 메모리 기반 스케줄링, 추론 엔진 최적화 등이 핵심 기술 영역으로 부상할 전망이다. AI 인프라 구조에도 변화가 예상된다. 지금까지는 GPU 연산 성능 확보가 핵심 과제로 꼽혔지만, 실제로는 메모리 대역폭과 용량이 성능을 좌우하는 경우가 많았다. 터보퀀트는 메모리 병목을 완화함으로써 GPU 활용도를 높이고 동일 자원으로 더 많은 추론 작업을 처리할 수 있게 한다. 이는 데이터센터 운영 효율을 크게 끌어올리는 요인으로 작용할 수 있다. 클라우드 사업자 입장에서는 비용 구조와 경쟁 전략 모두에 영향을 미친다. 메모리 사용 감소는 단위 추론 비용을 낮추는 동시에 더 많은 트래픽을 처리할 수 있는 여력을 제공한다. 비용이 낮아질수록 AI 서비스 사용량이 증가하는 특성을 감안하면 총 수요는 감소하기보다 확대될 가능성이 높다. 시장에선 터보퀀트 발표 이후 메모리 반도체 수요 둔화 가능성을 반영해 관련 종목이 약세를 보이기도 했다. 다만 업계에선 효율 개선이 오히려 더 긴 문맥 처리, 더 많은 사용자, 더 복잡한 서비스로 이어지면서 새로운 수요를 창출할 수 있다는 시각도 있다. 이 기술에 따른 온디바이스 AI 확산 가능성도 주목된다. 메모리 제약으로 인해 제한적이었던 모바일 환경에서도 보다 복잡한 LLM을 구동할 수 있는 여지가 생기기 때문이다. 이는 개인화 AI, 프라이버시 중심 서비스, 스마트폰 기반 AI 에이전트 확산으로 이어질 수 있을 것이란 기대감을 높이고 있다. 이종욱 삼성증권 연구원은 "효율적인 AI 모델은 전체 비용을 낮춰 더 많은 AI 계산 수요를 불러온다"며 "최적화 모델들은 반도체 자원을 줄이는 것이 아니라 같은 자원으로 더 높은 성능의 AI 서비스를 구현하는 데 사용되고 있다"고 분석했다.그러면서 "AI 업체들이 비용 경쟁이 아니라 성능 경쟁을 하는 한 비용 최적화는 반도체 수요에 영향을 미치지 않을 것"이라며 "(반도체 업계가) 걱정해야 할 순간은 AI로 더 할 수 있는 기능이 별로 없거나 AI 업체들이 경쟁을 멈출 때"라고 덧붙였다.

2026.03.26 16:43장유미 기자

모빌린트, 스피어에이엑스와 엣지 AI 기반 영상 분석 협력

AI 반도체 기업 모빌린트가 AI 영상 분석 솔루션 기업 스피어에이엑스(SPHERE AX)와 AI 기반 안전·보안 및 스마트 인프라 사업 협력을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 24일 밝혔다. 양사는 이번 협약을 통해 각 사가 보유한 기술력과 인프라를 결합해 엣지 AI 기반 영상 분석 솔루션을 공동 개발하고, 산업 현장의 안전 관리와 스마트 인프라 구축을 위한 사업 협력을 추진할 예정이다. 주요 협력 내용은 ▲엣지 AI 기반 지능형 영상 분석 솔루션 공동 개발 ▲산업 안전 및 보안 분야 사업 기회 공동 발굴 ▲기술 검토 및 실증(PoC) 수행 ▲공동 마케팅 및 생태계 연계 협력 등이다. 모빌린트는 자사의 고성능 NPU(신경망처리장치)를 기반으로 엣지 환경에서 고효율 AI 연산이 가능한 하드웨어 플랫폼을 제공하고, 스피어에이엑스는 AI 영상 분석 알고리즘 기술을 접목해 지능형 영상 분석 솔루션을 구현할 예정이다. 이를 통해 제조 현장, 건설 현장, 공공시설 등 다양한 산업 환경에서 실시간 안전 모니터링과 지능형 보안 시스템 구축을 추진한다는 계획이다. 특히 양사는 엣지 AI 기반 영상 분석 기술을 활용해 산업 안전 관리 및 스마트 인프라 분야에서 새로운 사업 기회를 공동 발굴하고, 실제 운영 환경에서의 성능 검증(PoC)을 통해 상용화를 추진할 예정이다. 신동주 모빌린트 대표는 “스피어에이엑스의 AI 영상 분석 기술과 모빌린트의 고성능 NPU 기술이 결합되면 산업 현장에서 요구되는 실시간 AI 분석과 안정적인 시스템 구축이 가능해질 것”이라며 “양사의 협력을 통해 지능형 안전 관리 및 스마트 인프라 분야에서 새로운 AI 솔루션 모델을 만들어 나가겠다”고 말했다. 박윤하 스피어에이엑스 대표는 “스피어에이엑스가 보유한 영상 기반 AI 추론 기술과 모빌린트의 NPU 기반 엣지 AI 하드웨어플랫폼이 결합되면 향후 피지컬 AI 분야에서 큰 시너지를 창출할 수 있을 것으로 기대한다”며 “특히 모빌리티, 드론, 로봇 등 다양한 산업 영역에서 영상 기반 AI 인지 및 판단 기술이 중요한 역할을 하게 될 것으로 보고 있으며, 양사의 기술 협력을 통해 이러한 분야에서 새로운 AI 응용 시장을 개척하고 글로벌 시장을 선도해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.03.24 14:59전화평 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

韓 AI반도체, '엔비디아 대항마' 넘어 실전으로

AI 시대의 개막과 함께 반도체 산업의 패러다임이 급변하고 있다. 인공지능 구현에 필수적인 고성능 반도체의 수요가 폭증함에 따라, 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)를 중심으로 한 글로벌 AI 생태계는 그 어느 때보다 공고한 성벽을 쌓아 올렸다. 그러나 최근 AI 시장의 무게추가 모델 학습에서 '추론(Inference)'으로 이동하며 GPU 중심의 시장 구조에 변화의 조짐이 나타나고 있다. 학습에서 추론으로, NPU 시장의 활성화 생성형 AI의 확산은 데이터센터부터 엣지, 온디바이스 전반에 걸쳐 막대한 연산 수요를 창출하고 있다. 초기 시장이 대규모 언어 모델을 학습시키기 위한 GPU 중심이었다면, 이제는 학습된 모델을 실무 서비스에 적용하는 추론 단계가 핵심 경쟁력으로 부상했다. 이 과정에서 AI 연산에 특화된 NPU(신경망처리장치) 시장이 본격적으로 활성화되고 있다. NPU는 범용성을 갖춘 GPU와 달리 AI 알고리즘 처리에 최적화돼 있어, 전력 효율성과 비용 측면에서 압도적인 강점을 가진다. 글로벌 테크 기업들이 효율적인 AI 인프라 구축을 위해 NPU로 눈을 돌리면서, NPU는 GPU의 대안을 넘어 차세대 반도체의 주역으로 자리매김하고 있다. 2026년, 대한민국 AI 반도체 '원년'의 선포 이러한 시장 변곡점에서 국내 AI 반도체 기업들은 글로벌 시장의 주도권을 잡기 위해 총력전을 펼치고 있다. 특히 2026년은 국내 주요 AI 반도체 스타트업들의 기술력이 담긴 칩들이 일제히 시장에 출시되는 시점으로, '한국 AI 반도체의 원년'이라 부르기에 부족함이 없다. 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스, 모빌린트 등 국내 기업들은 각기 다른 전략과 포지셔닝을 통해 글로벌 경쟁력 확보에 매진하고 있다. 이들은 단순한 기술 개발을 넘어 시제품(PoC) 단계를 통과하고 실제 양산 및 상용화 단계로 진입하며 실질적인 성과를 증명해야 하는 중요한 기로에 서 있는 셈이다. 생존 전략을 위한 SWOT 분석 [K-AI칩이 온다] 연재 기획은 국내 주요 AI 반도체 및 인프라 기업 7곳을 대상으로 이들의 기술력과 시장 생존 전략을 집중 조명한다. 각 기업의 주력 시장과 포지셔닝, 성능 및 전력 효율성, 그리고 소프트웨어(SW) 경쟁력을 다각도로 분석할 예정이다. 급변하는 글로벌 공급망 리스크와 양산 과제 속에서 국내 기업들이 가진 강점(Strength), 약점(Weakness), 기회(Opportunity), 위협(Threat) 요인을 면밀히 분석함으로써 대한민국 AI 반도체 산업의 현주소와 미래 가능성을 제시하고자 한다.

2026.02.18 16:00전화평 기자

신성이엔지, 올해 반도체 클린룸 사업 성장 기대 "수주 활발"

신성이엔지가 올해 핵심 사업인 클린룸 부문의 성장세를 자신했다. 국내 주요 반도체 고객사의 신규 및 전환 설비투자가 가속화됨에 따라, 수주 규모가 전년 대비 증가할 것으로 전망되기 때문이다. 6일 신성이엔지는 2025년 연간 실적발표회를 열고 사업 현황 및 올해 수주 전망에 대해 밝혔다. 신성이엔지의 지난해 연간 연결 기준 매출액은 5703억원, 영업이익 19억원으로 잠정 집계됐다. 전년 대비 매출은 2.1%, 영업이익은 62.4% 감소했다. 재생에너지 사업에서의 시장 수요 감소 및 가동률 저하에 따른 원가상승이 주된 영향을 미쳤다. 다만 지난 4분기에는 수익성이 큰 폭으로 개선됐다. 해당 분기 매출은 1554억원으로 전분기 대비 소폭 감소했으나, 영업이익은 35억원으로 전분기(2억5000만원) 대비 크게 증가했다. 신성이엔지는 "지난해 전방 산업 투자 둔화로 경영 환경 개선이 지연됐으나, 4분기 들어 수익성 중심의 사업 운영과 비용 효율화 성과가 집중 반영되며 실적 반등에 성공했다"고 설명했다. 올해 수주 규모도 작년 대비 증가할 것으로 내다봤다. 신성이엔지의 지난해 신규 수주 규모는 6500억원 수준이었다. 올해에는 7000억원 이상의 수주를 예상했다. 가장 유망한 산업은 반도체다. 현재 반도체 시장은 전세계 AI 인프라 투자에 따라 전례없는 호황을 맞이하고 있다. 이에 반도체 기업들은 고부가 제품 비중 확대를 위한 신규 팹 건설 및 전환 투자를 계획 중이다. 삼성전자의 경우 평택에서 P4 투자를 진행하고 있으며, 미국 테일러시에 신규 파운드리 팹을 구축하고 있다. SK하이닉스는 청주에 M15X 신규 팹과 패키징(P&T) 팹 등에 투자를 진행 중이다. 신성이엔지는 "올해는 대부분 국내 및 미국 반도체 프로젝트에 따른 수주가 많을 것"이라며 "이외에도 동남아 시장에서는 제약 및 데이터센터향 수주를 위해 노력 중"이라고 밝혔다. 한편 국내 제조사 우선 지원 정책과 글로벌 시장 환경 개선으로 올해부터 실적 회복이 기대된다. 회사는 태양광 발전 및 EPC 역량을 바탕으로 사업 정상화에 나선다는 방침이다. 신성이엔지는 "정부가 국내 재생에너지 전력원 확대를 위한 정책을 연이어 발표하고 있어, 당사 태양광 모듈 제품과 EPC 사업에 모두 긍정적인 환경이 조성되고 있다"며 "RE100 산단 데이터센터 적용, 태양광 발전 고출력 제품의 생산을 준비해 그간 부진했던 재생에너지 사업에서의 성과를 얻고자 한다"고 강조했다.

2026.02.06 15:35장경윤 기자

세미티에스, 코스닥 상장 예비심사 통과…스팩 소멸합병 상장 목전

반도체 AMHS(자동 물류 반송 시스템) 통합 솔루션 기업 세미티에스는 지난 5일 한국거래소로부터 상장 예비 심사 승인을 받았다고 6일 밝혔다. 세미티에스는 NH스팩 29호와 스팩 소멸방식을 통한 코스닥 상장을 준비 중이다. 지난 2014년 설립된 세미티에스는 첨단 반도체 제조 공정의 효율을 극대화하는 물류 자동화 시스템 전문 기업이다. 회사는 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 통합 솔루션을 통해 글로벌 반도체 인프라 혁신을 주도하고 있다. 이러한 경쟁력을 기반으로 회사는 설립 이래 10여년 간 무차입경영 및 실적 우상향을 지속하고 있다. 회사는 국내 기업 중 유일하게 기술 진입장벽이 높은 반도체 전(前)공정 클린 컨베이어 시스템 기술을 보유하고 있으며, 이를 바탕으로 공정별 유연한 경로 설계 및 업계 최고 수준의 반송 처리량을 구현했다. 또한 기존 장비의 구조 변경 없이 설치 가능한 비개조형 질소 퍼지 시스템인 'S-Plate'는 설치 시간을 타사 대비 약 75% 절감하고 고객사의 장비 보증 무효화 리스크를 해소하여 글로벌 시장에서 강력한 지배력을 확보하고 있다. 상장 후 세미티에스는 차세대 공중 이송 로봇(천장형 AMR) 개발 및 상용화에 박차를 가할 예정이다. 회사는 군집 제어 시스템 등 고도화된 소프트웨어 플랫폼을 기반으로 기존 OHT 시장을 대체하고, 반도체를 넘어 의료 및 일반 물류 산업까지 사업 영역을 확장해 나갈 방침이다. 민남홍 세미티에스 대표이사는 "이번 예비 심사 승인은 외산 장비가 주도하던 반도체 전공정 물류 시장에서 세미티에스의 글로벌 반도체 AMHS 통합 솔루션 경쟁력을 공식적으로 인정받은 결과"라며 "코스닥 시장에 성공적으로 안착하여 K-반도체 장비의 위상을 높이는 글로벌 유니콘 기업으로 성장할 것"이라고 포부를 밝혔다.

2026.02.06 09:20장경윤 기자

신성이엔지, 세미콘 코리아서 차세대 반도체 공기 제어 기술 제시

신성이엔지는 오는 11일부터 13일까지 서울 코엑스에서 열리는 세미콘 코리아 2026에서 차세대 반도체 공기 제어 솔루션을 선보인다고 2일 밝혔다. 이번 전시에서 신성이엔지는 실제 반도체 생산라인과 동일한 클린룸 구조를 전시장에 그대로 구현한다. 단순한 패널 설명을 넘어, 공기 흐름과 오염 제어 원리를 직관적으로 체감할 수 있도록 전시 공간을 설계했다. 특히 클린룸 내부 핵심 설비를 실제 현장과 동일한 동선과 배치로 구성하고, 미립화 가시화 시스템을 활용해 공기 흐름과 미세입자의 이동 경로를 실시간 시각화한다. 반도체 공정에서 미세입자 제어가 수율과 직결되는 과정을 한눈에 확인할 수 있다. 신성이엔지는 이번 전시를 통해 ▲고효율 공기 순환 설계 ▲파티클·오염원 제거 기술 ▲에너지 절감형 공조 솔루션 등 반도체 공정에 최적화된 공기 제어 기술 경쟁력을 집중 소개한다. 최근 초미세 공정 전환이 가속화되면서 공기 질 관리와 안정적인 클린룸 환경 구축의 중요성이 커지고 있어 관련 기술에 대한 업계 관심도 높을 것으로 예상된다. 회사 관계자는 "세미콘 코리아 2026은 글로벌 반도체 산업 관계자들이 한자리에 모이는 자리인 만큼, 신성이엔지의 기술력을 단순히 '보는 전시'가 아니라 직접 이해하고 체감하는 전시로 구성했다"며 "향후 첨단 반도체 공정에 요구되는 공기 제어 솔루션의 방향성을 제시하는 계기가 될 것"이라고 말했다. 한편 세미콘 코리아는 반도체 제조 장비·소재·부품·설계 기술 전반을 아우르는 국내 최대 규모의 반도체 전문 전시회로, 매년 국내외 주요 반도체 기업과 업계 전문가들이 대거 참가하고 있다.

2026.02.02 09:42장경윤 기자

中, 엔비디아 H200 수입 준비…자국 AI칩 동시 활용

중국 정부가 알리바바를 비롯한 자국 주요 IT기업들에 엔비디아의 첨단 인공지능(AI) 반도체인 'H200' 주문을 준비하라고 통보했다고 블룸버그통신이 23일(현지시간) 보도했다. 보도에 따르면 중국 정부는 최근 알리바바, 텐센트, 바이트댄스 등에 H200 칩 구매를 구체적으로 진행할 수 있는 자격을 부여했다. 이로써 해당 기업들은 필요한 칩 물량 등에 대한 사항을 논의할 수 있게 됐다. H200 수입을 위한 조건도 붙었다. 블룸버그는 익명의 소식통을 인용해 "중국 정부가 수입 승인 조건으로 일정 물량의 자국산 칩을 함께 구매하도록 독려할 방침"이라며 "정확한 수량은 아직 정해지지 않았다"고 밝혔다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 지난해 말 중국향 수출이 금지돼 왔던 H200의 수출 재개를 허용하겠다고 밝힌 바 있다. H200은 엔비디아의 최신 AI가속기인 '블랙웰' 시리즈에 비해서는 한 세대 뒤쳐지지만, 중국 기업들의 AI 인프라 투자에 있어 매우 높은 가치를 가지고 있다. 미국이 H200의 수출을 허용한 데에는 중국 내 AI 반도체 자립화 시도를 억제하려는 의도가 깔려있는 것으로 풀이된다. 화웨이, 캠브리콘 등 중국 기업들은 엔비디아가 규제를 받는 사이 자체 AI반도체 개발을 가속화해 왔다. 중국 역시 미국의 H200 수출 재개에 기민하게 대응하려는 것으로 보인다. H200 수급으로 자국 IT 기업들의 AI 인프라 투자를 원활하게 하는 것과 동시에, 자국 AI 칩을 일정량 도입하게 해 기술 자립화 시도 역시 멈추지 않겠다는 전략이다.

2026.01.24 13:11장경윤 기자

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