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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

퓨리오사AI, 2세대 칩 '레니게이드' 양산 개시

AI 반도체 기업 퓨리오사AI가 2세대 칩 RNGD(레니게이드) 1차 양산물량 4천장을 인도받기 시작했다고 28일 밝혔다. RNGD는 파운드리(반도체 위탁생산) 협력사인 대만 TSMC가 제조를 완료한 뒤, 아수스(ASUS)의 카드 제조 공정을 거쳐 출고된다. 회사는 올해 약 2만장 수준의 양산을 계획 중이다. RNGD는 앞서 2024년 하반기 미국 스탠퍼드대학교 세계 반도체 기업 연례 학술행사 '핫 칩스 2024'에서 공개된 바 있으며, 이후 엄밀한 제품화 과정을 거쳤다. 이번 양산은 세계적으로도 HBM을 탑재한 고성능 NPU(신경망처리장치)가 개발을 넘어 양산 단계까지 이른 드문 경우라 글로벌 반도체 업계의 관심을 모으고 있다. RNGD는 두 가지 형태로 제공된다. 'RNGD PCIe 카드'는 180W TDP의 저전력 설계를 적용해 기존 서버에 바로 장착 가능한(drop-in) AI 가속기로 제공된다. 'NXT RNGD 서버'는 RNGD 카드 8장을 탑재한 4U 랙마운트 서버로, 시스템 전체 소비 전력은 3kW에 불과하다. 표준 랙 환경에 최대 5대까지 장착 가능하며, 랙당 최대 20 PFLOPS(INT8)의 AI 추론 성능을 제공한다. 퓨리오사AI는 양산 물량 인도를 계기로 엔터프라이즈 시장 공략에 본격 나선다는 구상이다. 실제로 이미 이달 초 국내 대기업 계열사 한 곳에서 RNGD 구매를 발주하는 등 글로벌 엔터프라이즈 단에서 RNGD 검증을 마치고 정식 채택하는 사례가 늘어나고 있다. 퓨리오사AI는 그동안 하드웨어 안정화와 소프트웨어 스택 고도화를 진행해 왔으며, 이를 토대로 작년 하반기 LG 엑사원(EXAONE) 도입 확정과 오픈AI와의 GPT-OSS 모델 공개 시연 등 실사용 기반의 성과를 축적해 왔다. TSMC, SK하이닉스 등 글로벌 파트너들과의 협력 체계를 바탕으로 안정적인 양산·공급 라인망도 구축했다. RNGD는 인프라 총소유비용(TCO)를 절감할 것으로 기대된다. 이 칩은 기존 인프라 변경 없이 바로 쓸 수 있다. 현재 데이터센터 냉각 방식의 주류를 이루는 공냉식을 기반으로 동작하기 때문이다. 아울러 RNGD는 AI 추론에 최적화된 TCP 아키텍처를 기반으로, 표준 환경에서 GPU 기반 시스템 대비 2.5배 높은 '랙당 연산 밀도'를 제공한다. 이는 동일한 공간과 전력 조건에서 더 많은 AI 추론 워크로드를 처리할 수 있음을 의미한다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “RNGD 양산은 글로벌 AI 3강·반도체 2강 도약을 위한 진일보”라며 “박차를 가해 글로벌 시장 매출 확대를 이루어내겠다”고 말했다.

2026.01.28 09:56전화평 기자

엔비디아 독주에 제동…메타, TPU 도입에 'K-AI칩' 시장 열린다

글로벌 AI 반도체 시장의 힘의 추가 움직이고 있다. 메타가 구글의 TPU(텐서프로세서유닛) 도입을 본격화하며 엔비디아를 중심의 GPU(그래픽처리장치) 생태계가 흔들리기 시작한 것이다. AI 학습부터 추론까지 전 과정을 GPU로만 해결하던 기존 산업 구조가, 다양한 형태의 AI 가속기(ASIC·TPU·NPU)로 분화하는 흐름으로 전환하면서 국내 AI 반도체 업체에도 새로운 기회가 열릴 것으로 관측된다. 27일 업계에 따르면 메타는 최근 자체 AI 인프라에 구글의 새로운 TPU를 대규모로 도입하는 방안을 검토 중이다. 이미 구글 클라우드를 통한 TPU 사용 협력에도 나선 것으로 전해진다. AI 인프라 투자액이 수십조 원에 달하는 메타가 GPU 외 대안을 공식 채택하는 첫 글로벌 빅테크가 된 셈이다. 메타의 선택은 단순한 장비 교체가 아니라, AI 인프라가 더 이상 GPU 한 종류로 감당할 수 없는 단계에 접어들었다는 신호로 읽힌다. 전력·비용·수급 문제를 해결하기 위해 기업들이 맞춤형 반도체(ASIC), TPU, 자체 AI 칩으로 눈을 돌리기 시작한 것이다. 국내 AI 반도체 업계 관계자는 “데이터센터에서 TPU가 활용되기 시작됐다는 건 추론 분야에서 엔비디아 GPU의 대안이 관심 수준을 넘어서 실제 수요 기반의 시장으로 자리 잡고 있다는 의미로 해석된다”고 말했다. GPU가 놓친 틈새, 한국 업체들이 파고드는 시장 이 같은 글로벌 흐름은 국내 AI 반도체 업계에는 수년 만의 기회로 평가된다. 엔비디아 GPU 중심 구조가 흔들리면서 AI 가속기 시장이 다원화되는 구간이 열렸고, 이는 곧 국산 AI 칩이 진입할 수 있는 틈새가 커진다는 의미이기 때문이다. 국내 AI 반도체 기업 중에서는 리벨리온과 퓨리오사AI가 직접적인 수혜를 받을 것으로 전망된다. 양사는 '서버용 AI 추론'에 특화된 NPU(신경망처리장치)를 개발하는 회사다. 두 회사 모두 GPU 대비 높은 전력 효율과 비용 절감을 강점으로 내세우며, 데이터센터와 클라우드 환경에서 빠르게 늘어나는 AI 추론 부담을 줄이는 데 초점을 맞추고 있다. 양사 외에도 하이퍼엑셀이 GPU 없이 LLM 추론 인프라를 구축할 수 있는 추론 서버 풀스택 전략을 통해 업계 안팎에서 주목받고 있다. 업계에서는 TPU 채택을 시작으로 국내 추론용 칩 시장도 활성화될 것으로 내다보고 있다. AI 반도체 업계 관계자는 “이런 시장의 변화는 ASIC 업체들이 준비 중인 추론 특화 칩에 대한 논의로 자연스럽게 이어질 것”이라며 “장기적인 부분에서 의미있는 신호로 보인다”고 설명했다. K-AI칩 활성화...한국 생태계 전반에 호재 이 같은 시장 변화는 칩 개발사에 그치지 않고, 국내 반도체 생태계 전반으로 확산될 수 있다. 국내 AI 칩 생산의 상당 부분을 맡고 있는 삼성전자 파운드리(반도체 위탁생산)는 칩 수요가 늘어날수록 선단공정·2.5D 패키징 등 부가 공정 수요까지 함께 확대될 것으로 예상된다. 아울러 글로벌 HBM 시장을 주도하는 SK하이닉스도 직접적 수혜가 기대된다. 대부분의 AI 가속기가 HBM을 기본 메모리로 채택하면서, GPU 외 대안 가속기 시장이 커질수록 HBM의 전략적 중요성은 더욱 커지는 것이다. 여기에 AI 칩 설계 수요가 증가하면 가온칩스·퀄리타스반도체 등 국내 디자인하우스와 IP 기업의 일감도 자연스럽게 늘어날 것으로 보인다. ASIC 개발 프로젝트가 늘어날수록 설계·IP·검증 생태계가 함께 성장하는 구조이기 때문이다. 반도체 업계 관계자는 "GPU를 대체하는 시장 흐름은 한국 반도체 업계에는 긍정적인 신호가 될 수 있다"고 말했다.

2025.11.27 15:20전화평 기자

韓 NPU·코드 어시스턴트 결합…유라클-퓨리오사AI, AX 혁신 생태계 '시동'

유라클이 국내 AI 반도체 선도 기업이자 이재명 정부 첫 유니콘인 퓨리오사AI와 손잡고 국산 신경망처리장치(NPU)와 코드 어시스턴트 융합 생태계 활성화에 나선다. 개발 생산성 혁신과 산업 전반의 인공지능 전환(AX)을 함께 이끈다는 목표다. 유라클은 퓨리오사AI와 전략적 업무협약(MOU)을 체결하고 AI 기반 개발 생산성 혁신에 나선다고 3일 밝혔다. 양사는 이번 협약을 통해 퓨리오사AI의 고성능 NPU에 유라클이 개발한 아테나 코드 어시스턴트 솔루션을 탑재해 국내외 엔터프라이즈 시장을 공략할 계획이다. 구체적으로 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'로 아테나 코드 어시스턴트의 처리 속도와 에너지 효율을 획기적으로 개선할 계획이다. 이를 통해 전문 개발자가 아니더라도 일정 수준의 요구사항만으로 고품질 코드를 자동 생성할 수 있어 개발자 확보가 어려운 기업에서도 효율적인 소프트웨어(SW) 개발 및 유지보수가 가능할 전망이다. 또 어플라이언스 기반으로 제공되기에 민감한 데이터를 외부에 노출하지 않고도 안전하게 AI 코딩 기능을 활용할 수 있어 공공기관이나 보안이 중요한 금융·제조 분야에서도 안심하고 도입할 수 있도록 지원한다. 이번 협력은 국산 AI 반도체와 AI SW 기술을 결합해 AI 개발 생태계 자립 기반을 강화하는 행보로 평가된다. 단순 서비스 연계를 넘어 반도체와 코드 생성 기술의 통합형 모델을 제시하는 시도다. 양사의 AI 코드 어시스턴트 어플라이언스는 내년 초 출시를 목표로, 개발 현장의 생산성을 증대하는 솔루션을 제공한다는 목표다. 특히 기존에 AI 도입이 활발했던 금융·공공 분야 외에도 제조, IT 개발 조직, 게임 산업, SW 개발 기업 등 전 산업 영역으로 AI 코드 어시스턴트의 적용 범위를 대폭 확장할 방침이다. 아울러 국내뿐 아니라 중동·아시아 등 해외 시장 발굴·개척을 위한 사업 협력을 통해 양사 기술력을 글로벌 시장에 공동으로 전파하며 AX를 촉진할 계획이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 "코드 어시스턴트는 모든 산업군에서 생산성 향상을 위한 필수 솔루션으로 자리 잡고 있다"며 "큰 시장 기회가 있는 분야에서 유라클과의 협력을 통해 AX 이끌 것"이라고 밝혔다. 권태일 유라클 대표는 "퓨리오사AI와의 긴밀한 협력은 NPU 환경에 최적화된 코드 어시스턴트 어플라이언스를 제공해 개발 생산성 시장을 선도할 중요한 기반이 될 것"이라며 "양사의 혁신적인 기술 결합을 통해 국내외 기업의 디지털 전환을 가속화하고 AI 산업을 선도해 나가겠다"고 강조했다.

2025.11.03 15:51한정호 기자

글로벌 AI 추론 시장 급성장…한국 NPU 기업, 기회 잡을까

AI 추론 시장이 확대됨에 따라 글로벌 빅테크들은 GPU(그래픽처리장치) 의존도를 줄이고 있다. 가격이 비싸고, 발열량이 높은 GPU를 대신할 차세대 제품을 찾는 것이다. 대안으로 떠오르고 있는 칩이 AI 추론에 특화된 NPU(신경망처리장치)다. AI 연산에 특화된 구조가 낮은 전력으로도 높은 효율을 구사할 수 있게 만들어졌다. 대표적인 글로벌 기업이 미국 쌈바노바(SambaNova)와 그로크(Groq)다. 이들 기업은 이미 독자 생태계를 앞세워 시장 내 입지를 쌓아가고 있다. 이 같은 상황에 국내 업체인 리벨리온과 퓨리오사AI가 본격적으로 도전장을 내밀며 글로벌 NPU 기술 경쟁이 가속화되는 양상이다. AI 추론 시장 성장세...NPU 시장 전망 긍정적 28일 업계에 따르면 글로벌 AI 추론 시장은 가파르게 성장할 전망이다. 시장조사업체 마케츠앤마케츠는 추론 시장이 올해 약 106억달러(약 14조7천976억원)를 기록한 뒤, 오는 2030년 약 255억달러(약 35조5천980억원)까지 성장할 것으로 내다봤다. 연평균 약 19%에 달하는 성장률이다. 이에 따라 추론형 NPU 시장도 동반 성장할 것으로 점쳐진다. 다양한 AI 애플리케이션이 더 많은 추론 처리량, 낮은 지연, 높은 에너지 효율을 요구하며, 이를 가장 잘 대응할 수 있는 것이 추론형 NPU이기 때문이다. 삼일PwC경영연구원은 보고서를 통해 “AI에 사용되는 반도체 중 CPU, GPU 시장은 이미 기술 성숙 단계 진입했으며, 최적화된 저전력·고효율 ASIC(주문형반도체) 중심의 추론형 AI 반도체(NPU) 시장이 성장 중”이라고 분석했다. 美 쌈바노바·그로크, 자체 시장 구축 중 특히 NPU 시장에서 두각을 드러내는 업체는 쌈바노바와 그로크다. 양사 모두 미국의 스타트업이다. 먼저 쌈바노바는 데이터플로우 아키텍처 기반의 NPU와 자체 소프트웨어를 통합 제공하며 초대형 언어모델(LLM) 훈련과 추론을 아우른다. 고객에게 하드웨어뿐 아니라 모델·플랫폼까지 묶어 공급하는 방식으로 미국 정부, 금융기관 등 대형 고객을 확보했다. 업계 안팎에서는 자체적인 생태계를 구축했다는 점을 특징으로 지목한다. 그로크는 추론에 극단적으로 특화된 칩을 양산한다. 자체 칩과 소프트웨어를 통해 수백만 토큰 단위의 실시간 추론 속도를 구현하며, 클라우드 기반 'LLM 서빙 서비스'를 사업 모델로 삼았다. 대규모 데이터센터에서 고속 검색·RAG(검색증강생성) 서비스에 적합하다는 평가다. 하드웨어 판매보다 클라우드 추론 서비스로 수익을 내고 있다. 韓 AI반도체 도약 조건은 효율성·맞춤형 시장 공략...리벨리온, 리벨쿼드 공개 업계 안팎에서는 국내 AI 반도체 기업들이 글로벌 경쟁에서 승부를 내려면 두 가지 전략에 집중해야 한다고 보고 있다. 첫째, 전력 효율성에서 확실한 우위를 확보해야 한다는 점이다. 데이터센터의 전력 소비와 운영비용이 AI 확산의 최대 걸림돌로 떠오르는 상황에서, 효율이 곧 경쟁력으로 직결된다는 주장이다. 둘째, 맞춤형 시장 공략이다. 엔비디아처럼 범용 GPU로 모든 영역을 장악하기는 현실적으로 어렵다. 대신 통신사, 공공기관, 금융, 국방 등 특정 산업에 특화된 '맞춤형 추론형 NPU'로 영역을 넓히는 것이 현실적인 전략이다. 실제로 국내 AI반도체 스타트업인 리벨리온과 퓨리오사AI 모두 저전력·고효율 NPU를 앞세워 데이터센터·통신사·공공기관 등 특화 수요처를 공략하고 있다. 이런 가운데 리벨리온은 현지시간 27일 미국 핫칩스에서 차세대 NPU 리벨 쿼드(Rebel-Quad)를 공개했다. 이 칩은 삼성전자 4nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정을 통해 양산되며, 엔비디아 블랙웰 수준의 성능을 자랑한다. 그러면서도 에너지 부담은 획기적으로 줄여준다. 박성현 리벨리온 대표는 “AI 산업은 GPU라는 단일 AI 하드웨어만으로는 감당하기 어려울 정도로 빠르게 커졌다”며, “리벨쿼드는 B200급 플래그십 GPU에 버금가는 성능을 유지하면서도 에너지 부담을 획기적으로 줄일 수 있는 지속가능한 AI시대의 대안으로, 리벨리온은 향후 초거대 AI 모델을 누구나 더 쉽고 효율적으로 활용할 수 있는 시대를 열어갈 것”이라고 말했다.

2025.08.28 09:14전화평 기자

퓨리오사AI, 베트남 CMC코리아와 전략적 업무협약 체결

AI 반도체 팹리스 기업 퓨리오사AI는 최근 베트남의 선도적인 IT 서비스와 DX 솔루션 제공업체 CMC글로벌의 한국 법인인 CMC코리아와 전략적 협력 양해각서(MOU)를 체결했다고 14일 밝혔다. 이번 협약을 통해 양사는 퓨리오사AI의 고성능 NPU(신경망처리장치)와 CMC코리아의 소프트웨어 개발·운영 서비스 역량을 결합해, 한국과 베트남을 포함한 글로벌 시장에서 AI 솔루션 공동 개발과 사업 확장을 추진하기 위한 기반을 마련했다. 또한 한국·베트남의 각사가 보유한 현지 네트워크 및 채널을 적극 활용해 시장 확대를 지원하며, AI 반도체 아키텍처와 최적화 기술, 대규모 소프트웨어 프로젝트 운영 노하우를 상호 공유할 계획이다. 양사의 고객·파트너 네트워크를 바탕으로 한 교차 마케팅과 잠재 고객 발굴도 병행해 추진하는 등 소프트웨어 개발, IT 운영 서비스, AI 플랫폼 등 다양한 산업 분야에서 긴밀히 협력할 예정이다. 이를 통해 퓨리오사AI와 CMC코리아는 추후 산업·국가별 맞춤형 AI 솔루션으로 협력 범위를 단계적으로 확대한다는 계획이다. MOU 체결식에는 퓨리오사AI 백준호 대표와 호 탄 퉁(Ho Thanh Tung) CMC글로벌 이사장, 당 응옥 바오(Dang Ngoc Bao) CMC글로벌 대표, 권영언 CMC코리아 대표 등이 참석했다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “동남아 ICT 강자인 CMC와의 협업을 통해 신흥시장 공략에 속도를 가하겠다”며 “고성능·고효율 AI 반도체에 대한 수요가 전지구적으로 급증하는 가운데 글로벌 선두주자로 도약할 것”이라고 강조했다. 당 응옥 바오 CMC글로벌 대표는 “퓨리오사AI의 NPU가 당사의 디지털 솔루션을 확장하는 데에 크게 기여하리라 믿는다”며 “이번 협력은 베트남의 소프트웨어 전문성과 한국의 반도체 혁신을 결합해 AI 애플리케이션 개발과 상용화 속도를 앞당기고, 아시아·태평양 시장에 새로운 기술 표준을 제시할 것”이라고 말했다.

2025.08.14 09:20장경윤 기자

퓨리오사AI, 1700억원 투자 유치…"AI 칩 양산 준비"

AI 반도체 기업 퓨리오사AI는 시리즈 C 브릿지 라운드에서 총 1천700억원 규모의 투자를 유치했다고 31일 밝혔다. 이로써 퓨리오사AI는 국내 딥테크 기업 중 드물게 기업가치 1조원을 돌파하며 유니콘 반열에 올라섰다. 이번 라운드는 프리 머니(pre-money) 기준 8천300억원의 기업가치를 바탕으로, 총 40여개 기관이 참여했다. 국책금융기관인 산업은행(300억)과 기업은행(100억) 및 계열사인 IBK증권(60억), IBK벤처투자(50억), 유진-성장금융펀드(116억)에 더해, 케이스톤파트너스(200억), 피아이파트너즈(132억), 대성창업투자(50억) 등의 사모펀드(PE), 그리고 카카오인베스트먼트(30억) 등이 참여했다. 퓨리오사AI는 그동안 시드 투자유치부터 시리즈 C까지 7년간 유치한 누적 투자금에 상응하는 규모의 투자를 이번 단일 C 브릿지 라운드에서 유치하며 시장으로부터의 꾸준한 기대감 및 신뢰를 입증했다. 기존 투자자들이 재참여해 퓨리오사AI에 대한 변함없는 신뢰를 보여준 가운데, 케이스톤파트너스, 넥스트랜스, 대성창투 등 신규 투자자들이 퓨리오사AI의 기술력과 성장 가능성에 대한 기대를 기반으로 참여했다. 특히 이번 라운드에서는 기술 및 시장 리스크가 높은 초기 기업에는 잘 투자하지 않는 사모펀드(PE)가 총 400억원 규모로 복수 참여해 눈길을 끈다. 퓨리오사AI가 자본시장으로부터 기술 및 제품의 시장성을 인정받아 성장(Growth) 단계 기업으로 도약했다는 의미로 풀이된다. 실제로 생성형 AI 시장이 엔비디아 GPU 의존도를 줄일 수 있는 대안을 모색하는 흐름 속에서 퓨리오사AI에 대한 글로벌 시장의 관심은 나날이 커져가고 있다. 올 7월 퓨리오사AI는 자사의 2세대 인공지능 반도체 RNGD(이하 레니게이드)를 LG AI연구원의 대규모 언어모델인 EXAONE(엑사원)에 공급하면서 성공적으로 기업 엔터프라이즈 시장에 진출했다. 공급을 위한 선정 과정에서 레니게이드가 LG 측의 고성능 조건을 충족시키는 동시에 기존 GPU 대비 2.25배 높은 전력당 성능을 보인 만큼, LG 엑사원 사례는 포춘 글로벌 500대 기업들을 대상으로 유력한 레퍼런스로 작용할 전망이다. 퓨리오사AI는 이번 투자금을 레니게이드 양산과 3세대 제품 초기 개발에 사용할 예정이다. 레니게이드가 본격적으로 대형 엔터프라이즈 시장에 진입한 만큼 선제적인 다수의 물량 확보가 필수적이고, 더 나아가 야심찬 목표를 가지고 있는 차세대 칩을 계획하고 있기 때문이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “투자 유치는 레니게이드 양산에 진입하는 중요한 시점에 자본시장이 당사의 기술력과 비전에 대해 강한 신뢰를 보내고 있다는 뜻이라고 생각한다. 반드시 글로벌 엔터프라이즈를 대상으로 매출 확대를 이끌어 내겠다”며 “정부의 AI 스타트업 스케일업을 위한 모험자본 확대 기조 역시 매우 고무적이다”라고 밝혔다. 백 대표는 이어 “한국이 미국, 중국과 함께 AI G3 강국으로 도약하기 위해서는 AI 반도체의 글로벌 경쟁력 확보는 단순한 목표가 아니라 반드시 해내야 할 사명”이라고 덧붙였다.

2025.07.31 09:43장경윤 기자

정부-학계, 국산 NPU 육성 본격화…실증부터 인재양성까지

정부가 국산 AI반도체에 대한 지원을 대폭 늘리고 있다. 추경(추가경정예산)을 두차례 진행해 약 800억원 규모 예산을 NPU(신경망처리장치)에 투자하는 것이다. 이에 더해 학계에서는 국산 AI반도체를 AI 개발에 활용하며, 국산 칩 상용화의 단초를 다지고 있다. 정부, NPU 사업에 794억원 투자 23일 업계에 따르면 정부는 최근 국무회의에서 제2차 추경안을 의결했다. 이번 추경은 국산 NPU 상용화 개발 지원 예산 300억원을 추가하는 내용을 골자로 한다. 지난 1차 추경 금액인 494억원까지 더해, 총 794억원의 지원금이 국산 NPU 조기 상용화에 투입된다. 정부는 구체적으로 ▲AI 컴퓨팅 실증 인프라 고도화 ▲인공지능 전환(AX) 실증 지원 ▲AI 반도체 사업화 적시 지원 ▲AI 반도체 해외 실증 지원 ▲국산 AI 반도체 기반 디바이스 AX 개발·실증 등에 예산을 투입한다. 특히 AI반도체 업체들이 글로벌 시장에 진출할 수 있도록 기술을 실증하는데 사업 역량이 집중된다. 정보통신사업진흥원(NIPA)은 해외 실증 지원 추경 사업에 참여할 컨소시엄을 총 4개 선정한다. 서버형 2개, 엣지형 2개 등 총 4개 지원 사업에 1개씩 컨소시엄을 참여시킨다는 구상이다. 사업 대상은 기존에 참여하던 리벨리온(서버형), 딥엑스(엣지형) 외에도 퓨리오사AI가 서버형 지원 사업에 참여하는 방안을 검토하는 걸로 전해진다. 한편, NIPA는 다음달 초 컨소시엄을 선정할 예정이다. 서울대, 국산 NPU로 융합형 인재 양성 다만 NPU를 현장에서 바로 활용할 수 있는 인재는 부족한 실정이다. AI 기술을 이해하면서도 반도체 구조와 시스템을 고려하는 HW(하드웨어)-SW(소프트웨어) 융합 인재가 없기 때문이다. 최기창 서울대학교 교수는 “현재 대학 교육은 대부분 AI와 반도체를 분리된 전공으로만 다루고 있다”며 “실제 산업 환경에서 사용되는 도구나 플랫폼에 대한 경험이 부족한 이유”라고 설명했다. 이에 서울대 차세대반도체 혁신융합대학은 올해 2학기부터 국산 AI반도체를 활용한 'We-Meet' 프로그램을 수업에 본격 도입한다. 국산 NPU의 활용 사례를 늘리면서도, AI반도체 전문 인재를 양성하기 위함이다. 수업은 크게 세가지로 분류된다. 먼저 국산 AI반도체 기반 LLM(대규모 언어모델) 실습 수업이다. 서울대 규장각 데이터인 조선왕조실록을 기반으로 수업이 진행되며, 단순히 생성형 AI 결과를 보는 데 그치지 않고 학생들이 직접 프롬프트(AI 모델에 텍스트 지시) 설계에 참여한다. 결과가 나오면 직접 분석하고, 생성형 AI 구조와 작동 원리를 실습 중심으로 학습한다. 이 때 퓨리오사AI에서 양산한 '레니게이드'를 수업에 활용한다. 실제 인프라 환경부터 모델 구현까지 익힐 수 있는 셈이다. 이혁재 서울대 반도체공동연구소장은 “국산 칩인 퓨리오사AI의 반도체로 AI가 잘돌아간다는 걸 보여줄 수 있는 기회”라고 말했다. 두번째는 '반도체 산업 활용 AI 최적화 기술과 MLOps 플랫폼' 수업이다. 이 수업은 반도체 제조 과정에서 실제로 사용되고 있는 품질검사 AI 기술을 교육과정에 반영한 케이스다. 학생들은 공개 가능한 반도체 제품 이미지 데이터셋을 활용해 AI 모델을 학습한다. 최 교수는 “수업 중 진행되는 MLOps 플랫폼과 API 연동 실습은 실제 기업들이 운영 중인 생산 환경과 유사한 구조”라며 “실무적인 성격이 강하다”고 말했다. 세번째 수업은 'NPU 기반 AI 추론 및 응용이다. 요즘 급부상하고 있는 온비다이스 AI, 엣지 컴퓨팅을 다루는 수업으로, 국산 NPU 하드웨어에서 AI 모델을 실행하는 걸 목표로 한다. 최 교수는 “실제 AI 반도체 서버, Llama3, MLOps, NPU 개발환경까지 체험하면서 최신 기술 흐름을 실습 중심으로 익히게 될 예정”이라며 “단순한 '교과 성적'이 아닌 산업 현장에서 검증된 실전 역량이라는 점에서 취업 경쟁력에서 큰 차별화 요소가 될 것으로 기대된다”고 내다봤다.

2025.06.23 16:52전화평 기자

퓨리오사AI, MS 애저 마켓플레이스에 2세대 NPU 가속기 'RNGD' 출시

인공지능 반도체 기업 퓨리오사AI는 자사의 2세대 AI 추론 가속기 RNGD(레니게이드)를 마이크로소프트의 애저 마켓플레이스(Azure Marketplace)에 공식 출시했다고 17일 밝혔다. 애저 유저들은 레니게이드를 활용해 고성능 AI 인프라를 손쉽게 활용할 수 있게 될 전망이다. RNGD는 LLM 및 멀티모달 모델의 효율적인 추론을 위해 설계된 데이터 센터용 차세대 AI 가속기다. 지난해 8월 '핫 칩스(Hot chips) 2024' 컨퍼런스에서 첫 선을 보여 글로벌 테크 업계의 큰 관심을 모은 바 있다. 클라우드 중심, 온프레미스, 하이브리드 등 다양한 환경에 최적화돼 있어 유연하게 여러가지 목적으로 활용할 수 있다. 또한 ▲수분 내로 추론용 프로덕션 환경 배포 ▲수요에 따라 유연하게 추론 인프라 규모 조절 ▲기존 애저 데이터 및 소프트웨어 스택과 원활한 통합 등을 제공한다. 나아가 퓨리오사AI는 Llama 3.1 사전 컴파일 모델 기반 API를 곧 제공할 계획이다. 이를 통해 기업 고객은 레니게이드의 추론 성능을 기존 워크플로우 내에서 즉시 테스트하고 활용할 수 있다. 향후 다양한 모델 아키텍처 지원도 순차적으로 확대할 예정이다. 제이크 즈보로프스키 마이크로소프트 애저 플랫폼 총괄은 “애저 마켓플레이스는 전 세계 고객이 신뢰할 수 있는 파트너 솔루션을 쉽게 찾고 배포할 수 있는 공간”이라며 “퓨리오사AI의 레니게이드를 이 생태계에 새롭게 맞이하게 되어 기쁘다”고 말했다. 이번 출시를 계기로 퓨리오사AI는 자사 제품 보급에 박차를 가할 계획이다. 현재 국내외 기업 고객을 대상으로 레니게이드 제품평가를 진행 중이며, TSMC와의 협업을 통해 대규모 양산에 돌입했다. 퓨리오사AI 관계자는 “레니게이드의 애저 통합은 누구나 접근 가능한 효율적인 AI 추론 인프라를 제공한다는 당사의 비전을 실현하는 중요한 이정표”라며 “스타트업부터 대기업까지 복잡한 AI 인프라 없이도 필요한 성능을 쉽고 빠르게 확보할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 퓨리오사AI는 지난 2017년 설립된 인공지능 반도체 스타트업이다. AMD, 삼성전자에서 근무했던 백준호 대표와 김한준 CTO(삼성전자), 구형일 CAO(Chief AI Officer; 퀄컴) 3인이 '지속 가능하고 지구상의 모두가 활용할 수 있는 AI 컴퓨팅 환경 구현'을 목표로 공동 창업했다. 지난 2022년에는 1세대 NPU를 출시해 상용화에 성공했고, 2024년 하반기 2세대 NPU RNGD를 출시해 현재 글로벌 고객사 제품 평가를 진행 중이다.

2025.04.17 08:59장경윤 기자

메타-퓨리오사AI 인수 논의..."국내 AI 산업과 윈윈해야"

국내 AI반도체 스타트업 퓨리오사AI가 글로벌 빅테크 메타에 인수될 것이라는 기대감이 커지고 있다. 앞서 미국 경제 매체 포브스는 지난 11일 "메타가 퓨리오사AI 인수를 위해 협상 중으로, 빠르면 이달 안에 성사될 수 있다"고 보도했다. 퓨리오사AI는 데이터센터용 AI 반도체인 NPU(신경망처리장치)를 개발하는 팹리스다. TSMC 5나노미터(nm) 공정과 HBM3(5세대 고대역폭메모리)를 활용한 2세대 AI칩 '레니게이드'를 개발해 올 하반기 양산을 목표로 하고 있다. LG AI연구원, 사우디 아람코 등이 주요 잠재 고객사로 꼽힌다. 메타는 AI 반도체 업계를 주도하는 엔비디아에 맞서 독자적인 ASIC(주문형반도체) 'MITA'를 개발해 왔다. 다만 실제 칩 성능은 업계의 기대에 미치지 못한다는 평가를 받고 있다. 이러한 점을 고려하면, 메타는 퓨리오사AI의 반도체 설계 역량을 활용해 '라마(LLaMa)' 등 자체 AI 서비스를 강화하려는 전략으로 풀이된다. 국가 자원 투입됐는데…기술 유출·韓 AI칩 생태계 약화 우려 메타의 인수가 최종 결정되는 경우, 퓨리오사AI는 AI 반도체 시장 확대에 속도를 낼 수 있을 것으로 전망된다. 첨단 시스템반도체 설계 및 공정을 다뤄야 하는 AI반도체는 제품 개발 하나에만 수천억원의 투자가 필요하다. 때문에 메타와 같은 거대 기업의 투자로 안정성을 높일 수 있다. 다만 이번 인수가 국내 AI 반도체 생태계 강화 전략에는 악영향을 미칠 것이라는 우려도 적지 않다. 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 스타트업은 정부로부터 R&D·실증 사업에 대한 다양한 지원을 받아 왔다. 해당 지원에 국가의 세금이 투입된 만큼, 산출된 AI 반도체 기술 및 제품, 사업 운영 등도 국내에 근간을 두는 것이 바람직하다는 목소리가 나온다. 실제로 퓨리오사AI는 지난 2020년 과기부가 추진한 '차세대 지능형 반도체 기술개발 사업'의 서버 분야 주관기관으로 선정됐다. 지원 규모는 최대 8년간 708억원 수준이다. 올해부터 2030년까지 약 4천억원이 투입되는 'AI반도체를 활용한 K-클라우드 기술개발사업'에도 참여하고 있다. 김용석 가천대학교 반도체대학 석좌교수는 "개별 기업 입장에서는 긍정적인 일이나, 기왕이면 삼성전자 등 국내 기업이 M&A를 진행해 국내 AI 반도체 생태계를 키웠으면 하는 아쉬움이 있다"며 "국내 기업들도 퓨리오사AI와 같은 기업의 기술력을 제대로 파악하지 못했다는 방증"이라고 말했다. '윈-윈' 효과 보려면…국내에 'R&D 근간' 유지해야 이에 전문가들은 이번 인수가 각 기업과 국내 반도체 생태계를 모두 고려한 방안으로 협의돼야 한다고 본다. 특히 퓨리오사AI가 메타에 인수돼 협력을 강화하는 동시에, 핵심 R&D 역량은 국내에 근간을 계속 두는 것이 '베스트 시나리오(Best Scenario)'로 지목된다. 김경수 한국팹리스산업협회 회장은 "메타가 퓨리오사AI의 R&D 거점을 계속 한국에 두고, 삼성전자와의 협력 강화를 논의하는 등 여러 대책을 제시한다면 국내 AI 반도체 산업에도 나쁜 일은 아닐 것"이라며 "양사가 좋은 협력 모델을 만들어낸다면 국내 또다른 팹리스에도 선례가 된다"고 말했다. 그는 이어 "퓨리오사AI의 인수 희망자가 일반적인 펀드가 아닌 실제 AI 수요처인 메타라는 점에도 주목해야 한다"며 "퓨리오사AI의 사업이 글로벌로 확장되면 국내 AI 반도체 역량 강화로 이어지는 긍정적 효과도 부각할 필요가 있다"고 덧붙였다. 김형준 차세대지능형반도체사업단 단장은 "국내 AI 반도체 스타트업이 기술력을 인정받는 것은 좋지만, 미국 등으로 인수되면 소위 '우리는 남는 게 뭐냐'라는 고민이 있을 수 밖에 없다"며 "이를 해결하려면 메타가 한국과 미국 내 투자를 병행해 국내에서도 AI 반도체 관련 연구개발을 지속하는 식으로 논의가 돼야 한다"고 설명했다.

2025.02.13 10:59장경윤 기자

AI칩 주도권 노리는 삼성…"서버·폰·TV용 NPU 모두 개발 중"

"NPU의 성장 가능성은 매우 높다. 삼성에서도 '마하'와 같은 클라우드용 NPU와 스마트폰에서 활용 가능한 온-디바이스용 NPU 등 여러 개발 프로젝트를 가동하고 있다. 특히 삼성리서치는 TV용 NPU를 개발하고 있다." 김대현 삼성리서치 글로벌AI센터장은 14일 여의도 국회의원회관에서 회사의 AI 가속기 발전 동향에 대해 이같이 밝혔다. NPU 성장성 유망…삼성도 서버·폰·TV 등 NPU 전방위 개발 현재 AI 반도체 시장은 글로벌 팹리스인 엔비디아의 고성능 GPU(그래픽처리장치)가 사실상 독과점 체제를 이루고 있다. GPU는 복수의 명령어를 동시에 처리하는 병렬 처리 방식이기 때문에, 방대한 양의 데이터를 반복적으로 연산해야 하는 AI 산업에 적극적으로 채용되고 있다. 김 센터장은 "엔비디아 GPU가 AI 데이터센터를 구축하는 가장 보편적인 반도체가 되면서, 이를 얼마나 확보하느냐가 AI 경쟁력의 바로미터가 됐다"며 "마이크로소프트나 메타가 수십만개를 확보한 데 비해, 삼성의 경우 1만개 내외로 아직 부족한 것이 사실"이라고 말했다. 특히 엔비디아는 자사 GPU 기반의 AI 모델 학습, 추론을 완벽하게 지원하는 소프트웨어 스택 '쿠다(CUDA)'를 제공하고 있다. 덕분에 개발자들은 대규모 AI 모델 학습 및 추론을 위한 다양한 툴을 활용할 수 있다. 다만 향후에는 NPU(신경망처리장치) 등 대체제가 활발히 쓰일 것으로 전망된다. NPU는 컴퓨터가 데이터를 학습하고 자동으로 결과를 개선하는 머신러닝(ML)에 특화된 칩이다. GPU 대비 범용성은 부족하나 연산 효율성이 높다. 김 센터장은 "NPU는 AI만 집중적으로 잘하는 반도체로, GPU가 AI 성능이 100이라면 NPU는 1000정도"라며 "엔비디아의 칩이 너무 비싸기 때문에, 글로벌 빅테크 기업들도 각각 성능과 효율성을 극대화한 맞춤형 AI 가속기를 개발하고 있다"고 설명했다. 삼성전자도 데이터센터, 온-디바이스AI 등 다양한 산업을 위한 NPU를 개발 중인 것으로 알려졌다. 김 센터장은 "삼성에서도 NPU 하드웨어와 소프트웨어, AI 모델에 이르는 전 분야를 개발하고 있고, 내부적으로 여러 개의 NPU 개발 프로젝트를 진행 중"이라며 "마하와 비슷한 또 다른 프로젝트가 있고, 삼성리서치는 TV용 NPU를 개발 중"이라고 설명했다. 앞서 삼성전자는 네이버와 협력해 자체 AI 가속기인 '마하'를 공동 개발해 왔으나, 양사 간 이견이 커져 프로젝트가 무산됐다. 대신 삼성전자는 자체 인력을 통해 AI 가속기 개발을 지속하기로 한 바 있다. 국내 AI칩 생태계 크려면…하드웨어·소프트웨어 균형 지원 필요 리벨리온, 퓨리오사AI 등 국내 스타트업도 데이터센터용 NPU를 자체 설계해 왔다. 각 기업은 국내 및 해외 테크 기업과 활발히 협력하면서 본격적인 시장 진입을 추진하고 있다. 김 센터장은 "국내 AI 반도체 스타트업들이 성공하기 위해서는 하드웨어와 소프트웨어 분야를 균형있게 지원해줄 수 있는 방안이 필요하다"며 "현재 이들 기업이 투자에만 의존하고 있지만, 궁극적으로는 데이터센터 기업과 연동돼 자생할 수 있는 생태계를 조성할 수 있도록 해줘야 한다"고 강조했다. 한편 이번 김 센터장의 발표는 고동진 국회의원이 주최한 '엔비디아 GPU와 함께 이야기되고 있는 TPU와 NPU 기술 등에 대한 현황분석 간담회'에서 진행됐다. 고동진 의원은 "우리나라의 AI 반도체 생태계 강화를 위해서는 국내 기업들을 활용한 데이터센터 인프라 구축이 필요하다"며 "엔비디아, 구글, 아마존 등 기존 주요 기업의 인프라를 쓰는 동시에, 국내 스타트업의 시스템반도체를 테스트베드화해서 1년 반 안에 수준을 끌어올리는 방향으로 가야한다고 생각한다"고 말했다.

2025.01.14 10:53장경윤 기자

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