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.