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'AI 칩'통합검색 결과 입니다. (81건)

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'국산 AI 반도체' 리벨리온-딥엑스, 공공기관 수의계약·조달 채널 확보

국내 대표 AI 반도체 팹리스(반도체 설계전문) 기업인 리벨리온과 딥엑스가 과학기술정보통신부(과기정통부)의 '우수연구개발 혁신제품'으로 나란히 지정되며 공공 조달 시장 진출에 속도를 낸다. 리벨리온과 딥엑스는 18일 각사의 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 솔루션이 과기정통부 주관 '우수연구개발 혁신제품'으로 지정됐다고 밝혔다. 지정 제품은 리벨리온의 '아톰맥스(ATOM-Max) 카드' 및 '아톰맥스 서버' 2종과 딥엑스의 엣지 컴퓨팅용 AI 추론 모듈인 'DX-M1·DX-H1 시리즈'다. 우수연구개발 혁신제품 지정 제도는 국가 R&D 성과물의 공공시장 진입을 지원하기 위해 마련됐다. 이번 지정에 따라 공공기관은 경쟁 입찰 없이 양사 제품과 직접 수의계약을 체결할 수 있다. 조달 소요 기간은 기존 60일에서 10일 이하로 대폭 단축되며, 구매 담당자에게는 고의·중과실이 없는 한 손실 책임을 면제하는 구매면책이 적용된다. 지정 효력은 기본 3년간 유지되며, 연장 시 최대 6년까지 공공 조달 혜택을 받는다. 리벨리온의 아톰맥스 서버는 자체 개발한 확장 설계(RSD) 기술을 적용해 8B급 소형부터 70B급 대형 언어·시각 모델까지 유연하게 처리할 수 있다. 오픈소스 프레임워크 vLLM과 레드햇 NPU 오퍼레이터를 지원해 기존 인프라와의 호환성을 높였다. 리벨리온은 최근 공공 AI CCTV 전환 사업을 통해 경남도청과 울산광역시에 아톰맥스 서버 납품을 시작하며 공공 레퍼런스를 확보했다. 딥엑스의 DX-M1·DX-H1 시리즈는 데이터 이동을 최소화하는 자체 '데이터 재사용' 아키텍처를 기반으로 저전력·고효율 추론 연산을 구현했다. 공인시험 결과 외산 GPU 대비 전력 소모를 최대 93% 절감하면서 동등한 수준의 고해상도 AI 객체 탐지 성능을 나타냈다. 딥엑스는 국방부의 '지능형 영상감시체계 시범 구축 사업'에 참여해 공군 기지 AI 경계감시체계에 NPU를 공급 중이며, 1세대 양산 1년 만에 글로벌 10여 개국에서 1300만 달러(약 183억원) 이상의 구매 주문을 확보했다. 김녹원 딥엑스 대표는 “이번 혁신제품 지정을 계기로 국내 공공 인프라에 국산 AI 반도체 적용을 확대하고, 실제 현장에서 경제성을 입증하는 소버린 AI 사례를 만들어 나가겠다”고 말했다. 박성현 리벨리온 대표는 "그간 일상 속 대국민 AI 서비스 상용화와 공공 AI CCTV 납품으로 기술력과 현장 적합성을 증명한 데 이어, 이번 혁신제품 지정으로 국산 NPU의 공공 확산이 본격화될 것"이라며 “앞으로 국내 최고 성능의 '리벨서버(RebelServer)'로도 소버린 AI를 구현할 국산 인프라의 범위와 규모를 한단계 넓혀가겠다”고 말했다.

2026.08.18 15:24전화평 기자

홍콩 IPO 꿈꾸는 문샷AI, 지배구조 개편…주요 투자자 신규 유치

문샷AI가 홍콩 증시 상장을 위해 중국 당국의 승인을 얻고자 기업 지배구조를 개편하고 국유자본을 포함한 주요 투자자들을 새롭게 유치했다. 8일(현지시간) 파이낸셜타임스 등 외신에 따르면 문샷AI는 최근 기업 구조 개편을 진행하며 홍콩 기업공개(IPO)를 준비 중이다. 문샷AI의 '키미 K3' 모델은 앤트로픽의 선도 AI 모델과 성능 격차를 좁히고 있다. 문샷AI는 IPO를 통해 확보한 자금을 차세대 AI 모델 개발과 사업 확장에 투입할 계획이다. 다만, 상장 전 해외 투자자로부터 달러 자금을 조달하기 위해 설립한 역외 법인 등을 포함한 기존 기업 구조를 정리해야 할 것으로 전망된다. 문샷AI의 구체적인 IPO 시점은 아직 불투명하다. 사안에 정통한 관계자들은 내년 전에는 상장이 이뤄지기 어려울 것으로 예상했다. 그러나 또 다른 관계자는 규제 문제가 해결되면 이보다 빨라질 가능성도 있다고 봤다. 문샷AI는 지난주 중국 내 법인 형태를 유한책임회사에서 주식회사로 변경했다. 이는 상장을 준비하는 과정에서 외부에 확인된 첫 조치다. 주식회사는 보다 공식적인 기업 지배구조 요건을 적용받으며, 일반적으로 주주 기반이 넓고 지분을 이전하기도 상대적으로 쉽다. 현재 중국 증권당국은 핵심 사업을 지배하는 해외 법인을 둔 일부 자국 기술기업이 소위 '레드칩' 구조를 통해 중국 본토 이외 지역에 상장하는 것을 제한하고 있다. 전략적으로 중요한 기술이 외국 자본의 소유 아래 들어갈 수 있다는 우려 때문이다. 중국 규제당국은 올해 초 핵심 지식재산(IP)을 보유한 해외 법인을 둔 일부 기업은 해외 상장 대상이 될 수 없다는 방침을 전달했다. 이로 인해 문샷AI와 스텝펀을 포함한 주요 AI기업은 지배구조를 개편하는 동안 IPO 준비를 중단해야 했다. 문샷AI는 해외 투자자 문제를 해결하기 위해 은행 및 법률 자문단과 협의하고 있는 것으로 알려졌다. 회사는 이번 주 초 기존 투자자들에게 해외 법인을 정리하는 작업이 여전히 진행 중이며 해외 투자자들이 보유한 지분을 중국 내 법인으로 어떤 방식으로 이전할지도 아직 결정하지 않았다는 내용을 전달했다. 지금 검토되는 방안 중 하나는 해외 투자자들이 중국 본토에 별도의 투자 법인을 설립한 뒤 이를 통해 문샷AI 지분을 직접 보유하는 방식이다. 다만, 중국의 외국인 투자 승인 절차와 세금 문제 등을 고려하면 상당 시간이 소요될 수 있다. 또 다른 방안은 해외 투자자들이 기존 역외 법인 지분을 회사에 되판 뒤 새롭게 설립된 중국 내 법인을 통해 동일한 규모의 지분을 다시 취득하는 것이다. 해당 방식 역시 광범위한 협상과 당국의 승인이 필요하다. 투자자들은 일반적인 외국인직접투자(FDI) 방식을 선택할 수도 있으며 어떤 방식을 택하더라도 기존 권리와 이해관계는 유지될 것으로 보인다. 중국 규제당국과 가까운 한 관계자는 문샷AI가 현행 레드칩 구조를 유지해야 할 충분한 근거를 제시할 경우 규제 예외를 적용받을 가능성도 있다고 설명했다. 예외가 허용되면 상장 일정은 앞당겨질 수 있다. 아직 최종 결정은 내려지지 않았으며, 문샷AI는 그동안 기업 구조 개편 작업을 계속 진행할 방침이다.

2026.08.09 12:02박서린 기자

리벨리온, 국산 NPU 최초 공공 CCTV 전환 사례 구축

AI 반도체 기업 리벨리온이 경상남도청과 울산광역시 CCTV 관제센터에 고성능 서버형 신경망처리장치(NPU)를 공급한다. 리벨리온은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '국산 NPU 기반 공공 AI CCTV 전환' 사업에서 서버 인프라 구축 사업을 수주했다고 3일 밝혔다. 이번 사업은 공공 CCTV를 AI 체계로 전환하는 첫 사례다. 리벨리온은 이달부터 고성능 서버형 NPU 아톰맥스를 해당 지자체 관제센터에 납품할 예정이다. 지자체 관제 체계는 엣지 단의 1차 객체 감지와 서버 단의 2차 정밀 분석 구조로 운용된다. 리벨리온의 아톰맥스는 관제센터 서버에서 30B(300억) 파라미터급 대형 영상언어모델(VLM)을 구동하며 CCTV 영상을 분석한다. 이를 통해 화재나 범죄 상황을 판단하고 한국어 상황 설명을 생성한다. 공급되는 서버형 NPU는 폐쇄망 독립 운영을 지원하며 표준 AI 구동 도구인 vLLM을 공식 지원한다. 공공기관은 기존 개발 환경의 변경 없이 NPU를 인프라에 도입할 수 있다. 앞서 리벨리온은 자사 AI 서버 '리벨서버'를 통해 SKT의 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 단일 서버에서 구동했다. 회사는 해당 기술력을 바탕으로 공공 안전 현장으로 NPU 적용 범위를 확대할 방침이다. 박성현 리벨리온 대표는 "국산 NPU 기술력으로 공공 안전 현장 인프라를 구축하는 전환점을 만들 것"이라고 말했다.

2026.08.03 13:47전화평 기자

"中 AI 유니콘 문샷 AI, 알리바바서 엔비디아 칩 2만대 제공받아"

최근 오픈소스 인공지능(AI) 모델 '키미 K3(Kimi K3)'를 공개하며 주목을 받은 중국 AI 스타트업 문샷 AI가 알리바바 그룹으로부터 엔비디아 칩 2만 대를 제공받아왔다고 보도됐다. 급성장 중인 중국 AI 기업의 미국 반도체 의존도가 여전히 높다는 분석이 나온다. 블룸버그 통신은 관련 비공개 계약 내용을 잘 아는 관계자들을 인용해 알리바바가 자사 클라우드 인프라를 통해 문샷 AI에 엔비디아 칩 기반의 연산 능력을 공급해 왔다고 지난달 31일(현지시간) 보도했다. 문샷 AI는 지난 7월 중순 일부 성능 지표에서 미국 오픈AI나 앤트로픽 최신 모델과 어깨를 견주는 키미 K3를 선보이며 파장을 일으켰다. 그러나 시장 관심은 문샷이 미국 정부의 전방위 제재 속에서 어떻게 고성능 컴퓨팅 자원을 확보했는지에 쏠렸다. 보도에 따르면 알리바바가 문샷 AI에 제공하는 연산능력 기반은 엔비디아의 호퍼 아키텍처 기반 칩 약 2만 대다. 복수 관계자들은 해당 칩이 호퍼 시리즈 중 가장 성능이 뛰어난 'H200'이라고 말했다. 알리바바 대변인은 "문샷 AI에 H200 칩을 공급했다는 주장은 전혀 사실무근"이라며 H200 제공 의혹을 부인했다. 하지만 실제 공급한 전체 엔비디아 칩 수량이나 구체적 모델명에 대해서는 말을 아꼈다. 미국 정부는 문샷 AI가 규제 허점을 이용해 엔비디아 최신 '블랙웰' 칩까지 활용했다는 의혹을 제기했다. 마이클 크라시오스 미 백악관 과학기술정책실장은 "문샷 AI가 태국에 위치한 제3자 업체를 통해 블랙웰 칩의 임대 연산 자원에 접근했고, 이를 '키미 K3' 학습에 활용했다"고 비판했다. 미국의 수출 규제법상 중국 기업이라도 해외 서버에 탑재된 최첨단 반도체 연산 능력을 임대하는 방식은 일부 허용되고 있어, 중국 기업들이 이를 우회 통로로 활용하고 있다는 지적이 나온다. 문샷 AI의 조달 사정에 정통한 관계자 역시 태국 등 동남아시아를 거쳐 블랙웰 연산 자원에 접근하는 채널이 존재한다고 인정했다. 한편, 이번 사태로 빅테크 기업과 스타트업 간 미묘한 경쟁 관계도 조명받고 있다. 알리바바는 문샷 AI의 주요 투자자 중 하나이지만, 알리바바 인프라를 바탕으로 개발된 문샷 AI의 키미 K3가 정작 알리바바 자체 AI 모델 '통이치엔원(Qwen)'의 성과를 앞지르면서 알리바바 내부에 복잡한 기류가 형성된 것으로 전해졌다.

2026.08.02 08:00전화평 기자

국산 AI칩 단 무인기 나온다…KAI, '피지컬 AI' 첫발

한국항공우주산업(KAI)이 국내에서 설계·생산한 인공지능(AI) 반도체를 무인기에 탑재해 자율제어 성능을 검증한다. 향후 AI 파일럿과 정찰위성까지 적용 범위를 넓혀 항공우주 분야의 피지컬 AI 기술을 확보한다는 구상이다. KAI는 지난 30일 산업통상자원부가 추진하는 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업' 방산 분야 우선협상대상자로 선정됐다고 31일 밝혔다. 이번 사업은 국산 온디바이스 AI 반도체와 무인기용 자율제어시스템을 개발해 실제 플랫폼에서 성능을 검증하는 프로젝트다. 사업 기간은 5년이며 전체 사업 규모는 953억원이다. 다만 KAI가 수주할 구체적인 사업비는 공개되지 않았다. 온디바이스 AI는 외부 서버나 클라우드에 데이터를 보내지 않고 기기 내부에서 정보를 분석하고 판단하는 기술이다. 통신이 제한되거나 실시간 대응이 필요한 전장 환경에서 활용도가 높다. KAI와 협력 기업들은 방산 분야에 적용할 시스템온칩(SoC) 형태의 AI 반도체와 이를 탑재한 자율제어시스템(ACS)을 개발한다. KAI는 해당 시스템을 자체 개발 중인 무인기 플랫폼에 탑재해 성능을 검증할 계획이다. 사업은 총 3개 세부 과제로 구성된다. KAI는 사업 총괄과 1·3세부 과제를 주관해 고속 소모성 공중 무인기와 자율제어시스템의 개발·통합·검증을 담당한다. AI 반도체 개발에 해당하는 2세부 과제는 국내 팹리스 업체가 주관한다. 국내 AI 반도체 및 AI 모델 개발 기업과 연구기관도 컨소시엄에 참여한다. 반도체 생산은 삼성전자가 맡는다. 국내 기업이 설계한 반도체를 국내 파운드리에서 생산해 무인기에 적용하는 방식이다. KAI는 이번 사업을 통해 해외 의존도가 높은 국방용 반도체의 국산화 가능성을 검증하고, 국내 팹리스와 AI 기업이 방산시장에 진입할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 향후에는 국산 AI 반도체를 자체 개발 중인 AI 파일럿인 '카일럿'에 적용할 방침이다. AI 파일럿은 무인기가 수집한 데이터를 실시간으로 처리해 비행과 임무 수행을 자율적으로 제어하는 기술이다. 적용 범위를 위성으로 확대하는 방안도 추진한다. 정찰위성이 획득한 전장 데이터를 지상 관제소로 전송하기 전에 위성 내부에서 직접 분석할 수 있는 온디바이스 AI 반도체를 개발한다는 구상이다. 장기적으로는 유·무인 항공기와 위성, 지상체계를 국산 AI 반도체 및 통신망으로 연결하는 초연결 전장체계를 구축할 계획이다. 한편 KAI는 지난해 11월 삼성전자, 이달 초 네이버·네이버클라우드와 각각 업무협약을 체결하고 AI 반도체와 클라우드 기술을 연결하는 소버린 AI 체계 개발을 추진하고 있다.

2026.07.31 14:38류은주 기자

그록부터 헤일로까지…해외 AI 칩 스타트업 'M&A 도미노' 왜?

글로벌 인공지능(AI) 반도체 스타트업들의 독자 생존이 위협받고 있다. 막대한 칩 개발비와 양산 후 급증하는 소프트웨어(SDK) 유지보수 비용의 벽에 부딪혀 거대 반도체 기업에 잇따라 흡수되고 있다. 30일 반도체 업계에 따르면 글로벌 엣지 AI 칩 1위 업체 이스라엘 헤일로가 최근 미국 마이크로칩에 인수됐다. 헤일로의 누적 투자금은 3억 4000만달러(약 4880억원)에 달했지만, 칩 설계부터 제조, 소프트웨어 관리까지 전 과정에 발생하는 비용을 감당하지 못하고 매각을 택했다. 인수합병(M&A)은 글로벌 AI 반도체 생태계 전반으로 퍼지고 있다. 한때 엔비디아 대항마로 불렸던 영국 그래프코어는 수조원대 적자를 기록한 끝에 올해 일본 소프트뱅크에 넘어갔다. 이스라엘 하바나랩스는 2019년 20억달러에 인텔에 인수됐다. 언어처리장치(LPU)로 주목받은 그록은 지난해 12월 엔비디아에 흡수됐다. 반도체 전설 짐 켈러가 이끄는 텐스토렌트마저 최근 퀄컴 피인수설이 제기된다. 해외 주요 AI 반도체 스타트업 대부분 인수되는 셈이다. 업계에서는 스타트업 독자 생존이 어려워진 원인으로 막대한 투자비용을 꼽는다. 팹리스는 칩 설계 후 최선단 파운드리 공정을 쓰기 위해 마스크 제작 등 거액의 초기 비용을 지출한다. 출시 후에는 소프트웨어 고정비가 기하급수적으로 늘어난다. AI 모델 발전 속도가 빠른 만큼, 고객사가 칩을 실제 서비스에 활용하려면 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 끊임없이 업데이트해야 한다. 새로운 모델이 등장할 때마다 소프트웨어를 전면 수정해야 하므로 하드웨어보다 소프트웨어 인력이 훨씬 더 많이 필요하다. 인건비 폭등은 자본력이 부족한 스타트업에 치명적이다. 헤일로 관계자는 "헤일로는 전체 직원이 350명 정도였는데, 이 중 대부분이 SDK 인력이었다"며 "그럼에도 결국 인수됐다. AI 칩 업체가 버티려면 막대한 인력과 대규모 자본이 필요하다"고 설명했다. 하이퍼스케일러와의 구조적 격차도 독자 생존을 가로막는다. 구글, AWS 등은 자체 AI 서비스와 모델 로드맵을 바탕으로 수년 뒤 필요한 주문형 반도체(ASIC)을 미리 설계한다. 반면 AI 칩 스타트업은 고객사의 장기 계획을 완벽히 예측하기 어렵다. 수요 기업들이 연산용 신경망처리장치(NPU) 단품보다 통합 솔루션을 원하는 점도 한계다. 스타트업은 설계 기술이 뛰어나도 글로벌 영업망과 통신·전력 칩 등을 아우르는 포트폴리오가 부족하다. 한 반도체 업계 관계자는 "구글 같은 기업은 자체 서비스 로드맵이 있어 장기적인 반도체 개발이 가능하지만, 외부 스타트업은 시장 흐름에 완벽히 올라타는 것이 구조적으로 힘들다"며 "NPU 단품만으로는 영업에 한계가 뚜렷해, 결국 독보적 기술을 검증받은 뒤 대기업과 인수합병을 추진하는 것이 AI 반도체 스타트업들의 유일한 생존 공식이 됐다"고 설명했다.

2026.07.30 16:48전화평 기자

K-휴머노이드, 엔비디아에 잡아먹힌다…"온디바이스 칩 개발 서둘러야"

국내 주요 휴머노이드 기업이 온디바이스 칩으로 엔비디아 제품을 채택하면서 외산 종속 우려가 커지고 있다. 이에 한국 정부는 8000억원을 투입해 토종 온디바이스 칩을 개발할 계획이다. 30일 업계에 따르면 LG전자와 뉴로메카, 에이로봇, 위로보틱스 등 국내 주요 로봇 기업이 개발 중인 휴머노이드가 엔비디아 칩을 사용하고 있다. LG전자 클로이드와 에이로봇 앨리스에는 엔비디아의 젯슨 토르를 탑재한다. 뉴로메카 휴머노이드 시리즈에는 엔비디아의 RTX 시리즈가 들어가며, 위로보틱스는 젯슨 토르와 RTX 시리즈를 함께 쓰고 있다. 젯슨 토르는 로봇 두뇌 역할을 하는 엣지 인공지능(AI) 컴퓨팅 모듈이다. RTX 시리즈는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 브랜드 중 하나다. "범용성·소프트웨어 때문에 쓸 수밖에" 업계는 엔비디아 쏠림 이유로 범용성과 소프트웨어를 꼽는다. 국내 휴머노이드 개발사 관계자는 "휴머노이드는 개발 중인 단계이기 때문에 여러 AI 모델에서 해당 칩이 잘 구동돼야 한다"며 "엔비디아 칩이 범용성이 커서 엔비디아 제품을 사용하고 있다"고 말했다. 김용석 가천대학교 반도체대학 석좌교수는 "엔비디아 제품 성능이 가장 뛰어나고 소프트웨어 개발환경이 좋아 휴머노이드 업체가 엔비디아 칩을 쓸 수밖에 없다"며 "가장 유명한 쿠다(CUDA)부터 시작해 엔비디아는 GPU 사용에 필요한 소프트웨어를 직접 개발한다"고 설명했다. 쿠다는 개발자가 프로그래밍 언어로 GPU를 연산에 쓸 수 있게 해주는 소프트웨어다. 정부, 5년간 8000억원 투입…로봇 맞춤형 칩 개발 정부도 문제를 인지하고 대응에 나섰다. 올해부터 2030년까지 5년간 'K-온디바이스 AI반도체 기술개발' 사업을 추진한다. 지난달 총사업비 8002억원이 확정됐고, 참여 기업 명단은 다음 달 초 결정된다. 이 사업은 자동차, 사물인터넷(IoT)·가전, 기계·로봇, 방산 등 4대 주력 업종별로 첨단 AI 제품 생산에 필요한 맞춤형 AI 반도체와 반도체가 탑재될 모듈, 구동 AI 소프트웨어 등 전체 주기 개발을 지원한다. 해당 프로젝트에는 LG전자, 현대자동차, 두산 등이 수요 기업으로 참여할 예정이다. 칩 개발사에는 딥엑스와 모빌린트가 참가할 것으로 보인다. 한 로봇 업계 관계자는 "이번 프로젝트는 수요 기업과 칩을 개발할 팹리스가 한 팀을 이루는 구조로 상용화 가능성이 크다"고 기대감을 표했다. 김용석 교수는 "기본적으로 투트랙으로 갈 수밖에 없다"며 "지금 당장 사용할 수 있는 우리나라 칩이 마땅치 않기 때문에 일단 엔비디아 칩을 사용해 로봇을 빨리 상용화하고, 동시에 우리나라 칩을 개발해야 한다"고 강조했다. AMD, 한국 찾아와 세일즈…"무조건 국산은 지양" 경쟁 환경은 만만치 않다. 엔비디아 외에 AMD 등도 온디바이스 시장에 뛰어들고 있다. AMD는 지난주 신규 로봇용 온디바이스 칩 '라이젠 AI 임베디드 X100 시리즈'를 공개했다. 이 프로세서는 중앙처리장치(CPU), GPU, 신경망처리장치(NPU)가 데이터를 공유하는 구조로 설계돼 데이터 이동을 줄이고 성능 효율을 높이며 지연시간을 단축했다. 앞선 휴머노이드 개발사 관계자는 "AMD 같은 빅테크도 한국까지 찾아와 적극 세일즈하는 상황"이라며 "국내 칩 사용도 검토하겠지만 성능과 가격을 종합 고려해서 어떤 칩을 사용할지 결정할 것"이라고 말했다.

2026.07.30 08:51진운용 기자

[카드뉴스] 내 뇌속에 AI가 산다면

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 오늘은 '내 뇌 속에 AI가 산다면?'이라는 흥미로운 주제로 준비된 카드뉴스를 소개해드릴게요. 얼마전 미래학자 레이커즈와일이 우리 뇌와 컴퓨터가 하나가 되는 미래를 이야기했어요. 상상만 해도 신기하죠? 먼저 눈길을 끄는 건 어마어마한 투자 규모예요. 구글이 1년 동안 AI에 쏟아붓는 돈이 무려 300조 원이라는데요, 이는 웬만한 나라 살림보다도 큰 액수랍니다. 그런데 재밌는 건 이렇게 막대한 돈을 들여 만드는 AI 데이터센터의 크기예요. 오픈AI는 10GW, 메타는 5GW 규모의 전력을 쓰는데, 정작 우리 뇌는 전구 하나 켤 힘인 20W만으로 생각을 한다고 하니 인간의 뇌가 얼마나 초효율적인 존재인지 새삼 놀랍습니다. AI는 불과 몇 년 만에 아기에서 어른으로 훌쩍 성장했는데, 정작 AI와 우리 몸이 하나 되는 진행률을 보면 휴대폰 연결은 100% 완료됐지만 웨어러블 융합은 80%, 뇌-AI 직접 연결은 겨우 20%에 머물러 있다고 해요. 카드뉴스는 이렇게 기술이 빠르게 발전해도 결국 'AI와 친해도 내 생각의 주인은 항상 나'라는 메시지를 강조하는데요. 잘 쓰면 천재가 될 수 있지만 잘못 쓰면 꼭두각시가 될 수도 있다는 두 얼굴을 가진 만큼, AMEET이 여러분이 AI의 주인으로 살아갈 수 있도록 앞으로도 알기 쉽게 전해드릴게요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/b47122cd.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.07.27 20:41AMEET

구글의 승부수…제미나이 내장 AI 칩, 2028년 나온다

구글이 인공지능(AI) 모델 '제미나이'에 최적화된 전용 AI 칩을 개발 중인 것으로 알려졌다. 미국 IT매체 디인포메이션은 20일(현지시간) 소식통을 인용해 구글이 2028년 출시를 목표로 새로운 AI 칩을 개발하고 있다고 보도했다. 코드명 '프로즌 v2(Frozen v2)'인 이 칩은 제미나이 아키텍처 일부를 실리콘 칩에 영구 내장해 연산량과 데이터 이동량을 줄이는 방식으로 설계되고 있다. 다만 구글은 제미나이 모델의 어느 부분까지 칩에 내장할지에 대해서는 최종 조율을 진행 중인 것으로 전해졌다. 프로즌 v2는 현재 구글이 생산 중인 텐서처리장치(TPU)와는 별개 제품이다. 구글은 TPU와는 다른 계열의 자체 반도체를 개발해 AI 연산 인프라를 다변화하려는 전략을 추진하는 것으로 분석된다. 새로운 칩은 현재 사용 중인 맞춤형 AI 칩보다 6~10배 높은 효율을 제공하고 AI 쿼리에 대한 응답 속도도 크게 향상될 것으로 알려졌다. 이 같은 소식이 전해지자 이날 알파벳 주가는 장중 한때 3% 가까이 상승했다. 이후 상승폭을 일부 반납했지만 전 거래일보다 1.5% 오른 351.99달러에 거래를 마쳤다. 외신들은 프로즌 v2가 상용화될 경우 AI 모델의 일부를 반도체에 직접 구현하는 하드웨어·소프트웨어 공동설계가 AI 인프라 경쟁의 새로운 핵심 축으로 떠오를 수 있다고 전망했다. 한편 투자자들은 오는 22일 예정된 알파벳의 실적 발표에서 AI 인프라 투자 기조를 유지할 지와 대규모 AI 투자에 대한 수익률에 대한 회사 측의 설명에 주목하고 있다.

2026.07.21 09:31이정현 미디어연구소

"엔비디아 '쿠다' 철벽 깬다"…K-NPU, 공공 마중물 타고 비상

글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁이 격화되는 가운데, 빅테크 소프트웨어 생태계 벽에 막혀 있던 국산 AI 반도체가 공공 부문이라는 '테스트베드'를 발판으로 도약의 날개를 단다. 레퍼런스와 생태계 부재로 고전하던 K-팹리스 업계를 위해 정부와 기업이 밸류체인을 구축할 예정이다. 퓨리오사AI가 14일 총판 시스원과 서울 중구 더 플라자 호텔에서 개최한 '2026 K-NPU 테크 웨이브'의 최대 화두는 생태계 자립이었다. 김은주 한국지능정보사회진흥원(NIA) 지능기술인프라본부장은 기조연설에서 한국 AI 반도체 현주소를 진단했다. 김 본부장은 "한국은 고대역폭메모리(HBM) 등 메모리 반도체 세계 1위 경쟁력과 우수한 팹리스 기업을 보유하고 있지만, 엔비디아의 '쿠다(CUDA)'를 중심으로 한 글로벌 소프트웨어 생태계 종속이 치명적인 약점"이라고 지적했다. 아무리 뛰어난 성능의 칩을 설계하더라도, 개발자들이 쉽게 쓸 수 있는 소프트웨어 환경과 이를 대규모로 운용해 본 실전 레퍼런스 없이는 시장 선택을 받을 수 없다는 분석이다. 쿠다 생태계 장벽을 돌파하기 위해 제시된 첫 번째 해법은 하드웨어 기업 스스로 기술 장벽을 낮추는 것이다. 강지훈 퓨리오사AI 최고연구책임자(CRO)는 2세대 NPU 'RNGD(레니게이드)'의 이식성을 해결책으로 내세웠다. 소프트웨어 이식성은 작성된 프로그램이 다른 하드웨어, 운영체제, 네트워크 환경에서도 거의 수정 없이 쉽게 동작할 수 있는 성질을 뜻한다. 강 CRO는 "RNGD는 파이토치(PyTorch), vLLM 등 오픈소스 프레임워크와 완벽히 호환된다"며 "개발자들이 기존 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 환경에서 구동하던 AI 모델과 코드를 번거로운 수정이나 최적화 과정 없이 국산 NPU로 즉각 이전할 수 있다"고 강조했다. 굳이 쿠다 생태계에 머물지 않아도 되는 우회로를 만든 셈이다. 두 번째 해법은 '공공 부문의 마중물 역할'이다. 대형 상용 레퍼런스가 부족해 글로벌 시장 진출을 하지 못하는 팹리스를 위해 공공기관이 기꺼이 첫 번째 대형 고객을 자처하는 것이다. NIA는 보안이 생명인 행정, 안전, 국방 분야부터 국산 NPU를 탑재한 온프레미스(구축형) 인프라를 선도적으로 도입할 계획이다. 막대한 예산이 드는 AI 모델 학습은 기존 GPU를 활용하더라도, 추론만큼은 전력 효율이 우수한 국산 NPU로 완벽히 대체하겠다는 '소버린 AI' 확보 전략이다. NIA 실증 결과 RNGD는 GPU(RTX 6000) 대비 2.25배 높은 전력당 성능을 기록하며 데이터센터 유지비용(TCO) 절감 효과를 입증했다. K-NPU의 실전 배치를 지원할 민간 기업도 합류한다. 삼성SDS는 16일 국산 NPU를 클라우드로 대여하는 'NPUaaS'를 출시하고, 와이즈넛은 공공 폐쇄망에 특화된 일체형 AI 장비(어플라이언스)를 선보였다. 시스원과 두다지는 인프라 설계 및 무중단 전환 솔루션으로 힘을 보탰다. 단일 칩 공급을 넘어 소프트웨어와 클라우드를 아우르는 거대한 연합군이 탄생한 셈이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 "스타트업으로 시작해 9년 반 동안 연구개발을 지속할 수 있었던 배경에는 한국 반도체의 우수한 인적 자원과 과감한 벤처 지원 생태계가 있었다"며 "이제는 공공과 민간이 끈끈하게 연대하는 완벽한 생태계를 통해, 전력난을 타개할 '지속 가능한 AI'로 글로벌 무대에서 승부하겠다"고 밝혔다.

2026.07.14 17:46전화평 기자

[AI는 지금] "시진핑까지 직접 나선다"…中 AI 총공세에 韓 기업도 긴장

시진핑 중국 국가주석이 처음 직접 참석하는 세계인공지능대회(WAIC)에서 중국이 인공지능(AI) 반도체와 컴퓨팅 인프라, 에이전트, 휴머노이드 기술을 대거 공개하며 미국과의 AI 산업·규범 경쟁에 속도를 낸다. 중국 AI 산업이 미국 기술을 추격하는 단계를 넘어 자국 반도체와 제조 공급망을 기반으로 독자 생태계를 구축하면서 국내 AI·반도체·로봇 기업의 경쟁 부담도 커질 것으로 보인다. 14일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP), 상하이시 등에 따르면 중국은 오는 17일부터 20일까지 상하이에서 '2026 WAIC 및 글로벌 AI 거버넌스 고위급 회의'를 개최한다. 올해 주제는 '지능형 파트너, 함께 만드는 미래'로, AI를 질문에 답하는 도구에서 사람과 협업하며 실제 업무를 수행하는 주체로 확장하는 데 초점을 맞췄다. 이번 행사에는 1100개 이상 기업이 참가해 3000개가 넘는 제품을 전시한다. 이 가운데 300개 이상은 세계 최초로 공개될 예정이다. 10만㎡ 규모의 전시장과 상하이 장장, 쉬후이 웨스트번드 일대에선 140개 이상의 포럼이 열리며 중국과 해외 정부·산업·학계 관계자 1400여 명이 참여한다. 올해 가장 큰 변화는 시 주석이 직접 참석한다는 점이다. 시 주석은 2018년에 처음 시작된 WAIC에 축하 서한을 보냈지만 행사장을 찾지는 않았다. 2024년과 지난해 개막식에는 리창 중국 국무원 총리가 참석했다. 시 주석이 개막식 기조연설에 직접 나서는 것은 행사 출범 이후 이번이 처음이다. 이는 중국 정부가 AI를 경기 부양과 기술 자립, 국제 규범 주도권 확보를 함께 이끌 전략산업으로 끌어올렸다는 의미로 풀이된다. 중국은 올해 정부 업무보고에서도 '새로운 형태의 지능경제' 구축과 'AI+' 전략 확대, AI 상용화 가속을 주요 과제로 제시했다. 이번 행사 전시에서 가장 주목을 끄는 것은 중국산 AI 인프라다. 화웨이는 다수의 AI 가속기를 고속으로 연결하는 '아틀라스 950' AI 노드 시스템을 선보일 예정이다. 개별 반도체 성능만으로 엔비디아와 경쟁하기보다 가속기와 서버, 네트워크, 소프트웨어를 하나의 대형 시스템으로 묶어 전체 연산 성능을 높이는 방식이다. 중국 서버·반도체 기업들도 국산 AI 가속기와 광통신 기술, 대규모 클러스터 운영 솔루션을 공개할 것으로 예상된다. 미국의 첨단 반도체 수출 규제로 최신 그래픽처리장치(GPU) 확보가 제한된 상황에서 칩 한 개의 성능 열세를 시스템 설계와 대규모 연결 기술로 보완하려는 전략이다. 중국 AI 기업들은 에이전트와 멀티모달 기술을 앞세운다. 스텝펀은 스마트폰과 PC, 자동차, 로봇에서 여러 애플리케이션을 호출해 복합 업무를 처리하는 '스텝 에이전트 OS'를 선보인다. 바이오 AI 기업 톈우테크는 시장 조사와 단백질 설계, 실험 검증을 자동화하는 연구개발 에이전트 '매트윙스 비너스'를 전시한다.미니맥스는 지난달 공개한 멀티모달 AI 모델 '미니맥스 M3'를 기반으로 장문 추론과 코딩, AI 에이전트 기능을 선보일 예정이다. M3는 최대 100만 토큰 컨텍스트를 지원하며 텍스트와 이미지, 영상 정보를 함께 처리하는 것이 특징이다. 휴머노이드와 피지컬 AI도 주요 전시 분야로 꼽힌다. 중국은 값싼 로봇 부품 공급망과 대규모 제조 현장을 활용해 휴머노이드의 상용화를 추진하고 있다. 올해 행사에선 걷거나 춤을 추는 시연보다 제조·물류·서비스 현장에서 운반과 조립, 검사 등 실제 작업을 수행하는 능력이 강조될 것으로 보인다. WAIC는 중국이 글로벌 AI 규범을 제안하는 외교 무대로도 활용된다. 중국은 2023년 '글로벌 AI 거버넌스 이니셔티브'를 제시했으며 지난해 WAIC에선 글로벌 AI 거버넌스 행동계획과 세계 AI 협력기구 설립 구상을 공개했다. 올해 함께 열리는 글로벌 AI 거버넌스 고위급 회의에선 AI 안전과 국가별 기술 주권, 개발도상국의 AI 접근성, 국제 협력 방안 등이 논의될 예정이다. 중국은 미국과 유럽이 강조하는 안전·인권 중심 규범과 달리 각국 정부의 통제권과 기술 개발, 국가 간 AI 격차 해소에 상대적으로 무게를 두고 있다. 중국 정부도 이번 회의를 통해 AI 위험 관리와 국제 규제 협력을 논의하겠다는 방침을 밝혔다. 국내 AI 기업의 부담도 커질 전망이다. 미국의 고성능 폐쇄형 모델에 이어 중국이 저가·오픈소스 모델과 국산 AI 인프라를 앞세우면서 범용 모델 성능만으로는 차별화가 쉽지 않아졌기 때문이다. 국산 신경망처리장치(NPU) 기업 역시 칩 단품보다 서버와 클라우드, 개발도구를 묶은 방식으로 해외 시장을 공략해야 할 가능성이 커졌다. 삼성전자와 SK하이닉스에는 중국의 AI 클러스터 투자 확대가 고대역폭메모리(HBM)와 고용량 메모리 수요 증가로 이어질 수 있을 것으로 보인다. 다만 중국의 반도체·서버 국산화와 미국의 대중국 수출 규제가 동시에 강화되면 수혜 폭은 제한될 수 있다. 피지컬 AI 분야에선 자동차와 조선, 전자, 배터리 등 국내 제조 현장이 경쟁력으로 작용할 것으로 보인다. 업계 관계자는 "이번 WAIC는 중국이 AI 모델 성능만으로 미국을 추격하는 단계에서 벗어나 반도체와 클러스터, 에이전트, 로봇, 국제규범을 하나의 생태계로 묶기 시작했다는 점을 보여주는 행사"라며 "한국도 개별 기술 개발에 머물지 않고 AI 인프라와 소프트웨어, 산업 현장을 연결하는 실행력을 빠르게 확보해야 중국과의 경쟁에서 살아남을 수 있다"고 말했다.

2026.07.14 10:28장유미 기자

[AI 고속도로] 메타, 자체 AI칩 9월 양산…인프라 자립 승부수

메타가 자체 설계한 인공지능(AI) 칩 양산을 오는 9월 시작하며 AI 인프라 자립에 속도를 낸다. 데이터센터 컴퓨팅 용량을 내년까지 두 배로 확대하는 동시에 자체 반도체와 클라우드 인프라를 결합해 엔비디아 의존도를 낮추고 AI 서비스 경쟁력을 강화한다는 구상이다. 9일(현지시간) 로이터통신은 메타 내부 메모를 인용해 메타가 코드명 '아이리스(Iris)'로 불리는 데이터센터용 AI 칩을 오는 9월부터 양산할 계획이라고 보도했다. 이칩은 메타가 자체 개발하는 '메타 훈련·추론 가속기(MTIA)' 4세대 프로젝트의 일부로, 브로드컴이 설계를 지원하고 대만 TSMC가 생산을 맡는다. 칩 테스트는 6주 만에 마쳤다. 아이리스는 메타가 페이스북과 인스타그램 등 자사 서비스에 적용하는 AI 학습·추론 성능을 높이기 위해 개발한 맞춤형 반도체다. 자체 설계 칩을 활용해 막대한 AI 컴퓨팅 비용을 절감하는 동시에 엔비디아와 AMD 등 외부 그래픽처리장치(GPU) 공급업체에 대한 의존도를 낮추는 움직임으로 풀이된다. 메타는 지난 3월 자체 AI 프로세서 4종을 공개한 데 이어 내년까지 약 6개월 간격으로 차세대 칩을 선보일 계획이다. 통상 1년 이상인 업계 개발 주기보다 훨씬 빠른 일정으로 AI 반도체 경쟁력을 확보한다는 목표다. AI 인프라 투자도 확대한다. 메타는 올해 총 7기가와트(GW) 규모 컴퓨팅 인프라를 구축하고 내년에는 같은 규모를 추가해 전체 컴퓨팅 용량을 14GW까지 확대할 방침이다. 자체 AI 모델 학습·추론을 위한 데이터센터 확충을 가속하는 투자다. 대규모 컴퓨팅 인프라 확장은 최근 메타가 시사한 클라우드 전략과도 맞물린다. 회사는 자체 데이터센터를 기반으로 AI 역량을 강화하는 동시에, 남는 AI 인프라 자원은 클라우드 형태로 외부 고객에 제공할 것으로 알려졌다. 여기에 자체 칩을 활용하면 GPU 구매 비용을 줄이고 데이터센터 운영 효율도 높일 수 있어 클라우드 사업 수익성 개선에도 도움이 될 것이라는 관측이 나온다. 메타는 올해 AI 인프라에 최대 1450억 달러(약 218조원)를 투자할 계획이다. 이는 올해 빅테크 전체 AI 투자 전망치인 7000억 달러(약 1057조원)의 약 5분의 1에 해당하는 규모다. 공급망 확보 소식도 전해졌다. 내부 메모에선 메타가 삼성전자 메모리 반도체, 샌디스크 플래시 스토리지, 스미토모전기 광섬유 장비 등에 대해 장기 공급 계약을 체결한 것으로 나타났다. AI 데이터센터 확산으로 메모리와 반도체 수급이 빠듯해지는 상황에 대응하기 위한 조치다. 메타는 이날 AI 코딩 모델 '뮤즈 스파크 1.1'을 유료 API 형태로 공개하며 오픈소스 중심이던 기존 전략에서 벗어나 자체 AI 모델 사업도 확대하고 있다. 이같은 투자 확대 기대감에 주가도 반등했다. 이날 메타 주가는 전 거래일보다 4.7% 오른 631.5달러로 거래를 마쳤다. 장 초반 약세를 보였지만 AI 칩 양산 계획과 AI 서비스 확대 소식이 전해지며 상승세로 전환했다. 마이크 구알티에리 포레스터 부사장은 "다른 회사 칩에 의존하면서 AI 빅테크가 될 수는 없다"며 "모델 가격 경쟁력을 확보할 수 있는 사실상 유일한 방법은 메타처럼 자체 칩을 개발하는 것"이라고 평가했다.

2026.07.10 11:56한정호 기자

[AI는 지금] 엔비디아 H200 손에 넣는 中 AI…딥시크·알리바바 성능 경쟁 빨라지나

중국 정부가 자국 주요 인공지능(AI) 기업에 엔비디아 고성능 AI 반도체 H200 구매를 일부 허용하는 방안을 검토하면서 알리바바, 바이트댄스, 딥시크 등 중국 AI 기업들의 인프라 확보 경쟁이 다시 주목받고 있다. 미국 수출 규제와 중국의 반도체 자립 기조 속에서도 대형 AI 모델 운영에 필요한 연산 수요가 빠르게 늘어난 영향으로 풀이된다. 10일 디인포메이션 등 주요 외신에 따르면 중국 당국은 최근 알리바바, 바이트댄스, 딥시크 등에 조만간 H200 칩 일부를 구매할 수 있도록 승인할 계획이라고 통보한 것으로 알려졌다. 승인 물량은 최종 조율 중이며 전체 규모는 20만 개 미만이 될 가능성이 큰 것으로 전해졌다. 해당 물량은 이들 기업이 올해 초 요청한 규모의 절반에도 못 미치는 수준이다. 미국 정부는 앞서 엔비디아 H200의 중국 판매를 허용하고 약 10개 중국 기업에 수입 라이선스를 발급했지만, 중국 정부는 자국 AI 반도체 산업 육성을 이유로 실제 구매 승인을 미뤄온 것으로 알려졌다. 이번 검토 대상에 포함된 기업들은 중국 생성형 AI 시장의 핵심 사업자들이다. 알리바바는 큐원 계열 모델을 클라우드와 기업용 AI 서비스에 확대하고 있다. 바이트댄스는 더우바오와 영상 생성 모델을 앞세워 소비자 AI 서비스를 키우고 있다. 딥시크는 저비용 고성능 모델로 주목받은 뒤 차세대 모델 개발과 서비스 확장에 속도를 내고 있다. 이들 기업이 H200 확보에 나선 것은 학습보다 추론 운영 부담이 커지고 있기 때문이다. AI 챗봇, 코딩 도구, 영상 생성, 검색, 추천 서비스가 대규모 이용자를 대상으로 확산되면서 모델을 한 번 학습시키는 비용뿐 아니라 실제 서비스에서 응답을 처리하는 인프라 비용도 빠르게 늘고 있다. H200은 H100보다 메모리 용량과 대역폭을 높인 AI 가속기다. 대형언어모델(LLM), 장문 처리, 멀티모달 AI, 대규모 추론 작업에 유리한 칩으로 평가된다. 중국 AI 기업들이 H200을 확보하면 신규 모델 학습뿐 아니라 기존 AI 서비스의 처리량 확대와 응답 속도 개선에도 활용할 수 있다. 다만 공급 물량이 제한적인 만큼 효과는 상위 기업에 집중될 가능성이 크다. 알리바바와 바이트댄스는 자체 클라우드와 대규모 서비스 이용자를 보유하고 있어 H200을 확보할 경우 AI 서비스 운영 효율을 높일 여지가 있다. 딥시크는 차세대 모델 개발과 고성능 추론 환경 구축에 일부 숨통이 트일 수 있다. 중국 정부의 승인 여부는 자국 AI 반도체 산업에도 영향을 줄 수 있다. 중국은 화웨이 어센드 등 국산 AI 칩 채택을 늘리며 엔비디아 의존도를 낮추는 정책을 펴왔다. H200 구매가 일부 허용되더라도 전면적인 엔비디아 복귀보다는 주요 AI 기업의 단기 수요를 해소하기 위한 제한적 조치에 가까울 것으로 보인다. 그러나 이번 일로 미국 AI 기업과의 인프라 격차를 단기간에 줄이기는 쉽지 않을 것으로 보인다. 미국 빅테크와 AI 기업들이 최근 블랙웰 기반으로 데이터센터 투자를 확대하고 있어서다. 또 중국 기업들이 확보할 수 있는 H200 물량이 제한되면 모델 성능 개선 효과는 나타나더라도 전체 AI 생태계로 확산되는 속도는 여전히 제한될 수 있다. 업계에선 이번 검토가 중국 AI 기업들의 컴퓨팅 수요가 예상보다 빠르게 커졌다는 신호로 보고 있다. 저비용 모델 개발과 국산 칩 전환만으로 대형 AI 서비스 수요를 감당하기 어려워지면서 중국 정부도 일부 고성능 GPU 반입을 검토하기 시작했다고 분석했다. 업계 관계자는 "중국 AI 기업들은 알고리즘 효율화와 비용 절감에서 경쟁력을 보여줬지만, 대형 모델과 멀티모달 AI 서비스가 확대되면 고성능 GPU 수요가 다시 커질 수밖에 없다"며 "H200 구매가 제한적으로 허용되면 알리바바, 바이트댄스, 딥시크 등 주요 기업의 모델 개선과 서비스 운영에는 도움이 되겠지만 미국 기업과의 인프라 격차를 해소하기에는 물량이 충분하지 않을 것"이라고 말했다.

2026.07.10 10:05장유미 기자

퓨리오사AI, 에퀴닉스와 손잡고 유럽 '소버린 AI' 공략

국내 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI가 글로벌 디지털 인프라 기업 에퀴닉스와 손잡고 유럽의 소버린 AI 및 핵심 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 전력 부족과 냉각 제약으로 고심하는 유럽 데이터센터 환경에 최적화된 국산 신경망처리장치(NPU)를 전면에 내세워 현지 공급망을 선점한다는 구상이다. 퓨리오사AI는 에퀴닉스와 글로벌 협력 첫 단계로 포르투갈 리스본에 위치한 '에퀴닉스 LS2 데이터센터'에 자체 개발한 AI 가속기 'RNGD(레니게이드)' 서버를 구축한다고 8일 밝혔다. 이번에 구축되는 서버는 유럽 기업들이 대규모 언어모델(LLM)과 에이전틱 AI 등 실제 워크로드를 올려 RNGD의 성능과 전력 효율성, 소프트웨어 편의성을 직접 테스트할 수 있는 실증 평가 환경으로 운용된다. 이번 협약은 퓨리오사AI가 유럽 현지에서 밀착형 기술 지원 체계를 전격 가동한다는 점에서 의미가 크다. 올해 초 포르투갈 리스본에 설립한 현지 법인에 전문 엔지니어들이 상주하며, RNGD 서버를 도입하려는 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 모델 구동, 소프트웨어 스택 적용, 시스템 구성 등 개념검증(PoC) 전 과정에 걸친 고도화된 기술 지원을 제공할 계획이다. 리스본 센터의 핵심 무기인 'RNGD'는 퓨리오사AI의 독자적인 텐서축약프로세서(TCP) 아키텍처를 기반으로 설계된 데이터센터용 AI 추론 가속기다. 초고전력 GPU 대비 인프라 총소유비용(TCO)을 획기적으로 절감할 수 있는 데다, 별도의 액체 냉각 시설 없이 기존 표준 공랭식 데이터센터 환경에 바로 꽂아 쓸 수 있어 유럽 인프라 시장의 취약점인 전력·냉각 문제를 단번에 해결할 대안으로 꼽힌다. 시장 확대를 위한 글로벌 대외 행보도 본격화된다. 퓨리오사AI는 이번 주 프랑스 파리에서 개최되는 세계적 AI 행사인 'RAISE Summit 2026'에 참가해 RNGD 실물과 최신 소프트웨어 스택을 유럽 시장에 선보인다. 행사 기간 백준호 퓨리오사AI 대표는 코어위브, 슈퍼마이크로 등 글로벌 AI 인프라 시장을 주도하는 리더들과 함께 'AI 인프라 전력 공급: 21세기 맨해튼 프로젝트의 해결'을 주제로 패널 토론에 나선다. 강지훈 최고연구책임자(CRO) 역시 기조연설을 맡아 퓨리오사AI 소프트웨어 고도화의 최신 기술과 차세대 로드맵을 발표할 예정이다. 백준호 대표는 “현재 유럽은 AI 서비스가 급격히 확산되는 반면 전력 수급과 냉각 인프라 제약이 심해 효율적인 AI 인프라를 구축하는 것이 국가적·전략적 과제로 떠오른 상황”이라며 “에퀴닉스와의 강력한 파트너십을 통해 유럽 현지 기업들과 소버린 AI 프로젝트들이 실제 운영 환경에서 RNGD의 독보적인 성능과 경제성을 검증하고, 보다 신속하게 독자적인 AI 서비스를 구축할 수 있도록 전방위로 지원하겠다”고 강조했다.

2026.07.08 10:50전화평 기자

딥엑스, 고시다테크와 맞손…日 피지컬 AI 시장 정조준

온디바이스 AI 반도체 스타트업 딥엑스가 일본 기술 유통기업과 손잡고 현지 피지컬 AI 및 엣지 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 딥엑스는 지난 2일 일본 도쿄에 위치한 고시다테크 본사에서 현지 기술 유통 및 솔루션 전문기업 고시다테크와 전략적 파트너십 계약을 체결했다고 3일 밝혔다. 이번 협약에 따라 양사는 일본 산업 전반에 엣지 AI를 보급하기 위해 딥엑스의 신경망처리장치(NPU) 제품군을 현지 제조 및 인프라 현장에 확산하는 작업을 공동 추진한다. 고시다테크는 오랜 기간 다져온 현지 고객 네트워크와 시장 이해도를 바탕으로 프로젝트 발굴, 제품 제안, 고객 대응 등을 전담한다. 딥엑스는 독자적인 NPU 제품군과 독자 소프트웨어 개발 환경, 레퍼런스 플랫폼, 기술 지원 등을 포괄적으로 제공해 일본 고객사의 제품 개발과 최종 양산을 밀착 지원할 방침이다. 일본은 딥엑스가 글로벌 시장 확대를 위해 주목해 온 핵심 거점이다. 로봇, 자동차, 산업 자동화, 보안 등 제조·인프라 분야의 글로벌 경쟁력이 높은 반면, 심각한 고령화와 인력 부족 현상으로 인해 산업 현장의 무인화·지능화 수요가 급증하고 있어서다. 특히 공장이나 물류센터, 건설 현장 등 데이터를 외부 클라우드로 전송하지 않고 현장에서 즉각 처리해야 하는 보안·산업 영역이 많아 초저전력 엣지 AI 반도체의 핵심 요충지로 꼽힌다. 이번 일본 공략의 주력 제품은 딥엑스의 DX-M1이다. 5nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정 기반인 이 칩은 25TOPS급 AI 연산 성능을 내면서도 소모 전력은 3~5W 수준에 불과한 초저전력 AI 반도체다. 고도의 전력 효율성이 필수적인 보안카메라, 산업용 컴퓨터, 로봇, 드론, 스마트팩토리 장비 등에 최적화됐다. 이번 계약으로 딥엑스의 글로벌 공급망 체계도 한층 견고해졌다. 딥엑스는 현재 에브넷(AVNET), 더블유피지(WPG), 마크니카(Macnica), 디지키(DigiKey) 등 20여 개 글로벌 대형 유통사와의 파트너십을 통해 북미, 중화권, 동남아 전역에 고객망을 촘촘히 확보해 왔다. 여기에 1930년 설립돼 자동차와 IoT 분야에서 탄탄한 입지를 다진 고시다테크의 엔지니어링 네트워크가 더해지면서 일본 내 상용화 궤도 진입이 빨라질 것으로 기대된다. 김녹원 딥엑스 대표는 “일본 파트너와의 협력을 통해 우리 NPU가 실제 산업 현장에서 상용화되는 성공 사례를 하나씩 늘려가는 것이 최우선 목표”라며 “국내에서 완성한 초저전력 AI 반도체 기술력을 글로벌 제조·인프라 현장에 실질적으로 이식하겠다”고 포부를 밝혔다. 고시다 케이 고시다테크 이사 겸 집행임원은 “일본 내에서 제조 현장과 사회 인프라에 AI를 접목하려는 요구가 빠르게 늘고 있다”며 “고시다테크의 일본 내 네트워크와 시장 지식을 바탕으로 딥엑스와의 프로젝트 수주 및 사업 확대를 강력하게 추진하겠다”고 말했다.

2026.07.03 09:42전화평 기자

[AI는 지금] 11조 실탄 쥔 中 딥시크, 조직 2배로 키운다

중국 인공지능(AI) 기업 딥시크가 대규모 자금조달을 계기로 조직 확대에 나섰다. 저비용 고성능 모델로 글로벌 AI 시장에 충격을 준 데 이어 자본, 인재, 컴퓨팅 인프라를 묶어 오픈AI·앤트로픽 등 미국 프런티어 AI 기업과의 경쟁 속도를 높이려는 분위기다. 26일 사우스차이나모닝포스트(SCMP), 블룸버그 등 주요 외신에 따르면 딥시크는 최근 위챗 공식 계정을 통해 모든 부서 규모를 최소 2배로 늘리겠다는 채용 계획을 공개했다. 채용 분야는 풀스택 개발과 알고리즘, AI 핵심 시스템 연구개발, 딥러닝 연구, 모델 데이터 전략, 제품 관리, 엔지니어링 등 7개 영역 33개 직무다. 이번 채용에는 서버사이드 개발 엔지니어, 사전학습 데이터 엔지니어, 슈퍼컴퓨팅 클러스터 연구개발 엔지니어 등이 포함됐다. 비영어권 외국어, 의료, 법률 등 전문 영역 데이터 제품 관리자도 채용 대상에 들어갔다. 이번 딥시크의 인력 확대는 대규모 자금조달과 맞물려 있다. 딥시크는 현재 500억 위안(약 11조원) 규모 투자 유치를 추진 중이다. 기업가치는 3500억~4000억 위안 수준으로 거론된다. 투자 구조도 주목된다. 량원펑 딥시크 창업자 겸 최고경영자(CEO)가 약 200억 위안을 직접 투입하고, 텐센트와 CATL, 넷이즈, JD닷컴, 국가 AI산업 투자기금 등이 참여한 것으로 알려졌다. 다만 외부 투자자는 딥시크 본체가 아니라 량 CEO가 관리하는 유한합자회사에 투자하는 방식이며 의결권도 행사하지 못한다. 자금은 확보하되 창업자 중심 의사결정 구조는 유지하려는 설계로 풀이된다. 업계는 딥시크의 채용 확대를 단순한 인력 충원보다 체급 전환 신호로 보고 있다. 지난해까지 직원 수 200명 미만으로 알려졌던 딥시크가 대규모 자본을 바탕으로 데이터, 모델, 클러스터, 제품화 조직을 동시에 키우고 있어서다. 이는 모델 성능 경쟁을 넘어 AI 인프라 전반을 내부화하려는 전략과도 연결된다. 딥시크는 지난해 저비용 추론 모델을 선보이며 미국 빅테크 중심 AI 경쟁 구도에 균열을 냈다. 이후 중국에선 알리바바, 미니맥스, 지푸AI 등이 잇달아 AI 모델과 서비스를 고도화하고 있다. 글로벌 시장에선 오픈AI와 앤트로픽, 구글 등 프런티어 모델 진영과 중국 오픈웨이트 모델 간 경쟁이 확대되는 추세다. 이 가운데 딥시크의 시장 파급력은 커지고 있다. 딥시크를 비롯한 중국 저비용 AI 모델 확산은 고가 AI 가속기 수요 전망에 대한 논쟁을 키웠다. AI 모델 라우팅 플랫폼 오픈라우터 기준으로 구글, 오픈AI, 앤트로픽 모델에 요청된 토큰 비중은 올해 6월 33%로 낮아진 것으로 전해졌다. 1년 전 72%에서 크게 줄어든 수치다. 딥시크가 화웨이 어센드 칩에 최적화한 모델을 선보인 점도 중국 AI 생태계 내 상징성이 크다. 미국의 첨단 AI 반도체 수출 규제가 이어지는 상황에서 중국 기업들은 자체 칩, 모델, 데이터, 클러스터 운용 역량을 결합하는 방향으로 AI 경쟁력을 키우고 있다. 딥시크의 조직 확대는 이 같은 흐름을 인재 확보전으로 끌어올리는 계기가 될 전망이다. 대규모 자금을 확보한 딥시크가 창업자 지배권을 유지한 채 기술·엔지니어링 인력을 끌어모으면서 중국 AI 경쟁축은 모델 개발에서 자본, 인프라, 데이터, 제품화를 결합한 생태계 경쟁으로 이동하고 있다. 블룸버그는 "딥시크의 이번 채용 발표는 중국 스타트업 사상 최대 규모 중 하나로 꼽히는 자금조달이 막바지에 이른 가운데 나왔다"며 "이번 자금조달은 딥시크가 글로벌 시장에서 AI 서비스를 더 공격적으로 마케팅할 수 있는 기반이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.06.26 12:11장유미 기자

"엔비디아 빈자리 노린다"…바이트댄스 덕에 中 AI칩 2선 '급부상'

'틱톡' 모회사 바이트댄스가 인공지능(AI) 인프라 투자를 확대하면서 중국 중소 AI 반도체 스타트업들이 새 성장 기회를 맞고 있다. 미·중 갈등 속 엔비디아 AI 칩 도입이 불확실해진 가운데 바이트댄스가 국산 반도체 채택을 늘리며 중국 내 '2선급' AI 칩 업체들의 공급망 진입 가능성이 커졌다는 관측이 제기됐다. 18일(현지시간) 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 바이트댄스는 AI 워크로드용 클라우드 인프라에 중국산 반도체를 확대 적용하는 방안을 검토하고 있다. 후보군으로는 일루바타 코어엑스, 비런테크놀로지, 메타엑스, 무어스레드테크놀로지, 엔플레임테크놀로지 등이 거론됐다. 이 업체들은 화웨이, 캠브리콘보다 규모와 시장 지위가 낮은 2선 AI 칩 기업으로 분류된다. 몇 년간 중국 내 AI 칩 수급난이 이어지면서 이 업체들은 대형 클라우드 사업자 공급망에 들어갈 기회가 점차 커지고 있다. 이 같은 분위기 속에 바이트댄스는 최근 상하이 소재 일루바타로부터 AI 프로세서 수만 개를 유리한 가격에 매입한 것으로 전해졌다. 또 다른 중국 반도체 업체들과도 추가 구매 가능성을 논의 중인 것으로 알려졌다. SCMP는 바이트댄스와 일루바타가 관련 질의에 즉각 답변하지 않았다고 전했다. 특히 일루바타는 현재 후보군 가운데 가장 빠르게 움직이는 기업으로 꼽힌다. 해외 제조 파트너를 활용해 생산 물량을 확보할 수 있다는 점도 단기 공급 능력 측면에서 강점으로 거론된다. 다만 해외 파운드리 의존도는 향후 리스크로 지목된다. 미국 등 외부 규제가 강화될 경우 생산 안정성이 흔들릴 수 있어서다. 반면 국내 파운드리로 생산을 전환할 수 있는 기업은 공급 안정성 측면에서 우위를 확보할 가능성이 있다. 중국 반도체 산업 조사 플랫폼 ZICC의 알렉스 장 애널리스트는 "상위 4~5개 업체 중 일루바타가 가장 순조롭고 빠르게 진전하고 있는 곳으로 보인다"며 "제품 납품과 검증이 가능하고 캠브리콘 제품과도 경쟁할 수 있는 수준"이라고 말했다. 중국 AI 칩 업체들은 제품 설계 방식에서도 차이를 보이고 있다. 무어스레드, 비런, 일루바타는 대규모 병렬 연산에 강점을 둔 그래픽처리장치(GPU)를 주력으로 하고 있다. 엔플레임은 화웨이, 캠브리콘과 마찬가지로 특정 AI 연산에 최적화한 주문형반도체(ASIC)에 집중하고 있다. 최근 경쟁 구도는 설계 역량보다 양산 가능성과 납품 안정성 중심으로 이동하는 분위기다. AI 칩 공급 부족이 이어지면서 클라우드 사업자들은 검증된 제품을 안정적으로 받을 수 있는 업체를 우선적으로 찾고 있다.한 중국 AI 칩 기업 관계자는 "중국 내 AI 칩이 부족한 상황에서 클라우드 사업자들은 공급 가능한 업체라면 누구에게서든 구매하려는 분위기"라며 "제품 검증 여부와 대규모 납품 능력이 더 중요해졌다"고 말했다. 바이트댄스의 AI 인프라 투자 확대도 중국 반도체 스타트업에 기회를 제공하고 있다. SCMP는 지난 5월 바이트댄스가 올해 자본지출 계획을 2000억 위안(약 38조원) 이상으로 늘렸다고 보도했다. 이는 지난해 말 예비 계획보다 최소 25% 증가한 규모다. 블룸버그는 바이트댄스가 투자 규모를 700억 달러(약 97조원)까지 확대하는 방안도 검토하고 있다고 전했다. 중국 빅테크 기업들은 엔비디아 의존도를 낮추는 동시에 국산 AI 칩 도입을 늘려야 하는 압박을 받고 있다. 엔비디아 H200 AI 프로세서의 중국 수입이 미국 승인 이후에도 중국 당국의 명확하지 않은 태도 속에 불확실성이 이어지고 있어서다. 또 중국 AI 반도체 시장은 엔비디아 공백, 빅테크의 투자 확대, 국산화 정책이 맞물리며 재편 속도가 빨라지고 있다. 이에 바이트댄스 공급망 진입 여부는 일루바타를 비롯한 중국 AI 칩 스타트업의 기술 검증과 상업화 능력을 가늠할 시험대가 될 전망이다. 빌리 펑 JP모건 애널리스트는 최근 보고서에서 "일루바타 코어엑스 제품군은 국내외 파운드리 서비스를 모두 활용하도록 설계돼 있다"며 "충분한 공급이 가능하다면 중국 주요 클라우드 사업자로부터 더 많은 설계 채택을 확보할 가능성이 있다"고 밝혔다.

2026.06.19 10:02장유미 기자

[현장] "美 정부, 中 AI 자립 못 막아…성장 속도 늦추는 전략 내놔야"

"중국 인공지능(AI)·반도체 자립은 현실화됐습니다. 미국 정부 목표는 무조건 기술을 봉쇄하는 것에서 자립 과정을 더 비싸고 어렵게 만드는 방향을 내놔야 합니다. 이를 위한 첫 단추는 트럼프 행정부가 정책 실행력과 일관성을 높이는 것입니다." 그레고리 앨런 디시전트리리서치 대표는 16일 서울 중구 더 플라자 호텔서 열린 '서울 AI 정책 컨퍼런스(SAIPCON) 2026'에서 임용 서울대 교수와의 대담 중 이같이 밝혔다. 앞으로 미국의 AI·반도체 수출통제가 중국에 통하지 않을 가능성이 높다는 설명이다. 실제 중국 기술 독립 전략은 미국 수출통제가 시작되기 전부터 추진됐다. 중국은 2015년 '중국제조 2025' 정책을 내놓고 반도체 산업 육성에 나섰다. 2014년부터는 수백억 달러 규모 보조금과 투자를 집행해 기술 자립 기반을 구축해왔다. 앨런 대표는 "트럼프 행정부가 지금 어떤 정책을 내놓더라도 중국이 다시 미국 기술 의존으로 돌아갈 가능성은 낮다"고 평했다. 이어 "미국의 대중국 정책이 정권·정치 상황에 따라 언제든 강경 기조로 돌아설 수 있다는 점을 중국도 인식하고 있기 때문"이라고 이유를 밝혔다. 앨런 대표는 미국의 대중국 정책에도 변화를 줘야 한다고 봤다. 중국 기술 자립을 무조건 차단하기보다 중국 AI·반도체 독립 과정에 더 많은 시간과 비용이 들도록 만드는 것이 주요 목표로 설정돼야 한다는 설명이다. 그는 "중국은 10년 넘게 기술 독립 정책을 추진해 왔다"며 "트럼프 행정부 과제는 이를 막는 것이 아니라 중국이 이를 쉽고 편하게 달성하도록 놔두지 않는 것"이라고 강조했다. 앨런 대표는 우선 트럼프 행정부가 AI 관련 정책 실행력·일관성부터 키워야 한다고 주장했다. 미국 정부가 AI 기반 국가안보와 안전성을 강조하지만, 실제 집행 단계에선 한계를 드러내고 있다는 평가다. 그는 "특히 대중국 AI 반도체 정책은 큰 변동성을 보였다"며 "이는 중국 입장에서 해외 기술 의존도를 줄여야 한다는 기존 판단을 더욱 강화하는 요인으로 작용했다"고 말했다. 실제 트럼프 행정부는 초기에 엔비디아 H20 칩의 중국 수출을 제한했지만 이후 일부 수출을 허용하는 방향으로 움직이며 정책 일관성 논란을 키운 바 있다. 앨런 대표는 "갑작스런 정책 변화는 미국 정부 전체 합의보다 대통령 단독 판단에 가까웠다"며 "공화당 내에서도 중국에 대한 유화적 태도와 AI 반도체 수출 완화에 대한 비판적인 목소리가 있다"고 강조했다. 그러면서 "앞으로 미국은 중국의 기술 자립 과정을 더 어렵고 비싸게 만드는 방안을 찾아야 할 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.16 13:42김미정 기자

'HW' 짐 벗은 팹리스…미래 승부처는 'SW'

반도체 설계 전문을 뜻하는 '팹리스(Fabless)'가 단어 그대로의 의미를 넘어 또 한 번 진화를 거듭하고 있다. 공장이 없는 것을 넘어, 이제는 칩의 물리적 도면(레이아웃)을 직접 그리는 하드웨어 설계에서 벗어나는 시대가 도래했기 때문이다. 브로드컴과 디자인하우스(DSP) 업계 영역 확장이 이러한 변화를 가속했다. 이제 팹리스는 물리적 개발 부담을 덜고, 오직 독창적 콘셉트(아이디어)와 소프트웨어 역량으로 시장을 설득해야 하는 변곡점에 섰다. HW 사양 경쟁 종말…'콘셉트 공유 플랫폼'으로 전환 팹리스는 공장만 없을 뿐, 사실상 '누가 칩의 도면을 더 작고 정교하게 그리느냐'를 두고 경쟁하는 하드웨어 중심 사업모델이었다. 어떤 선단 공정을 쓰는지, 칩 자체 사양이 얼마나 높은지가 곧 기업의 가치였다. 내부적으로 방대한 하드웨어 설계역량을 확보하는 것이 최우선 과제였다. 그러나 인프라가 서비스화되는 '비즈니스 2.0 시대'에는 철저히 '콘셉트'로 승부를 보게 된다. 팹리스가 독창적 칩 콘셉트만 정의해 오면, 콘셉트 핵심인 블록(NPU 등)을 제외한 나머지 범용 인프라 영역은 브로드컴이나 DSP들이 패키지로 묶어 제공하는 방식이다. 구조적 변화의 대표 사례가 국내 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI의 1세대 칩 'VNPU'와 모빌린트의 '애리즈(ARIES)'다. 두 회사 칩은 아키텍처가 완전히 다르지만, 칩을 뜯어보면 핵심 NPU 블록을 제외한 나머지 베이스 영역은 사실상 동일하다. 국내 대형 DSP 세미파이브가 구축한 동일한 시스템온칩(SoC) 플랫폼 위에서 찍었기 때문이다. NPU 업체 입장에서는 이처럼 자신들이 역량을 집중해야 하는 핵심 코어를 제외한 전 영역의 물리 설계를 DSP에 맡김으로써, 제품 개발기간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있게 됐다. 국내 디자인하우스 한 관계자는 "팹리스들의 개발속도 단축 요구와 맞춤형 반도체(ASIC)를 원하는 고객 급증 등으로, 향후 DSP들이 프론트엔드 설계 영역까지 완전히 도맡는 시기가 올 것"이라고 내다봤다. 엔비디아도 인력 70%가 SW… 핵심은 'SDK' 이에 따라 글로벌 팹리스들이 화력을 쏟아붓는 분야는 하드웨어가 아닌 소프트웨어다. 국내 대표 NPU 기업은 이미 소프트웨어 인력 숫자가 하드웨어 설계 인력을 압도하고 있다. 퓨리오사AI와 모빌린트의 경우, 창업 초기부터 현재까지 전체 인력 3분의 2 이상을 소프트웨어 엔지니어로 유지해 오고 있다. 리벨리온과 딥엑스, 하이퍼엑셀 역시 최근 소프트웨어 인력을 늘리며, 개발에 열을 올리는 추세다. 글로벌 AI 반도체 공룡 엔비디아 역시 전체 인력 70%가 소프트웨어 조직인 것으로 알려졌다. 소프트웨어 인력 확보가 기업 생사를 가르는 이유는 소프트웨어 개발 키트(SDK) 완성도 때문이다. AI 칩을 고객 데이터센터나 장비에 연동하기 위해서는 하드웨어와 알고리즘을 연결하는 SDK가 필수다. SDK는 상용화 후에도 계속 업데이트해야 하는데, 이 체계를 구축하고 유지하는 공력이 칩을 찍어내는 일보다 훨씬 크다. 국내 한 NPU 기업은 글로벌 고객사로부터 제품 도입 문의를 받고 칩 실물까지 전달했으나, SDK 지원이 미비하다는 이유로 최종계약 단계에서 고배를 마시기도 했다. 글로벌 엣지 AI 반도체 시장 1위 기업 헤일로 김귀영 한국지사장은 "헤일로가 글로벌 빅테크를 제치고 시장 1위를 공고히 할 수 있었던 원동력은 하드웨어 사양이 아니라, 고객이 쓰기 편하도록 끊임없이 지원한 SDK 아키텍처 덕분"이라며 "이 때문에 현재 헤일로 글로벌 직원 중 대부분도 소프트웨어 엔지니어로 구성돼 있다"고 말했다. 연구소 밖 '실전 판매'… 매출이 최종 종착지 결국 팹리스들은 기술 수치나 연구실 안에서의 마케팅이 아닌, 실제 상용 공급망을 통해 유의미한 매출을 내야 한다. 턴키 플랫폼 등장으로 칩을 만드는 문턱이 낮아진 만큼, 이제는 시장 안착을 통한 산업화 단계로 증명해야 한다는 뜻이다. 김지훈 한양대 교수(융합전자공학부)는 "한국 반도체 스타트업들이 연구실 단계 성과에 안주하는 시대는 지났다"며 "이제는 실제 산업 전반의 수요처와 연계해 제품을 직접 판매하고 고정 매출을 일으키는 '실전 산업화' 단계로 완전히 패러다임을 전환해야 할 때"라고 말했다.

2026.06.15 17:57전화평 기자

[AI 고속도로] "GPU 의존 낮춘다"…AWS 자체 칩 생태계, 핀터레스트 합류로 탄력

아마존웹서비스(AWS)가 자체 개발 칩을 앞세워 인공지능(AI) 인프라 시장에서 존재감을 키우고 있다. 생성형 AI 확산으로 그래픽처리장치(GPU) 수요가 폭증한 가운데 대규모 플랫폼 기업들이 비용 효율과 공급 안정성을 확보하기 위해 클라우드 사업자의 맞춤형 반도체를 선택하는 흐름이 강해지고 있어서다. 5일 AWS 공식 뉴스룸에 따르면 핀터레스트는 오는 2031년까지 AWS 클라우드 서비스에 40억 달러를 투입하는 장기 계약을 맺었다. 핀터레스트 역사상 최대 규모 인프라 계약이다. 양사는 2010년부터 협력 관계를 이어왔으며 이번 계약을 통해 AI 모델 학습·추론과 플랫폼 인프라 전반에서 협력을 확대한다. AWS 자체 칩 활용 확대도 이번 계약의 주요 축이다. 핀터레스트는 AWS 트레이니움으로 개인화 시각 검색과 AI 기반 발견 기능을 구동하는 대규모 언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM)을 운영할 계획이다. AWS 그래비톤 사용도 늘린다. 그래비톤은 이미 핀터레스트 컴퓨팅 인프라의 약 3분의 1을 담당하고 있다. 이처럼 핀터레스트가 AWS 자체 칩 활용을 늘리는 것은 AI 기능 확대에 따른 인프라 부담을 줄이기 위한 행보로 풀이된다. 핀터레스트는 이미지 기반 검색과 추천, 쇼핑, 광고를 핵심 사업으로 한다. 이용자가 이미지를 통해 상품과 아이디어를 찾는 과정에서 추천 정확도와 검색 품질은 체류 시간, 광고 노출, 구매 전환에 영향을 준다. 업계 관계자는 "추천 정확도와 검색 품질을 높이려면 AI 모델 고도화가 필요하지만, 그만큼 연산 비용도 늘어날 수밖에 없다"며 "수억 명 이용자를 대상으로 개인화 검색과 추천 기능을 실시간 제공하려면 학습뿐 아니라 추론 인프라도 대규모로 필요하다"고 짚었다. 이어 "핀터레스트가 이번에 AWS 트레이니움과 그래비톤을 활용하는 것도 AI 서비스 확장과 인프라 비용 효율을 동시에 노리는 움직임으로 보인다"고 덧붙였다. 이 소식에 시장도 즉각 반응했다. 4일(현지시간) 뉴욕증시에서 핀터레스트 주가는 전 거래일보다 4.45% 오른 21.59달러에 거래를 마쳤다. 장중에는 22.12달러까지 올랐다. 이는 투자자들이 이번 계약을 단기 비용 부담보다 AI 검색·광고 경쟁력 강화 신호로 받아들였기 때문이다. AWS도 이번 계약으로 자체 AI 반도체 생태계 확장에 속도를 내게 됐다. 클라우드 시장에서 AWS는 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드와 AI 인프라 주도권을 놓고 경쟁하고 있다. AI 반도체 시장은 엔비디아 GPU 중심으로 성장해 왔지만, 최근 빅테크들은 GPU 공급망 의존도를 낮추기 위해 자체 칩과 맞춤형 클라우드 인프라를 병행하는 전략을 펴고 있다. AWS는 트레이니움과 그래비톤을 통해 이 수요를 흡수하고 있다. 트레이니움은 AI 학습과 추론을 겨냥한 AWS 자체 가속기다. 그래비톤은 Arm 기반 중앙처리장치(CPU)로, 범용 워크로드와 AI 서비스 운영에 필요한 효율성을 앞세운다. 또 스노우플레이크, 메타 등도 최근 AWS 자체 칩 사용을 확대하는 계약을 맺은 것으로 알려졌다. 여기에 핀터레스트까지 가세하면서 AWS 자체 칩 생태계가 기업 AI 인프라의 주요 선택지로 부상하는 모습이다. 업계 관계자는 "AI 서비스 확산으로 최근 기업들의 인프라 비용 부담도 커지고 있다"며 "검색, 추천, 광고, 쇼핑처럼 실시간 추론이 많은 서비스는 GPU 성능뿐 아니라 CPU, 네트워크, 데이터센터, 쿠버네티스 운영 효율까지 따져야 한다"고 설명했다. 이어 "핀터레스트가 이번에 AWS 자체 칩을 활용하는 것도 AI 기능 확대에 필요한 인프라를 장기적으로 확보하면서 비용 효율을 높이려는 것"이라고 덧붙였다. 이처럼 AWS의 자체 칩 확산은 클라우드 시장의 고객 확보 경쟁으로도 이어지고 있다. AI 워크로드는 데이터 저장, 모델 학습, 추론, 배포 환경이 함께 움직이는 구조로, 기업이 특정 클라우드 기반으로 AI 서비스를 구축하면 이후 다른 사업자로 옮기는 데 기술적 부담과 비용이 커질 수 있다. 또 클라우드 사업자 입장에선 자체 칩을 앞세운 장기 계약이 대형 고객을 붙잡아두는 수단이 될 수도 있다. 고객사는 GPU 공급 불안과 비용 부담을 줄일 수 있지만, 특정 클라우드 생태계에 대한 의존도가 높아지는 부담도 안게 된다. 국내 플랫폼 기업들도 비슷한 과제를 안고 있다. 네이버, 카카오, 쿠팡, 무신사, 당근 등 이용자 기반이 큰 기업들은 검색, 추천, 광고, 커머스 영역에서 AI 적용을 확대하고 있다. AI 기능이 서비스 전면에 배치될수록 추론 비용과 인프라 효율은 수익성에 직접 영향을 미친다. 이에 따라 AI 인프라 투자 방식도 더 세분화될 전망이다. 모델 학습에는 GPU를 활용하더라도 검색, 추천, 광고처럼 반복적으로 발생하는 추론 업무에는 비용 효율이 높은 칩과 클라우드 인프라를 조합하려는 수요가 커질 수 있다. 이에 자체 데이터센터와 외부 클라우드를 어떤 비중으로 나눠 쓸지도 서비스 안정성과 비용 구조를 좌우하는 변수가 될 것으로 보인다. 업계 관계자는 "기업들이 AI 서비스를 실제 사업에 적용하기 시작하면서 인프라 전략도 비용과 운영 효율 중심으로 바뀌고 있다"며 "핀터레스트 사례는 클라우드 사업자의 자체 칩이 GPU 중심 인프라를 보완하는 선택지이자 장기 고객 확보 수단으로 활용될 수 있다는 점을 보여준다"고 말했다.

2026.06.05 11:36장유미 기자

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