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서울대, 'AI반도체혁신연구소' 개소…시스템 인재 110명 양성

서울대학교가 생성형 인공지능(AI)과 피지컬 AI 시대에 맞춰 AI 반도체와 시스템 분야 실전형 연구 인재 양성에 착수한다. 서울대는 29일 오전 관악캠퍼스 반도체공동연구소 설계연구관 도연홀에서 'AI반도체혁신연구소' 개소식을 열고 본격 운영을 시작했다고 밝혔다. 최근 AI 기술이 데이터센터를 넘어 로봇, 모빌리티, 온디바이스 기기 등으로 빠르게 확산하면서 단순 칩 설계를 넘어 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 시스템 최적화 역량이 핵심으로 떠올랐다. 소자·회로·아키텍처·컴파일러·시스템 소프트웨어·AI 알고리즘이 유기적으로 맞물려야 최상의 전력 효율과 성능을 낼 수 있기 때문이다. AI반도체혁신연구소는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 '산학연계 AI반도체 선도기술 인재양성 사업' 수행기관으로 선정됐다. 서울대는 2026년부터 2031년까지 5년간 총 110억원 정부 지원을 받는다. 매년 20명 이상, 총 110명 이상 석·박사급 인재를 양성할 계획이다. 연구소는 류수정 소장을 중심으로 총 5개 연구센터를 가동한다. 주요 협력기업은 LG전자, 퓨리오사AI, 아날로그AI, 제노스큐브 코리아, 스퀴즈비츠 등이다. 연구소는 협력기업이 제시한 실제 산업 현장 기술 문제를 연구과제로 전환하고, 참여 학생들이 반도체 설계부터 구현, 검증까지 전 과정을 직접 수행하도록 운영한다. 산학 공동연구와 기업 파견, 기술교육, 연수 프로그램도 병행한다. 류수정 AI반도체혁신연구소장은 "대학의 연구 인프라와 기업의 실제 문제, 데이터, 플랫폼을 밀접하게 연결해 교육과 현장 경험이 선순환하는 인재양성 체계를 구축하겠다"고 말했다. 이혁재 AI반도체대학원 사업단장역시 "반도체공동연구소의 팹과 설계 인프라, AI반도체대학원 역량을 결합해 산학협력 효과를 극대화하겠다"고 밝혔다.

2026.09.29 17:04전화평 기자

MS, 2032년까지 데이터센터 용량 3배↑…AI·클라우드 수요 대응

마이크로소프트가 인공지능(AI)과 클라우드 서비스 수요 증가에 대응하기 위해 글로벌 데이터센터 확충에 나선다. 2032년까지 전체 용량을 3배 이상 늘리고 AI 전용 인프라 비중도 대폭 확대할 계획이다. 10일(현지시간) 블룸버그통신 보도에 따르면 마이크로소프트는 현재 약 12기가와트(GW)인 데이터센터 용량을 2032년까지 38GW로 확대하는 방안을 추진 중인 것으로 전해졌다. 계획대로 구축되면 마이크로소프트 글로벌 데이터센터 규모는 6년간 3배 이상으로 늘어난다. 마이크로소프트는 AI 전용 반도체 서버에 배정하는 데이터센터 전력도 대폭 늘릴 계획이다. 현재 12GW인 전체 용량 가운데 AI 전용 비중은 2GW에 불과하지만 2032년에는 전체 38GW 약 3분의 1까지 확대될 전망이다. 데이터센터 확충을 위해 대규모 자본도 투입하고 있다. 지난 6월 종료된 2026회계연도 자본지출은 1450억달러(약 190조원)에 달했으며 2027회계연도 1분기에만 500억달러를 집행할 계획으로 전해졌다. 장기 데이터센터 임대 계약 기간도 기존 15년에서 25년으로 연장하는 방안을 추진한다. 임대 비용을 더 긴 기간에 걸쳐 반영해 연간 자본지출 부담을 낮추려는 조치다. 대규모 투자 배경에는 데이터센터 공급 부족이 자리 잡고 있다. 지난해 초 에이미 후드 마이크로소프트 최고재무책임자(CFO)가 과잉 투자를 우려해 데이터센터 건설을 일시 중단한 뒤 일부 클라우드 서비스에서 용량 부족 문제가 발생한 것으로 전해졌다. 중국 전자상거래 플랫폼 테무는 마이크로소프트 클라우드 '애저'에서 필요한 지역의 용량을 확보하지 못해 오라클과 대규모 계약을 체결했다. 개발자 플랫폼 깃허브도 약 8시간 동안 장애를 겪은 뒤 아마존웹서비스(AWS) 서버를 빌렸으며 엑스박스 클라우드 게임 서비스는 과부하를 막기 위해 이용시간 상한제를 도입했다. 구글과 아마존, 메타, 마이크로소프트 등 글로벌 빅테크 4개사가 앞으로 수년간 데이터센터 장비 구축과 시설 임대에 투입할 금액은 총 2조 4000억 달러에 이를 것으로 예상된다. 생성형 AI 서비스 확산에 따라 기업들이 컴퓨팅 인프라 선점 경쟁을 벌이면서 투자 규모도 빠르게 커지고 있다. 블룸버그는 "마이크로소프트가 클라우드, AI 서비스 수요 급증에 맞출 수 있는 충분한 데이터센터를 제때 구축하고 가동할 수 있을지가 가장 큰 문제"라며 "오늘 가동을 시작한 일부 용량이 팬데믹 초기 재택근무 수요가 증가할 때 처음 구상했던 것이라는 점은 시사하는 바가 있다"고 지적했다.

2026.09.11 13:30김미정 기자

"K-팹리스, 해외 PoC 감당 한계"…마중물 정책 호소

국내 인공지능(AI) 반도체 팹리스 기업들이 해외 진출 확대를 위해 정부 제도 지원을 요구했다. 연구실 단계 기술 검증을 넘어 상용화 단계에 진입했으나, 해외 고객 확보 과정에서 초기 실증 비용과 현지 기술 지원 부담이 크다는 이유다. 10일 서울 여의도 국회의원회관에서 열린 '국산 NPU 수출 확대 및 판로 다변화를 위한 국회 정책토론회'에서 국내 신경망처리장치(NPU) 기업 관계자들은 글로벌 시장 진입 과정에서 직면하는 비용과 신뢰성 문제를 집중 지적했다. 이들은 스타트업이 해외 현지 기술 지원과 장기 품질 보증 요구를 홀로 감당하기 어렵다고 설명했다. 조재홍 딥엑스 상무는 "상반기 기준 1300만 달러 규모 수출 실적을 올렸으나, 해외 대기업은 3년에서 10년에 이르는 품질 보증을 유지할 수 있는지 의구심을 가진다"고 밝혔다. 그는 "시차 대응을 위한 현지 엔지니어 채용과 해외 전시회 참가비 등 고정비 부담이 상당하다"며 "CES 부스 운영비만 12억원 수준"이라고 밝혔다. 초기 시장 진입 문턱을 낮추기 위한 지원 방안이 제안됐다. 딥엑스는 수요기업의 초기 구매 부담을 낮추는 'K-AI 반도체 수출 바우처' 신설을 촉구했다. 3억원 안팎의 초기 개념증명(PoC) 비용을 보조해 30억원대 이상 본 계약 체결로 유도하는 마중물 구조다. 현지 테스트베드 제공과 소프트웨어 개발 키트(SDK) 런타임 최적화 프로그램 신설도 건의했다. 양산 단계 검증과 생산 인프라 한계도 언급됐다. 김주영 하이퍼엑셀 대표(카이스트 전기및전자공학부 교수)는 "시제품 단계와 달리 월 1만장 규모 납품 요구에는 테스트 자동화 등 생산 인프라 한계가 나타난다"며 "글로벌 빅테크를 설득하려면 실제 운영실적(레퍼런스) 확보가 필수"라고 강조했다. 박성현 리벨리온 대표는 공공 AI 인프라 조달 평가기준을 '외산 그래픽처리장치(GPU)' 규격 맞추기에서 'AI 가속기' 단위 성능 중심 경쟁으로 전환해야 한다고 밝혔다. 박 대표는 "국가 AI 컴퓨팅 센터 등에서 실제 트래픽을 장기간 처리하는 기회가 보장돼야 한다"며 "안방에서 대규모 실서비스 레퍼런스가 선행돼야 해외 고객을 설득할 수 있다"고 설명했다. 선제적 공공 인프라 배치 요구도 이어졌다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 "반도체는 타이밍 산업인 만큼 수요를 기다리지 않고 대규모 배치를 통해 시장을 창출해야 한다"고 말했다. 이어 "2030년까지 확대될 8.5기가와트(GW) 규모 신규 데이터센터에 국산 NPU 배치를 정책적으로 뒷받침해야 한다"며 "칩과 소프트웨어, 모델을 묶은 풀스택 인프라로 글로벌 소버린 AI 시장을 공략해야 한다"고 제안했다. 정책자금 연속성 확보도 과제다. 김주영 대표는 "AI 반도체는 매년 차세대 칩을 설계하고 양산해야 생존할 수 있는 구조"라며 "단발성 연구개발(R&D) 과제에 머물지 않고 국민성장펀드 등을 통해 팹리스를 향한 단계별 스케일업 자본 투입이 지속돼야 한다"고 요청했다. 정책토론회는 고동진 국민의힘 의원실 주관으로 열렸다. 고동진 의원은 인사말에서 "국산이라는 이유만으로 제품을 써달라는 논리는 시장에서 통하지 않는다"며 "엔비디아 대비 비용 효율이 확인된 만큼, 공공기관과 연구소 서버에서 국산 NPU를 선제 검증하고 안정화해야 수출길이 열린다"고 밝혔다.

2026.09.10 12:24전화평 기자

美 트럼프 행정부, 中 AI '원격 연산 우회' 차단 추진…태국·싱가포르 정조준

미국 트럼프 행정부가 중국 기업들이 제3국에 위치한 원격 서버를 통해 최첨단 인공지능(AI) 반도체 연산 자원에 접근하는 '규제 허점'을 원천 차단하기 위한 새로운 수출 통제 조치를 검토 중이다. 미국 IT 전문 매체 디인포메이션은 미 정부가 중국 대비 수출 규제 강도가 낮은 태국, 싱가포르 등의 데이터센터를 통한 중국 기업의 원격 연산 접근을 제한하는 신규 규제안을 준비하고 있다고 현지시간 28 보도했다. 미 상무부는 이르면 오는 9월 업계 관계자 및 무역 단체들과 초안을 공유하고 의견 수렴에 나설 것으로 전해졌다. 이번 규제 추진의 핵심 기폭제로는 중국 AI 스타트업 문샷이 최근 공개한 오픈소스 모델 '키미 K3(Kimi K3)'가 지목된다. 앞서 마이클 크라시오스 백악관 과학기술정책실장은 "문샷이 태국에 위치한 엔비디아 서버를 통해 미국의 최신 AI 모델을 증류 및 학습시켜 키미 K3를 개발했다"고 지적한 바 있다. 현재 미국의 대중국 반도체 수출 통제는 2022년 제정된 물리적 하드웨어 중심 규제에 머물러 있어, 해외 클라우드를 통한 원격 연산 자원 임대 행위를 직접 제재하기 어렵다는 맹점이 있었다. 트럼프 행정부는 출범 초기 바이든 정부 시절의 광범위한 'AI 확산 규칙(AI Diffusion Rule)' 집행을 유예한 이후, 산업계 반발로 계층형 라이선스 제도를 철회하는 등 규제 방향성을 두고 혼선을 빚어왔다. 다만 상무부의 신규 규제안이 현실화되더라도 법적 공방은 불가피할 전망이다. 전통적으로 물리적 상품의 수출입 운송을 감독해 온 상무부가 무형의 국경 간 클라우드 서비스까지 관할할 법적 권한이 있는지를 두고 논란이 일고 있기 때문이다. 한편, 대만 사법당국이 엔비디아 직원을 포함해 최첨단 AI 서버 밀반출 일당을 잇달아 기소하는 등 물리적 밀수 단속이 강화되는 가운데, 원격 우회로까지 차단하려는 미국의 이번 조치가 글로벌 AI 인프라 공급망에 미칠 파장에 이목이 집중되고 있다.

2026.08.29 09:30전화평 기자

오픈AI 첫 AI 추론칩 공개…전력 효율·응답 속도 엔비디아 앞서

오픈AI가 자체 개발한 첫 번째 인공지능(AI) 맞춤형 추론 프로세서 '할라피뇨(Jalapeño)' 테스트 결과를 공개했다. 비교 결과 할라피뇨는 전력 효율과 응답 속도에서 엔비디아의 GB200과 GB300 기반 시스템보다 우수한 성능을 보였다. 오픈AI는 26일 GPT-OSS 120B, 딥시크(DeepSeek) R1 670B, 키미(Kimi) K2.5 1T 등 3개 공개 모델을 대상으로 자체 테스트를 진행한 결과를 공식 홈페이지를 통해 발표했다. 오픈AI는 세미애널리시스(SemiAnalysis)의 공개 벤치마크인 인퍼런스엑스(InferenceX)를 활용해 테스트를 진행했다. 그 결과 할라피뇨는 최대 처리량 기준으로 전력당 AI 처리량이 비교 시스템보다 1.51.9배 높았으며, 종단 간 응답 지연시간은 1.73.6배 낮았다고 밝혔다. 사용자와의 상호작용이 많은 워크로드에서는 성능 격차가 더 커졌다. 할라피뇨의 사용자당 디코딩 처리량은 비교 시스템보다 2.1~4.1배 높았다. 디코딩은 AI가 답변을 토큰 단위로 생성하는 과정으로, 사용자 입장에서는 응답 속도와 직접적으로 연결되는 지표다. 모델별로 보면 GPT-OSS 120B 테스트에서 할라피뇨의 전력당 최대 처리량은 초당 8만5448토큰으로, 엔비디아 GB200 기반 비교 시스템의 초당 4만4960토큰보다 1.9배 높았다. 종단 간 응답 지연시간은 1.03초로, 비교 시스템의 1.80초보다 짧았다. 딥시크 R1 670B 테스트에서는 할라피뇨의 전력당 처리량이 비교 시스템보다 1.7배 높았고, 종단 간 응답 지연시간은 3.6배 낮았다. 사용자당 디코딩 처리량은 초당 700토큰으로, 비교 시스템의 초당 169토큰보다 4.1배 높았다. 가장 큰 공개 모델인 키미 K2.5 1T 테스트에서도 할라피뇨는 비교 시스템보다 전력당 최대 처리량이 약 1.5배 높았고, 종단 간 응답 지연시간은 3.4배 낮았다. 사용자당 디코딩 처리량은 약 2.1배 높았다고 오픈AI는 설명했다. 오픈AI는 단순한 칩 단위 성능보다 전력 1킬로와트당 얼마나 많은 AI 작업을 처리할 수 있는지가 실제 서비스 환경에서 더 중요한 기준이라고 강조했다. 특히 AI 에이전트는 하나의 작업을 수행하기 위해 여러 차례 추론을 연속으로 실행하기 때문에 각 단계의 지연시간이 누적될 수 있다. 전력 효율과 응답 속도를 함께 개선하면 더 빠른 응답과 안정적인 서비스 제공이 가능하다는 설명이다. 할라피뇨의 성능 향상은 프로세서 자체뿐 아니라 메모리, 네트워크, 소프트웨어, 서버 시스템을 함께 설계한 결과라고 오픈AI는 밝혔다. AI 추론은 입력된 프롬프트를 처리하는 프리필(prefill) 단계와 답변을 토큰 단위로 생성하는 디코드(decode) 단계로 나뉘는데, 두 단계의 병목이 서로 다르다. 프리필 단계에서는 연산 능력이 중요하지만, 디코드 단계에서는 메모리 대역폭과 데이터 이동이 더 큰 영향을 미친다. 오픈AI는 할라피뇨가 모델 상태와 답변 생성 과정에서 활용되는 케이브이 캐시(KV cache)를 필요한 위치에 가깝게 유지하고, 프로세서 간 데이터 이동과 통신 지연을 줄이는 방식으로 설계됐다고 설명했다. 오픈AI는 할라피뇨 개발 과정에 AI를 직접 활용했다고도 밝혔다. 초기 설계부터 테이프아웃까지 9개월 만에 진행했으며, AI를 활용해 설계안 탐색과 구현, 측정, 검증 과정을 단축했다는 설명이다. 산술 회로 최적화에도 AI를 활용해 제한된 일정 안에 더 많은 연산 성능을 구현할 수 있었다고 덧붙였다. 또한 오픈AI는 코드 생성 도구 코덱스(Codex)와 GPT-아스트라(GPT-Astra)를 활용해 당초 생산 계획에 포함되지 않았던 3개 공개 모델을 두 달 안에 높은 성능으로 구동했다고 밝혔다. GPT-OSS의 일부 어텐션과 전문가 혼합 구조 블록에서는 AI가 생성한 구현이 기존 전문가가 작성한 구현보다 1.5~1.8배 빠르게 실행됐다. 다만 이 수치는 전체 모델이 아닌 일부 블록에 해당한다고 오픈AI는 설명했다. 오픈AI는 올해 말부터 자체 컴퓨팅 인프라에 할라피뇨를 배치할 계획이다. 현재 생산 적격성 검증과 소프트웨어 고도화, 대규모 운영 준비를 진행하고 있으며 더 많은 모델을 대상으로 성능을 검증할 예정이다. 2세대 할라피뇨는 개발이 상당히 진행된 상태이며, 3세대 제품도 설계에 들어갔다고 밝혔다. 다만 오픈AI는 엔비디아와의 협력을 중단하지는 않을 방침이다. 학습과 추론 작업 모두에서 엔비디아를 비롯한 여러 파트너사의 가속기를 계속 폭넓게 활용할 계획이라고 밝혔다. 오픈AI는 "할라피뇨 발표 이후 칩과 이를 중심으로 구축한 시스템에 대한 테스트를 지속해왔다"며 "이번 결과는 유의미한 성능 진전을 보여준다. 할라피뇨는 전력 단위당 더 많은 AI 작업을 처리하면서도 더 빠르게 응답을 반환할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "고객 입장에서는 더 빠른 응답, 더 반응성 높은 에이전트, 수요가 늘어나도 더 안정적인 접근성을 의미할 수 있다"며 "이러한 개선은 갈수록 성능이 높아지는 AI를 더 저렴하고 더 폭넓게 이용할 수 있도록 하는 데 기여할 것"이라고 말했다.

2026.08.26 09:17남혁우 기자

대만, 엔비디아 AI 서버 中 밀반출 혐의자 9명 기소

대만 검찰이 엔비디아 첨단 인공지능(AI) 칩이 탑재된 서버를 중국으로 밀반출한 혐의로 엔비디아와 슈퍼마이크로 전직 직원을 포함한 9명을 기소했다. 최근 미국의 대중국 반도체 수출 통제를 우회하려는 움직임이 이어지는 가운데, 서버 구매 승인 과정에서 관련 기업 직원들이 내부 절차를 유출하거나 허위 정보를 제공한 정황이 드러났다. 24일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 대만 지룽지방검찰청은 첨단 AI 서버를 중국으로 반출하는 데 관여한 혐의로 엔비디아와 슈퍼마이크로 전직 직원을 포함한 9명을 기소했다. 이 가운데 8명은 배임과 문서 위조 등의 혐의를 받고 있으며 나머지 1명은 사건에 연루된 기업에서 자금을 빼돌린 혐의로 기소됐다. 대만 검찰에 따르면 피고인 가운데 2명은 고성능 엔비디아 칩이 탑재된 슈퍼마이크로 AI 서버 130대를 구매하기 위해 허위 정보를 제출한 것으로 조사됐다. 이들은 해당 서버가 대만 내 특정 시설에 설치·운영되고 미국 제재 대상 기업에 판매·수출되지 않을 것이라고 주장하며 구매 승인을 받은 것으로 알려졌다. 이 과정에서 슈퍼마이크로 직원과 엔비디아 직원이 관여한 정황도 포착됐다. 검찰에 따르면 슈퍼마이크로 직원은 회사 내부의 고객 심사 절차를 유출하고 엔비디아 직원에게 서버 물량 확보를 도와달라고 요청한 것으로 전해졌다. 기소된 엔비디아 직원 역시 서버 반출 계획을 인지했던 것으로 조사됐다. 해당 직원은 현장 실사가 문제없이 통과됐다고 관리자들에게 전달하며 서버 판매 승인을 지원한 것으로 알려졌다. 그러나 검찰은 당시 대만 내 시설이 해당 서버를 운영하는 데 필요한 랙 공간과 전력, 네트워크 대역폭조차 충분히 갖추지 못했다고 지적했다. 구매가 승인된 서버 130대 가운데 74대는 홍콩과 일본, 인도네시아 등을 거쳐 중국으로 반출된 것으로 조사됐다. 나머지 56대는 일본으로 운송될 예정이었으나 대만 세관에 적발돼 반출이 차단됐다. 이번 사건에 대한 수사는 지난 5월 시작됐다. 수사가 확대된 지난 6월 슈퍼마이크로는 대만을 비롯한 각국 관계 당국과 협력해 자사 기술과 지식재산권을 보호하고 있다고 밝힌 바 있다. 슈퍼마이크로는 회사 자체가 이번 수사의 대상은 아니며 어떠한 위법 행위로도 기소되지 않았다는 입장이다. 최근 진행한 내부 조사에서도 수출 규제 준수 업무 담당자들이 선의에 따라 업무를 수행한 것으로 확인됐다고 설명했다. 슈퍼마이크로는 성명을 통해 "미국의 혁신을 보호하기 위해 강력한 수출 규제 준수 프로그램을 더욱 강화할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.25 09:22한정호 기자

'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

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