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추론 전용 NPU로 AI 학습까지…비드래프트, 가속 기술 개발

비드래프트가 추론 전용 신경망처리장치(NPU)에서 인공지능(AI) 모델 학습까지 수행할 수 있는 가속 소프트웨어를 개발했다. 비드래프트는 NPU용 AI 가속 소프트웨어 계층 '브이코어(VKORE)'를 개발했다고 13일 밝혔다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)의 병렬 컴퓨팅 플랫폼 '쿠다'처럼 NPU에서 AI 연산을 지원하는 소프트웨어 계층을 구축한다는 구상이다. 브이코어는 반도체를 교체하지 않고 소프트웨어 최적화만으로 NPU의 추론 성능을 높이고 학습 기능까지 구현하는 기술이다. 회사 측에 따르면 동일한 NPU에서 브이코어 적용 시 단일 이용자 대상 추론 응답 속도는 3.8배, 서버 동시 처리 성능은 4.1배 향상됐다. 제조사가 학습을 지원하지 않는 NPU에서도 트랜스포머 모델 학습에 성공했다. 같은 서버의 중앙처리장치(CPU) 대비 약 170배의 학습 성능을 확인했다는 설명이다. 비드래프트는 브이코어를 자체 AI 판정 엔진과 재귀적 자가개선(RSI) 모델에도 적용할 계획이다. AI 판정 엔진은 문장을 생성하는 대신 입력 정보에 대한 판단 결과를 확률이나 점수로 반환하는 기술이다. 재귀적 자가개선은 AI가 스스로 문제를 풀고 검증된 결과를 다시 학습에 활용하는 방식이다. 회사에 따르면 자체 판정 엔진 '다윈-27B-ZTC-v5'는 13일 글로벌 공개 벤치마크 'S1MB'에서 152개 모델 중 종합 1위를 기록했다. 다윈 계열 모델은 수학 추론 평가인 AIME 2026과 HMMT 2026에서도 만점을 기록했다고 밝혔다. 회사는 향후 하나의 NPU 인프라에서 추론과 학습을 함께 수행하는 AI 데이터센터 환경을 구축할 방침이다. 브이코어를 특정 반도체에 종속되지 않는 소프트웨어 계층으로 개발하고 있으며, 관련 특허 16건을 출원했다. 김민식 비드래프트 대표는 "NPU는 추론만 한다는 정설을 소프트웨어만으로 넘어섰다"며 "퍼플렉시티와 클라우드플레어, 메타를 제친 세계 1위 판정 엔진과 수학 만점의 자가개선 모델을 국산 NPU 위에서 함께 돌려 GPU에 기대지 않고 스스로 나아지는 AI 데이터센터를 한국에서 먼저 만들겠다"고 말했다.

2026.10.13 12:02이나연 기자

한컴이노스트림, 피지컬 AI 교육 기술력 인정…'SLW 시민혁신상' 수상

한컴이노스트림이 산업용 로봇과 인공지능(AI) 시뮬레이션 기술을 활용한 실습형 교육 콘텐츠로 기술력을 인정받았다. 피지컬 AI 전문인력 양성을 위한 교육 역량을 강화하고 산업 현장에서 활용할 수 있는 실무 중심 교육 사업을 확대한다는 목표다. 한컴이노스트림은 지난 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열린 '스마트라이프위크(SLW) 2026'에서 시민혁신상을 수상했다고 11일 밝혔다. SLW 시민혁신상은 전시 참가기업의 혁신성과 기술력을 시민과 국내외 바이어가 직접 평가해 선정하는 서울시장상이다. 올해는 참가기업·기관 164곳 가운데 10곳이 수상했다. 평가에는 시민 8300명이 참여했으며 올해 처음으로 글로벌 바이어 평가가 도입됐다. 수상기업에는 해외 시장 진출을 위한 지원도 제공된다. 한컴이노스트림은 이번 행사에서 AI·인공지능 전환(AX) 교육 전문 브랜드 '한컴 AX 랩'을 선보였다. 코엑스 A홀에 마련된 '양재·수서 피지컬 AI 존'에선 산업용 로봇과 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 '아이작 심'을 활용한 교육 콘텐츠를 공개했다. 특히 관람객이 가상환경에서 로봇을 직접 제어하며 작동 원리를 이해할 수 있는 체험형 콘텐츠를 선보였다. 로봇 제어와 시뮬레이션 기술을 경험할 수 있는 쇼룸을 구성하고 산업 현장에 적용할 수 있는 실습 중심 교육과정도 소개했다. 한컴 AX 랩은 한컴이노스트림이 자동차·임베디드 분야에서 축적한 기술과 교육 경험을 기반으로 마련한 AI·AX 교육 브랜드다. 피지컬 AI뿐 아니라 AI 서비스 개발과 업무 활용 등 산업 현장에서 요구하는 실무 교육을 제공한다. 한컴이노스트림은 엔비디아 딥러닝 인스티튜트(DLI) 공인 교육센터를 운영하고 있으며 엔비디아 컨소시엄의 교육 파트너로 '엔비디아 AI 캠퍼스' 사업에도 참여 중이다. 이를 통해 AI 에이전트와 AI 로보틱스 분야의 전문인력 양성을 추진하고 있다. 국산 AI 반도체 분야로도 교육 영역을 넓히고 있다. 퓨리오사AI와 협력해 신경망처리장치(NPU) 공인 교육기관(ATC) 사업을 추진 중이며 향후 NPU와 한컴의 에이전틱 운영체제(OS)를 연계한 AX 전문인력 양성 프로그램도 확대할 계획이다. 박태준 한컴이노스트림 교육사업실장은 "시민과 국내외 바이어가 직접 참여한 평가에서 혁신성을 인정받았다는 점에서 이번 수상의 의미가 크다"며 "앞으로도 로봇 제어와 시뮬레이션을 비롯한 피지컬 AI 교육을 고도화하고 실습과 프로젝트 중심의 교육을 확대해 산업 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 전문인재 양성에 힘쓰겠다"고 말했다.

2026.10.11 08:03한정호 기자

"GPU와 경쟁 아닌 공존"…딥엑스, '피지컬 AI' K-NPU로 글로벌 정조준

"글로벌 그래픽처리장치(GPU) 기업과 경쟁하려는 것이 아닙니다. 대규모 데이터 학습은 GPU가, 일상 디바이스에 탑재되는 '피지컬 인공지능(AI)' 연산은 신경망처리장치(NPU)가 분담하는 명확한 공존이 우리 전략입니다." 조재홍 딥엑스 상무는 8일 서울 강남구 코엑스에서 열린 AI 페스타 2026에서 글로벌 빅테크와 협력 기반 시장 확대 비전을 제시하며 이같이 밝혔다. 최근 AI 반도체 시장은 엔비디아로 대표되는 데이터센터용 GPU가 독식하고 있다. 하지만 조 상무는 1기가와트(GW) 규모 데이터센터 구축에 100조원이 투입되는 막대한 비용과 GPU 특유의 발열, 전력 소모를 근본적 한계로 지적했다. 그는 "연간 50억대 이상 쏟아지는 사물인터넷(IoT) 디바이스의 모든 AI 연산을 클라우드 데이터센터에서만 처리하면 프라이버시 침해와 막대한 전력 지연을 피할 수 없다"며 "로봇이나 CCTV 등 디바이스 자체에 AI 연산이 임베딩돼 실시간 구동하는 '피지컬 AI' 전용 NPU가 반드시 필요한 시점"이라고 강조했다. 딥엑스가 독자 개발한 NPU 'DX-M1'은 이러한 에지(Edge) 수요를 정확히 겨냥했다. 엄지손톱 크기 칩 하나가 5W 미만 초저전력으로 구동돼 일반 배터리로도 작동하며, 쿨링팬이 필요 없을 정도로 발열을 잡았다. 수만 개 데이터를 한 번에 처리하는 GPU와 달리, 카메라로 들어오는 사진 한 장을 즉각 처리하는 '배치 사이즈 1' 환경에 최적화돼 GPU 대비 구축비용을 10분의 1에서 최대 100분의 1 수준으로 대폭 낮췄다. 딥엑스는 이 같은 기술력을 바탕으로 최근 방한한 리사 수 AMD 회장과 간담회를 갖는 등 글로벌 빅테크와 협력을 구체화하고 있다. 무한 경쟁 대신 시장 파이를 나누는 셈이다. 가시적 상용화 성과도 입증했다. 조 상무는 "국내 최초로 피지컬 AI 반도체 양산에 성공해 상반기에만 10개국 8개 산업군에 1300만개 이상을 수출했다"며 "현대자동차 로보틱스랩의 로봇(DAL-e)과 중국 바이두의 스마트 팩토리 장비 등에 우리 NPU가 탑재돼 활약 중"이라고 말했다.

2026.10.08 15:41전화평 기자

모빌린트 NPU, 누리호 탑승…K-AI 반도체 최초 우주 진출

인공지능(AI) 반도체 기업 모빌린트는 자사 AI 반도체가 7일 발사된 누리호 5차의 부탑재위성 'BEE-1012'에 탑재됐다고 8일 밝혔다. 국내 기업이 자체 설계·개발한 신경망처리장치(NPU) 반도체가 위성에 탑재돼 우주로 향한 것은 이번이 처음이다. 우주 환경에 적합한 고신뢰성 에지 AI 반도체 및 시스템 개발에 속도가 붙을 것으로 기대된다. 스페이스린텍의 우주의약 실증 위성 BEE-1012에는 모빌린트 AI 반도체 '레귤러스(REGULUS)' 기반 NPU 보드 2종이 함께 탑재됐다. 각각 KAI·펀진과 협력한 위성 상태 분석 보드와 스페이스린텍의 단백질 결정 성장 관찰·이미지 분석용 보드다. 이번 탑재는 국내에서 개발한 AI 반도체를 실제 위성 시스템에 적용해 우주로 활용 범위를 넓혔다는 점에서 의미가 있다. 모빌린트는 반도체뿐 아니라 위성 임무에 맞춘 NPU 보드 제작과 AI 소프트웨어 연동까지 수행했다. KAI·펀진과 협력한 NPU 보드는 위성 상태 데이터를 분석하는 AI 모델을 구동한다. 이상 징후를 감지하고 원인을 식별하는 데 필요한 연산을 수행해 위성의 자율적인 고장 대응과 운용 판단을 지원한다. 스페이스린텍과 협력해 개발한 NPU 보드는 미세중력 환경에서 촬영한 단백질 결정 성장 이미지를 분석한다. 결정 성장 상태를 판단하고, 분석 결과를 실험 조건 조절과 필요한 데이터 선별에 활용하는 것이 목표다. 이러한 기능은 위성 내부에서 데이터를 직접 분석하는 온보드 AI(On-board AI, 탑재형 인공지능)를 기반으로 한다. 지상국과 교신 시간이 제한된 상황에서도 위성 내부에서 데이터를 우선 분석하고 필요한 정보를 선별해, 지상으로 전송할 데이터량과 판단에 걸리는 시간을 줄일 수 있다. 이번 실증에서는 이러한 온보드 처리를 실제 위성 임무에 활용할 수 있는지 확인할 계획이다. 이번 실증은 전력과 통신이 제한된 위성 환경에서 NPU 보드와 AI 모델이 궤도상에서 정상 동작하는지 확인하고, 실제 운용 데이터를 확보하는 데 목적이 있다. 확보한 데이터는 향후 우주 환경에 적합한 고신뢰성 에지 AI 제품과 시스템을 개발하는 데 활용할 계획이다. 모빌린트는 이번 프로젝트에서 NPU 보드 설계·제작과 시험, AI 모델 연동, 위성 내부 제어 컴퓨터와 통신 안정화를 지원했다. 향후 협력사와 함께 위성 초기 운용 단계에서 탑재 보드 정상 작동을 확인한 뒤, 궤도상 AI 기능 시험과 임무 데이터 처리 결과를 단계적으로 확인할 예정이다. 신동주 모빌린트 대표는 "우주에서는 수집한 데이터를 지상으로 보내는 것뿐 아니라 현장에서 분석하고 판단하는 능력이 중요하다"며 "이번 탑재를 출발점으로 국산 AI 반도체 실제 운용 데이터를 확보하고, 우주를 비롯해 전력과 통신이 제한된 환경에 AI를 적용하려는 고객에게 필요한 기술을 고도화하겠다"고 말했다.

2026.10.08 09:14장경윤 기자

리사 수 CEO "韓 AI 협력, NPU 등 생태계 전반으로 확대"

리사 수 AMD 최고경영자(CEO)가 지난 3월 이후 7개월만에 한국을 다시 찾아 국내 AI 생태계 주요 업체와 만나며 경쟁력 강화를 모색했다. 당초 거론되던 신경망처리장치(NPU) 뿐만 아니라 향후 더 넓은 영역에서 협력이 예상된다. 7일 과학기술정보통신부에 따르면 리사 수 AMD CEO는 이날 오전 서울 광화문 포시즌스 호텔에서 반도체 기업과 소프트웨어, 메모리·스토리지, 네트워크, 클라우드, AI 모델 관련 스타트업 13곳과 만났다. 협력 대상도 당초 거론되던 퓨리오사AI, 딥엑스, 모빌린트 등 NPU 팹리스 3곳 뿐만 아니라 하이퍼엑셀, 망고부스트, 파네시아, 디노티시아, 모레, 노타AI, 래블업, 파두, 엘리스그룹, 업스테이지 등으로 확대됐다. 지난 3월 방한→7월 샌프란시스코 회동 거쳐 리사 수 CEO의 올해 한국 방문은 이번이 두 번째다. 리사 수 CEO는 지난 3월 하순 첫 공식 방한 당시 임문영 국가AI전략위원회 부위원장, 하정우 청와대 AI·미래기획수석(당시) 등과 만나 글로벌 개방형 AI 생태계 구축을 위한 협력 방안을 논의했다. 이후 7월 말 미국을 방문한 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관과 AMD CPU·GPU와 국산 NPU를 연계한 이기종 AI 연산 인프라 구축을 위한 양해각서를 체결했다. AI 연구센터(CoE) 설립 추진도 협력 방안에 포함됐다. 과학기술정보통신부는 7월 양해각서 체결 후속으로 이날 오전 양측 간 협력 과제를 점검하고 국내 AI 반도체 기업과의 구체적인 협력 기회를 모색하기 위한 간담회를 진행했다. 7월 MOU 후속 단계 논의...AI 연구센터·인재 양성 추진 류제명 과학기술정보통신부 제2차관은 이날 리사 수 CEO와 별도 면담을 갖고 지난 7월 체결된 양해각서 협력 과제의 추진 현황을 점검했다. AMD AI 연구센터(CoE)를 연내 설립하고 AI 분야 대학원 인재 양성 등 협력 과제도 차질 없이 추진하기로 했다. 특히 국내에서 AMD의 CPU·GPU와 국산 신경망처리장치(NPU)를 결합한 이기종 AI 연산 인프라를 실증하고, 이를 향후 글로벌 시장에서 활용할 수 있는 레퍼런스 모델로 발전시키는 방안이 주요 협력 과제로 거론됐다. 리사 수 CEO는 "한국은 AMD의 중요한 협력 파트너이며 한국이 AI 분야 경쟁력을 높여가는 과정에서 국내 우수 기업들과 AMD가 새로운 협력 기회를 만들어가겠다"고 밝혔다. 엔비디아 독주에 AMD '이기종 AI' 전략으로 대응 AMD가 국내 NPU 기업들과 협력을 확대하는 배경에는 엔비디아가 장악하고 있는 AI 가속기 시장에서 경쟁력을 높이려는 의도가 있다. AMD는 엔비디아의 차세대 GPU인 '베라 루빈'에 맞서 올해 3분기 말부터 서버용 차세대 프로세서 '에픽 베니스'와 '인스팅트 MI450' AI GPU 가속기 공급에 나서고 있다. 그러나 AI 학습·추론 시장에서 엔비디아의 높은 점유율을 단기간에 따라잡기는 쉽지 않다. 이에 AMD는 상대적으로 비용 효율성과 전력 효율을 앞세울 수 있는 분야에서 국내 NPU 기업들과의 협력을 통해 GPU 중심의 AI 인프라를 보완하는 전략을 추진하는 것으로 보인다. AMD의 CPU·GPU와 국산 NPU를 함께 활용하는 이기종 구조를 통해 특정 AI 연산에는 NPU를, 범용 연산이나 고성능 작업에는 GPU를 활용하는 방식으로 AI 인프라의 비용과 전력 효율을 높일 수 있기 때문이다. NPU, 추론 비용 부담 상승에 GPU 보완재로 부상 NPU는 학습과 추론을 모두 수행할 수 있는 GPU에 비해 범용성은 떨어지지만 특정 AI 연산과 추론 작업에서 저전력으로 높은 성능을 낼 수 있다는 장점이 있다. 특히 에이전틱 AI 확산으로 추론 과정에서 처리해야 할 토큰 규모가 급증하면서 전력과 비용 부담이 커지는 만큼, NPU가 GPU 중심 AI 인프라의 보완재로 자리 잡을 가능성이 커지고 있다. 하정우 국가AI전략위원회 부위원장은 6일 오후 열린 'AI 페스타 2026' AI산업정책토크쇼에서 "현재 세계 시장에서 엔비디아 GPU가 독점에 가까운 상황"이라며 "에이전틱 AI로 막대한 토큰을 사용하는 추론에 대한 비용 부담이 크기 때문에 국산 NPU가 전력 효율성과 가격 경쟁력을 확보하면 충분히 기회를 얻을 것"이라고 말했다. 정부도 GPU 보완재로 국산 NPU 육성 정부 역시 GPU의 보완재로 국산 NPU를 육성한다는 방침을 여러 차례 밝혀왔다. 특정 기업의 GPU에 AI 연산을 과도하게 의존할 경우 공급망 위기 등 유사시 대응에 어려움이 생길 수 있다는 판단에서다. 이에 따라 국산 NPU 기술을 육성하는 동시에 GPU와 NPU를 함께 활용할 수 있는 이기종 AI 인프라를 구축해 국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높인다는 전략이다. 이날 류제명 차관은 "지난 7월 MOU를 계기로 시작된 AMD와의 협력이 리사 수 CEO의 이번 방한을 통해 우리 기업들과의 직접적인 만남으로 한 단계 더 나아갔다"고 평가했다.

2026.10.07 10:53권봉석 기자

쿠쿠·로봇웨어에이아이·넥스리얼, '국산 NPU 채용' 온디바이스 기기 공개

쿠쿠홈시스·로봇웨어에이아이·넥스리얼이 6일 서울 강남구 코엑스에서 개막한 'AI 페스타 2026'에서 국내 신경망처리장치(NPU)를 탑재한 온디바이스 인공지능(AI) 기기를 선보였다. 기업들은 차례로 딥엑스, 모빌린트, 넥스트칩의 NPU를 사용했다. 쿠쿠홈시스는 'AI 바리스타 정수기'를 공개했다. 이 제품은 바리스타가 내려주는 핸드드립 커피를 재현한다. 물이 나오는 동안 컵을 올려두는 받침대가 회전해, 바리스타가 주전자를 돌려가며 커피를 내리는 효과를 낸다. 음성명령도 인식한다. 사용자가 원두 정보와 원하는 맛을 말하면 이에 맞춰 물의 양과 온도, 받침대 회전 속도를 조절한다. "이 원두는 에티오피아산이야, 진하게 내려줘"라고 말하면 해당 원두와 취향에 맞는 조건으로 커피를 추출한다. 이 제품에는 딥엑스의 NPU 'DX-M1'이 들어갔다. DX-M1은 1~5와트(W) 저전력으로 25톱스(TOPS·초당 1조회 연산) 성능을 낸다. 쿠쿠홈시스는 AI 바리스타 정수기를 내년 초 출시할 예정이다. 로봇웨어에이아이는 모빌린트 2세대 칩 '레귤러스'를 탑재한 '양계 관리 로봇'을 선보였다. 이 로봇은 협동로봇과 자율이동로봇(AMR)을 결합한 형태로, 양계장을 돌아다니며 달걀을 수거한다. 레귤러스는 3W 전력으로 10TOPS 성능을 낸다. 로봇웨어에이아이 관계자는 "이달부터 양계장에서 제품을 테스트할 계획"이라며 "출시는 내년 초로 예상한다"고 말했다. 이어 "양계 관리 로봇을 투입하면 인건비를 기존 대비 35% 줄일 것으로 기대한다"며 "향후에는 소독약까지 자동 살포하는 로봇을 개발할 예정"이라고 덧붙였다. 넥스리얼은 드론용 카메라를 전시했다. 이 제품에는 넥스트칩 반도체 '아파치(APACHE)6'를 탑재했다. AI로 객체를 자동 인식한다. 회사가 꼽은 주요 수요처는 경찰이다. 해당 카메라를 단 드론은 ▲인명 구조 ▲교통법규 위반 단속 ▲방범 순찰 등에 활용할 수 있다. 드론이 고속도로 상공을 비행하며 교통법규 위반 차량을 자동으로 잡아내는 것이 대표적이다. 넥스리얼 관계자는 "11월 경찰과 협력해 제품을 실증할 것"이라며 "올해 말이나 내년 초 상용화 시제품을 만들 계획"이라고 말했다.

2026.10.06 17:23진운용 기자

GPU에서 NPU까지…클러쉬, AI칩 혼용 시대 겨냥

인공지능(AI) 인프라 기업 클러쉬가 GPU부터 NPU까지 서로 다른 연산 자원을 하나의 플랫폼에서 통합 운영하는 기술을 앞세워 기업용 AI 인프라 시장 공략에 나섰다. AI 연산 수요가 커지면서 기업이 다양한 종류와 세대의 가속기를 함께 사용하는 환경이 늘어날 것으로 보고, 이미 확보한 고가 장비 활용률을 높이는 데 초점을 맞췄다. 클러쉬는 6일 'AI 페스타 26'에서 AI 인프라 플랫폼 'AXLEON'을 선보였다. AXLEON은 GPU·NPU·CPU와 여러 클러스터를 하나의 제어 환경에서 관리하는 플랫폼이다. 쿠버네티스 표준을 기반으로 제조사나 종류가 다른 연산 자원을 단일 API로 통합해 운영할 수 있도록 설계됐다. 클러쉬가 주목하는 것은 기업 AI 인프라의 파편화다. 기업들이 처음부터 동일한 GPU로 대규모 팜을 구축하기보다 투자 시점과 수요에 따라 여러 세대 장비를 순차적으로 도입하면서 하나의 데이터센터 안에서도 다양한 GPU가 섞이는 경우가 많다는 설명이다. 클러쉬 관계자는 "같은 엔비디아 제품이라도 A100 몇 장, H100·H200 몇 장, B300 몇 장 식으로 그때그때 도입해 사용하는 경우가 있다"며 "이런 이기종 자원을 하나의 플랫폼에서 운영하면서 낭비되는 부분을 줄일 수 있다는 것이 가장 큰 장점"이라고 말했다. 가의 GPU를 추가 구매하기 전에 현재 보유한 자원을 최대한 활용하자는 게 AXLEON의 핵심 전략이다. 여러 곳에 흩어진 연산 자원을 하나의 풀로 묶고 작업 상황에 맞춰 배치해 유휴 GPU를 줄이는 방식이다. AXLEON은 GPU 동적 스케줄링과 자원 최적화를 지원한다. 회사가 현장에서 공개한 자료에 따르면 AI 모델의 학습 종료 시점을 예측해 대기 중인 작업을 선제적으로 배치하고, 유휴 GPU를 회수해 활용하는 방식으로 GPU 가동률 85% 이상을 목표로 한다. 클러쉬 관계자는 "GPU 장비는 워낙 많은 비용이 투입되다 보니 고객 입장에서도 한꺼번에 대규모 팜을 구축하기 쉽지 않다"며 "투자한 장비에서 노는 영역을 줄여 최대한 효율적으로 사용할 수 있도록 하는 방향으로 제품을 만들었다"고 설명했다. 지원 대상도 GPU에 국한되지 않는다. AXLEON은 GPU와 NPU, CPU를 같은 운영 체계 안에서 관리할 수 있다. 특히 AI 추론 시장을 중심으로 NPU 등 GPU 이외의 가속기 활용이 확대될 경우 기업이 워크로드에 따라 서로 다른 연산 자원을 조합하는 환경에도 대응할 수 있다는 설명이다. AXLEON은 AI 서버와 반도체 자원 관리뿐 아니라 모델 학습·배포, 데이터 관리, 장애 대응, 보안, AI 에이전트 운영까지 AI 인프라 전반을 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있도록 했다. 클러쉬는 대규모 AI 인프라 사업을 통해 관련 레퍼런스도 확대하고 있다. 삼성SDS가 주도하는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업 컨소시엄에 참여한 유일한 중소기업으로, GPU 자원 관리와 오케스트레이션 기술을 담당한다. 기업공개(IPO) 준비에도 속도를 내고 있다. 클러쉬는 현재 기술성 평가 절차를 진행 중이며 AXLEON의 GPU 운영 플랫폼을 핵심 기술로 내세우고 있다. 회사는 내년 증시 입성을 목표로 상장 준비를 이어가고 있다. 현장에서도 기술성 평가가 진행 중이라고 밝혔다.

2026.10.06 16:53류은주 기자

딥엑스-두산로보틱스, AI 기반 '지능형 용접 로봇' 개발 협력…원전 현장 인력난 푼다

초저전력 온디바이스 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스와 두산로보틱스가 AI 기반 지능형 용접 로봇 솔루션 개발에 착수한다. 원자력발전소 제조현장 숙련 용접공 부족 해결 부족이 목적이다. 딥엑스는 두산로보틱스와 세이지(SAIGE), 국립창원대학교 산학협력단과 컨소시엄을 구성해 산업통상부 '2026년도 로봇산업기술개발사업' 과제 수행기업에 선정됐다고 6일 밝혔다. 업무협약(MOU)도 체결했다. 이번 사업은 비전 AI와 협동로봇을 접목해 숙련 기술자에게 의존하던 기존 용접 공정을 지능화하는 것이 핵심이다. 용접 대상과 경로를 AI로 실시간 인식·보정하고, 공정 중 수집하는 3채널 비전 및 열화상 데이터를 분석해 용접 비드 이상 여부를 스스로 판별하는 고도화 솔루션을 구축한다. 주관연구개발기관인 두산로보틱스는 컨소시엄 총괄과 시스템 통합을 맡아 협동로봇 용접 셀 구축 및 실시간 용접기 제어 기술을 개발한다. 딥엑스는 자체 신경망처리장치(NPU) 기반 온디바이스 에지 AI 장치와 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 제공해 초저전력·고성능 AI 연산 환경과 열화상 분석 모델을 구축한다. 세이지는 3D 비전 기반 객체 인식과 이상 탐지 AI 기술을, 창원대는 물리법칙 기반 디지털 트윈 및 경로 생성 기술을 각각 담당한다. 컨소시엄은 개발한 지능형 용접 시스템을 두산에너빌리티의 원전 기자재 제조 현장에 투입해 단계적으로 실증한다. 2029년까지 원전 기자재 품질 검증을 완수하고 2030년부터 본격 사업화에 나설 계획이다. 딥엑스 관계자는 "초저전력 NPU 기술이 로봇과 결합해 실물 제조 현장에서 가치를 창출하는 '피지컬 AI'의 대표 성공 사례가 될 것"이라며 "제조 현장에 최적화한 안정적인 에지 AI 컴퓨팅 인프라를 제공하겠다"고 말했다.

2026.10.06 16:08전화평 기자

AI 현재와 미래는...'AI 페스타'서 직접 보고 체험한다

전문 기술 용어나 알고리즘 공식은 잊어도 좋다. 눈앞에서 로봇 팔이 움직이고, 몇 마디 프롬프트 입력만으로 서류 작업이 끝나는 세상이 왔다. 오감으로 체험하는 AI의 현재와 미래가 한 자리에 모인다. 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회에서 주관하는 'AI페스타26'이 오는 10월 6일부터 8일까지 서울 코엑스 C홀에서 개최된다. 올해는 실용성과 체험성에 초점을 맞췄다. 현장을 찾은 관람객은 직접 AI 기술을 손으로 다루고 눈으로 확인할 수 있는 피지컬 AI&로봇 특별관, 에이전틱 AI+X 특별관, AI 반도체 특별관 등에 방문해 AI 생태계 변화를 직접 경험할 수 있다. 눈 앞에서 움직이는 피지컬AI·로봇 생성형 AI가 물리적 몸체와 결합한 피지컬 AI는 올해 전시회에서 뜨거운 화두다. 화면 속에만 갇혀 있던 AI가 실물 로봇을 통해 현실과 어떻게 상호작용하는지 눈으로 확인할 수 있다. 먼저 두산로보틱스 부스에 들어서면 가장 먼저 눈에 띄는 것은 끊임없이 움직이는 협동로봇이다. 대표 모델인 P시리즈는 중량물 작업을 지원하기 위해 만들어졌다. 물류, 건설 환경에서 주로 활용된다. M시리즈는 다양한 산업 분야에서 유연한 자동화를 지원하도록 설계됐으며, 정밀도와 적응성이 핵심인 전자, 자동차 환경에서 주로 활용된다. AI 비전 및 소프트웨어가 융합된 차세대 지능형 로봇 '스캔앤고'도 공개한다. 스캔앤고는 협동로봇 팔과 자율이동로봇(AMR)을 결합한 플랫폼에 물리정보 기반 AI와 3D 비전을 적용한 로봇이다. 자율주행 소프트웨어 기업 라이드플럭스는 복잡한 도심 도로 환경과 기상 악화 상황에서도 안전한 운행을 지원하는 풀스택 자율주행 기술을 소개한다. 승용차 및 상용차, 대중교통 등 다양한 모빌리티 플랫폼에 결합된 자율주행 소프트웨어 솔루션과 실증 성과를 선보일 예정이다. 현재 국내 기술기업 중 유일하게 운전석에 안전요원이 탑승하지 않은 무인 자율주행 차량을 시험운행 중인 라이드플럭스는 정밀지도, AI 데이터 솔루션, 원격 관제 등 인프라 기술을 100% 내재화해 보다 안전한 자율주행을 완성한다. 일상과 업무를 바꾸는 AI 에이전트 단순히 질문에 답하는 챗봇의 시대는 끝났다. 이제 AI는 인간의 명령을 이해하고 스스로 판단해 복잡한 연속 업무를 완수하는 에이전트로 진화했다. 달파는 기프트 에발(GIFT-eval), 딥리서치 벤치 등 글로벌 AI 벤치마크에서 1위를 기록한 '코브라 에이전트'를 공개한다. 코브라 에이전트는 인간 행동 예측으로 여론 확산, 소비자 수요, 정책 효과 등 미래 상황을 시뮬레이션해 기업 문제 해결을 지원하고 있다. 기업 업무 방식을 학습해 머신러닝 파이프라인을 설계하고 실행하는 업무형 에이전트 '달파 에이전트'도 선보인다. 뉴엔AI는 구어체 빅데이터 분석 기술과 생성형 AI를 기반으로 데이터 기반 의사결정을 지원하는 AI 분석 기업이다. 라이트 유저부터 전문가까지 활용 가능한 구독형 AI 빅데이터 분석 플랫폼 '퀘타아이(Quettai)'를 선보인다. 퀘타아이는 총 12개 채널 실시간 모니터링과 티팝 분석 기반의 인구통계 정보 추론 기능으로 평판 관리와 세일즈, 마케팅 전략 수립을 지원한다. 멀티모달 AI 기반 글로벌 뷰티 분석 플랫폼 '뷰센스(VUSSENS)'도 공개한다. 뷰센스는 소셜과 이커머스 데이터 교차 분석, 숏폼 콘텐츠 프레임 분석, 가상 페르소나 시뮬레이션을 통해 트렌드 기반 제품 기획과 마케팅, R&D 전략 수립을 돕는다. 한국 AI 자존심, 독자 파운데이션 모델 한국 기업 환경과 한국어 맥락을 깊이 이해하는 한국 기업의 독자 파운데이션 모델도 관람객을 맞이한다. 더존비즈온은 ERP, 그룹웨어, EDM이 통합된 올인원 비즈니스 플랫폼을 기반으로 기업의 디지털 전환(DX)과 인공지능 전환(AX)을 지원하는 한국 AI·소프트웨어(SW) 기업으로, 전시에선 기업 업무 생산성 향상을 위한 AI 도구 원 AI(ONE AI)를 선보인다. ONE AI는 각 기업 데이터를 학습해 최적화된 정보를 제공하며, 탄탄한 내부 데이터 보안이 뒷받침된다. 팀스파르타는 전시에서 폐쇄망 환경을 위한 통합 AI 코딩 어시스턴트 솔루션 'AX 포트리스(AX Fortress)'를 선보인다. AX 포트리스는 자체 개발한 120B 파라미터 규모의 파운데이션 모델을 기반으로 한 온프레미스 AI 코딩 에이전트 솔루션으로, 인터넷이 차단된 폐쇄망 환경에서도 AI 코딩 생산성을 유지할 수 있도록 설계됐다. 엔비디아 DGX 스파크 환경에서도 구동이 가능하다. 초지능 뒷받침하는 AI 반도체 AI 서비스가 고도화될수록 이를 뒷받침하는 저전력 고성능 AI 반도체(NPU) 중요성이 커지고 있다. 칩셋의 성능을 직관적으로 보여주는 부스도 놓쳐선 안 될 볼거리다. 딥엑스는 전시에서 클라우드가 아닌 디바이스 현장에서 직접 AI를 추론하는 NPU 솔루션과 풀스택 기술을 선보인다. GPU와 견줘 압도적 전력 효율을 갖춘 딥엑스 NPU는 로봇, 스마트팩토리, 영상 보안 등 전력과 발열 제약이 큰 현장에 AI를 배치할 수 있도록 돕는다. 전시에선 1~5W 전력으로 25 TOPS 성능을 내는 주력 양산 칩 'DX-M1'과 소형 로봇·AIoT용 초소형 폼팩터 'DX-M1M', 다채널 영상 분석과 엣지 서버용 'DX-H1 콰트로'를 소개한다. 2나노 공정 기반 라마·큐웬 등 70종 이상 최적화 모델을 지원해 엣지 LLM·VLM 추론이 목적인 차세대 'DX-M2'와, 모델 이식부터 배포까지 지원하는 통합 소프트웨어 'DXNN SDK'도 선보인다. 언제 어디서나 꺼내 쓰는 생활형 AI 더플레이토는 전시에서 AI 회의 기록 서비스 '티로(Tiro)'를 선보인다. 티로는 봇 초대 없이 0.5초 이내에 회의를 받아쓰고 15개 이상 언어를 실시간 번역하는 회의 기록 솔루션이다. 회의록을 MCP·API·웹훅·CLI를 통해 AI 에이전트와 사내 LLM이 바로 활용할 수 있도록 전환한다. 현장 부스에선 회의 기록이 AI 에이전트 실무 작업으로 연결되는 과정을 직접 시연한다. AI 페스타 26은 단순히 보는 전시회를 넘어, 관람객이 직접 로봇과 교감하고 AI 에이전트 기술을 체험할 수 있는 축제의 장이다. 피지컬 AI&로봇관에서 로봇 시연을 관람한 뒤, 에이전틱 AI+X관과 독자 AI 파운데이션 모델관으로 이동해 소프트웨어 기술 정점을 체험하는 동선을 추천한다. 마지막으로 AI 반도체관과 K-AI 파트너십관을 둘러보면 AI 산업 전체를 조망할 수 있다. 현장에선 최신 AI 기술 경쟁력을 겨루는 AI 경진대회와 국내외 글로벌 AI 업계를 대표하는 기업인 강연도 함께 진행된다.

2026.10.04 09:00홍지후 기자

한전 변전소 AI 관제에 국산 NPU 투입...리벨리온 현장 실증

한국전력공사가 변전소 AI 영상 관제에 국산 NPU를 투입한다. 변전소별로 흩어진 AI 영상분석 인프라를 국산 NPU 기반 통합 관제 시스템으로 바꾸고 실제 전력 현장에서 성능과 신뢰성, 비용 절감 효과를 검증한다. 과학기술정보통신부는 2일 리벨리온 본사에서 한국전력공사, 리벨리온, 한국정보통신기술협회(TTA)가 국산 AI반도체 기반 전력 분야 AI 영상분석 기술협력을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 실증에는 리벨리온의 NPU가 활용된다. 한국전력공사는 전력 현장 시범운영과 활용모델 개발을 담당하고, 리벨리온은 현장에 맞춰 NPU 성능을 최적화하고 기술을 지원한다. 한국정보통신기술협회는 실제 운영 환경을 반영해 성능과 신뢰성을 검증한다. 이번 실증은 개별 반도체의 연산 성능을 측정하는 데 그치지 않는다. 실제 변전소에서 AI 영상분석을 수행하면서 국산 NPU가 어느 정도의 처리 성능을 내는지, 기존 인프라와 비교해 운영비를 얼마나 낮출 수 있는지까지 확인한다. 특히 국산 AI반도체 성능지표인 'K-Perf'가 실제 도입 현장의 검증 기준으로 처음 활용된다. 지난해 12월 마련된 K-Perf는 수요기업이 AI반도체를 도입할 때 필요한 성능을 동일한 기준으로 비교할 수 있도록 실제 사용 환경을 중심으로 설계됐다. 정부는 지난 6월 국산 AI반도체 2종을 대상으로 AI 챗봇과 문서 검색 등 생성형 AI 서비스에서 K-Perf 시범 검증을 진행했다. 당시 수요기업이 요구하는 서비스별 성능 기준을 충족하는 것을 확인했고, 이번에는 검증 무대를 전력 현장의 AI 영상분석으로 넓힌다. 실험 단계에 머물던 성능지표가 실제 구매·도입을 검토하는 공공 현장으로 넘어간다는 점도 주목된다. 한국전력공사 실증에서 국산 NPU의 성능과 경제성이 확인되면 향후 다른 공공기관과 산업 현장으로 적용 범위를 넓힐 수 있는 사례가 될 수 있다. 이도규 과학기술정보통신부 정보통신정책실장은 “K-Perf의 검증 결과가 도입 판단의 근거가 된다는 것은 수요기관과 공급기업이 하나의 기준으로 성능을 논의하는 체계가 현장에서 작동하기 시작했다는 의미”라며 “한국전력공사가 변전소 AI 영상분석 실증에 K-Perf를 활용하는 만큼 다른 수요기관으로 확산되는 데 강력한 레퍼런스가 될 것”이라고 말했다. 이어 “국산 AI반도체의 기술개발과 성능 검증이 실제 시장 활용으로 이어지는 생태계 구축에 정책 역량을 집중하겠다”고 밝혔다.

2026.10.02 15:20박수형 기자

"정부 지원 GPU 70%, 가동률 50% 미만…AI 자원 관리 공백"

정부 고성능컴퓨팅 지원사업을 통해 배정된 그래픽처리장치(GPU) 상당수가 가동률 50% 미만에 머문 것으로 나타났다. 인공지능(AI) 컴퓨팅 자원 확보 경쟁이 이어지는 가운데 배정한 GPU의 실제 활용 현황과 저가동 원인을 살펴보고 국산 신경망처리장치(NPU)와의 연계 가능성도 점검해야 한다는 지적이 나온다. 1일 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 김우영 의원은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)으로부터 제출받은 관련 자료를 공개하며 국정감사에서 이를 살펴보겠다고 밝혔다. 임차 GPU 70% 이상 가동률 50% 미만…활용 관리 점검 필요 자료에 따르면 2025년 고성능컴퓨팅 지원사업에서 배정된 GPU 620장 가운데 443장(71.5%)의 가동률이 50% 미만이었다. 가동률 50~80%는 141장, 80% 이상은 36장이었다. 2026년에도 비슷한 흐름이 이어졌다. 배정된 GPU 478장 가운데 350장(73.2%)이 가동률 50% 미만이었고, 84장은 50~80%, 44장은 80% 이상으로 집계됐다. 고성능컴퓨팅 지원사업은 민간 클라우드 서비스 제공업체(CSP)가 보유한 GPU를 정부가 임차해 산업계 등에 지원하는 사업이다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 등 정부 사업과 산학연에 배분하는 정부 확보 GPU와는 별도 체계로 운영된다. 정부는 AI 인프라 확충을 위해 관련 예산도 늘리고 있다. 과기정통부의 2027년도 예산안에서 GPU 확충 등을 포함한 'AI 컴퓨팅 자원 활용 기반 강화' 예산은 올해 2조841억원에서 3조8500억원으로 증액 편성됐다. 해당 예산에는 고성능컴퓨팅 지원사업과 같은 GPU 임차 비용도 포함된다. 김 의원은 GPU를 확보하는 데 그치지 않고 배정한 자원이 실제로 얼마나 활용되는지도 관리해야 한다고 지적했다. 저가동 GPU의 구체적 사유와 회수·재배정 실적, 실제 이용목적을 국정감사에서 확인하겠다는 계획이다. 과기정통부 "원인 확인 중…가동률 변동성 커 단순 판단 어려워" 과기정통부 측은 관련 세부 사항을 확인·정리하고 있어 저가동의 구체적인 원인이나 입장을 밝히기 어렵다고 설명했다. GPU 가동률은 이용자의 사용 환경과 상황에 따라 변동성이 커 단순 수치만으로 판단하기 어렵다는 취지다. 가동률 산정 기준에 대해서는 구체적인 답변을 내놓지 않았다. 과기정통부 관계자는 정부가 직접 확보한 GPU는 기본적으로 모두 이용자에게 배분해 사용 중이며, 사실상 남는 물량은 없다고 밝혔다. 연구 특성에 따라 GPU가 필요한 시점이 달라 배정된 자원이 일시적으로 가동되지 않을 수 있지만, 이는 배정되지 않은 유휴 GPU가 남아 있는 것과는 구분해야 한다고 설명했다. 국산 NPU 지원사업의 활용 단계도 함께 살펴볼 대목이다. NPU 사업은 GPU 사업과 별도로 공모·운영되며, 모델 선정·분석·변환·최적화·추론서비스의 5단계로 진행 상황을 관리한다. 2025년 배정된 NPU 201장 가운데 추론서비스 단계로 집계된 물량은 26장(약 13%)이었다. 모델 변환 단계는 89장으로 가장 많았고, 모델 최적화 단계는 37장이었다. 2026년 배정분 105장은 모델 선정 23장, 모델 분석 69장, 모델 변환 13장으로 집계됐으며, 최적화·추론서비스 단계 실적은 표시되지 않았다. 다만 단계별 수치만으로 NPU 활용이 더딘 원인이나 기술적 장애 요인을 단정하기는 어렵다. 과기정통부와 NIPA는 GPU와 NPU를 각각 공모해 사용자 수요를 지원하고 있어 GPU 수요의 NPU 전환 사례나 물량은 별도로 관리하지 않는다고 의원실에 답했다. 이에 따라 GPU의 실제 이용 목적과 NPU로 대체할 수 있는 업무가 무엇인지, 모델 변환 이후 서비스 적용까지 어떤 지원이 필요한지는 국정감사에서 확인이 필요한 부분이다. 저가동 원인으로는 연구 일정에 따른 일시적인 미사용, 과제 규모와 배정 물량의 차이, 가동률 산정 방식 등이 있을 수 있다. GPU 운용에 필요한 인력이나 기술 지원이 충분한지도 살펴볼 필요가 있지만 현재 공개된 자료만으로 이를 저가동의 원인으로 단정할 수는 없다. 부처 관리만의 문제 아냐…산학연 GPU 운용 역량도 과제 다만 저가동 문제를 부처 관리 체계만으로 설명하기는 어렵다는 시각도 있다. 배정받은 GPU를 효율적으로 돌리려면 분산 학습 설계, 작업 스케줄링, 모델 최적화 등을 맡을 전문 인력과 기술력이 필요하다. 하지만 중소기업과 스타트업, 대학 연구실 등 국내 산학연 현장에서는 이런 역량을 자체적으로 갖추기 쉽지 않다는 것이다. GPU 확보 못지않게 이를 운용할 인력이 부족하다는 지적은 꾸준히 제기돼 왔다. 엔비디아가 2030년까지 한국에 GPU 26만장을 우선 공급하겠다고 밝혔을 때도 이를 국내 AI 기술력과 산업 발전으로 잇기까지는 인재 확보와 전력 수급 등 선결과제가 적지 않다는 지적이 나왔다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)의 2023 인공지능산업 실태조사에서는 AI 관련 사업을 하는 국내 기업 2354곳 가운데 81.9%가 인력 부족에 동의했고, 사업 애로사항 중 'AI 인력 부족'이 5점 척도 4.25점으로 가장 높았다. 'AI 인프라·컴퓨팅 부족'은 3.62점으로 이보다 낮았다. 국정감사에서는 저가동 사유와 이용기관의 운영 여건, 회수·재배정 실적 등을 확인해 자원 재배분과 운용 지원 가운데 어떤 조치가 필요한지 살펴 볼 전망이다. 김우영 의원은 "AI 경쟁력을 위해서 GPU를 충분히 확보하는 것은 중요하지만, 확보한 자원이 실제 얼마나 활용되고 있는지까지도 관리해야 한다"며 "특히 추론 등 국산 NPU로 대체하거나 보완할 수 있는 영역은 GPU와 NPU를 따로 떼어 운영하기보다 성능·비용·전력효율에 따라 적재적소에 배분할 수 있는 체계를 검토할 필요가 있다"고 말했다. 이어 "국정감사에서 가동률이 낮은 GPU의 구체적 사유와 회수·재배정 실적, 실제 이용목적을 추가로 확인해 AI 컴퓨팅 자원이 필요한 곳에 보다 효율적으로 배분될 방안을 살펴보겠다"고 밝혔다.

2026.10.01 10:29남혁우 기자

마이크로소프트, '코파일럿+ PC' 마케팅 종료 수순

마이크로소프트가 윈도11 기반 AI PC를 대표하는 브랜드로 내세웠던 '코파일럿+(플러스) PC' 활용을 2년만에 중단했다. AI 연산 성능이 빠르게 상향평준화되면서 코파일럿+ PC를 별도 제품으로 구분할 필요성이 낮아진 결과로 보인다. 코파일럿+ PC가 처음 등장한 2024년에는 40 TOPS 이상의 신경망처리장치(NPU)가 이를 구분하는 가장 중요한 기준이었다. 출시 당시에는 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트·플러스가 이 기준을 충족하는 사실상 유일한 플랫폼이었다. 그러나 현재는 인텔과 AMD까지 40 TOPS 이상의 NPU를 탑재한 프로세서를 잇따라 시장에 투입한 상황이다. 최근 공개한 신형 서피스 랩톱과 서피스 프로는 코파일럿+ PC의 하드웨어 요구사항을 충족하지만 '코파일럿+ PC'라는 명칭을 강조하지 않았다. 2024년 5월, 40 TOPS NPU 앞세워 '코파일럿+ PC' 등장 마이크로소프트는 2024년 5월 말 '빌드' 행사에서 윈도11 기반 PC의 새로운 카테고리인 '코파일럿+ PC'를 공개했다. 당시 마이크로소프트가 요구한 기준 중 가장 중요한 것은 바로 NPU 성능이었다. 윈도 스튜디오 효과, 리콜, 코크리에이터, 라이브 캡션 등 온디바이스 AI 기능을 PC에서 직접 처리하는 데 필요하다는 이유였다. 마이크로소프트는 코파일럿+ PC가 최소 40 TOPS(초당 1조 번 연산) 이상 성능을 지닌 NPU를 탑재해야 한다고 규정했다. 당시 시장에 출시된 인텔 코어 울트라(메테오레이크, 11 TOPS)나 AMD 라이젠 8000 시리즈(16 TOPS)는 이 기준을 충족하지 못했다. 그러나 6월 정식 출시를 앞둔 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트/플러스만 이 기준을 충족했다. 스냅드래곤 X 엘리트는 12코어 오라이언 CPU, 스냅드래곤 X 플러스는 10코어 오라이언 CPU를 탑재했지만 NPU 성능은 최대 45 TOPS로 같았다. 퀄컴 이어 인텔·AMD도 NPU 성능 향상 지속 당시 퀄컴은 "스냅드래곤 X 엘리트/플러스 탑재 PC는 현 시점에서 윈도11이 제공하는 코파일럿+ 경험을 구현할 수 있는 유일한 기기"라고 강조하기도 했다. 그러나 퀄컴이 내세운 차별화 전략은 오래 유지되지 않았다. 인텔이 같은 해 3분기 출시한 노트북용 코어 울트라 시리즈2(루나레이크) 프로세서는 최대 48 TOPS AI 연산이 가능한 NPU 4를 탑재했다. AMD도 같은 시기 NPU 성능을 50 TOPS까지 높인 라이젠 AI 프로 300 공급에 나섰다. PC에서 AI 처리에 NPU가 가지는 장점도 많이 축소됐다. 주위 소리 확인, 음성 인식 등 처리에는 적합하지만 대형 AI 모델이 등장하고 연산 과정이 복잡해지면서 GPU의 성능이 더 중요해지기 시작한 것이다. MS, '코파일럿+ PC' 명칭 사용 중단 마이크로소프트는 지난 23일(현지시간) 퀄컴 연례 기술행사 '스냅드래곤 서밋'에서 퀄컴 스냅드래곤 X2 플러스 기반 AI PC인 서피스 랩톱 13형과 서피스 프로 12형 2세대 제품을 공개했다. 그러나 이에 대해 '코파일럿+'라는 명칭을 내세우지 않았다. 윈도센트럴에 따르면, 브렛 오스트럼 마이크로소프트 서피스 부문 수석부사장은 "앞으로 출시될 서피스 PC는 코파일럿+ 출범 당시 모든 기준을 만족하지만 이를 '코파일럿+ PC'로 부르지 않을 것"이라고 설명했다. 케다르 콘답 퀄컴 수석부사장 겸 컴퓨트·게이밍 본부장도 "코파일럿+ PC의 목적은 NPU를 활용한 경험을 제공하는 것이었다. 45 TOPS NPU와 같은 기준과 성능 지표를 통해 특정 범주의 기기를 정의하는 것이었다"며 "앞으로도 같은 경험을 제공하겠지만 코파일럿+ PC라는 용어를 사용하지 않을 것"이라는 취지로 설명했다. AI PC 보편화에 '코파일럿+' 차별성 약화 '코파일럿+ PC'라는 용어의 퇴장은 AI PC 보편화가 가져온 결과에 가깝다. 2024년에는 40 TOPS 이상의 NPU를 탑재했다는 사실만으로도 새로운 PC를 구분할 수 있었지만, 현재는 인텔·AMD·퀄컴 등 주요 PC 프로세서 업체가 이 기준을 넘는 제품을 공급중이다. AI PC에서 NPU의 역할 역시 변하고 있다. 대규모 AI 모델이나 고성능 생성형 AI 작업에서는 GPU의 연산 성능도 중요하다. 이에 따라 AI PC의 성능을 NPU의 TOPS 수치 하나만으로 설명하기 어려워지고 있다. 마이크로소프트 역시 NPU 대신 GPU에서 코파일럿+ 기능을 수행할 수 있는 방법을 윈도 참가자 프로그램 대상 윈도11 빌드에서 테스트하고 있다. 실제 시장에서도 AI PC는 빠르게 일반적인 제품군으로 자리 잡고 있다. 시장조사업체 가트너는 올해 PC 출하량 중 AI PC 비중이 55% 선까지 상승할 것으로 봤다. 특정 하드웨어 기준을 별도의 브랜드로 강조할 필요성도 그만큼 줄어들었다.

2026.09.29 17:12권봉석 기자

똑똑해진 AI의 숨은 고민…GPU 사각지대 채우는 K-반도체

초거대 AI 모델의 확산으로 연산 성능에 대한 수요가 급증하고 있지만 기존 그래픽처리장치(GPU) 중심의 인프라는 전력 소비, 높은 도입 비용, 데이터 전송 병목 등 구조적 한계에 부딪히고 있다. 특히 클라우드 연결이 불가능한 산업 현장이나, 방대한 데이터 처리 및 검색이 요구되는 데이터센터 환경에서는 GPU만으로 전체 AI 가치사슬을 커버하기 어렵다는 지적이 제기된다. 다음 주 10월 6일부터 삼성동 코엑스 C홀에서 개최되는 'AI페스타' AI반도체 특별관과 AI인프라 특별관에서는 이러한 GPU의 사각지대를 메우고, AI를 산업 현장에 실제 구동 가능한 상태로 전환하는 국내 반도체·인프라 스타트업 5개사의 기술과 솔루션이 집중 조명된다. 클라우드 끊고 현장으로…엣지·온디바이스 집중하는 AI 반도체 AI반도체 특별관에 참가하는 딥엑스와 모빌린트는 클라우드 서버에 의존하지 않고 기기 자체에서 실시간 AI 연산을 수행하는 NPU(신경망처리장치) 기술의 현장 적용 사례를 선보인다. 딥엑스는 자사 NPU 'DX-M1'의 실제 산업 현장 적용성에 초점을 맞춘다. 단독 부스 대신 파트너사인 달구, 바이다와 공동으로 부스를 꾸려 칩 상용화 생태계를 시연한다. 현장에서는 DX-M1을 탑재해 5W 미만의 전력으로 비전언어모델(VLM)을 구동하는 엣지 AI 박스를 비롯해 스마트글라스를 활용한 AI 응급현장 지원 솔루션, 자율주행 기반 차량 감속 유도 로봇 등이 전시된다. 딥엑스 관계자는 "이번 전시는 칩 자체보다 파트너 제품이 응급의료 현장과 도로 위에서 어떻게 작동하는지를 보여주는 데 방점을 뒀다"며 "초저전력 온디바이스 AI가 피지컬 AI 영역으로 확장되는 흐름을 체감할 수 있을 것"이라고 설명했다. 모빌린트 역시 클라우드 연결 없이 기기와 현장에서 직접 AI 연산을 수행하는 엣지 AI 솔루션을 출품한다. AI 가속기 카드 'MLA100'과 AI Box 'MLX-A1', 초저전력 SoC(시스템 온 칩) 레귤러스 등 주요 라인업을 통해 스마트팩토리 및 로봇 등 다양한 산업 영역의 구동 사례를 소개한다. 모빌린트 관계자는 “AI 반도체의 경쟁력은 소프트웨어와 결합해 고객의 제품과 산업 현장에서 실질적인 가치를 만들어내는 데 있다”며 “이번 전시에서 파트너들과 함께 엣지 AI 솔루션을 늘리고, 공동으로 사업 기회를 발굴해 나가겠다”고 밝혔다. AIDC 인프라와 에이전트 메모리 병목 뚫는 인프라 3사 AI인프라 특별관에서는 데이터 전송 및 메모리 용량의 물리적 한계로 인해 GPU 연산 효율이 저하되는 현상을 해결하는 기술들이 전시된다. 디노티시아는 AI 에이전트의 데이터 검색 및 장기기억 활용 시 발생하는 병목을 해결하기 위한 벡터 검색 가속기 'VDPU'를 전면에 내세운다. 자체 벡터DB '씨홀스'와 VDPU를 통합한 스토리지를 통해 기업 내부 지식 검색 인프라를 제시한다. GPU가 연산을, VDPU가 검색을 전담하는 보완적 구조다. 정무경 디노티시아 대표는 “AI가 직접 데이터를 찾아 활용하는 시대에는 스토리지의 역할도 달라져야 한다”며 “VDPU 기반 AI 스토리지로 AI에 필요한 정보를 제때 공급하는 데이터 인프라를 만들어가겠다”고 전했다. 파네시아는 AI 데이터센터(AIDC) 효율성 제고를 위한 CXL(컴퓨트 익스프레스 링크) 기반 풀스택 링크 솔루션을 출품한다. 자체 개발한 국산 CXL 스위치 칩과 IP(설계자산)를 통해 소버린 AIDC 내부의 이기종 연산 장치와 메모리 자원을 효율적으로 연결, 메모리 확장성을 확보하는 기술을 시연한다. 망고부스트는 서버 내 네트워크 및 스토리지 가속을 전담하는 DPU 솔루션을 공유한다. 데이터 이동 경로의 과부하를 최소화하고 중앙처리장치(CPU)와 GPU의 연산 부하를 덜어주어 데이터센터 전반의 효율을 극대화하는 방안을 제시할 계획이다. 한편 이번 AI페스타는 과학기술정보통신부가 주최하고 한국소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타 조직위원회가 주관하며 다음 달 6일부터 8일까지 사흘간 서울 삼성동 코엑스 C홀에서 열린다. 행사장에서는 AI반도체, AI 인프라, 피지컬 AI 등 다양한 분야 기업들을 만나볼 수 있다.

2026.09.29 15:10전화평 기자

"에이전틱 AI 시대 연다"…퀄컴, 2나노 '스냅드래곤8 엘리트 6세대 익스트림' 공개

[마우이(미국)=전화평 기자] 퀄컴이 모바일 플래그십 프로세서 브랜드를 세분화하며 '멀티 플래그십' 전략을 가동했다. 최상위 라인업 '익스트림'을 추가해 자율적으로 동작하는 에이전틱 인공지능(AI) 시대를 정조준한다. 퀄컴은 22일(현지시간) 미국 하와이 마우이에서 열린 '스냅드래곤 서밋 2026'에서 최첨단 2nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정을 적용한 차세대 모바일 플랫폼 '스냅드래곤8 엘리트 6세대'와 '스냅드래곤8 엘리트 6세대 익스트림' 2종을 공개했다. 퀄컴이 플래그십 라인업을 '엘리트'와 '엘리트 익스트림' 투트랙으로 나눈 것은 이번이 처음이다. 퀄컴은 최상위 모델인 엘리트 익스트림을 '스냅드래곤 혁신의 정점'으로 정의하고 가장 진보된 AI 워크로드 처리에 초점을 맞췄다. 크리스 패트릭 퀄컴 수석부사장 겸 모바일 핸드셋 본부장은 "2개의 새로운 플래그십 모바일 플랫폼을 동시에 선보이며 중요한 이정표를 세웠다"며 "두 플랫폼은 사용자에게 맞춰 스스로 진화하는 에이전틱 AI 경험을 제공한다"고 설명했다. 스냅드래곤8 엘리트 6세대 익스트림은 중앙처리장치(CPU), 신경망처리장치(NPU), 그래픽처리장치(GPU) 전반에 걸쳐 하드웨어 구조를 대대적으로 혁신했다. 자체 설계한 퀄컴 오라이온(Oryon) CPU는 프라임 코어 최대 5기가헤르츠(GHz), 퍼포먼스 코어 최대 4GHz 속도를 달성했다. 여기에 새로운 '플렉스 캐시(FlexCache)' 아키텍처를 도입해 CPU 연산 데이터를 내부 메모리 풀에서 동적으로 소화하도록 설계, AI 에이전트가 코어를 오가며 대규모 작업을 신속하게 처리하도록 지원한다. NPU와 센싱 허브의 온디바이스 AI 연산 능력도 대폭 끌어올렸다. 헥사곤 NPU에는 트랜스포머 워크로드를 가속하는 전용 AI 엔진 '엘리먼트 액셀러레이터'를 추가하고 내부 공유 메모리 용량을 전작 대비 50% 확대했다. 이를 통해 모바일 기기 최초로 최대 300억개(30B) 매개변수 규모 거대 AI 모델 구동을 온디바이스에서 지원한다. 센싱 허브 역시 전작 대비 성능을 85%, 전력효율을 20% 개선해 칩셋이 유휴 상태일 때도 저전력으로 주변 음성을 상시 감지하며 최대 2억 개 파라미터 모델을 처리한다. GPU에는 AI 연산 전용 코어인 '아드레노 매트릭스 코어'와 초해상화 기술인 '아드레노 뉴럴 퓨전'을 새롭게 탑재했다. 그래픽 파이프라인 내부에서 AI 모델을 직접 실행해 전력효율을 높인 것이 특징이다. 3-슬라이스 구조의 각 슬라이스 주파수를 250메가헤르츠(MHz)씩 끌어올렸고, 18메가바이트(MB) 용량 GPU 전용 고성능 메모리(HPM)를 탑재해 전력 소모량을 12% 절감했다. 카메라를 담당하는 스펙트라 이미지신호처리장치(ISP)는 NPU와 결합을 극대화했다. NPU가 픽셀당 16비트의 AI 데이터를 실시간 할당한다. 이는 전작 대비 256배 많은 정보다. 패트릭 본부장은 "에이전틱 AI 시대 본격화로 퀄컴의 멀티 플래그십 전략은 모바일 기술 지평을 넓히는 동시에 최신 AI 혁신을 프리미엄 기기 전반으로 확산할 것"이라며 "스마트폰 제조사(OEM)에 폭넓은 선택지를 제공해 차세대 지능형 개인화 모바일 경험을 함께 구축하겠다"고 밝혔다.

2026.09.23 05:36전화평 기자

노타, 퀄컴 NPU서 로봇 AI 가속…작업 속도 향상

노타가 로봇용 인공지능(AI) 모델을 퀄컴 인프라에서 구동해 로봇팔 작업 속도를 높였다. 노타는 퀄컴 테크날러지스의 산업용 시스템온칩 '퀄컴 드래곤윙 IQ-9075' 프로세서의 신경망처리장치(NPU)에서 비전언어행동모델과 실행 환경을 최적화했다고 22일 밝혔다. 이를 실제 로봇팔에 적용한 결과 작업 시간이 기존 36초에서 12초로 줄인 것으로 전해졌다. 성능 검증은 언어 명령에 따라 로봇팔이 큐브를 집어 반대편 매트로 옮기는 방식으로 진행됐다. 최적화 이후 비전언어행동모델(VLM) 추론 속도는 최대 7배 빨라졌으며 실제 물체 이동 작업 속도는 3배 향상된 것으로 나타났다. 작업 성공률은 92%를 기록했다. 원본 모델의 93%와 비교하면 성능 저하는 1%포인트(p) 수준으로 추론 속도를 높이면서도 기존 정확도를 대부분 유지했다. 이번 실증은 기존에 ㄱ래픽처리장치(GPU)나 외부 서버에서 처리하던 로봇 AI 추론을 로봇에 연결된 엣지 AI 보드 내부 NPU에서 직접 수행했다는 점이 특징이다. 카메라 영상 인식부터 언어 명령 이해와 행동 생성·실행까지 전 과정을 하나의 로봇 환경에서 처리했다. 노타는 이를 위해 VLM 경량화부터 NPU 연산 그래프 최적화와 멀티 NPU 런타임 구축·행동 생성 가속까지 실행 환경 전반을 손봤다. 이후 실제 로봇팔과 연결해 추론 속도와 작업 속도·모델 정확도·작업 성공률을 함께 검증했다. VLM은 카메라 영상과 언어 명령을 함께 이해해 로봇의 다음 행동을 결정하는 AI 모델이다. 연산량과 메모리 사용량이 많아 제한된 전력과 컴퓨팅 자원을 사용하는 로봇 내부에서 구동하려면 별도 최적화가 필요하다. 추론 속도가 빨라지면 로봇이 다음 행동을 결정하는 대기시간도 줄어든다. 모델 판단이 늦어질 경우 주변 상황이 달라진 뒤 기존 정보를 바탕으로 움직일 수 있어 반응성과 작업 정확도가 떨어질 수 있다. 노타는 해당 기술을 적용한 로봇팔을 '코리아 리얼월드 AI 네트워크 2026'에서 공개했다. 현장에서는 최적화 전후 로봇 작업과 측정 결과를 비교해 추론 성능 개선이 실제 작업 속도와 안정성에 미치는 영향을 시연했다. 채명수 노타 대표는 "앞으로 다양한 AI 모델과 하드웨어를 아우르는 최적화 레이어를 지속적으로 확장하고 고도화해 모바일과 엣지·데이터센터를 넘어 로봇과 휴머노이드를 비롯한 피지컬 AI 전반으로 기술 적용과 사업 영역을 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.22 11:31김미정 기자

오케스트로-퓨리오사AI, 국산 NPU 상용화 맞손…공공·금융 시장 공략

오케스트로와 퓨리오사AI가 국산 신경망처리장치(NPU)를 기반으로 한 인공지능(AI) 인프라 상용화에 나선다. 실제 고객 실증을 거쳐 공공·금융·기업 시장에서 공동 사업을 확대한다는 전략이다. 오케스트로 그룹은 퓨리오사AI와 지난 18일 서울 강남구 퓨리오사AI 본사에서 NPU 기반 AI 인프라 및 플랫폼 기술·사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 21일 밝혔다. 양사는 올해 초부터 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'와 오케스트로의 AI 인프라 소프트웨어를 연계하는 기술 협력을 진행해왔다. 퓨리오사AI의 NXT RNGD 서버를 오케스트로 AI 인프라 환경에 구축해 호환성과 주요 기능을 검증하고 RNGD 기반 대규모언어모델(LLM)을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 배포·서빙·운영하기 위한 기술을 단계적으로 구현했다. 이를 바탕으로 오케스트로는 기존 그래픽처리장치(GPU) 중심으로 제공해온 AI 추론 운영 플랫폼 '콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)'의 지원 범위를 RNGD까지 확대했다. 콘체르토 AI는 AI 모델 배포와 서빙, 컴퓨팅 자원 관리, 서비스 모니터링 등을 통합 지원하는 AI 추론 인프라 플랫폼이다. 양사는 NPU 기반 LLM 서빙 환경을 직접 구성해야 하는 부담을 줄이고 NPU에서도 AI 서비스를 구축·운영할 수 있는 환경을 마련했다고 설명했다. GPU와 NPU를 함께 활용하는 이기종 AI 인프라 운영 기술도 강화한다. 콘체르토 AI는 요청 특성과 가속기 자원을 고려해 추론 경로를 구성하는 지능형 라우팅과 토폴로지 기반 스케줄링 기능을 지원한다. 이를 통해 GPU와 NPU 등 서로 다른 AI 가속기를 서비스와 워크로드 특성에 따라 활용할 수 있도록 한다. 향후 모델과 추론 런타임, AI 가속기를 아우르는 통합 운영·모니터링 기술도 고도화할 계획이다. 이번 협약을 계기로 양사는 기술 검증 중심의 협력을 실제 고객 사업으로 확대할 방침이다. 다양한 AI 모델과 워크로드를 대상으로 RNGD 기반 AI 인프라의 성능과 안정성을 검증하고 고객 대상 벤치마크테스트(BMT)와 실증을 진행해 실제 서비스 환경에 적합한 구축·운영 모델을 구체화할 계획이다. 공공·금융·기업 고객의 AI 서비스 요구와 워크로드 특성에 맞춰 RNGD 기반 인프라를 공동 설계·제안하고 BMT와 실증을 실제 구축 사업으로 연결한다는 방침이다. 공동 영업과 마케팅, 기술 지원을 통해 산업별 구축 사례를 확보하고 신규 사업 모델도 발굴한다. 오케스트로의 AI 인프라 풀스택 소프트웨어와의 연계도 확대한다. 서버 가상화 솔루션 '콘트라베이스', 클라우드 네이티브 운영 관리 플랫폼 '비올라', 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 플랫폼 '오케스트로 CMP', 데브옵스 솔루션 '트럼본' 등을 활용해 AI 인프라 구축부터 플랫폼 운영과 통합 관리까지 지원한다. 양사는 국산 AI 모델과 가속기, AI 인프라 소프트웨어를 결합한 'K-AI 인프라' 생태계 확산에도 협력한다. RNGD와 오케스트로의 AI 인프라 기술을 기반으로 공공·금융·기업의 프라이빗 AI와 소버린 AI 구축 수요를 공략하고 국산 NPU 기반 AI 인프라의 적용 범위를 확대한다는 목표다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 "AI가 실제 기업·공공 환경에 확산되면서 AI 가속기의 성능과 전력 효율뿐 아니라 다양한 AI 워크로드를 안정적으로 배포·운영할 수 있는 소프트웨어와 인프라 역량의 중요성이 더욱 커지고 있다"며 "오케스트로의 AI 인프라 소프트웨어 스택과 RNGD를 결합해 대규모 AI 데이터센터와 토큰 팩토리를 최적으로 운영할 수 있는 풀스택 솔루션을 구현하고 공공·금융·기업 고객의 실제 서비스 환경에서 상용 구축을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 "올해 초부터 퓨리오사AI와 긴밀한 기술 협력을 이어오며 NPU에서도 AI 모델을 손쉽게 배포·서빙하고 운영할 수 있는 기술 기반을 마련하고 GPU와 NPU를 아우르는 AI 추론 인프라로 콘체르토 AI의 기술 범위를 확장해 왔다"며 "이번 협약을 계기로 기술 검증을 고객 실증과 사업화로 연결하고 양사 기술 경쟁력을 결합해 공공·금융·기업 시장에서 새로운 AI 인프라 레퍼런스를 만들어 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.21 15:05한정호 기자

리벨리온 NPU, SKT 4대 상용 AI 서비스에 채택…'하루 40억 토큰' 처리

국내 인공지능(AI) 반도체 스타트업 리벨리온의 신경망처리장치(NPU)가 SK텔레콤의 주요 상용 AI 서비스 4종의 핵심 엔진으로 전면 확대 적용됐다. 국산 AI 반도체가 대규모 트래픽을 실시간으로 감당하는 주류 인프라로 자리 잡았다는 평가가 나온다. 리벨리온은 자사 AI 반도체가 SK텔레콤 대표 서비스 4개의 핵심 기능에 확대 탑재됐다고 21일 밝혔다. 지난해 12월 '에이닷 통화요약' 관계추정 기능에 자체 NPU 서버 '아톰맥스(ATOM-Max)'를 최초 상용 적용한 이후 반년 만에 음성합성, 인공지능 고객센터, 피싱 문자 차단 등으로 적용 범위를 넓혔다. 구체적으로는 지난 6월부터 순차적으로 ▲에이닷 통화요약 '한 줄 요약' ▲에이닷 '스트리밍 음성합성(TTS)' ▲AI 고객센터(AICC) '상담 후처리 및 검색 시스템' ▲스캠뱅가드 '미끼문자 탐지' 등 4대 서비스에 리벨리온 NPU가 도입됐다. 현재 리벨리온 인프라가 처리하는 트래픽은 하루 약 1,400만 건, AI 모델이 연산하는 최소 단위인 토큰 기준으로는 일 40억 개를 웃돈다. 이는 글로벌 빅테크의 대규모 상용 서비스에 버금가는 수준이다. 특히 저지연·고성능 연산력을 기반으로 텍스트 생성과 동시에 문장 단위로 음성을 즉시 합성하는 에이닷 스트리밍 TTS를 지연 없이 구동해 매끄러운 대화 경험을 제공한다. 또 글로벌 표준 배포 환경을 지원해 스캠뱅가드가 서비스 중단 없이 신종·변종 사기 탐지 모델을 즉시 업데이트할 수 있도록 뒷받침한다. SK텔레콤은 NPU 수십 대와 가속 카드 수백 장을 연동한 'NPU 팜(Farm)'을 구축하고 사내 여러 서비스가 자원을 공유하는 풀(Pool) 방식을 도입했다. 서비스 워크로드에 맞춰 GPU와 NPU를 유연하게 재배치함으로써 전사 컴퓨팅 인프라 비용을 대폭 낮췄다. 박성현 리벨리온 대표는 “국민이 매일 쓰는 대규모 서비스 4개가 리벨리온 인프라 위에서 원활하게 가동되며 국산 NPU의 신뢰성을 입증했다”며 “상용 운영 실적을 발판 삼아 금융·통신·공공 등 국내외 AI 시장 공략을 가속화하겠다”고 말했다. 박병관 SK텔레콤 코어플랫폼담당은 "AI 컴퓨팅 수요가 증가함에 따라 GPU뿐만 아니라 리벨리온의 NPU를 적극 도입하여 활용하고 있다. AI 서비스 태스크별 특성에 맞춰 GPU와 NPU를 선별적으로 활용 및 재배치해 전사 AI 자원 활용의 효율성을 높였다”며, “앞으로도 NPU팜을 확대하여 국산 NPU 반도체 활용 시너지를 극대화하고, 사내외 AI 컴퓨팅 수요에 기민하게 대응할 예정이다”라고 전했다.

2026.09.21 09:22전화평 기자

"사람이 좋아하는 영상, AI에겐 다르다"…비트리가 여는 피지컬 AI 시대

"사람이 좋아하는 영상과 인공지능(AI)이 좋아하는 영상은 다릅니다." 김희걸 비트리(BTREE) 대표는 최근 본지와의 인터뷰에서 피지컬 AI 시대를 맞은 영상처리 기술의 변화를 이같이 진단했다. 비트리는 2014년 설립된 국내 대표 영상처리 반도체 IP(설계자산) 기업이다. 카메라 인터페이스부터 영상신호처리(ISP), 비전 IP, 코덱, 디스플레이 프로세싱까지 영상 처리 전 구간의 IP를 자체 개발해 보유하고 있으며, 글로벌 시장에서는 Arm, 베리실리콘과 경쟁 중이다. 사람 눈에서 로봇의 눈으로 김 대표는 그동안 ISP 기술이 '사람이 보기 좋은 영상'을 만드는 데 집중해 왔다고 설명했다. 색 재현성이 좋고 노이즈가 없으며 윤곽이 또렷한 영상이 좋은 영상이라는 기준이 스마트폰 카메라 경쟁을 거치며 수십 년간 정립됐다는 것이다. 하지만 기계가 스스로 판단하고 움직이는 피지컬 AI 시대에는 이 기준이 통하지 않는다는 게 김 대표의 설명이다. 그는 "사람 눈에 선명해 보이도록 윤곽을 과도하게 강조하면 오히려 '링잉' 현상이 생겨 AI 인식률이 떨어진다"며 "AI에게는 색이 화려한 것보다 형태의 경계가 끊기지 않고 필요한 정보가 살아있는 영상이 더 중요하다"고 설명했다. 비트리가 개발 중인 초저조도 영상처리 솔루션이 대표적 사례다. 사람 눈으로는 사물을 구분할 수 없는 0.01럭스 수준의 어두운 환경에서도, 일반 이미지 센서와 자체 알고리즘만으로 AI가 인식 가능한 수준의 영상을 복원해낸다. 김 대표는 "특수 센서 없이 프레임을 누적시켜 밝기를 확보하는 방식"이라며 "AI가 못 보던 것을 보게 해주는 기술이 곧 경쟁력이 되는 시대"라고 말했다. 비트리는 자체 신경망처리장치(NPU)도 이런 관점에서 설계했다. 통상 1~2톱스(TOPS) 수준의 경량 NPU를 탑재해, 고성능 메인 AI 반도체를 상시 구동하는 대신 객체나 얼굴을 먼저 감지했을 때만 메인 칩을 깨우는 방식이다. 각 영상처리 블록이 연산 결과를 서로 넘겨받아 중복 연산을 줄이는 이른바 '어웨어(Aware)' 기술도 비트리가 자체 개발해 보유한 핵심 기술 중 하나다. 안전이 새로운 기준이 되는 시대 김 대표는 피지컬 AI 확산이 영상처리 기술에 '안전'이라는 새로운 잣대를 요구하고 있다고도 짚었다. 그는 자동차 반도체 시장에서 국제 기능안전 표준인 ISO 26262 인증이 사실상 필수 조건으로 자리 잡았다고 소개했다. 인증이 없으면 아예 고객사와의 협상 테이블에도 앉지 못한다는 것이다. 비트리는 2년 반 가량의 취득 과정을 거쳐 ISP IP에 대한 해당 인증을 확보했다. 그는 "자동차뿐 아니라 사람과 부딪힐 수 있는 로봇 분야로도 이런 안전 인증 요구가 확산될 것"이라며 "오작동이 곧 사고로 이어지는 물리적 AI 기기라면 어디든 검증된 영상처리 기술이 필요해질 것"이라고 전망했다. 김 대표는 장기적으로는 영상처리 플랫폼에 보안 기능까지 결합하겠다는 구상도 밝혔다. 그는 "앞으로는 사람의 조작이 아니라 영상 데이터 자체가 기계를 움직이는 명령이 되는 세상이 온다"며 "영상이 왜곡되거나 해킹당하면 곧바로 사고로 이어질 수 있는 만큼, 자체 보유한 양자난수생성(QRNG) 기술을 접목해 영상 보안까지 아우르는 회사로 나아가겠다"고 말했다.

2026.09.16 16:48전화평 기자

[AI 고속도로] 공무원 AI도 국산 NPU로…범정부 인프라 다변화 속도

정부가 그래픽처리장치(GPU) 중심으로 구축해온 범정부 인공지능(AI) 인프라에 국산 신경망처리장치(NPU)를 본격 투입한다. 공무원이 사용하는 생성형 AI와 업무 특화 AI 에이전트를 NPU에서 구동하고 기존 GPU 환경과 성능·경제성을 비교해 향후 공공 AI 인프라를 다변화한다는 구상이다. 14일 업계에 따르면 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 최근 약 133억원 규모 'NPU 기반 범정부 AI 서비스 구현' 사업을 발주하고 사업자 선정에 착수했다. 사업 기간은 계약 체결일로부터 180일이며 오는 29일 입찰을 마감한다. 과학기술정보통신부가 사업을 총괄하고 행정안전부가 협업부처로 참여한다. GPU 중심 범정부 AI, 국산 NPU로 넓힌다 이번 사업은 정부가 지난해부터 구축·운영 중인 '범정부 AI 공통기반'의 연산 자원을 GPU에서 NPU까지 확대하는 것이 핵심이다. 범정부 AI 공통기반은 중앙부처와 지방정부 공무원이 행정망에서 민간 AI 모델과 생성형 AI 서비스를 안전하게 활용할 수 있도록 마련한 플랫폼이다. 정부는 현재 GPU 중심 인프라가 구축·운영 비용과 전력 소모가 크고 단일 공급망 의존도가 높다는 점을 중장기적인 확장 과제로 보고 있다. 이에 AI 모델 학습에는 기존 GPU 자원을 활용하고 실제 서비스를 제공하는 추론 단계에는 NPU를 적용하는 방안을 검증할 계획이다. 공공 업무에서 활용되는 생성형 AI가 대규모 모델 학습보다 질의응답과 문서 요약 등 반복적인 추론 작업에 집중되는 만큼 전력 효율과 동시 요청 처리에 강점이 있는 NPU의 활용 가능성이 높다는 판단이다. 도입되는 NPU 서버는 퓨리오사AI와 리벨리온 제품으로 총 25대 이상이다. NIA가 양사와 체결한 물품공급·기술지원협약에 따르면 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 탑재한 서버는 대당 2억8600만원으로 총 18대, 리벨리온 '리벨100' 기반 서버는 대당 7억원으로 총 7대가 제시됐다. 이를 기준으로 한 서버 도입 규모는 총 100억4800만원이며 최종 도입 대수는 사업 과정에서 일부 조정될 수 있다. NPU를 단순히 도입하는 데 그치지 않고 실제 공무원 업무에 활용할 서비스도 구현한다. 우선 NPU와 민간 AI 모델을 활용해 범정부 공무원이 공동으로 사용할 수 있는 생성형 AI '공통챗'을 연내 구축한다. 'K-엑사원'과 'A.X' 등 NPU에서 구동 가능한 국내 AI 모델을 우선 활용하고 기존 범정부 AI 공통기반의 검색증강생성(RAG) 체계와 연계해 답변 정확도와 최신성을 높일 계획이다. 공무원의 실제 업무를 단계적으로 수행하는 AI 에이전트도 5종 이상 개발한다. 단순 질의응답을 넘어 자료 수집·분석부터 내용 검토와 판단 지원, 최종 결과물 작성까지 일련의 업무를 수행하도록 설계할 예정이다. 기존 범정부 AI 공통기반에서 개발한 '법령비서'와 같은 서비스 유형을 우선 검토하고 지식 검색과 문서 분석·요약, HWP·HWPX 문서 생성·편집 등 공공업무에 필요한 기능도 구현할 방침이다. 클라우드·SI 업계도 수혜…새 공공시장 열린다 이같은 요건으로 이번 프로젝트는 국산 NPU 기업뿐 아니라 클라우드와 시스템통합(SI) 업계에도 새로운 공공 AI 사업 기회가 될 전망이다. 최종 선정 사업자는 서로 다른 NPU의 하드웨어·소프트웨어 구조와 네트워크, 자원관리 방식을 범정부 AI 공통기반과 통합하고 민간 AI 모델의 포팅·양자화와 서빙엔진 연계, API 호환성 확보 등 서비스 구현 전반을 담당하게 된다. 특히 행정망 내 NPU 인프라와 AI 서비스를 제공하기 위한 클라우드 시설 제공자의 참여도 필수 조건으로 제시됐다. 이에 대형 IT서비스·클라우드 기업을 중심으로 사업 참여를 위한 컨소시엄 구성과 협력 논의가 이어질 것으로 예상된다. 이번 입찰은 대기업 소프트웨어 사업자의 참여 제한이 적용되지 않는 예외 사업으로, 공동수급도 허용됐다. NPU 장비 구축뿐 아니라 클라우드 인프라와 행정망 연계, AI 플랫폼 구축, 서비스 개발까지 한 사업에 포함된 만큼 실제 수주 경쟁에선 대규모 공공 SI와 클라우드 운영 역량이 중요하게 작용할 전망이다. 국내 IT서비스 업계는 이미 국산 NPU를 상용 서비스에 적용하며 관련 경험을 쌓고 있다. KT클라우드는 리벨리온 NPU 기반 공공 전용 NPU 서비스를 선보였고 가비아 역시 리벨리온 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시했다. 삼성SDS도 퓨리오사AI 레니게이드 기반 NPUaaS를 삼성클라우드플랫폼(SCP)에 올렸으며 LG CNS도 GPU와 NPU 등 다양한 AI 연산 자원을 구독형으로 제공하는 'XPU웍스'를 선보였다. 정부 역시 그간 'K-클라우드 프로젝트'와 'AI 반도체 팜 구축·실증' 등을 통해 국산 NPU의 성능 검증과 초기 시장 확보를 지원해왔다. 국내 클라우드 기업과 NPU 업체 간 협력으로 의료·번역·챗봇 등 AI 서비스를 실증하면서 운영 경험을 축적했다. 그동안 실증 중심이었던 정책이 이번에는 범정부 공통 AI 서비스라는 실제 행정 수요와 연결되는 모습이다. 정부 입장에서도 이번 사업은 단순한 국산 AI 반도체 구매 이상의 의미를 갖는다. 실제 행정업무에서 GPU와 NPU의 성능과 제약사항, 운영 안정성, 경제성을 비교해 향후 어떤 업무에 NPU를 적용할지 판단할 기준을 확보할 수 있어서다. NIA는 실제 운영 데이터를 바탕으로 GPU 대비 NPU 활용성을 분석하고 향후 NPU 인프라의 단계적 전환·확산 방향과 기술·경제성 판단 기준을 마련할 방침이다. 정부는 공공부문이 국산 NPU의 초기 수요처 역할을 맡아 GPU 중심의 단일 공급망 의존도를 낮추는 동시에 국내 AI 반도체 생태계와 공공 AI 인프라의 자립 기반을 함께 키우겠다는 구상이다. NIA 측은 "공공부문 AI 활용 일상화에 대비해 NPU 기반 추론형 AI 서비스의 적용 가능성을 확인할 것"이라며 "활용 사례와 초기 수요 창출을 통해 공공 AI 반도체 인프라 확산 기반을 마련할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.14 12:34한정호 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

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