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딥엑스, 세계 표준 AI 모델 YOLO 플랫폼에 네이티브 통합

인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 세계에서 가장 널리 사용되는 객체인식 AI 모델 'YOLO'를 개발한 울트라리틱스와 전략적 기술·시장 진출 파트너십을 체결했다고 15일 밝혔다. 울트라리틱스는 전세계 컴퓨터 비전 개발자들이 가장 많이 사용하는 AI 모델 프레임워크를 제공하는 기업이다. YOLO는 산업용 카메라, 로봇, 자율주행, 스마트시티 등 분야에서 사실상 표준 모델로 자리 잡고 있다. 해당 플랫폼은 매일 30만회 이상 다운로드된다. 수많은 글로벌 기업과 개발자들이 실제 제품과 서비스에 활용하는 핵심 개발환경으로 기능한다. 울트라리틱스는 단순한 모델 개발사를 넘어, 비전 AI 생태계 전반을 연결하는 '디벨로퍼 플랫폼'이자 글로벌 AI 배포 관문 역할을 하고 있다. 이번 협력으로 글로벌 표준 플랫폼에 딥엑스의 신경망처리장치(NPU)가 네이티브 형태로 직접 통합될 수 있다. 네이티브 형태는 AI 모델이나 데이터가 그래픽처리장치(GPU) 같은 범용 프로세서를 거치지 않고, NPU 하드웨어 구조에 최적화된 연산 방식(저정밀도 행렬 연산 등)을 곧바로 활용하도록 직접 설계·통합된다. 딥엑스는 "개발자들은 울트라리틱스 파이썬 패키지에서 단 한 줄의 명령어(format=deepx)만으로 별도의 복잡한 변환 과정 없이 AI 모델을 딥엑스 칩에 최적화해 배포할 수 있다"며 "이는 AI 모델 개발부터 실제 디바이스 적용까지 이어지는 과정에서 가장 큰 장애물로 꼽히던 하드웨어 통합 문제를 해소한 것으로, 원클릭 수준의 개발환경을 구현했다"고 강조했다. 김녹원 딥엑스 대표는 "이번 협력은 K-AI 반도체가 전세계 개발자들에게 '디폴트' 선택지가 되는 중요 전환점"이라며 "로봇, 스마트시티, 가전 등 일상 속 모든 기기에 딥엑스 지능이 사실상의 표준 피지컬 AI 반도체가 되는 시대를 앞당기겠다”고 말했다.

2026.05.15 15:55전화평 기자

[종합] 삼성SDS 컨소, 국가AI컴퓨팅센터 주도…NPU 생태계 육성도 품는다

삼성SDS 컨소시엄이 '국가인공지능(AI)컴퓨팅센터' 구축 사업의 민간 사업자로 최종 선정됐다. 기술·정책 평가와 금융심사 등 합격점을 받은 영향이다. 해당 사업은 2분기 내 설립이 예정된 민·관 합작 특수목적법인(SPC)을 통해 속도가 더욱 붙을 예정이며, 국산 신경망처리장치(NPU) 생태계 육성 병행으로 'AI 고속도로' 전략 추진에도 시너지를 낼 전망이다. 과학기술정보통신부는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업 민간참여자로 삼성SDS 컨소시엄을 최종 확정했다고 11일 밝혔다. 이번 컨소시엄에는 삼성SDS를 비롯해 네이버클라우드·삼성물산·카카오·삼성전자·클러쉬·KT·전라남도·서남해안기업도시개발 등이 참여했다. 센터는 전남 해남 솔라시도 데이터센터파크 부지에 조성될 예정이다. 이날 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA), 삼성SDS 컨소시엄은 사업 실시협약과 SPC 설립·운영을 위한 주주간계약도 체결했다. 계약에 따르면 올해 2분기 내 민·관 합작 SPC를 설립하고 3분기 중 센터 착공에 나설 계획이다. 이후 SPC를 중심으로 추가 자금을 조달해 총 2조 5000억원 규모로 사업을 확대한다는 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "국가AI컴퓨팅센터가 민·관 공동 투자의 모범 사례로서 향후 민간의 본격적인 AI 인프라 투자를 촉진하는 마중물이 될 것으로 기대한다"며 "대한민국이 누구나 AI 혁신에 마음껏 도전할 수 있는 혁신의 장이자 아시아 AI 인프라 허브로 성장할 수 있도록 적극 지원할 계획"이라고 밝혔다. 국가AI컴퓨팅센터, 국가 AI고속도로 전략 핵심 인프라 국가AI컴퓨팅센터는 정부가 추진 중인 AI 고속도로 전략의 핵심 인프라 사업으로 꼽힌다. 대규모 AI 연산 자원을 국가 차원에서 확보해 기업과 연구기관, 스타트업 등이 안정적으로 활용할 수 있도록 지원하는 것이 목표다. 정부와 민간이 공동으로 SPC를 설립해 사업을 추진하며 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 인프라를 구축할 계획이다. 이번 사업은 당초 계획보다 지연됐다. 정책금융기관 금융심사가 길어진 탓이다. 업계에선 조 단위 사업 특성상 대출 구조와 금리, 리스크 분담 방식을 둘러싼 의견 불일치가 있었던 것으로 보고 있다. 사업 초기엔 두 차례 유찰도 겪은 바 있다. 당시 공공 지분 51% 구조와 국산 NPU 의무 탑재 조건 등이 민간 부담을 키웠다는 평가가 주요했다고 알려졌다. 이에 정부는 공공 지분을 30% 미만으로 낮추고 NPU 의무 탑재 조항과 매수청구권 등을 완화하는 방식으로 민감 부담을 낮춘 상태다. 업계 일각은 이번 국가AI컴퓨팅센터 사업이 국산 AI 반도체 생태계 성장을 견인할 수 있다는 의견을 내기도 했다. 정부가 센터 내 연구개발(R&D) 존을 조성해 국산 AI 반도체 설계·검증 환경을 지원하고 상용화 직전 단계 NPU 시범 운영과 신뢰성 검증, 실제 서비스 환경에 적용한다는 입장을 내놨기 때문이다. 이러한 행보는 'K-엔비디아' 프로젝트와도 맞물린다. 정부는 국민성장펀드를 기반으로 향후 5년간 총 50조원 규모 AI·반도체 투자를 추진 중이며 저전력·고효율 NPU를 중심으로 국내 AI 반도체 경쟁력을 끌어올리겠다는 전략을 내세우고 있다. 실제 국민성장펀드는 최근 리벨리온의 NPU 양산 및 차세대 AI 반도체 개발 사업에도 직접 투자를 결정했다. 정부 재원과 산업은행, 민간 자금을 합쳐 총 6000억원 규모 투자를 추진하며 국산 AI 반도체 생태계 육성에 속도를 내고 있다. NPU 운영 경험 쌓은 삼성SDS...국가AI컴퓨팅센터 구축 큰 역할할지 주목 컨소시엄 주관 기업인 삼성SDS가 기존 NPU 운영 경험을 통해 국가AI컴퓨팅센터 구축에 큰 역할을 할 수 있을지도 주목을 받고 있다. 삼성SDS는 오는 7월 퓨리오사AI의 NPU '레니게이드' 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 삼성클라우드플랫폼(SCP)에 출시할 예정이다. 업계에선 국가AI컴퓨팅센터 구축 과정에서도 이같은 국산 NPU 운영 경험이 활용될 수 있다고 기대하고 있다. 앞서 삼성SDS는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업의 우선협상대상자로 선정된 이후부터 SPC 설립을 위한 내부 준비 작업을 진행해왔다. 삼성SDS는 올해 초 실적 발표 컨퍼런스콜에서 국가AI컴퓨팅센터 SPC 설립 전담팀을 구성했으며 데이터센터 설계와 사업 기획 등 사전 준비를 병행하고 있다고 밝혀 눈길을 끌었다. 다만 삼성SDS 측은 구체적인 NPU 운영 구조와 역할은 SPC 설립 이후 확정될 것이라는 입장이다. 삼성SDS 관계자는 "국가AI컴퓨팅센터는 SPC가 설립된 이후 구체적인 내용들이 결정되는 구조"라며 "NPU 운영이나 세부 역할 역시 향후 SPC 안에서 구체화될 것"이라고 밝혔다. 이어 "현재는 SPC 설립을 위한 준비 단계이며 향후 컨소시엄 내에서 구체적인 운영 구조와 역할 등이 순차적으로 구체화될 예정"이라며 "국가AI컴퓨팅센터 구축 사업이 계획대로 추진될 수 있도록 사전 준비를 이어가고 있다"고 덧붙였다.

2026.05.11 18:42한정호 기자

국산 소프트웨어·하드웨어 뭉쳤다…노타·모빌린트 '맞손'

노타가 국산 인공지능(AI) 반도체 기업 모빌린트와 손잡고 온디바이스 AI 상용화 생태계 확장에 나선다. 노타는 모빌린트와 AI 최적화 기술 공급 및 전략적 파트너십 계약을 체결했다고 7일 밝혔다. 노타의 AI 모델 경량화·최적화 소프트웨어 기술과 모빌린트의 고성능 신경망처리장치(NPU) 설계 기술을 결합해 글로벌 엣지 AI 시장에서 고성능·저전력 솔루션을 공동 구축한다는 목표다. 이번 계약을 통해 모빌린트는 자사 NPU 제품 MLA100·MLA400에 노타 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'를 라이선스 방식으로 도입한다. 고객은 하드웨어와 함께 AI 모델 최적화·배포 환경까지 제공받을 수 있게 됐다. 노타는 이번 협력으로 넷츠프레소 적용 하드웨어 생태계를 국산 NPU 영역으로 확장한다. 모빌린트 MLA100·MLA400 기반 카드와 서버에서 자사 비전 AI 솔루션 '노타 비전 에이전트(NVA)'를 구동하는 방안을 검토하고, 산업안전·지능형 교통체계·스마트시티·보안관제 등 엣지 기반 영상 AI 시장에서 하드웨어·소프트웨어 통합 솔루션 사업 기회를 확대할 계획이다. 노타는 앞서 Arm과 넷츠프레소에 대한 다년간 라이선스 계약을 체결하며 Arm 기반 AI 개발 생태계로 기술 적용 범위를 확장했다. 삼성전자 모바일 AP 엑시노스 2600에 넷츠프레소 기술을 연속 공급하고, 퓨리오사AI NPU 레니게이드(RNGD)에도 AI 최적화 기술을 적용한 바 있다. 채명수 노타 대표는 "넷츠프레소가 모빌린트 NPU 위에서 더 많은 AI 모델을 더 빠르게 최적화하는 환경을 갖춤으로써 국산 하드웨어와 소프트웨어 결합의 실질적인 상용화 사례를 만들겠다"고 말했다.

2026.05.07 12:37이나연 기자

캠브리콘, 1분기 실적 호조에 주가 14% 급등…中 AI 칩 국산화 속도

중국의 인공지능(AI) 반도체 기업 캠브리콘이 올해 1분기 '어닝 서프라이즈'를 기록하며 상하이 증시에서 주가가 14% 급등했다. 중국 정부 반도체 자급정책과 AI 컴퓨팅 수요 폭발이 실적 견인차였다. 블룸버그는 캠브리콘이 자국 내 핵심기술 자립화 추진에 힘입어 1분기 매출이 전년 동기보다 2배 이상 증가했다고 지난달 30일(현지시간) 보도했다. 상하이 증권거래소 공시에 따르면 캠브리콘의 올해 1분기 매출은 28억8000만위안(약 6226억5600만원)을 기록해 전년 동기(11억1000만위안)보다 수직 상승했다. 순이익 역시 10억1000만위안으로 집계돼, 지난해 같은 기간(3억5600만위안)보다 3배 가까이 늘었다. 블룸버그는 증권가 연구원 발언을 인용해 캠브리콘이 폭발적 AI 수요와 강력한 운영 레버리지를 바탕으로 본격 수익 창출 단계에 진입했다고 평가했다. 캠브리콘의 성장은 미국의 수출 통제로 엔비디아와 AMD의 최신 AI 가속기 수입이 차단된 상황에서, 중국 기업들이 국산 대체재로 빠르게 눈을 돌린 결과다. 캠브리콘은 화웨이와 함께 현지 시장 공백을 메우기 위해 치열하게 경쟁하고 있다. 올해 AI 칩 생산량을 지난해의 3배 이상 확대할 방침인 것으로 알려졌다. 시장 전망도 밝다. 모건스탠리는 중국 AI 반도체 시장이 2030년까지 670억달러(약 99조원) 수준으로 성장할 것이라고 전망했다. 특히 현지 업체 시장 점유율은 2024년 기준 3분의 1 수준에서 2030년에는 4분의 3 이상으로 확대될 것으로 예상했다. 중국 반도체 생태계 전반에도 훈풍이 분다. 또 다른 AI 칩 업체 메타X는 1분기 매출이 75% 급증했다. 반도체 장비업체 나우라도 26% 매출 성장률을 기록했다. 비록 미국 정부 제재로 TSMC 파운드리 이용 등에 제약이 있지만, 자국 인프라 수요를 바탕으로 중국 반도체 기업 성장세는 당분간 지속될 전망이다.

2026.05.01 10:01전화평 기자

SKT 데이터센터 찾아간 정부...국산 AI반도체 활용 점검

과학기술정보통신부는 인천 SK텔레콤 AI 서비스 전용 데이터센터(AIDC)와 LG AI연구원을 방문해 국산 AI 반도체 활용 현황을 점검하고 기업의 의견을 청취했다고 29일 밝혔다. 현장방문은 국산 AI반도체의 본격 양산 시점을 계기로 AI 반도체가 적용된 상용 서비스를 살펴보고, 수요자 관점에서의 경험과 평가, 현장 실무자들의 애로사항을 수렴하기 위한 취지로 진행했다. 정부가 추진 중인 'K-엔비디아 육성 프로젝트'의 산업 현장을 직접 방문하고, 국산 NPU의 적용 현황을 파악하기 위해 마련됐다. 최근 AI 산업 중심축이 대규모 학습에서 실시간 추론으로 이동하면서, 정부는 추론에 특화되고 전력 효율이 높은 NPU를 중심으로 국산 AI 반도체 생태계 구축에 나서고 있다. 지난 3월 열린 'K-엔비디아 육성 프로젝트' 민관 합동 간담회에서 정부는 국민성장펀드를 통해 AI 반도체 분야에 5년간 50조원, 올해 10조 원 규모 장기 인내 자본을 공급하고, 2030년까지 AI 반도체 글로벌 유니콘 기업 5곳을 배출한다는 목표를 발표한 바 있다. SK텔레콤 AIDC엔 한국 AI 반도체 기업 리벨리온의 데이터센터용 NPU '아톰'과 '아톰 맥스'를 탑재한 서버가 설치됐다. 현장엔 이도규 과학기술정보통신부 정보통신정책실장이 참석하고 박병관 SK텔레콤 코어플랫폼담당과 박성현 리벨리온 대표가 동행했다. 현장에서 박병관 담당은 “SK텔레콤은 아톰과 아톰 맥스 기반 서버를 에이닷 전화 통화 요약, 반려동물 영상 진단 보조 서비스인 엑스칼리버에 적용하고 있으며, 향후 아톰 맥스 기반의 상용 서비스를 지속 확대할 계획이다”고 설명했다. 특히, 에이닷 전화 통화 요약은 하루 최대 5000만건 API 호출을 처리하고 있는 만큼, 국산 AI반도체의 상업적 활용성을 증명한다고 과기정통부는 설명했다. SK텔레콤과 리벨리온은 국산 NPU 생태계 확대를 위해 기술 협력을 더욱 강화하고 있다. 지난달 양사는 글로벌 반도체 설계 기업 Arm과 3자 MOU를 체결하고 CPU와 NPU를 결합한 AI 추론 서버 공동 개발에 착수했으며, 향후 실증을 통해 SK텔레콤 자체 파운데이션 모델 'A.X K1'을 해당 서버에서 운영하는 방안도 검토 중이다. SK텔레콤은 자회사 사피온코리아와 리벨리온의 합병 과정을 거치며 리벨리온의 주요 주주로 자리매김했고, 이를 토대로 자사 데이터센터와 AI 서비스 전반에 리벨리온 NPU 적용을 확대하는 등 협력 사례를 만들어가고 있다. 양사는 NPU 적용 범위를 지속 확대하며 국산 NPU 생태계 구축에 앞장설 계획이다. SK텔레콤 관계자는 "국가 간 AI 기술 경쟁이 심화하는 가운데 한국 AI 생태계의 자립성 강화는 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소"라며 "국산 LLM이 국산 NPU를 통해 서비스되는 소버린 AI를 확대해 나갈 계획이다"고 말했다. 두번째로 방문한 LG AI연구원은 최근 스탠퍼드대 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)에서 '주목할 만 한 인공지능 모델'로 발표한 K-엑사원, 엑사원 4.0 등과 국산 AI반도체 기업인 퓨리오사AI의 레니게이드 등 AI 반도체를 결합하고 있는 현장이다. 레니게이드는 국산 AI반도체 중 최초로 고대역폭 메모리(HBM)를 활용해 양산된 제품이다. 과기정통부는 국산 대형언어모델인 엑사원과 국산 AI 반도체를 통해 한국 기술로 실현한 AI풀스택 서비스를 구축한다는 의미가 있다고 짚었다. 이도규 정보통신정책실장은 “현장 방문을 통해 우리 손으로 만든 국산 AI반도체의 실제 활용 현장을 눈으로 직접 확인하고, 현장의 솔직한 의견을 들을 수 있었다”며 “이제 본격 양산되고 있는 AI 반도체가 시장에 빠르게 도입 확산되고, 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있도록 정부가 끝까지 뒷받침 하겠다”고 밝혔다.

2026.04.29 16:36홍지후 기자

중부발전, 'KOMIPO 피지컬 AI 기업발굴 협의체' 출범

한국중부발전(대표 이영조)은 28일 'KOMIPO 피지컬 AI 기업발굴 협의체'를 출범했다. 이와 함께 KAIST 글로벌기술사업화센터(GCC)와 업무협약을 체결하고 발전 현장을 거점으로 한 국산 NPU 기반 피지컬 AI 실증 생태계 조성에 본격적으로 착수했다. 협의체는 AI와 로봇 기술을 보유한 중소기업이 발전 현장에서 기술을 검증하고 공신력 있는 실증 이력을 확보할 수 있도록 돕기 위해 구성됐다. 조직은 총괄위원회 산하 기획·기술검증·현장실증 등 3대 분과 체제로 운영된다. 한국AI·로봇산업협회가 운영을 총괄하고 KAIST GCC가 초격차 기술기업 발굴과 정부 R&D 기획을 담당하는 3자 협력 구조를 갖췄다. 중부발전은 참여 기업에 실질적인 혜택을 제공한다. 발전 데이터와 실증장소를 무상으로 개방하고, 기업당 2000만원의 과제 기획비를 지원한다. 또 발전소 직원이 직접 컨설팅하는 'Field-Pass 멘토링', 수요 매칭을 위한 'AI 매칭데이', 국가 R&D 공모 컨설팅 등 기업 성장의 전 주기에 걸친 패키지 지원을 제공한다. 중부발전 측은 “이번 사업은 국산 저전력 AI 반도체의 공공 판로를 개척함으로써 정부의 'AI 3대 강국 실현' 및 반도체 산업 자립화 정책에 실질적으로 기여할 것”으로 내다봤다. 중부발전과 KAIST GCC는 협약에 따라 AI 스타트업 공동 발굴부터 투자 연계, 글로벌 기술사업화, 해외사업장 실증 지원에 이르기까지 사업 전 과정에 걸쳐 동반 지원에 협력하기로 했다. 이종국 중부발전 기획관리본부장은 “AI 중소기업에는 성장의 기회를, 발전소에는 안전과 효율 확보라는 상생 협력의 장을 펼처 나갈 것”이라며 “앞으로도 AI 기업과의 적극적인 협력을 통해 대한민국 AI 3대 강국 실현과 에너지 산업의 미래 경쟁력 확보에 선도적인 역할을 수행하겠다”고 밝혔다. 한편, 발대식에서 장병탁 서울대학교 교수는 기조 특강에서 거대언어모델(LLM)에서 신체화된 지능(Embodied AI)으로 진화하는 글로벌 AI 패러다임을 제시하며, 이번 협의체 출범이 발전 산업의 미래 경쟁력을 확보하는 데 중요한 정책적 의의가 있음을 강조했다.

2026.04.28 17:40주문정 기자

HP "AI는 도구 아닌 동료... 새 AI PC로 기업 지원"

"올해는 AI로 지식노동 중 상당 부분이 자동화되고 AI가 도구가 아닌 동료가 될 것이다. 특히 기업 환경에서는 더 이상 클라우드에만 의존할 수 없다. AI를 업무에 투입하려면 기업 내 절차를 바꾸는 한편 연산 성능도 중요하다." 28일 오전 서울 청담 앤헤이븐에서 열린 신제품 출시 기자간담회에서 강용남 HP코리아 대표가 이렇게 강조했다. 이날 HP코리아는 올 2분기부터 시장에 투입할 인텔·AMD·퀄컴 최신 프로세서 기반 AI PC 신제품과 이를 뒷받침할 솔루션인 'HP IQ'를 공개했다. 강용남 대표는 "HP는 PC, 프린터, 협업 디바이스 등 사무 환경 전반을 아우르는 포트폴리오를 기반으로, 각각의 기기가 하나의 지능형 시스템처럼 연결되는 '일의 미래'를 만들어가고 있다"고 말했다. "기업 규모와 용도, 예산에 맞는 다양한 기기 공급" 소병홍 HP코리아 전무는 "HP가 지난 3년간 전 세계 12개 나라, 1만 5000명의 지식근로자 대상으로 설문조사 결과 일과 건강한 관계를 유지하는 근로자는 전체 20%였고 이 중 AI 도구를 일상적으로 활용한다고 답했다"고 설명했다. 이어 "AI 중심이 클라우드에서 엣지로 옮겨오고 있으며 이를 구현하기 위한 AI PC는 중소·중견기업부터 대기업 모두에 중요한 도구다. HP는 이를 위해 용도와 예산에 맞는 다양한 기기를 출시할 예정"이라고 설명했다. 이날 공개된 엘리트북 X G2는 14인치, 3K OLED 디스플레이를 탑재했다. 무게는 999g, 두께는 15.9mm이며 인텔과 AMD, 퀄컴 등 다양한 제조사 실리콘을 탑재한다. 퀄컴 스냅드래곤 X2 기반 제품은 최대 85 TOPS(1초당 1조번 연산) NPU를 내장한다. 키보드형 AI PC/퀄컴 기반 보급형 제품도 공급 엘리트보드 G1a는 올 초 CES 2026에서 공개된 새 컨셉 제품으로 676g 무게 본체에 AMD 라이젠 프로세서와 SSD, 메모리를 담았다. 윈도11 코파일럿+ 기준을 충족하는 50 TOPS NPU를 내장했고 4K 모니터를 최대 4개 장착할 수 있다. 퀄컴 스냅드래곤 X2 엘리트/플러스를 탑재한 엘리트북6 G2q도 국내 출시 예정이다. 소병홍 전무는 "퀄컴 스냅드래곤 기반 PC에 대한 기업 시장의 인식이 개선되고 있고 긴 배터리 지속시간과 고성능 등 장점이 있어 기업 도입 사례가 늘어날 것"이라고 설명했다. 사내 데이터 처리를 위한 AI 워크스테이션으로는 인텔 제온 600 프로세서와 엔비디아 RTX 프로 6000 블랙웰을 조합한 Z8 퓨리 G6i, 엔비디아 블랙웰 GB10 기반 초소형 워크스테이션인 ZGX 나노 등이 공급된다. AI 기반 협업·LLM 강화 'HP IQ' 탑재 HP는 지난 해까지 기업용 노트북에 거대언어모델(LLM) 기반으로 여러 지식을 검색하는 '디스커버', 각종 문서 파일을 분석해 주는 '애널라이즈' 등 기능을 내장한 'AI 컴패니언'을 탑재했다. 올해는 AI 컴패니언의 일부 기능을 계승하면서 회의 지원, 주위 기기 인식과 문서 요약 등 기능을 넓힌 'HP IQ'를 기본 제공한다. 차성호 HP코리아 매니저는 "HP IQ는 오픈소스 LLM인 GPT-OSS-20B(200억개 매개변수) 모델 기반으로 구동되며 PC 내 문서 요약과 검색, 회의록 자동 작성, 회의 참석자 간 파일 공유 기능을 내장했다"고 설명했다. 이어 "HP는 PC 뿐만 아니라 프린터, 화상회의 솔루션 등 폭 넓은 포트폴리오를 가졌고 이를 자동으로 인식하는 '니어센스' 기능을 확장해 미래 업무 환경을 구축할 것"이라고 덧붙였다. 강용남 대표 "모든 분야 1위 달성 목표" 지난 3월 취임한 강용남 HP코리아 대표는 이날 취임 후 첫 공식석상에서 "게이밍 PC와 워크스테이션 뿐만 아니라 모든 분야에서 시장점유율 1위를 달성하는 것이 목표"라고 밝혔다. 강용남 대표는 "HP는 GPU가 들어간 고성능 AI 워크스테이션과 게이밍 PC 등 다양한 폼팩터 제품을 갖췄다. Z시리즈 워크스테이션과 하이퍼X 오멘 게이밍 PC는 현재 국내 시장점유율 1위를 기록중"이라고 밝혔다. 이어 "최근 주목받는 AI를 바탕으로 이들 제품 뿐만 아니라 전체 시장에서 1위를 차지할 수 있을 것이다. 그 시점을 최대한 앞당기는 것이 포부이자 목표"라고 설명했다.

2026.04.28 14:41권봉석 기자

"K-AI칩, 시스템 실증 단계 진입…생태계 전반 자생력 키워야"

“이제는 칩 하나가 얼마나 잘 돌아가는지를 넘어, 실제 보드와 시스템 위에서 작동하는 서비스를 증명해야 하는 단계입니다.” 김지훈 한양대학교 융합전자공학부 교수는 최근 본지와의 인터뷰에서 국내 AI 반도체 팹리스들의 현주소를 이같이 진단했다. 하드웨어 설계 역량은 이미 글로벌 톱티어 수준에 도달했으나, 실제 시장에서 엔비디아의 대안으로 자리 잡기 위해서는 시스템 단위에서 안정성과 소프트웨어 포팅(Porting) 편의성을 입증하는 '실무적 검증'이 최우선 과제라는 설명이다. 단일 칩 설계에서 시스템 실증으로…“이제는 작동하는 서비스의 영역” 올해 국제고체회로학회(ISSCC)에서 리벨리온, 모빌린트 등 국내 AI 반도체 기업들이 보여준 성과는 단순한 학술적 발표에 머물지 않았다. ISSCC는 국제 반도체 올림픽 IEEE(전기전자공학자협회)가 주관하는 세계 최대 규모 반도체 IC(집적회로) 설계 학술대회로, 반도체 올림픽으로도 불린다. 김 교수는 ISSCC DAS(Digital Architectures & systems)분과 TPC(기술 프로그램 위원회)를 올해 2월까지 담당했다. TPC의 역할은 논문을 심사 및 선정하고, 세션을 구성한다. 김 교수는 현장 분위기에 대해 “과거가 칩 하나가 얼마나 잘 돌아가는지를 증명하는 시기였다면, 이제는 여러 개의 칩을 묶어 보드와 시스템 단위로 확장(Scale-out)했을 때 실제 서비스가 원활하게 배포될 수 있는지를 보여주는 단계로 진입했다”고 평했다. 특히 생성형 AI 시장이 급팽창하며 LLM(거대언어모델) 가속을 위한 시스템 단위의 성능 구현이 팹리스들의 핵심 과제로 부상했다. 김 교수는 “현장에서 확인된 국내 기업들의 기술적 성취는 HBM3E와 같은 최신 고대역폭 메모리 적용과 선단 공정 인터페이스 도입 측면에서 글로벌 선도 기업과 어깨를 나란히 했다”며 “다만 수요 기업 입장에서는 하드웨어 스펙보다 기존 GPU 환경에서 개발된 모델을 얼마나 적은 비용으로 NPU에 이식할 수 있는지가 관건”이라고 짚었다. 이어 “사용자의 전환 비용을 낮추고 전체 인프라 운영 비용(TCO) 절감 효과를 수치로 입증해야만 엔비디아의 독주 체제 속에서 실질적인 1차 선택지가 될 수 있다”며, 단순히 칩의 연산 속도가 빠른 것을 넘어 개발자가 엔비디아의 '쿠다(CUDA)'를 사용할 때와 유사한 편의성을 체감할 수 있는 소프트웨어 스택의 성숙도가 시장 안착의 분수령이 될 것이라고 분석했다. 쏠림 경계해야…“생태계 전반 키워야 자생력 확보” 정부가 추진하는 'K-엔비디아 프로젝트'를 통한 5대 NPU 기업 집중 지원은 초기 시장 형성을 위해 불가피한 측면이 있다. 하지만 김 교수는 특정 선도 기업에만 자금이 쏠리는 현상이 장기적으로 국내 시스템 반도체 생태계의 허리를 약화할 수 있다는 우려를 숨기지 않았다. AI 인프라는 연산을 담당하는 NPU 하나로 완성되지 않기 때문이다. 실제로 메모리 확장을 위한 CXL(파네시아), 고속 검색 및 저장 최적화를 위한 VDPU(디노티시아), 데이터 처리를 돕는 DPU(망고부스트) 등 다양한 분야의 플레이어들이 유기적으로 결합해야 강력한 시스템 경쟁력이 생긴다. 김 교수는 “삼성 파운드리 생태계의 핵심인 디자인솔루션파트너(DSP)들의 역량 강화를 포함해 특수 목적 칩을 설계하는 중소 팹리스들까지 두루 육성하는 포괄적 전략이 수반되어야 한다”고 조언했다. 그러면서 “소수 기업이 상장에 성공한 뒤 그 성과가 생태계 전반으로 낙수 효과를 일으킬 수 있도록, 설계 IP부터 패키징에 이르는 전후방 산업의 자생력을 동시에 키워야 한다”고 거듭 강조했다. 설계 기초 인프라 위기…IDEC 예산 삭감 등 '인재 양성' 빨간불 지속 가능한 성장을 위한 인적·물적 토대는 오히려 약화하고 있다고 진단했다. 김 교수가 가장 우려하는 대목은 반도체설계교육센터(IDEC)의 예산 삭감 문제다. 그는 “IDEC은 전국의 대학원생과 연구자들에게 값비싼 설계 툴(EDA)을 지원하고 시제품 제작(MPW) 기회를 제공하는 국내 팹리스 산업의 젖줄”이라며 “이러한 기초 인프라 예산의 위축은 미래 설계 인력들의 실무 경험 축소를 야기하고, 결국 중장기적인 산업 경쟁력 저하로 이어질 수밖에 없다”고 지적했다. 시제품 하나를 만드는 데 수억 원이 드는 환경에서 대학의 설계 경험이 단절되면 기업이 필요로 하는 실무형 인재 확보는 더욱 어려워질 수밖에 없다는 의견이다. 인재 양성 정책의 단절성도 시급한 해결 과제로 꼽혔다. 김 교수는 “AI 반도체 대학원 등 주요 교육 사업이 5년 단위의 단기 기금 사업으로 운영되다 보니 연구의 연속성과 전문성을 담보하기 어렵다”고 토로했다. 글로벌 빅테크 기업들이 국내 우수 인력을 파격적인 조건으로 흡수하고 있는 상황에서, 국내 팹리스 산업의 허리를 담당할 실무 인재를 꾸준히 배출하려면 기초 교육 인프라에 대한 흔들림 없는 지원 체계가 선행되어야 한다는 것이다. 김 교수는 인터뷰를 마치며 “칩 설계 역량은 이미 궤도에 올랐지만, 이를 시스템으로 구현하고 운영할 인재와 인프라가 뒷받침되지 않으면 K-AI칩의 기세는 일회성 돌풍에 그칠 수 있다”며 정책의 지속성과 생태계 전반에 대한 관심을 거듭 당부했다.

2026.04.27 15:08전화평 기자

'갤S26' 오래 쓸수록 안다…스냅드래곤 8 엘리트 5세대의 진가

올해 초 출시된 삼성전자 '갤럭시 S26' 시리즈가 흥행가도를 달리고 있다. 특히 최상위 모델인 울트라 모델의 경우, 국내 사전 판매량에서 70%의 비중을 차지할 정도로 압도적인 선호도를 자랑한다. 갤럭시S26 울트라의 성공을 이끈 주역은 단연 퀄컴 '스냅드래곤8 엘리트 5세대'다. 해당 칩셋은 스마트폰의 두뇌 역할을 담당하는 모바일 AP(애플리케이션 프로세서)다. 갤럭시 S26 일반·플러스 모델은 삼성전자의 자체 칩셋인 '엑시노스'를 일부 탑재했으나, 울트라 모델 만큼은 스냅드래곤이 공고한 입지를 다지고 있다. 장시간 게이밍·AI 작업도 거뜬…스냅드래곤 8 엘리트 5세대의 힘 스냅드래곤 8 엘리트 5세대의 실제 성능을 확인하기 위해 FPS 모바일 게임 '레인보우 식스 모바일'을 실행했다. 게임 내 그래픽은 '매우 높음', FPS는 최대 60으로 설정했다. 또한 갤럭시 기기 내 게임 부스터 기능을 통해 성능을 우선하도록 했다. 그 결과 갤럭시S26은 화면 녹화 기능을 동시에 실현 중임에도 매우 쾌적한 게이밍 환경을 지원했다. 시스템 모니터링 기능에 따르면 FPS는 대부분 60을 유지했고, CPU 부하는 30%대, GPU는 60~70%대를 나타냈다. 1시간 넘게 이어진 게임 및 화면 녹화에도 기기의 발열은 적절한 수준을 유지했다. 게임의 요구 사양 및 최적화 여부에 따라 차이는 있겠으나, 최신 게임을 즐기는 데 전반적으로 무리가 없을 것으로 보인다. 이는 상시 일정한 성능을 유지하도록 설계된 스냅드래곤 8 엘리트 5세대의 힘이다. 해당 칩셋은 퀄컴 오라이온 CPU를 기반으로 한 2+6 옥타코어 구조를 채택했다. 최대 4.74GHz 프라임 코어 2개와 최대 3.62GHz 퍼포먼스 코어 6개로 구성되며, 이전 세대 대비 약 19% 성능이 향상됐다. 슬라이스드 아키텍처 기반 아드레노(Adreno) 840으로 재설계된 GPU는 작업 부하에 따라 연산 유닛을 병렬로 활용하는 구조를 갖추고 있다. 그래픽 성능은 24% 향상되고, 전력 효율은 20% 개선됐다. 또한 최첨단 파운드리 공정인 3나노미터(nm)을 적용해, 매우 강력한 성능을 뒷받침한다. 이를 통해 장시간 사용이나 멀티태스킹 환경에서도 고성능 어플리케이션을 안정적으로 구동할 수 있다는 게 퀄컴의 설명이다. 칩셋의 성능을 가늠해볼 수 있는 긱벤치6 테스트 결과는 싱글코어 3632점, 멀티코어 1만1067점으로 나타났다. GPU는 2만2604점이다. 갤럭시S25 울트라(싱글코어는 2852점, 멀티코어 9433점) 대비 큰 폭의 향상이 있던 것으로 분석된다. 그래픽 성능을 검증하는 3D마크 와일드 라이프 익스트림의 경우 7345점을 기록했다. 평균 FPS는 43.99다. 해당 벤치마크 테스트가 집계한 전체 결과 중 상위 2%에 해당하는 수치다. 갤럭시S26 시리즈의 핵심 무기인 에이전트 AI 기능도 완벽히 지원한다. 스냅드래곤 8 엘리트 5세대는 최신 퀄컴 AI 엔진으로 이전 대비 39% 향상된 헥사곤 (Hexagon) NPU를 갖췄다. 동시에 CPU 내에서 AI 연산을 보조하는 QMX(Qualcomm Matrix Extensions) 엔진은 소규모 AI 연산까지 빠르게 처리한다. 대형 모델은 NPU가, 경량 추론은 NPU와 QMX 엔진이 담당하는 이기종(Heterogeneous) 컴퓨팅 구조로 다양한 에이전트 AI 기능을 효율적으로 처리할 수 있다. APV 코덱 지원…전문가 수준 영상 촬영 가능케 해 스냅드래곤 8 엘리트 5세대는 모바일 플랫폼 최초로 APV(Advanced Professional Video) 코덱 기반의 영상 촬영을 제공하는 칩셋이기도 하다. APV는 전문 영상 제작을 위해 설계된 코덱으로, 고비트레이트 레코딩과 손실이 거의 없는 화질을 제공한다. 전용 하드웨어 인코딩·디코딩을 통해 스마트폰에서도 시네마급 영상 처리가 가능하다. 육안상 RAW에 가까운 화질을 유지하며 컬러 그레이딩이나 노출 보정과 같은 후반 작업에서도 디테일 손실이 거의 없다. 실제로 APV 코덱을 활성화해 서울 여의도 일대의 야경을 촬영해보니, 별도의 기기나 어플이 없이도 매우 선명한 영상을 찍을 수 있었다. 빠르게 달리는 차량도 빛 번짐없이 포착했다. 영상 촬영의 최대 화질은 8K에 달하며, UHD 화질에서는 최대 60FPS의 프레임을 지원한다.

2026.04.24 13:19장경윤 기자

[리뷰] Arm PC 완성형에 근접한 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림

퀄컴이 Arm 기반 윈도 AI PC를 위해 개발한 스냅드래곤 X2 엘리트·엘리트 익스트림 시스템반도체(SoC) 탑재 PC가 이달 중순부터 국내외 시장에 공급되기 시작했다. 스냅드래곤 X2 시리즈 중 최상위 제품인 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림은 자체 개발한 Arm 호환 3세대 오라이언 CPU와 아드레노 X2 GPU, 80 TOPS(1초당 1조 번 연산)급 헥사곤 NPU를 조합해 AI 성능을 강화했다. 여기에 LPDDR5X-9523 메모리 48GB를 프로세서와 통합해 초당 200GB 이상 메모리 대역폭과 지연시간 단축, 전력 소모 절감을 노렸다. 23일 현재 국내 시장에는 스냅드래곤 X2 엘리트를 탑재한 에이수스 젠북 A14, 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림을 탑재한 젠북 A16이 출시됐다. 이중 젠북 A16 모델(UX3607OA-SQ012W)로 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림의 실제 성능을 확인해 봤다. 1.2kg 무게에 16인치 OLED 탑재 '젠북 A16' 평가를 위해 대여한 제품은 18코어 CPU(4.7GHz/5.0GHz)와 LPDDR5X-9523 48GB 메모리, PCI 익스프레스 4.0 1TB SSD와 2880×1800 화소, 120Hz OLED 디스플레이를 탑재했다. 배터리 용량은 70Whr이다. 입출력 단자는 HDMI 2.1 영상출력과 USB-C 2개, USB-A 1개와 이어폰/마이크용 3.5mm 단자, SDXC 메모리카드 리더로 구성됐다. 무선 연결은 와이파이7(802.11be)과 블루투스 6.0을 지원한다. 본체 재질은 에이수스가 개발한 고내구성 합금인 세랄루미늄을 적용했다. 무게는 1.20kg, 두께는 13.8~16.5mm로 휴대성을 강화했다. OLED 번인을 방지하는 'OLED 케어' 기술이 적용됐다. 정가는 359만 9000원으로 책정됐다. 전 세대比 CPU 기본 성능 20% 향상 UL 프로시온(Procyon) 내 오피스 벤치마크는 실제로 마이크로소프트 오피스로 각종 문서를 제작하는 과정을 거치며 반응 속도와 성능을 측정하고 이를 바탕으로 점수를 매긴다. 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림의 CPU는 전 세대 제품인 스냅드래곤 X 엘리트 대비 최대 20% 성능이 향상됐다. 배터리 작동 시 성능도 전 세대 최대 성능에 근접한다. 어도비 프리미어 프로와 라이트룸 클래식 등 호환성 개선으로 UL 프로시온의 3대 벤치마크를 모두 수행 가능했다. 배터리로 작동할 때 성능은 어댑터 최고 성능 작동시 대비 25% 가량 줄어드는 수준이다. 웹브라우저 내에서 그래프 작성, 문서 작성, AI 추론을 실행하는 웹엑스퍼트4(WebXPRT 4) 테스트 점수는 385점으로 전 세대 대비 25% 가량 향상됐다. 배터리 작동시 성능 하락 폭이 큰 데 제조사인 에이수스의 전력 관리 정책(제조사 설정)에 따른 영향으로 추정된다. GPU 성능과 게임 호환성 동시 개선 퀄컴은 작년 11월 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림 내장 아드레노 X2 GPU를 가리켜 "퀄컴이 지금까지 만든 GPU 중 가장 크고 빠른 제품"이라고 설명했다. 성능이 전 세대 대비 평균 2.3배 이상 향상됐다는 것이 퀄컴 설명이다. 그래픽 성능 측정 프로그램인 3D마크에 내장된 시나리오 '타임스파이(Timespy)'는 윈도 운영체제의 다이렉트X 12 얼티밋 기반 게임 구동 성능을 측정한다. 점수는 전 세대 대비 2배 이상 향상됐고 경쟁사인 인텔 코어 울트라 200V 내장 '아크 140V'와 동등한 수준이다. GPU 성능 향상은 실제 게임에서도 크게 드러난다. 게임 5종 대상으로 1920×1200 화소, 그래픽 수준 '높음'에서 실행한 벤치마크에서는 초당 최저 프레임이 50프레임을 넘겼다. 전 세대(서피스 프로 11)에서 1920×1080 해상도, 화면 해상도 '높음' 실행시 초당 30프레임 미만에 머물렀던 것을 감안하면 2배 가까운 성능 향상 효과로 볼 수 있다. 세로 해상도가 다소 늘어났음에도 성능 향상 폭은 큰 편이다. 게임 호환성 면에서도 진전이 있다. 에픽게임스와 협업해 안티치트 프로그램 호환성을 확보한 결과로 '포트나이트'가 오류 없이 실행됐다. 최근 출시된 '몬길: STAR DIVE'는 초기 실행시 비정상 종료만 피하면 이후 문제 없이 구동됐다. INT8 AI 처리 성능 평균 두 배 향상 스냅드래곤 X2는 플러스/엘리트/엘리트 익스트림 모두 전 세대(45 TOPS) 대비 1.6배 가량 연산 성능을 높인 80 TOPS급 헥사곤 NPU를 내장한다. UL 프로시온의 컴퓨터 비전 AI 벤치마크와 긱벤치 AI를 이용해 세대 간 AI 연산 성능 향상 폭을 비교했다. 영상 처리 관련 알고리듬 6개 수행 성능을 측정하는 UL 프로시온 컴퓨터비전 실행 후 각 연산당 평균 처리시간이 전 세대 대비 50% 이상 단축됐다. 로컬 LLM 구동, 영상 업스케일링, 실시간 번역 등에서 체감 성능 향상이 기대된다. 영상과 문자 관련 알고리듬 10개 수행 성능을 측정하는 긱벤치 AI를 실행해 보면 단정도(FP32)의 성능 향상 폭은 평균 13% 가량이다. 그러나 양자화를 거쳐 INT8로 실행한 결과를 보면 초당 연산 수가 최소 두 배, 최대 네 배 가량 향상된다. 헥사곤 NPU가 INT8 연산에 최적화된 것이 원인이다. LM 스튜디오에서는 48GB 가량 넉넉한 메모리를 활용해 최근 공개된 구글 젬마4(gemma-4-26b-a4b, 17GB) 등 대용량 LLM 모델도 구동할 수 있다. 단 CPU에 연산이 집중되고 최신 NPU 미지원으로 실제 활용 속도에는 제약이 있다. 애니싱LLM으로는 퀄컴이 제공하는 일부 최적화 모델을 쓸 수 있고 NPU까지 활용해 원활하게 실행된다. 다만 매개 변수가 40억 개 수준으로 적고 모델 훈련에 쓰인 데이터도 2~3년 전 시점에 멈춰 있다. 유튜브 연속 재생시 최대 17시간 구동 젠북 A16은 70Whr 대용량 배터리를 내장했다. 에이수스에 따르면 오프라인 동영상은 최대 21시간, 웹브라우징은 최대 12시간 사용이 가능하다. 작동 성능 '균형', 화면 밝기 40% 상태로 설정 후 실제 작동 시간을 측정했다. 워드, 엑셀, 파워포인트, 엣지를 일정 간격으로 계속 자동 실행하는 '오피스 테스트'에서는 15시간 41분을 버틴다. 구글 크롬으로 유튜브 1080p 영상을 전체화면 연속 재생시 17시간 26분, PC 내 저장된 단일 동영상을 계속 재생하는 테스트에서는 19시간 33분을 기록했다. 하루 8시간 노트북을 쓸 경우 별도 충전 없이 이틀 가량은 버틸 것으로 보인다. 기본 제공되는 130W(20V×6.5A) 어댑터로 충전시 30분만에 50%, 1시간만에 80%를 채운다. 완전 충전까지는 1시간 40분이 걸렸다. 시중에서 흔히 구할 수 있는 65W급 GaN 충전기 등도 활용할 수 있지만 충전 시간은 더 길어질 수 있다. 메모리 직접 탑재로 높아진 가격이 걸림돌 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림은 CPU와 NPU, GPU 등 SoC를 구성하는 모든 요소를 균형있게 개선했다. 특히 게임과 콘텐츠 제작 성능의 걸림돌이 됐던 GPU 성능과 게임 호환성이 눈에 띄게 개선됐다. 퀄컴이 최소 분기별 한 번 이상 아드레노 GPU 업데이트를 약속했기 때문에 이는 앞으로 시간이 지날 수록 더 나아질 것이다. 전 세대 제품이 Arm 기반 윈도 AI PC의 새로운 가능성을 보여줬다면 2세대부터는 본격적으로 x86 프로세서의 대안이 될 수 있는 수준까지 성장했다. 다만 높은 성능 달성을 위해 선택한 고성능 LPDDR5X-9523 메모리, 그리고 이를 SoC에 직접 통합하는 방식 탓에 이를 탑재한 제품 가격도 크게 올랐다. 특히 메모리 반도체 수급난이 심한 현재는 최소 300만원 이상을 감수해야 한다. GPU에도 작지만 중요한 보완이 필요하다. 아드레노 GPU에는 DLSS, XeSS, FSR 등 경쟁사가 제공하는 AI 기반 업스케일링 및 프레임 생성 기술이 없다. 이러한 기술을 활용하면 한정된 SoC 환경에서도 GPU 면적을 크게 늘리지 않고 게임 성능을 끌어올릴 수 있다. 또 이러한 AI 연산 자원은 게임 뿐만 아니라 다양한 AI 응용프로그램 가속에도 활용될 수 있다. ※ 테스트 시스템 제원 운영체제 : 윈도11 홈 26H1 (10.0.28000.1836, VBS 활성화) 테스트 조건 : 배터리 작동시 성능/냉각팬 '균형', 어댑터 작동시 성능 '최상'/냉각팬 '고성능'. 긱벤치 AI 1.7.0 구동시 모드는 퀄컴 최적화 'QNN'. UL 프로시온 컴퓨터비전 벤치마크시 모드는 '퀄컴 SNPE'. 각 테스트 별 3회 시행 후 평균값 활용.

2026.04.23 09:53권봉석 기자

하이퍼엑셀 김주영 대표, 정보통신 유공 포장 수상

AI 반도체 스타트업 하이퍼엑셀은 김주영 대표가 '2026년 정보통신의 날' 기념 정보통신 유공 정부포상에서 포장을 수상했다고 22일 밝혔다. 김주영 대표는 KAIST 교수이자 AI 반도체·시스템 아키텍처 분야 연구자로, 마이크로소프트(MS)에서 데이터센터용 가속기 설계를 주도한 경험이 있다. 이후 2023년 1월 하이퍼엑셀을 창업했으며, LLM 추론에 특화된 AI 반도체 'LPU(LLM Processing Unit)'를 개발했다. LPU는 메모리 대역폭 활용 효율을 극대화한 것이 특징이다. 여기에 LPDDR5X 기반 저전력 메모리를 적용해 데이터센터 전력 소모와 총소유비용(TCO)을 동시에 절감할 수 있도록 했다. 특히 삼성 파운드리 4nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정을 적용한 반도체 개발을 2025년에 완료했으며, GPU 대비 약 3배 이상의 전력 효율과 10배 이상의 비용 효율 개선을 목표로 하고 있다. 정보통신 유공 포상은 과학기술정보통신부가 주관하는 ICT 분야 최고 권위의 포상으로, 인공지능(AI) 및 정보통신 기술 발전과 산업 생태계 조성에 기여한 개인 및 단체에 수여된다. 이번 수상에서는 ▲혁신적인 AI 반도체 개발을 통한 국산 AI 반도체 기술 자립 기여 ▲고효율 AI 서버 구현을 통한 지속 가능한 AI 인프라 실현 ▲과학기술정보통신부 'K-클라우드 기술개발사업'(총 450억원 규모) 주관을 통한 국내 AI 반도체 생태계 조성 ▲이버클라우드와의 JDA(공동개발협약) 기반 수요 연계형 R&D 모델 확산 ▲반도체 설계 및 시스템 소프트웨어 분야 고급 인재 양성 등의 공로가 주요하게 인정됐다. 김주영 대표는 “이번 수상은 하이퍼엑셀의 기술력뿐 아니라 국내 AI 반도체 산업의 성장 가능성을 함께 인정받은 결과라고 생각한다”며 “GPU 중심의 기존 AI 인프라 구조를 넘어, LLM 추론에 최적화된 새로운 표준을 제시하고 대한민국 기술이 글로벌로 확산될 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

2026.04.22 16:29전화평 기자

인텔, 보급형 노트북 겨냥 '코어 시리즈3' CPU 출시

인텔이 17일 교육기관과 중소기업 등 B2B 시장과 가격 대비 성능을 중시하는 소비자를 겨냥한 코어 시리즈3(와일드캣 레이크) 프로세서를 출시했다. 인텔은 고성능 AI PC 시장에서는 1월 출시한 코어 울트라 시리즈3(팬서레이크)를 공급하는 한편 보급형 시장에서는 코어 시리즈3 프로세서로 대응할 예정이다. 코어 시리즈3는 11세대 코어 i7-1185G7 프로세서 등 5년 전 출시된 업무용 PC 등 교체 수요를 겨냥했다. 또 CPU와 GPU, NPU를 담은 타일(반도체 조각)을 1.8나노급 인텔 18A 공정에서 생산해 공급 단가 상승 요인을 줄였다. D램과 SSD 등 메모리 반도체 가격 상승으로 PC 수요가 줄어든 가운데 추가 수요를 이끌어 낼지 주목된다. 1월 고성능 AI PC 겨냥 '코어 울트라 시리즈3' 출시 인텔은 올 1월 CES 2026에서 코어 울트라 시리즈3(팬서레이크)를 출시했다. 인텔 자체 미세 공정인 1.8나노급 '인텔 18A' 공정에서 생산된 CPU 타일(반도체 조각)과 TSMC에서 생산한 고성능 Xe3 GPU, 50 TOPS 급 NPU 등을 결합했다. AI 연산 성능은 120 TOPS(1초 당 1조번 연산)급 GPU, 50 TOPS급 NPU와 10 TOPS 급 CPU를 합쳐 최대 180 TOPS 수준이다. PC 제조사에는 최상위 제품인 코어 울트라 X9 388H 프로세서를 시작으로 CPU 코어와 GPU 성능을 달리한 제품이 공급된다. 국내에서는 삼성전자와 LG전자가 1월 말 각각 '갤럭시북6 프로/울트라', 'LG 그램 프로 AI' 등 코어 울트라 시리즈3 탑재 제품을 출시했다. 레노버, HP, 델테크놀로지스 등도 관련 제품을 출시한 바 있다. CPU·GPU 코어 수 줄여...타일 2개로 생산 단가 절감 코어 울트라 시리즈3는 CPU/GPU/NPU 성능이나 AI 성능 면에서 전 세대 대비 확실히 개선됐지만 보급형 PC에 넣기는 과도한 성능을 지녔다. 코어 시리즈3 프로세서는 CPU 코어 수를 절반 가량으로 줄이고 GPU와 NPU 성능을 낮췄다. CPU와 NPU, GPU 등을 한 타일에 집약해 인텔 18A 공정에서 자체 생산하고 타일 2개 구조로 생산 원가도 낮췄다. CPU는 고성능 P(퍼포먼스) 코어 2개, 저전력·고효율 E(에피션트) 코어 4개를 조합한 하이브리드 구조다. Xe3 GPU 코어는 최대 2개다. AI 성능은 CPU를 합해 약 40 TOPS로 NPU 단일 40 TOPS를 요구하는 윈도11 코파일럿+ 기준에는 못미친다. 메모리는 PC 메인보드에 직접 장착하는 LPDDR5X-7467MHz, 메모리 슬롯에 장착하는 DDR5-6400MHz 등 두 종류를 지원한다. "5년 전 PC 대비 연산 성능 40% 향상" 코어 시리즈3는 코어 울트라 시리즈3와 비슷한 수준의 확장성을 확보했다. 4K 60Hz 모니터는 최대 3개까지 연결할 수 있고 와이파이7(802.11be)과 블루투스 6.0 등 무선 기능을 지원한다. 인텔은 자체 성능 측정 결과를 토대로 "코어7 360 프로세서는 5년 전 출시된 11세대 코어 i7-1185G7(타이거레이크) 프로세서 대비 1코어 성능은 최대 47%, 다중작업 성능은 최대 41% 향상됐다"고 설명했다. 최상위 제품인 코어7 350 프로세서 기준 배터리 작동 시간은 줌 화상통화 연속 9.6시간, 워드/엑셀 등 오피스 연속 작업시 최대 12시간 30분, 넷플릭스 연속 재생시 최대 18시간 30분이다. 주요 PC 제조사, 탑재 제품 70종 이상 출시 예정 코어 시리즈3 프로세서는 총 7종으로 구성됐다. 이 중 Xe3 GPU 코어를 1개로 줄이고 NPU를 뺀 코어5 305 프로세서는 POS 시스템과 산업용 기기 등 엣지 시스템에만 공급된다. 삼성전자 갤럭시북6을 시작으로 레노버, HP, 델테크놀로지스 등 주요 PC 제조사가 코어 시리즈3 탑재 노트북 70종 이상을 국내외 시장에 출시 예정이다. 인텔은 엣지 시스템을 위해 설계한 코어 시리즈3 프로세서도 2분기부터 산업용 PC 제조사 등에 공급 예정이다.

2026.04.17 08:35권봉석 기자

상용화 원년 맞은 K-AI 반도체, 지난해 매출 '껑충'

국내 AI 반도체 스타트업 기업들이 연구개발(R&D) 시기를 지나 본격적인 상용화 궤도에 안착했다. 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스, 하이퍼엑셀 등 국내 대표 AI 반도체 4개사의 지난해 매출이 전년 대비 최소 2배에서 최대 9배까지 폭발적으로 증가한 것으로 나타났기 때문이다. 업계에서는 기술 실증을 넘어 실제 산업 현장에서 가시적인 실적을 창출하기 시작한 것으로 보고 있다. 15일 금융감독원 전자공시시스템에 공개된 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스, 하이퍼엑셀 등 4개사 2025년도 감사보고서 분석 결과, 이들 모두 전년 대비 괄목할 만한 외형 성장을 기록했다. 리벨리온, 작년 매출 320억원 달성…보수적 회계 뚫고 매출 선두 IPO(기업공개) 예비 심사를 앞둔 리벨리온은 지난해 연결 기준 매출 320억원을 기록했다. 이는 2024년 103억원 대비 약 3.1배 증가한 수치로, 국내 AI반도체 업체 중 가장 높은 실적이다. 회사의 이 같은 실적은 당초 예상보다 낮은 수준이다. 리벨리온이 주주간담회에서 밝힌 지난해 예상 매출은 350억~400억원이었다. 최소치인 350억원보다도 30억원 적다. 이는 상장을 위한 지정 감사 과정에서 수익 인식 기준을 엄격하게 적용한 결과로 보인다. 보수적인 회계 처리를 통해 올해와 내년에 걸쳐 있는 매출을 2026년으로 이월하며 상장 리스크를 선제적으로 관리했다는 평가다. AI 반도체 업계 관계자는 “IPO를 앞둔 리벨리온 입장에선 보수적인 회계 처리를 하는 게 더 깔끔했을 것”이라며 “상장 리스크를 줄이는 선택”이라고 평했다. 매출 구성을 살펴보면 단일 고객인 A사와 D사에 대한 매출 의존도가 약 69%로 높게 나타났다. 감사보고서상 익명으로 기재된 해당 고객사들은 통신사 등 최종 수요처가 아닌 유통 대리점인 것으로 파악된다. 리벨리온은 주로 유통망을 통해 제품을 공급하고 있으며, 기존 2대 고객이었던 KT클라우드 비중은 25.8%에서 2.3%로 크게 감소했다. 퓨리오사AI, 2세대 양산품 4000장 선점…'속도전' 승부수 퓨리오사AI의 지난해 연결 기준 매출액은 57억4000만원으로, 2024년(29억6000만원) 대비 약 93.4% 급증했다. 전체 매출 중 AI 반도체 칩 판매를 통한 제품 매출이 35억1000만원, 기술 지원 및 솔루션 제공을 통한 서비스 매출이 22억2000만원을 기록했다. 단순 외형 성장을 넘어 퓨리오사AI가 내세우는 가장 큰 경쟁력은 차세대 칩 상용화 속도다. 퓨리오사AI는 매스 프로덕트인 레니게이드 4000장을 올해 초 수령했다. 국내 주요 NPU 팹리스들이 1세대 양산이나 2세대 시제품(샘플) 테스트 단계에 머물러 있는 반면, 가장 먼저 2세대 칩의 실질적인 양산 물량을 확보하며 시장 선점의 유리한 고지를 차지한 것이다. 퓨리오사AI 관계자는 "가장 먼저 레니게이드 MP(매스 프로덕트) 물량을 확보한 만큼, 현재 글로벌 고객사들과 실제 인프라에 칩을 적용하는 시스템 구축 작업을 활발하게 진행하고 있다"고 밝혔다. 딥엑스 1세대 양산 본격화…하이퍼엑셀 9배 폭풍 성장 엣지 AI 분야에 집중하고 있는 딥엑스 역시 지난해 약 33억2000만원의 연결 매출을 기록하며 전년(10억2000만원) 대비 3배(224%)가 넘는 뚜렷한 성장세를 보였다. 1세대 칩인 'DX-M1'의 양산이 본격화되면서 에브넷, WPG 등 글로벌 IT 유통망을 통한 초기 물량 공급이 실적에 반영되기 시작한 결과다. 김녹원 딥엑스 대표는 최근 기자간담회에서 “글로벌 유통망 확보와 바이두를 비롯한 핵심 파트너십을 기반으로, 올해 제품 매출 2500만 달러를 포함해 총 4000만 달러 규모의 매출 달성을 목표로 하고 있다”며 “글로벌 시장에서 확보한 실질적인 구매주문(PO) 성과를 바탕으로 본격적인 IPO 절차를 추진해 나갈 계획”이라고 말했다. 설립 초기 단계인 하이퍼엑셀의 성장세도 매섭다. 하이퍼엑셀의 2025년 매출액은 약 22억4000만원으로, 전년(약 2억4000만원) 대비 835% 급증했다. 이러한 퀀텀점프는 LLM(거대언어모델) 구동에 특화된 가속기라는 명확한 타깃 설정이 주효했던 것으로 분석된다. 생성형 AI 시장 개화 초기에 신속하게 맞춤형 칩셋 모델을 선보이며 시장 수요를 선점한 결과, 신생 팹리스임에도 불구하고 빠르게 수십억원대 매출 구간에 진입했다는 평가다. 김지훈 한양대학교 융합전자공학부 교수는 "국내 주요 AI 반도체 기업들이 이제는 단순한 칩이나 보드 수준의 개발을 넘어, 실제 시스템을 어떻게 구축하고 고객에게 '진짜 서비스'를 제공할 수 있느냐를 고민하는 단계로 넘어갔다"고 진단했다. 이어 "이를 위해 기업들은 하드웨어 설계 인력 못지않게 소프트웨어 스택을 최적화하고 서비스를 운영할 수 있는 인력을 대거 보강하며 체질 개선에 나서고 있다"며, 초기 시장 검증을 마친 팹리스들이 진정한 글로벌 플레이어로 도약하기 위해서는 소프트웨어 생태계 구축이 필수적임을 강조했다.

2026.04.16 09:03전화평 기자

[AI는 지금] 엔비디아, GPU 시장서 86% 독주 가능한 까닭은

인공지능(AI) 인프라 경쟁의 승패가 반도체 성능보다 이를 뒷받침하는 소프트웨어(SW) 생태계에서 갈리고 있는 것으로 나타났다. 엔비디아의 독주 역시 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어 우위만이 아니라 20년 가까이 축적한 쿠다(CUDA) 중심 SW 스택이 만든 구조적 진입장벽의 결과라는 분석이 나왔다. 11일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 'AI 인프라 경쟁에서 소프트웨어의 구조적 역할' 보고서에 따르면 올해 전 세계 AI 지출은 2조5000억 달러에 이를 전망이다. 이 가운데 절반 이상은 서버·가속기·데이터센터 등 인프라에 집중될 것으로 예상된다. 특히 데이터센터 GPU 시장에서 엔비디아는 약 86%의 매출 점유율을 확보하며 압도적 우위를 유지하고 있다. 보고서는 이 같은 지배력이 단순한 칩 성능만으로 설명되지 않는다고 짚었다. 동일한 H100 GPU를 사용하더라도 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버 최적화 수준에 따라 실제 처리량이 3배 이상 벌어질 수 있어서다. AI 인프라의 본질적 경쟁력은 '칩 위에서 얼마나 효율적으로 연산을 구현하느냐'에 달려 있다는 의미다. 연구진은 AI 인프라를 개발 프레임워크, 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버·런타임, 하드웨어의 5계층으로 구분했다. ▲개발자가 AI 모델을 설계할 때 사용하는 '파이토치'나 '잭스(JAX)' 같은 개발 도구부터 ▲이를 각 반도체에 맞는 실행 코드로 바꿔주는 '엑스엘에이(XLA)', '티브이엠(TVM)', '텐서알티(TensorRT)' 기반 컴파일러 ▲연산 속도를 끌어올리는 '쿠디엔엔(cuDNN)', '큐블라스(cuBLAS)' 등 가속 소프트웨어 ▲최하단 드라이버에 이르기까지 전 계층이 특정 하드웨어에 맞춰 최적화되며 락인(lock-in) 구조를 형성한다고 분석했다. 특히 보고서는 ▲최적화 비대칭으로 특정 칩으로 수렴하는 '성능 종속' ▲소프트웨어 선택이 곧 하드웨어 경로를 결정하는 '설계 종속' ▲폐쇄형 드라이버 구조가 물리적 대체를 막는 '구조적 종속'의 세 가지 메커니즘을 제시했다. 이미 특정 라이브러리와 '쿠다' 경로에 맞춰 최적화된 대규모 AI 모델 코드를 다른 칩용으로 재작성·검증하는 데 막대한 인력과 시간이 들어 하드웨어 교체 자체가 사실상 시스템 재구축에 가깝다고 봤다. 또 이 세 요소가 중첩될수록 전환 비용은 기하급수적으로 커진다고 설명했다. 주요국 전략도 뚜렷하게 대비됐다. 미국에서 엔비디아는 '쿠다' 생태계를 통해 성능·구조적 종속을 동시에 구축했고, 구글은 TPU(텐서 처리장치·대규모 AI 학습에 특화한 자체 반도체), 엑스엘에이(XLA), 잭스를 수직 통합해 별도의 설계 종속 경로를 구축했다. 중국 화웨이 역시 자사 AI 칩 '어센드(Ascend)'와 전용 소프트웨어 플랫폼 '칸(CANN)', AI 개발 프레임워크 '마인드스포어(MindSpore)'를 하나로 묶은 체계를 통해 자국 내 유사 생태계를 내재화하고 있는 것으로 평가됐다. 국내 신경망처리장치(NPU) 업계에는 기회와 과제가 동시에 제시됐다. 보고서는 한국 NPU 생태계가 파이토치 네이티브 지원과 가상거대언어모델(vLLM) 연동을 통해 프레임워크 진입에는 성공했지만, 컴파일러·라이브러리 계층의 성능 격차와 운영 레퍼런스 부족이 시장 확산의 걸림돌이라고 진단했다. 국내 AI 반도체 기업들 역시 전용 컴파일러 고도화와 거대언어모델(LLM) 추론 소프트웨어 최적화에 역량을 집중하며 쿠다 의존도를 낮추는 데 공을 들이고 있다. 업계에선 단순 칩 가격 경쟁력보다 전력 효율, 소프트웨어 유지보수, 개발 인력 재교육 비용을 모두 합친 총소유비용(TCO) 관점에서 엔비디아 대비 우위를 입증해야 실제 클라우드 사업자와 대기업 도입으로 이어질 수 있다고 보고 있다. 보고서 역시 TCO 기반 평가체계 도입을 핵심 정책 과제로 제시했다. 이에 연구진은 칩 설계 중심 지원에서 벗어나 컴파일러·런타임·소프트웨어개발키트(SDK)를 포함한 풀스택 SW 육성으로 정책 패러다임을 전환해야 한다고 제언했다. 특히 쿠다 의존도를 낮추기 위한 오픈엑스엘에이(OpenXLA)·엠엘아이알(MLIR) 등 글로벌 오픈소스 표준 프로젝트 참여 확대와 공공 AI 데이터센터 기반 실증 환경 조성이 시급한 과제로 제시됐다. 최근 유엑스엘 재단(UXL Foundation)처럼 특정 가속기 벤더에 종속되지 않는 멀티벤더 표준 생태계가 확산하는 만큼, 국내 기업들도 글로벌 소프트웨어 표준 경쟁에 선제적으로 합류해야 한다고 분석했다. 보고서는 "K-NPU 확산의 병목은 칩 자체보다 소프트웨어 최적화와 운영 생태계 규모에 있다"며 "공공 AI 데이터센터를 활용한 대규모 실증과 글로벌 오픈소스 표준 참여를 통해 성능 격차와 레퍼런스 부족의 악순환을 끊어야 한다"고 말했다.

2026.04.11 13:11장유미 기자

SKT, CPU에 NPU 더해 AI 추론 서버 성능 검증

ARM의 AGI CPU와 리벨리온의 리벨카드로 AI 추론 성능을 높이는 솔루션을 개발하고 이를 SK텔레콤 AI 데이터센터에서 실증한다. SK텔레콤이 지난 9일 ARM, 리벨리온과 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 업무협약을 체결했다. AI 산업이 AI 모델을 만드는 '학습'에서 실제 서비스를 제공하는 '추론'으로 패러다임 변화가 이뤄지면서 AI 인프라의 핵심과제도 학습을 위한 막대한 연산 능력보다는 얼마나 적은 전력으로 얼마나 빠르고 저렴하게 AI 서비스를 제공할 수 있느냐로 변하고 있다. 특히 추론은 365일 쉬지 않고 작동해야 되기 때문에 전력 효율이 곧 비용 경쟁력과 직결된다. AI 추론은 학습과 달리 상대적으로 가벼운 연산을 빠르고 반복적으로 처리하는 작업이다. GPU는 이런 추론 작업에도 사용할 수 있지만, 마치 대형 트럭으로 택배를 배달하는 것처럼 과도한 전력을 소모하고 비용이 높다. 이에 업계에서는 추론에 특화된 전용 칩, 즉 NPU가 대안으로 부상하고 있다. NPU에 CPU를 결합하는 이유도 명확하다. 실제 AI 서비스 운영에서는 AI 연산 외에도 데이터 입출력, 네트워크 통신, 메모리 관리, 작업 스케줄링 등 다양한 범용 처리가 동시에 필요하다. CPU가 시스템의 '관제탑' 역할을 하며 데이터 흐름과 시스템 운영을 총괄하고, NPU가 AI 추론 연산을 전담하는 이종 컴퓨팅 구조는 시스템의 성능과 효율을 높일 수 있다. 'Arm AGI CPU'는 ARM이 35년 역사상 처음으로 직접 생산에 나선 데이터센터용 프로세서로, AI 추론 서비스에 최적화된 것이 특징이다. 리벨리온의 리벨카드도 대규모 AI 추론에 특화된 NPU다. 두 칩을 한 서버 안에 탑재해 CPU가 데이터 처리와 시스템 운영 등 범용 연산을 담당하고, NPU가 AI 추론 연산을 전담하면 전력 효율을 높이고 운영 비용을 줄일 수 있다. SK텔레콤은 이러한 방식이 대규모 AI 서비스를 운영하는 데이터센터에서 효율적인 서버 아키텍처라고 설명했다. ARM과 리벨리온은 이미 지난 3월 진행된 'Arm 에브리웨어' 행사에서 각 사의 칩을 결합하여 오픈 AI의 언어모델인 GPT OSS 120B 기반의 에이전틱 AI 서비스를 실시간으로 시연하며, 대규모 데이터센터에서의 상용화 가능성을 보여줬다. SK텔레콤은 AI DC에서 CPU와 NPU를 결합한 AI 추론 컴퓨팅의 성능을 검증하고, 특히 독자 개발한 AI 파운데이션 모델 에이닷엑스 케이원(A.X K1)을 운영하는 방안도 검토하고 있다. 이재신 SK텔레콤 AI 사업개발 담당은 “추론에 최적화된 인프라와 독자 파운데이션 모델 A.X K1을 결합한 풀 패키지를 제공함으로써 AI 데이터센터 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다”고 말했다. 에디 라미레즈 ARM 클라우드 AI 사업부 GTM 부사장은 “AI 추론의 급속한 성장은 대규모 배포에 최적화된 새로운 데이터센터 인프라 수요를 촉진하고 있다”며, “SK텔레콤, 리벨리온과 같은 파트너는 Arm AGI CPU를 구축하고 AI 추론 인프라를 현대화하는 데 있어 중요한 역할을 하고 있다”고 전했다. 리벨리온의 오진욱 CTO는 “리벨리온은 압도적인 성능과 전력 효율을 갖춘 '리벨카드'와 풀스택 소프트웨어 경쟁력을 바탕으로 차세대 AI 데이터센터를 지탱하는 핵심 축을 담당하게 됐다”며, “AI 특화 인프라 구축을 위해 각 분야 전문가들이 원팀으로 뭉친 이번 협력은 업계에서도 매우 유의미한 선례가 될 것으로 기대한다”고 강조했다.

2026.04.11 03:42박수형 기자

가비아, 국산 NPU 탑재 클라우드 서비스 출시…AI 추론 시장 승부수

가비아가 국산 인공지능(AI) 반도체 기반 클라우드 서비스를 출시하며 AI 인프라 사업 다각화를 추진한다. 그래픽처리장치(GPU) 중심 구조에서 벗어나 비용 효율성과 공급 안정성을 확보한다는 전략이다. 가비아는 리벨리온의 신경망처리장치(NPU) '아톰-맥스'를 탑재한 클라우드 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시했다고 9일 밝혔다. 최근 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 실시간 추론 인프라 수요가 급증하는 가운데, GPU 수급 불안과 비용 부담이 주요 과제로 떠오르고 있다. 가비아는 NPU 기반 클라우드 서비스를 통해 이러한 문제를 해결하고 AI 서비스 환경 효율성을 높인다는 목표다. NPUaaS는 NPU 인프라를 클라우드 형태로 구독해 사용하는 서비스다. 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용하는 추론 작업에 특화된 NPU는 GPU 대비 전력 소모가 적고 비용 효율성이 높아 대안으로 주목받고 있다. 가비아 NPUaaS는 인스턴스(VM) 기반으로 제공되며 운영체제(OS) 커널 수준의 세밀한 환경 설정과 커스터마이징을 지원한다. 기업은 AI 워크로드 특성에 맞는 정밀한 인프라 구성을 구현하고 서비스 목적에 따라 유연하게 확장할 수 있다. 아톰-맥스는 1장 기준 128 테라플롭스(FP16)의 연산 성능과 64GB NPU 메모리, 16 v코어 CPU, 256GB 시스템 메모리를 제공한다. 대규모언어모델(LLM), 비전 AI, 멀티모달 AI, 피지컬 AI 등 다양한 워크로드를 지원하며 도입 규모에 따라 다중 구성도 가능하다. 가비아는 NPUaaS와 함께 AI 추론 프레임워크 최적화 컨설팅도 제공한다. 소프트웨어 개발 키트(SDK) 기반 환경 설정부터 성능 최적화까지 전문 인력이 지원한다. 또 파이토치와 텐서플로우 기반 환경은 물론 허깅페이스 허브 모델 연동도 돕는다. vLLM, 트라이톤 추론 서버, 토치서브 등 서빙 도구 활용도 제공한다. 또 고객사 워크로드에 맞춘 맞춤형 기술 지원도 병행한다. 라마 3, 젬마 등 오픈소스 LLM이 아톰-맥스 환경에서 최적의 성능을 낼 수 있도록 프로파일링과 커널 최적화, 파라미터 튜닝을 지원한다. 가비아는 이번 서비스를 통해 금융·의료·공공 등 보안과 성능 요구가 높은 산업을 중심으로 AI 인프라 시장 공략을 확대할 계획이다. 정대원 가비아 상무는 "AI 서비스의 경쟁력은 모델 성능만큼이나 추론 환경의 효율성에 달려 있다"며 "NPUaaS와 전문 컨설팅을 결합해 기업이 인프라 부담 없이 AI 비즈니스에 집중할 수 있는 환경을 만들겠다"고 말했다.

2026.04.09 10:55한정호 기자

롯데이노베이트, NPU 생태계 넓힌다…"피지컬 AI 인프라 최적화"

롯데이노베이트가 신경처리장치(NPU) 기반 스마트 인프라 경쟁력 강화에 나섰다. 롯데이노베이트는 인공지능(AI) 반도체 기업 모빌린트와 NPU 기술 적용과 실증을 위한 업무협약을 체결했다고 7일 밝혔다. 두 기업은 기술 협력과 사업 발굴을 공동으로 추진하기로 했다. 이번 협력은 롯데이노베이트의 NPU 생태계 구축 전략 일환이다. 기술 경쟁력을 갖춘 기업과 협력을 확대해 관련 사업 속도를 높이려는 움직임이다. 최근 기업들은 클라우드 의존도 줄이는 엣지 AI 핵심 인프라로 NPU를 활용하기 시작했다. 데이터 처리를 디바이스와 현장에서 직접 수행해 지연을 줄이고 보안성을 높이는 식이다. 전력 효율이 중요한 제조와 로보틱스 분야에서 NPU 활용도가 특히 높아진 것으로 나타났다. 두 기업은 피지컬 AI 분야에서 NPU 적용을 위한 기술 협업과 실증을 추진한다. 휴머노이드용 NPU 기반 솔루션을 제조와 유통, 물류 현장에 적용해 성능과 운영 효율을 검증할 계획이다. 롯데이노베이트는 비전언어액션(VLA) 기반 기술 등 휴머노이드 제어 핵심 AI 기술 내재화에도 속도를 내고 있다. 모빌린트는 온디바이스와 엣지 AI 반도체 기술로 산업 환경에 맞는 실행 구조를 구현하고 있다. 롯데이노베이트 오현식 AI혁신센터장은 "전반적인 AI 산업부터 미래 산업인 휴머노이드까지 온디바이스 AI 성패는 빠르고 가벼운 NPU 기술에 달렸다"며 "양사 역량을 결합해 현장에 최적화된 차세대 스마트 인프라 운영 품질을 입증하겠다"고 밝혔다.

2026.04.07 16:45김미정 기자

모빌린트, 롯데이노베이트와 NPU 스마트 인프라 최적화 협력

AI 반도체 기업 모빌린트가 롯데이노베이트와 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 7일 밝혔다. 양사는 모빌리티·보안 분야의 영상지능 및 엣지 디바이스 통합 역량을 바탕으로 NPU기술 적용, 실증 및 상호 기술 개선을 위한 협력을 이어간다. 이번 협약은 모빌린트의 온디바이스 및 엣지 AI 반도체 기술을 산업 현장에 확산시키고, 롯데이노베이트가 추진 중인 NPU 생태계 구축 전략에 부응하기 위해 진행됐다. 특히 모빌린트는 현장 통합 역량이라는 강점을 활용해 롯데이노베이트의 상용화 환경에서 기술적 완성도를 높이는 데 주력할 계획이다. 양사는 이번 협약을 통해 다양한 AI 사업 발굴을 위한 기술 협력을 추진한다. 특히 피지컬 AI 분야에 모빌린트의 NPU를 적용하기 위한 기술 협업과 실증을 진행하여 독보적인 기술력을 입증할 예정이다. 또한, 모빌린트의 NPU 기반 솔루션은 휴머노이드 등에 적용되어 제조, 유통, 물류 등 롯데 계열사 현장에 투입되며, 이를 통해 성능과 효율을 검증받게 된다. 모빌린트는 롯데이노베이트의 AI 모델이 자사 NPU 환경에서 최적으로 동작하도록 개발을 전담하며, 다양한 산업 환경에 최적화된 AI 실행 구조를 구현할 계획이다. 또한 센서 및 디바이스 연계 구조 설계와 현장 데이터 기반 알고리즘 최적화를 통해 실제 산업 현장에서의 성능과 운영 효율을 극대화한다. 이와 동시에 롯데이노베이트는 피지컬 AI 분야에 집중하며 휴머노이드 제어의 핵심 기술인 VLA(시각-언어-행동) 등 관련 AI 기술 내재화에 박차를 가하고 있다. 김성모 모빌린트 사업개발본부장은 “롯데이노베이트와의 협력을 통해 모빌린트의 AI 반도체 기술을 제조·물류·보안 등 다양한 산업 영역으로 확장할 수 있는 기반을 마련했다”며 “실증을 통해 확보한 성과를 바탕으로 NPU 기반 AI 사업을 빠르게 확대해 나가겠다”고 말했다. 오현식 롯데이노베이트 AI혁신센터장은 “전반적인 AI 산업부터 미래 산업인 휴머노이드까지 온디바이스 AI의 성패는 빠르고 가벼운 NPU 기술에 달려있다"며 "양사의 역량을 결합해 현장에 최적화된 차세대 스마트 인프라 운영 품질을 입증하겠다"고 전했다.

2026.04.07 14:28전화평 기자

"GPU 대체할까"…와이즈넛, NPU 기반 AI 어플라이언스 공개

와이즈넛이 국산 인공지능(AI) 반도체 기반 시스템으로 공공·기업 고객 확장에 나섰다. 와이즈넛은 지난 2일 서울 강남구에서 열린 퓨리오사AI '레니게이드 2026 서밋'에 참가해 국산 신경처리장치(NPU) 기반 AI 어플라이언스를 시연했다. 이번 장비는 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드' 기반으로 개발됐으며 현장에서 실제 구동 형태로 공개됐다. 해당 장비는 그래픽처리(RAG) 기반 AI 에이전트 '와이즈 아이랙'과 도메인 특화 거대언어모델(LLM) '와이즈 엘로아'를 통합한 일체형 구조다. 별도 서버 구축이나 모델 설치 없이 전원과 네트워크 연결 후 초기 설정만으로 AI 업무를 바로 수행할 수 있는 점이 핵심이다. 와이즈넛은 해당 장비 특장점으로 공공기관을 겨냥한 폐쇄망 온프레미스 설계를 꼽았다. 데이터가 외부 클라우드로 이동하지 않고 내부에서 처리돼 보안 우려를 낮춘 구조라서다. 하드웨어 측면에서는 전력 효율성이 핵심인 것으로 알려졌다. 레니게이드 NPU는 칩당 180W 수준으로 기존 GPU 대비 낮은 전력 소비를 구현해 비용과 운영 부담을 줄일 수 있는 구조다. 두 기업은 지난해 6월 협력 후 단계적으로 기술 통합을 진행해 왔다. 이번 시연은 양산 단계 NPU에서 실제 AI 에이전트 워크로드를 구동했다는 점에서 상용화 가능성을 입증한 사례로 평가된다. 행사는 퓨리오사AI NPU 생태계 확산과 고객 도입 성과를 공유하기 위해 마련됐다. 퓨리오사AI는 올해 초 레니게이드 1차 양산 물량 4000장을 확보하며 본격적인 시장 공급에 돌입한 상태다. 강용성 와이즈넛 대표는 "26년간 축적한 언어처리 기술력과 AI 에이전트 역량을 퓨리오사AI의 고성능 국산 NPU 위에서 완제품으로 구현했다는 점에서 뜻깊다"고 강조했다.

2026.04.07 14:20김미정 기자

[유미's 픽] "GPU 넘는다"…삼성·LG·롯데·포스코 가세로 국산 NPU 확산 본격화

국산 신경망처리장치(NPU)를 중심으로 한 국내 인공지능(AI) 산업 재편이 본격화되고 있다. 정부가 50조원 규모의 'K-엔비디아' 육성 프로젝트를 추진하며 정책 드라이브를 강화하는 가운데 민간 기업들도 공공·제조·클라우드·서비스 등 각 영역에서 NPU 도입과 사업화를 서두르는 모습이다. 3일 업계에 따르면 최근 국내 주요 IT·산업 기업들은 그래픽처리장치(GPU) 중심 AI 인프라에서 벗어나 NPU를 기반으로 한 구조 전환을 추진하며 비용 효율과 전력 절감, 데이터 주권 확보를 동시에 노리고 있다. 기술 검증 단계를 넘어 실제 서비스와 인프라로 확산되고 있는 상황을 고려한 것으로, AI 서비스 확산에 따라 추론 수요가 급증하면서 전력 소비와 운영 비용 부담이 커진 점도 한 몫 했다. 정부도 이 같은 변화에 맞춰 정책 지원을 강화하고 있다. 실제 과학기술정보통신부와 금융위원회는 지난달 민관 합동 간담회를 통해 AI 반도체 시장이 범용 GPU 중심에서 저전력·고효율 중심 구조로 전환되고 있다고 진단하고 국산 NPU 산업 육성에 정책 역량을 집중하겠다고 밝혔다. 국민성장펀드를 통해 향후 5년간 50조원을 투입하는 'K-엔비디아' 프로젝트도 추진 중이다. 이에 따라 클라우드 인프라 영역에서도 국산 NPU 적용이 구체화되고 있다. 삼성SDS가 국산 NPU 기반 '서비스형 NPU(NPUaaS)'를 오는 7월 출시하는 것이 대표적 사례다. 삼성SDS는 기존 '서비스형 GPU(GPUaaS)' 중심 구조에서 벗어나 NPU를 포함한 하이브리드 인프라를 구축함으로써 기업들이 AI 워크로드 특성에 따라 연산 자원을 선택할 수 있도록 하겠다는 전략을 내세웠다. 클라우드에서 구독형으로 NPU를 제공함으로써 초기 투자 부담을 낮추고 도입 장벽을 줄인 점도 특징이다. NPU 도입은 공공과 산업 현장을 중심으로도 확대되는 흐름을 보이고 있다. 비용과 전력 효율이 중요한 공공 인프라를 중심으로 적용 검토가 이뤄지면서 초기 수요도 형성되는 분위기다. 특히 공공 및 유통 인프라 분야에서는 비용 경쟁력 확보를 중심으로 NPU 도입이 이뤄지고 있다. 롯데이노베이트는 딥엑스와 협력해 지능형 CCTV와 ITS에 NPU를 적용하며 GPU 대비 총소유비용(TCO) 절감을 추진 중이다. 업계에선 정책 인센티브가 구체화되기 전부터 국산 반도체 적용을 검토하는 등 선제 대응 성격이 강한 사례라고 봤다. 제조 분야에서는 포스코DX가 모빌린트 NPU를 산업용 제어 시스템에 탑재해 설비 단계에서 실시간 AI 분석과 제어가 가능한 구조를 구축하고 있다. 이는 클라우드 중심 AI에서 벗어나 현장 중심의 엣지 AI로 전환하는 흐름을 반영한 것으로, 보안성과 즉시성을 동시에 확보하려는 전략으로 풀이된다. 클라우드와 플랫폼 영역에서도 대응이 이어지고 있다. LG CNS는 NPU 기반 AI 인프라 구축을 확대하고 있으며, LG유플러스는 NPU와 대규모 언어모델(LLM), 인프라를 결합한 'AI 어플라이언스'를 통해 공공·금융 등 폐쇄망 시장을 겨냥하고 있다. 클라우드 의존 없이 자체 환경에서 AI를 구동할 수 있도록 한 점이 특징이다. AI 모델 영역에서는 LG AI연구원과 업스테이지가 중심 역할을 하고 있다. LG AI연구원은 '엑사원(EXAONE)'을 기반으로 국산 NPU와의 최적화를 추진하며 추론 중심 AI 환경에 대응하고 있으며, 업스테이지 역시 퓨리오사AI와 협력해 NPU 기반 생성형 AI 서비스 상용화를 추진 중이다. 이는 모델 단계에서도 GPU 의존도를 낮추려는 시도로 해석된다. 기업용 소프트웨어 분야에서도 변화가 나타나고 있다. 더존비즈온은 퓨리오사AI와 협력해 전사적자원관리(ERP) 등 핵심 업무 시스템에 NPU 기반 AI를 적용하며 공공·금융 시장 확대를 추진하고 있다. 기존 분석 중심 AI에서 벗어나 실제 업무 프로세스에 AI를 접목하려는 움직임이다. 유통 및 시스템통합(SI) 영역에서는 코오롱베니트가 리벨리온과 협력해 NPU 기반 'AI 엑셀러레이션 서비스'를 추진하며 기업 고객 접점을 확대하고 있다. 반도체 기술을 실제 비즈니스 환경에 적용하는 역할로, 시장 확산을 위한 유통 채널로 기능하고 있다. 클라우드 사업자들의 선행 움직임도 영향을 미쳤다. 네이버클라우드는 'AI반도체 팜' 사업을 통해 국산 NPU의 성능과 안정성을 산업 현장에서 검증하며 상용화 기반을 마련했다. 이후 기업들의 사업화 움직임도 이어지고 있다. 업계에선 현재 국산 NPU 사업을 두고 기술 검증 단계를 넘어 상용화 초기 단계로 보고 있다. 동시에 벤더 간 경쟁도 본격화되면서 기업들은 국산 NPU 도입을 전제로 협력 구조도 구축하는 모습이다. 업계 관계자는 "지금은 NPU 도입 여부를 논의하는 단계가 아니라 어떤 기술을 선택할지 경쟁이 시작된 단계"라며 "정부 정책과 민간 인프라가 맞물리면서 AI 반도체 생태계가 빠르게 확산될 것으로 기대된다"고 말했다.

2026.04.03 08:48장유미 기자

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