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Arm "GPU에 AI 가속기 접목, 중저가폰 게임 성능 향상"

영국에 본사를 둔 반도체 설계자산(IP) 기업 Arm이 AI를 활용한 차세대 그래픽 기술 '뉴럴 렌더링(Neural Rendering)'을 공개했다. 모바일 게임 그래픽 품질 향상과 함께 Arm이 자체 개발한 GPU IP의 경쟁력 강화를 노렸다. 모바일 게임 업계는 그래픽 품질을 높일수록 전력 소모와 발열이 증가하는 근본적 문제 해결을 위해 노력해 왔다. Arm이 15일 공개한 모바일 게임 '뉴럴 던(Neural Dawn)'은 이런 한계를 극복하기 위해 뉴럴 렌더링을 전면에 내세웠다. 최신 모바일용 Arm GPU와 NPU, AI 기술을 결합해 CPU·GPU의 부하는 줄이고 배터리 소모와 발열을 줄일 수 있다는 것이 Arm 설명이다. 스마트폰 GPU 시장, 자체 GPU 경쟁 치열 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 올해 1분기 세계 스마트폰 SoC 시장 점유율은 미디어텍 32%, 퀄컴 23%, 애플 19%, 삼성전자 7% 순이다. 이 가운데 퀄컴은 수년 전부터 자체 설계 GPU인 아드레노를 발전시켜 왔고, 삼성전자는 AMD RDNA 아키텍처 기반 엑스클립스 GPU를 플래그십 제품에 적용하고 있다. 애플 역시 자체 GPU를 설계해 아이폰에 탑재한다. 반면 미디어텍은 대부분 제품군에서 Arm GPU IP를 활용한다. Arm 입장에서는 말리 GPU를 채택하는 제조사들의 경쟁력을 높이는 것이 중요하다. 최근 모바일 게임이 콘솔 수준의 그래픽을 요구하면서 GPU 성능 중요성이 더욱 커지고 있지만, 중저가 스마트폰은 전력과 발열, 제조 원가 문제로 플래그십 수준 GPU를 탑재하기 어렵다. Arm의 해법, AI 접목 '뉴럴 렌더링' Arm이 게임 스튜디오 스모 디지털과 함께 제작한 게임 '뉴럴 던'은 이러한 문제에 대한 해법을 제시한다. 뉴럴 던은 Arm의 최신 GPU 아키텍처인 이모탈리스(Immortalis)를 기반으로 제작됐다. 여기에 하드웨어 레이트레이싱과 향후 GPU에 탑재될 신경망 가속기를 결합한 뉴럴 렌더링 기술이 적용됐다. 원리는 PC 게임 분야에서 널리 쓰이는 AI 업스케일링 기술과 유사하다. GPU가 먼저 상대적으로 낮은 해상도로 화면을 생성한 뒤 AI 신경망 모델이 이를 분석해 고품질 이미지로 복원한다. 이를 통해 GPU 연산량을 줄이면서도 높은 해상도와 프레임을 유지할 수 있다. Arm은 여기에 스마트폰의 NPU를 일부 활용해 AI 관련 연산을 분산 처리하는 방안도 제시했다. 중저가 스마트폰 시장의 게임 경쟁력 강화에 방점 Arm의 말리 GPU 기반 뉴럴 렌더링 기술은 GPU 성능 여유가 상대적으로 적은 보급형·중급형 스마트폰에서 효과가 클 것으로 기대된다. 고가 스마트폰은 이미 강력한 GPU를 탑재해 고사양 게임 구동이 가능하다. 반면 중저가 스마트폰은 GPU 성능 제약으로 인해 그래픽 품질과 프레임 유지에 어려움을 겪는다. 뉴럴 렌더링은 GPU가 수행해야 할 작업을 줄이는 대신 AI를 활용해 화질을 보완한다. 같은 하드웨어에서도 더 높은 프레임과 그래픽 품질을 구현할 수 있는 것이다. 결국 Arm의 목표는 말리 GPU가 적용된 대중형 스마트폰의 게임 성능을 끌어올리는 데 있다. 모바일 GPU 성능 경쟁 역시 AI를 활용해 더 높은 프레임과 그래픽 품질을 구현하는 방향으로 이동할 수 있다. 언리얼엔진과 협력... 생태계 확대 추진 Arm은 이번 뉴럴 던 데모에서 언리얼엔진5의 차세대 조명 기술인 '메가라이트(MegaLights)'도 모바일 환경에서 구현했다. 메가라이트는 수백 개 광원을 효율적으로 처리해 보다 사실적인 빛과 그림자 효과를 구현하는 기술이다. 기존에는 PC나 콘솔 수준의 하드웨어가 필요한 기능으로 여겨졌다. Arm은 개발자들이 뉴럴 렌더링을 쉽게 활용할 수 있도록 언리얼엔진 개발사인 에픽게임스와 협력해 전용 플러그인을 제공할 예정이다. 또 오는 7월에는 Arm 신경망 그래픽 개발 키트도 업데이트할 계획이다.

2026.06.17 15:45권봉석 기자

한국정보공학, HPE·딥엑스 NPU 결합 비전 AI로 파트너 시장 공략

한국정보공학이 HPE 서버와 딥엑스 신경망처리장치(NPU)를 결합한 고효율 비전 AI 인프라로 파트너사 지원에 나선다. 한국정보공학은 파트너사를 대상으로 열린 'HPE 딥엑스 비전 AI 비즈니스 토크'에서 HPE 서버에 딥엑스의 초저전력 NPU를 탑재한 솔루션을 선보였다고 17일 밝혔다. 이 솔루션에 탑재된 딥엑스 NPU는 칩 내부에 LPDDR5 컨트롤러를 내장해 시스템 병목을 차단한다. 기존 그래픽처리장치(GPU) 서버 대비 연간 전력 소모량도 86%가량 줄였다. 동급 GPU 대비 30~50% 저렴한 칩 단가와 인프라 장비 수량 최소화로 초기 도입 비용을 낮추고 전력 등 운영비를 포함한 총소유비용(TCO)을 최대 90%까지 절감할 수 있다. 확장성과 편의성도 갖췄다. 표준화된 범용 PCIe 폼팩터 규격의 카드 장착만으로 서버 1대당 최대 256채널까지 확장할 수 있으며, HPE 서버와의 연동 검증을 마쳐 '플러그앤플레이' 방식의 턴키 도입을 지원한다. 한국정보공학 관계자는 "비전 AI 인프라를 고객에게 어떻게 제안해야 할지 고민하는 파트너사들에게 실무적인 해답을 제공하기 위해 이번 행사를 기획했다"며 "21년간 축적한 IT 인프라 영업 노하우와 딥엑스 NPU 기술력을 결합해 고마진 AI 사업 구조를 확립하고 주주 가치 제고와 비전 AI 시장 선점을 동시에 달성할 것"이라고 말했다.

2026.06.17 11:06이나연 기자

'HW' 짐 벗은 팹리스…미래 승부처는 'SW'

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

2026.06.15 17:57전화평 기자

'K-AI 모델' 적용 범위 확대…"국가유산·반도체·모빌리티·금융까지"

한국 인공지능(AI) 모델이 공공서비스를 비롯한 반도체 인프라, 차량용 AI, 금융 영업점 운영 등 실제 서비스 영역으로 활용 범위를 넓히고 있다. 과학기술정보통신부는 모티프테크놀로지스를 비롯한 LG AI연구원, SK텔레콤, NC AI 등이 각각 국가유산진흥원, 퓨리오사AI, 포티투닷, 신한은행과 협력해 K-AI 모델을 현장에 적용하고 있다고 8일 밝혔다. 모티프테크놀로지스는 국가유산진흥원과 국가유산 행정, 대민 서비스에 자사 AI 모델을 활용한다. 국가유산진흥원은 이를 통해 행정 효율성을 높이고 보다 신속하고 안정적인 공공서비스 제공 기반을 마련할 계획이다. 국가유산진흥원은 현재 제공 중인 국가유산 이미지 생성 서비스 '하이'에 해당 모델을 탑재할 예정이다. 하이는 텍스트 입력 기반으로 국가유산 이미지를 생성하는 AI 서비스로 올해 7월 스위스 제네바에서 열리는 'AI 포 굿 글로벌 서밋' 공식 발표 사례로 선정됐다. LG AI연구원은 퓨리오사AI와 국산 AI반도체 기반 AI 인프라 생태계 구축에 나선다. LG AI연구원의 엑사원 전문성과 퓨리오사AI의 2세대 고성능 신경망처리장치(NPU) '레니게이드'를 결합한 풀스택 협업이 핵심이다. 정부는 이 협업이 단순 기술 실증을 넘어 고유 AI 인프라를 주도적으로 설계하고 운용하려는 기업들에 글로벌 표준을 제시할 수 있을 것으로 봤다. 두 기업은 2023년부터 협력해 왔으며 전력 효율을 개선한 국산 NPU와 자체 AI 모델 시너지 바탕으로 국내외 AI 생태계 확장을 추진할 계획이다. SK텔레콤은 포티투닷과 차량용 AI 분야에서 협력 중이다. 포티투닷은 최근 차량용 음성 AI 에이전트 '글레오 AI'를 공개하고 차량 안에서 사람처럼 자연스럽게 소통하는 AI 기반 이동 경험을 선보였다. SK텔레콤의 AI 모델과 포티투닷은 차량 거대언어모델(LLM)을 개발하고 있다. 특화 AI 에이전트 음성 데이터셋 구축 지원을 통해 차량 안에서 보다 자연스러운 대화를 구현하는 것이 목표다. NC AI의 AI 모델은 신한은행 금융 현장에 도입된다. 오프라인 금융 영업점과 동일한 디지털 트윈 환경을 구축해 운영 흐름을 분석하고 창구 배치나 키오스크 구성 변화를 사전에 시뮬레이션하는 방식이다. 디지털 트윈은 현실 세계 공간을 가상 세계에 동일하게 구현해 다양한 상황을 미리 실험하고 결과를 예측·최적화하는 기술이다. 신한은행은 이를 통해 영업점 공간과 서비스 구성을 고객 경험에 맞게 개선할 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 정부는 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트가 글로벌 수준의 AI 모델 개발뿐 아니라 국산 AI반도체와의 협업도 함께 진행하고 있다"고 설명했다.

2026.06.08 15:06김미정 기자

리벨리온-에코피스 맞손, "NPU 탑재 K-수상로봇으로 중동 공략"

인공지능(AI) 반도체 스타트업 리벨리온과 수질정화 로봇 기업 에코피스가 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 수상로봇 상용화 업무협약(MOU)을 8일 체결했다. 양사는 국산 NPU 기반 수상로봇 솔루션 기술 개발과 사업화, 수질정화 로봇·AI 분야 공동 사업모델 발굴, 해외 공동 진출 등을 함께 추진한다. 앞서 양사는 과학기술정보통신부가 주관하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 시행한 'AI 반도체 해외실증지원 사업'에서 아랍에미리트(UAE) 해역에서 수상 오염원 탐지와 자율정화 솔루션 통합 동작 검증을 마쳤다. 리벨리온은 "당시 기존 시스템 대비 처리 성능과 전력 효율을 대폭 개선해 현지 정부와 항만 관리 기관으로부터 긍정적 평가를 받았다"고 설명했다. 사우디아라비아를 비롯한 중동 지역은 원유 생산 현장의 해수오염 대응을 위해 인력을 대체할 무인 수상로봇 수요가 급증하고 있다. 아람코 등 중동 주요 기업 수요에 맞춰 양사는 AI 모듈이 융합된 친환경 수상로봇 솔루션을 고도화할 방침이다. 채인원 에코피스 대표는 "에코피스는 K-로봇과 K-반도체 기술 융합을 기반으로 글로벌 'AI 워터 솔루션' 시장을 선도하는 기업을 목표로 노력하겠다"고 말했다. 박성현 리벨리온 대표는 "리벨리온과 에코피스는 NIPA 해외실증 사업에서 국산 NPU와 친환경 수상 로봇이 결합한 성공사례를 증명했다"며 "업무협약으로 양사가 협력해 국산 AI 반도체와 K-수상로봇 성과를 중동을 포함한 글로벌 무대에서 증명하겠다"고 밝혔다.

2026.06.08 09:42진운용 기자

파이슨, AI 인프라 지원 위한 스토리지 전략 제품 공개

[타이베이(대만)=권봉석 기자] PCI 익스프레스 기반 컨트롤러와 SSD, UFS 솔루션 등을 공급하는 대만 팹리스 파이슨(Phison)은 2024년부터 올해까지 3년 연속 컴퓨텍스에 출전했다. 올해 파이슨은 컴퓨텍스에서 저장장치 기술을 활용해 각종 AI 서비스와 기술을 구현하는 'AI 인에이블러(AI Enabler)'가 되겠다고 선언했다. 실제로 부스 곳곳에서 SSD 단품보다 이를 바탕으로 한 AI 솔루션을 쉽게 찾을 수 있었다. 5일(현지시간) 타이베이 난강전람관 내 파이슨 부스에는 데이터센터용 30TB 하드디스크 드라이브(HDD) 8개에 해당하는 245.76TB를 저장 가능한 서버·데이터센터용 NVMe SSD인 '파스카리 D206V'를 전시했다. 현장 파이슨 관계자는 "이 제품은 일본 키오시아 QLC(4비트) 낸드 플래시 메모리 기반으로 최대 수백 개에 달하는 HDD를 대체할 수 있다. 컴퓨텍스가 매년 수여하는 '베스트 어워드' 중 골드 어워드를 수상한 대표 전시품"이라고 설명했다. '파스카리 D250P'는 액체를 이용해 SSD 작동시 온도를 낮추도록 설계된 제품이다. 파이슨 관계자는 "기존 공랭식 대비 표면 온도를 최대 13도 낮춰 서버의 안정적인 작동에 도움을 주며 이는 최근 데이터센터 사업자들이 적극 검토하는 구조"라고 설명했다. 온디바이스 AI 구동시 직전 처리 내역을 기억하는 'KV(키값) 캐시'는 LLM 등 대화형 AI 모델의 답변 정확도를 높이는 데 중요한 요소다. 그러나 KV 캐시를 무한정 증가시키면 GPU가 연산에 활용할 수 있는 메모리가 줄어든다. 특히 내장 GPU를 활용하는 노트북 등 AI PC는 16GB/32GB 등 한정된 메모리 용량을 운영체제와 일반 응용프로그램, GPU가 나눠 써야 한다는 난점이 존재한다. 파이슨 'aiDAPTIV' 기술은 SSD 중 일부 영역을 KV 캐시로 활용한다. 파이슨 관계자는 "고대역폭메모리(HBM)이나 D램 탑재량을 크게 늘리지 않고도 더 큰 모델을 구동할 수 있어 AI PC 등에 적합한 기술"이라고 설명했다. 파이슨이 공개한 자체 개발 NPU '토파즈'는 Arm 코어텍스-A55 기반 8코어 프로세서와 4코어 NPU를 결합했다. 칩당 연산 성능은 최대 40 TOPS(1초당 1조 번 연산)이며 칩 8개를 모은 가속기로 최대 320 TOPS 연산이 가능하다. 파이슨 관계자는 "토파즈는 이미지 분류, LLM/VLM 구동, 물체 인식과 제품 추천, 음성인식 등을 지원하며 영상 처리 엔진을 함께 포함했다. 오픈소스 기반 AI 모델과 함께 파이슨이 최적화한 AI 모델을 함께 제공한다"고 설명했다. 파이슨은 컴퓨텍스 기간 중 PCI 익스프레스 6.0 기반 SSD 컨트롤러 'X3(PS5303)' 시제품도 전시했다. 대만 TSMC N6 공정에서 생산되며 NVMe 2.3, 오픈컴퓨트프로젝트(OCP) 2.6을 지원한다. 최대 구현 가능한 용량은 2PB(페타바이트, 1000TB)다. 파이슨 관계자는 "현재 시장의 주류 제품은 PCI 익스프레스 5.0 기반이지만 AI 데이터센터가 요구하는 데이터 처리량은 계속 증가하고 있다. 향후 AI 인프라 시장에서 초고속 스토리지의 중요성은 커질 것이며 파이슨 역시 이에 대비하고 있다"고 말했다.

2026.06.05 19:25권봉석 기자

[AI 고속도로] 국산 클라우드-NPU 연합 생태계 본궤도…정부 육성정책 결실 맺나

국내 클라우드 기업들이 국산 신경망처리장치(NPU)를 서비스 형태로 제공하는 사업에 잇따라 뛰어들면서 정부가 수년간 추진해 온 AI 반도체 육성 정책이 본격적인 상용화 단계에 진입하고 있다. 기술 실증과 연구개발(R&D)을 넘어 실제 클라우드 서비스와 산업 현장으로 확산되며 독자 인프라 생태계 구축에 속도가 붙는 모습이다. 5일 업계에 따르면 KT클라우드와 가비아가 최근 리벨리온 반도체 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시한 데 이어 삼성SDS도 오는 7월 퓨리오사AI NPU를 탑재한 서비스를 선보일 예정이다. 국내 주요 클라우드 사업자들이 국산 AI 반도체를 클라우드 상품으로 제공하며 본격적인 상용화에 나서는 분위기다. 이는 신규 서비스 출시를 넘어 정부 주도 AI 반도체 육성 정책이 실제 시장으로 연결되는 전환점이 될 전망이다. 그동안 국산 NPU는 기술 검증과 실증 사업 중심으로 성장해 왔지만, 최근에는 국내 클라우드를 통해 기업과 공공기관이 손쉽게 활용할 수 있는 서비스 형태로 확산을 앞두고 있다. K-AI 반도체, 실증 넘어 서비스 단계 진입 KT클라우드는 지난 4일 리벨리온의 차세대 NPU '아톰 플러스'를 적용한 공공 전용 NPU 서비스 출시를 발표했다. 국내 NPUaaS 가운데 처음으로 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득했으며 공공기관과 지방자치단체가 보안 규제를 충족하면서 국산 AI 반도체를 활용할 수 있도록 설계됐다. 가비아도 지난 4월 리벨리온 '아톰-맥스'를 기반으로 한 NPUaaS를 선보였다. 클라우드 환경에서 NPU를 구독형으로 제공하며 AI 추론 최적화 컨설팅까지 함께 지원할 계획이다. 그래픽처리장치(GPU) 공급 부족과 비용 부담이 커지는 상황에서 추론 중심 AI 서비스 수요를 겨냥한 전략이다. 삼성SDS 역시 다음 달 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드' 기반 NPUaaS를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 출시할 예정이다. 엔비디아 GPU 중심 인프라에서 벗어나 고객이 워크로드 특성에 따라 GPU와 NPU를 선택할 수 있는 구조를 구축한다는 목표다. 이 외 다양한 국내 IT서비스 기업들도 국산 NPU 생태계 확대에 동참하고 있다. 롯데이노베이트는 모빌린트와 협력해 휴머노이드와 스마트 인프라 등 피지컬 AI 분야 실증을 추진한다. 포스코DX도 산업용 제어 시스템에 모빌린트 NPU를 적용해 제조 현장 중심의 엣지 AI 구축에 나서고 있다. LG CNS도 국산 NPU 기반 AI 인프라와 서비스 확대를 추진하면서 AI 반도체 활용 범위가 클라우드를 넘어 제조·공공·기업 업무 영역 전반으로 확산되는 상황이다. 최근 AI 인프라 시장이 대규모 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하는 것도 이러한 변화 배경으로 꼽힌다. NPU는 추론 작업에서 GPU 대비 전력 효율과 비용 경쟁력이 높아 AI 에이전트와 기업용 생성형 AI 서비스 확산 과정에서 새로운 대안으로 주목받고 있다. 정부 'AI 반도체 팜' 결실 맺기 시작 현재 나타나는 상용화 흐름은 정부가 지난 수년간 추진해 온 AI 반도체 육성 정책과 맞닿아 있다. 대표 사례가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진한 'AI 반도체 팜 구축·실증' 사업이다. 해당 사업은 국산 NPU 기반 고성능 클라우드 인프라를 구축하고 실제 산업 현장에서 성능을 검증하기 위해 2023년부터 3년간 진행됐다. 사업에는 네이버클라우드·KT클라우드·NHN클라우드 등이 참여했으며 리벨리온과 퓨리오사AI가 반도체 공급사로 함께했다. 이들은 총 19.95페타플롭스(PF) 규모 국산 NPU 인프라를 구축하고 의료·번역·챗봇 등 다양한 AI 서비스를 실증했다. 특히 네이버클라우드는 퓨리오사AI와 함께 외국인 근로자를 위한 거대언어모델(LLM) 기반 번역·챗봇 서비스를 실증했으며 KT클라우드와 NHN클라우드는 리벨리온과 협력해 뇌 질환 진단·예측 플랫폼 등을 운영했다. 또 NHN클라우드는 정부 'K-클라우드 프로젝트'를 통해 22PF 이상 규모 국산 NPU 인프라를 구축하며 의료·공공안전 분야 실증을 수행했고 네이버클라우드 역시 국산 NPU 기반 서비스 검증과 운영 경험을 축적하며 상용화 기반 마련에 기여했다. 일부 실증에선 국산 NPU가 외산 GPU 대비 경쟁력 있는 성능을 보인 것으로도 전해졌다. 업계에선 정부 사업이 국산 NPU 성능을 검증하는 데 그치지 않고 클라우드 사업자들이 실제 운영 경험을 축적하는 계기가 됐다고 평가했다. 최근 등장하는 NPUaaS 역시 당시 확보한 운영 노하우와 최적화 경험이 기반이 됐다고 분석했다. 다음 시험대는 공공 AX 수요 창출 다만 국산 클라우드와 NPU 결합 생태계가 본격적으로 성장하기 위해선 안정적인 추가 수요 창출이 필요하다는 지적도 나온다. 현재 정부는 삼성SDS 컨소시엄과 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업을 추진하고 있다. 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 인프라를 구축하는 초대형 프로젝트로, 국산 AI 반도체 연구개발과 실증 환경도 함께 제공할 계획이다. 특히 정부는 센터 내 연구개발 존을 조성해 국산 NPU 시범 운영과 신뢰성 검증을 지원하고 향후 국산 AI 반도체 활용 비중도 확대한다는 방침이다. 공공 AI 전환(AX) 사업 역시 중요한 기반이다. 최근 정부와 지방자치단체가 생성형 AI와 AI 에이전트 도입을 확대하면서 추론 중심 AI 인프라 수요가 빠르게 증가하고 있다. 이같은 공공 사업에서 국산 NPU 활용 사례가 늘어날 경우 클라우드 사업자와 반도체 기업 모두에게 새로운 성장 기회가 될 전망이다. 업계 관계자는 "국산 NPU가 과거보다 성능이 많이 개선된 만큼 이제 기술 검증 단계를 넘어 실제 서비스와 시장 적용 단계에 진입하고 있다"며 "정부와 공공 사업 등에서 의미 있는 수요가 만들어진다면 토종 클라우드와 AI 반도체가 함께 성장할 수 있을 것"이라고 말했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난 4일 'K-AI 반도체 성장 포럼'에서 "국산 AI반도체는 AI 3대 강국 도약이라는 국정과제 실현과 독자 AI 완성을 위한 핵심 기반"이라며 "본격적인 양산과 상용화를 넘어 실질적인 성과를 낼 수 있도록 정부가 마중물 역할을 수행하며 적극 뒷받침하겠다"고 강조했다.

2026.06.05 14:50한정호 기자

KT클라우드, 공공 전용 NPU 시장 연다…리벨리온 기반 첫 상용화

국내 IT서비스 기업과 소프트웨어(SW) 기업들이 잇따라 신경망처리장치(NPU) 기업과 협력에 나서는 가운데, KT클라우드가 국내 최초로 공공기관 전용 NPU 서비스를 출시하며 정부의 국산 AI 반도체 육성 정책에 힘을 보탠다. KT클라우드는 국내 클라우드 사업자(CSP) 가운데 처음으로 공공기관 전용 클라우드에 리벨리온의 차세대 NPU를 적용한 'NPU 서버' 상품을 출시했다고 4일 밝혔다. 이번 상품은 공공 전용 데이터센터 내 가상머신(VM) 방식으로 NPU 인프라를 제공하는 서비스다. 국내 서비스형 NPU(NPUaaS) 상품 가운데 최초로 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득했다. 정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 보안 가이드라인을 충족하는 AI 인프라 환경을 제공한다는 목표다. 회사 측에 따르면 공공 AI 전환(AX) 사업에 참여하는 기업들은 해당 서비스를 통해 보안 규제 준수와 국산 AI 반도체 활용에 따른 정책 가점 요건을 동시에 충족할 수 있다. 또 AI 솔루션 기업들은 보안성이 확보된 NPU 인프라를 기반으로 공공기관과 지방자치단체에 민원 상담과 행정업무 지원, 문서 검색·분석 등 AI 에이전트 서비스를 제공할 수 있게 된다. KT클라우드 NPUaaS는 리벨리온의 데이터센터용 NPU '아톰 플러스'를 기반으로 제공된다. 최근 AI 인프라 시장 무게중심이 학습에서 추론으로 이동하면서 추론에 최적화된 NPU는 운영 효율성과 비용 경쟁력을 높일 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 최근 정부는 국산 AI 반도체 생태계 육성을 위해 공공부문 활용 확대에 힘을 쏟고 있다. 국가 AI 컴퓨팅 인프라 사업과 공공 AX 사업에서도 국산 NPU 적용이 주요 과제로 부상했다. 이에 맞춰 국내 IT서비스 기업과 SW 기업들도 리벨리온과 퓨리오사AI 등 국산 AI 반도체 기업과 협력을 확대하며 생태계 구축에 나서는 분위기다. 업계에선 이번 공공 전용 NPU 상품 출시가 국산 NPU가 실제 공공 서비스 환경에서 본격 검증되는 계기가 될 것으로 보고 있다. 그동안 국산 NPU는 기술 경쟁력을 입증해 왔지만 실제 서비스 적용 사례는 제한적인 것으로 평가된다. 공공 시장은 안정성과 보안성 요구 수준이 높아 상용화 레퍼런스 확보에 중요한 시장이 될 것으로 전망된다. KT클라우드는 AI 인프라 사업 확대에 속도를 내고 있다. 지난 4월에는 민간 고객이 활용할 수 있는 AI 통합 플랫폼 'AI 넥서스'를 출시했다. AI 넥서스는 기존 학습 전용 인프라 'AI 트레인'과 추론 전용 인프라 'AI 서브'를 통합한 서비스로, AI 모델 학습부터 추론과 배포까지 전체 파이프라인을 단일 플랫폼에서 제공한다. 특히 모델 서빙 기능을 강화해 고객이 개발한 AI 모델을 복잡한 과정 없이 추론 환경에 배포할 수 있도록 지원한다. 자체 모델이 없는 스타트업과 중소기업은 모델 스토어를 통해 다양한 오픈소스 모델을 활용할 수 있다. AI 넥서스는 엔비디아 A100·H100·H200 그래픽처리장치(GPU)를 지원하며 오는 3분기에는 차세대 GPU인 B300 기반 서비스도 추가할 계획이다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 전용 NPU 상품을 출시하게 됐다"며 "최적의 AI 인프라 플랫폼 사업자로서 공공기관과 기업 AX 혁신을 지원하고 국가 AI 산업 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.06.04 10:24한정호 기자

퀄컴, 로봇 개발용 플랫폼 '드래곤윙 IQ10 RDD' 공개

[타이베이(대만)=권봉석 기자] 퀄컴이 1일(현지시간) 로봇 개발과 상용화를 위한 레퍼런스 플랫폼인 '퀄컴 드래곤윙 IQ10 로보틱스 레퍼런스 디자인(RDD)'을 공개했다. 드래곤윙 IQ10 RDD는 퀄컴이 1월 CES 2026에서 공개한 로보틱스용 시스템반도체(SoC)인 '드래곤윙 IQ10' 기반으로 컴퓨팅, 센서 인터페이스, 네트워킹, 실시간 제어, 소프트웨어 스택을 하나의 설계에 통합했다. 드래곤윙 IQ10 SoC는 퀄컴 Arm 호환 오라이언 18코어 CPU와 헥사곤 NPU, 컴퓨터비전(CV) 처리장치와 DSP, 아드레노 GPU로 구성됐다. AI 연산 성능은 최대 700 TOPS(1초당 1조 번 연산)이며 별도 AI 가속기 없이 네트워크와 단절된 환경에서도 인지, 계획, 추론 기능을 수행할 수 있다. 드래곤윙 IQ10을 기반으로 최대 12개의 GMSL2 카메라를 비롯해 LiDAR, ToF(Time of Flight), IMU 등 다양한 센서 데이터 수집 기능을 통합했다. 필요한 경우 PCI 익스프레스, USB, CAN, EtherCAT, CAN-FD 등 다양한 인터페이스로 추가 센서와 기능 모듈을 연결해 기능을 확장할 수 있다. 퀄컴은 하드웨어와 함께 퀄컴 플랫폼에 최적화된 AI 모델을 도입할 수 있는 '퀄컴 AI 허브', 온디바이스 AI 런타임, 센싱·계획·제어를 위한 플랫폼 서비스 등 소프트웨어 스택을 함께 제공한다. 퀄컴은 드래곤윙 IQ10 RRD가 자율이동로봇(AMR), 산업용 로봇, 휴머노이드 로봇 등 다양한 분야에 활용될 것으로 내다봤다. 또 "차세대 로봇 경쟁력은 개별 부품 성능이 아니라 컴퓨팅, 센서, 네트워크, 제어, 소프트웨어를 얼마나 효율적으로 통합하느냐에 달려 있다"며 "드래곤윙 IQ10 RRD는 개발 단계의 시제품을 실제 현장에 배치 가능한 상용 로봇으로 전환하는 과정을 가속화할 수 있는 기반 플랫폼이 될 것"이라고 밝혔다. 드래곤윙 IQ10 RDD는 오는 9월부터 공급 예정이다. 현재 어드밴텍, 에이플럭스, 이노디스크, 넥스컴, 썬더컴 등 주요 제조사가 플랫폼 활용을 검토중이다.

2026.06.01 15:15권봉석 기자

메모리 가격상승에 기업 내 PC 교체 지연...더 미뤄도 될까

글로벌 빅테크의 인공지능(AI) 투자 확대와 메모리 제조사의 HBM 중심 생산으로 PC 가격 상승 압박이 커지고 있다. 시장조사업체 트렌드포스는 지난 3월 "올 1분기 노트북 전체 부품 원가에서 메모리 비중이 30%까지 상승했으며 올해 노트북 시장이 비용 상승 압박에 직면할 것"이라고 전망하기도 했다. 기업 내 IT 부서 역시 AI PC 도입 시기를 두고 고민중이다. 교체를 미루면 단기 비용 부담은 줄일 수 있지만 향후 더 높은 비용을 지불할 가능성이 커지기 때문이다. 그러나 글로벌 PC 제조사들은 "단순한 초기 구매 비용보다 총소유비용(TCO) 관점에서 AI PC 도입 효과를 검토해야 한다"고 지적한다. 생산성과 운영 효율 개선 효과를 고려해야 한다는 것이다. IDC "AI PC, 하루 2시간 업무 절감 효과" 시장조사업체 IDC가 작년 10월 아태지역 임직원 500명 이상 기업의 IT 결정권자 720명을 대상으로 한 설문조사에 따르면, AI PC 사용자는 하루 평균 2.17시간의 업무 시간을 절약하는 것으로 나타났다. 이는 기존 PC 환경에서 AI 기능을 활용할 때의 평균 절감 시간인 1.67시간보다 약 30% 높은 수준이다. 기업 규모가 커질수록 생산성 효과는 확대될 수 있다. 예를 들어 직원 500명 규모 기업에서 직원 1인당 하루 0.5시간의 추가 업무 절감이 발생할 경우, 연간 약 12만 5000시간 이상의 업무 시간을 확보할 수 있다는 계산이 나온다. AI PC, 클라우드 의존 줄이고 이용료 절감 AI PC의 장점으로는 클라우드 비용 절감 효과도 거론된다. 클라우드 기반 AI 서비스를 활용하기 위해서 월간 구독료를 지불해야 하지만 AI PC는 CPU와 GPU, NPU를 활용해 일부 기능을 인터넷 접속 없이 기기 내에서 직접 처리할 수 있다. 29일 오리온 델테크놀로지스 클라이언트솔루션그룹(CSG) 전무는 "AI PC는 실제로 가격 차이를 상쇄할 만큼의 상당한 가치를 제공한다"고 설명했다. 그는 "기업 AI는 적합한 워크로드를 적합한 컴퓨팅 자원에 배치하는 방향으로 나아가고 있다"며 "클라우드가 모델 학습 등 고도화된 작업을 담당한다면, AI PC는 그 엔드포인트에서 실시간 번역, 회의 기록, 콘텐츠 생성부터 에이전트 구동까지 일상 업무의 생산성을 높이는 작업을 로컬로 처리한다"고 덧붙였다. IDC 설문조사 결과에서도 IT 의사결정권자 중 84%가 'AI PC가 에이전틱 AI 추론 비용 절감에 도움이 될 것'으로 전망했다. 또 77%는 '온디바이스 AI 처리의 비용 효율성이 충분히 설득력 있다'고 답했다. 오리온 전무는 "이러한 하이브리드 구조에서 AI PC는 토큰 비용을 최적화하는 동시에, 데이터를 로컬 환경에서 비공개로 처리한다는 보안상의 이점까지 제공할 것"이라고 말했다. AI 연산 NPU에 분산해 성능 저하 완화 가능 AI PC의 잘 알려지지 않은 장점 중 하나로 기기 수명 연장을 들 수 있다. 기존 PC에서 일어나는 AI 연산은 CPU와 GPU를 집중적으로 활용한다. 반면 AI PC는 이런 연산 중 일부를 NPU로 분산해 처리할 수 있다. 업계에서는 이를 통해 발열과 전력 소비를 줄이고 장기적인 성능 저하를 완화할 수 있다고 보고 있다. 오리온 전무는 "AI 연산을 NPU로 분담하면 CPU와 GPU의 부하를 덜면 발열과 냉각팬 등 마모/소모가 감소한다. 균형 잡힌 워크로드 관리는 PC의 최대 성능을 더 오래 유지하는 데 도움이 된다"고 설명했다. "국내 기업, AI PC 도입 늦지만 관심은 높은 편" IDC에 따르면 2025년 10월 현재 국내 기업의 AI PC 도입률은 약 37%로 아태지역 평균(48%)에는 못 미쳤다. 그러나 AI PC 도입이 지연될 경우 핵심 인력 이탈(33%), 운영 비효율 증가(33%), 시장 주도권 상실(32%) 등에 대한 우려도 컸다. 응답자 중 69%는 PC 구매시 AI 기능을 가장 중요하거나 반드시 필요한 기능으로 여긴다고 답했다. 이는 아태지역 평균(56%)보다 높은 최고 수준이다. 업계는 운영 효율 저하와 AI 인프라 경쟁력 약화를 우려하며, 기업들의 AI PC 전환 수요가 점차 확대될 것으로 보고 있다. 다만 업계에서는 업무 환경별 AI 활용도와 초기 투자비 검증이 함께 필요하다는 지적도 나온다. 오리온 델테크놀로지스 전무는 이같은 지적에 대해 "에너지 효율적인 AI 처리, 스마트 냉각 및 최적화된 하드웨어와 결합된 AI PC는 장기적인 신뢰성, 일관된 성능, 실제 비용 가치를 제공하기 때문 장기적인 투자에 적합하다"고 반론했다.

2026.05.29 16:17권봉석 기자

GPU 확보보다 활용…오케스트로, 추론 특화 플랫폼 '콘체르토 AI' 공개

오케스트로가 생성형 인공지능(AI) 서비스 확산으로 급증하는 추론 수요에 대응하기 위한 AI 인프라 운영 플랫폼을 공개했다. 단순 그래픽처리장치(GPU) 확보 경쟁을 넘어 보유 자원을 얼마나 효율적으로 활용하느냐가 기업 AI 경쟁력으로 떠오르면서, 추론 최적화와 운영 자동화 시장 공략에 나선 모습이다. 오케스트로는 AI 추론 운영 플랫폼 '콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)'를 출시했다고 29일 밝혔다. 콘체르토 AI는 기업이 보유한 GPU 인프라 활용 효율을 높여 생성형 AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 추론 병목과 응답 지연 문제를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 최근 기업 시장에선 AI 챗봇과 업무 자동화 에이전트, 검색증강생성(RAG) 기반 서비스 도입이 확대되면서 추론 연산 수요가 빠르게 증가하고 있다. 특히 에이전트형 AI 환경에선 하나의 요청이 여러 모델 호출과 반복 연산으로 이어지면서 GPU 자원 부담이 커지고 있다. 이에 업계에선 GPU 증설보다 기존 인프라 활용 효율을 높이는 운영 기술 중요성이 커지는 추세다. 콘체르토 AI는 대규모 추론 요청을 분산 처리하고 GPU와 신경망처리장치(NPU) 등 가속기 자원을 작업 특성에 맞게 배분하도록 설계됐다. 질문 분석과 답변 생성 작업을 분리해 각각 최적의 자원에 할당하는 분산 서빙 방식을 적용해 병목 현상을 줄이고 응답 성능을 높인다. 여기에 키-값 캐시(KV Cache) 최적화와 메모리 재사용 기술을 적용해 초기 응답 시간과 토큰 처리 속도를 개선했다. 실시간 대기열과 자원 상태를 반영한 지능형 라우팅 기능도 탑재해 고부하 환경에서도 안정적인 응답 성능을 유지할 수 있도록 지원한다. 오케스트로에 따르면 자체 온프레미스 AI 인프라 환경에서 진행한 벤치마크 결과, 동시 요청이 집중되는 고부하 환경에서 콘체르토 AI의 분산 서빙 방식은 기존 단일 처리 방식 대비 토큰 출력 속도를 2.2배 향상시켰다. 회사는 이를 통해 동일한 하드웨어 환경에서도 응답 지연을 줄이고 추론 처리 안정성을 높일 수 있다고 설명했다. 운영 자동화 기능도 강화했다. 콘체르토 AI는 AI 모델 배포부터 추론 요청 처리, 자원 배분, 성능 모니터링까지 거대언어모델 운영관리(LLMOps) 전 과정을 단일 플랫폼에서 지원한다. 표준화된 모델 패키징 기술을 기반으로 쿠버네티스 환경에서 배포 과정을 자동화하고 초기 응답 시간과 토큰 처리 속도, 자원 사용량 등 주요 운영 지표를 통합 관리할 수 있도록 돕는다. 특히 국내 유일 이기종 AI 가속기 지원 구조도 차별점으로 내세웠다. 엔비디아 GPU뿐 아니라 리벨리온과 퓨리오사AI 등 국산 NPU 환경까지 지원해 기업과 기관이 프라이빗 AI와 소버린 AI 환경에서 특정 하드웨어 벤더 의존도를 낮추고 인프라를 유연하게 구성할 수 있도록 지원한다. 최근 AI 인프라 시장 경쟁축은 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하는 분위기다. 생성형 AI 서비스가 실제 업무 환경에 본격 적용되면서 GPU 확보 경쟁을 넘어 운영 효율과 자원 활용 최적화, LLM옵스 역량이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 오케스트로 역시 콘체르토 AI를 통해 기업 AI 인프라 운영 효율을 높이고 프라이빗 AI 시장 공략을 강화한다는 전략이다. 김범재 오케스트로 대표는 "생성형 AI가 실제 업무로 확산되고 에이전트형 AI 서비스가 늘어나면서 기업 AI 인프라 과제는 더 많은 GPU를 확보하는 것에서 보유 자원을 얼마나 효율적으로 운영하느냐로 옮겨가고 있다"며 "콘체르토 AI를 기반으로 기업이 보유한 AI 인프라 활용 효율을 높이고 프라이빗 AI 환경에서도 안정적인 AI 서비스 운영을 지원하겠다"고 말했다.

2026.05.29 10:48한정호 기자

[현장] 엔비디아 독주 맞서는 국산 NPU…'추론·피지컬 AI'로 승부수

엔비디아 그래픽처리장치(GPU)가 인공지능(AI) 생태계를 장악하는 가운데, 국내 AI 반도체 기업들이 저전력·고효율 추론과 피지컬 AI 특화 전략을 앞세워 글로벌 시장 공략 의지를 드러냈다. AI 인프라 시장 무게중심이 단순 연산 성능 경쟁에서 전성비와 운영 효율, 인터커넥트, 소프트웨어 생태계 경쟁으로 빠르게 이동하면서 국산 신경망처리장치(NPU) 기업들도 데이터센터·추론·온디바이스 시장을 겨냥한 차별화 전략 강화에 속도를 내는 모습이다. 국내 AI 반도체 대표 기업인 리벨리온·퓨리오사AI·모빌린트 임원진은 28일 서울 강남구 GS타워에서 열린 '솔트룩스 AI 컨퍼런스(SAC)' 패널 토론에 참석해 이같은 비전을 공유했다. 토론은 '엔비디아, 적인가 친구인가? 소버린 AI 반도체의 미래'를 주제로 진행됐으며 사회는 이경일 솔트룩스 대표가 맡았다. 이날 연사들은 AI 시장이 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 이동하면서 NPU 중요성이 더욱 커지고 있다고 입을 모았다. GPU 중심 AI 인프라가 막대한 전력과 운영 비용 부담으로 이어지면서 저전력·고효율 구조를 구현할 수 있는 추론 특화 반도체 수요가 빠르게 확대될 것이란 전망이다. 김광정 리벨리온 리더는 "AI 서비스 관점에서 비전부터 코드 에이전트까지 다양한 버티컬 서비스를 지원할 수 있는 추론 인프라가 중요해지고 있다"며 "효율적으로 AI 추론 서비스를 제공하는 것이 핵심 경쟁력이 될 것"이라고 말했다. 조영진 퓨리오사AI 부사장은 "최신 GPU는 전력 소모가 워낙 커 데이터센터 자체를 새롭게 지어야 하는 수준"이라며 "초기에는 단순 처리량 중심 경쟁이었다면 이제는 전성비와 총소유비용(TCO)을 중요하게 보는 방향으로 시장이 바뀌고 있다"고 설명했다. 윤상현 모빌린트 최고전략책임자(CSO)는 "우리는 데이터센터보다는 엣지와 온디바이스 환경에 맞춘 NPU를 개발하고 있다"며 "피지컬 AI 시대에 맞는 저전력·고효율 AI 반도체 경쟁력이 중요해질 것"이라고 강조했다. 연사들은 AI 인프라 시장 경쟁 구도가 단순 연산 성능 중심에서 운영 효율과 서비스 비용 경쟁 단계로 빠르게 이동하고 있다고 진단했다. AI 모델 규모가 커질수록 메모리 비용 부담이 핵심 변수로 떠오르고 있는 데다 기업 고객들도 이제는 단순 성능보다 토큰당 비용과 운영 효율성을 중요하게 보기 시작했다는 설명이다. 현장에선 AI 메모리 수급 불안과 비용 부담도 주요 화두로 떠올랐다. 김 리더는 메모리 가격이 지난해 대비 4배 가까이 상승했다고 언급했고 조 부사장 역시 GPU 전력 비용과 데이터센터 증설 부담이 AI 시장 핵심 변수로 떠오르고 있다고 진단했다. 특히 엣지 AI 시장에선 성능뿐 아니라 전력과 가격까지 동시에 만족해야 하는 구조적 한계가 커지고 있다는 분석도 나왔다. 연사들은 제한된 환경 안에서 AI 모델을 얼마나 효율적으로 경량화·양자화할 수 있느냐가 향후 핵심 경쟁력이 될 것으로 내다봤다. 또 수천 개 GPU와 NPU를 병렬로 연결하는 초대형 AI 인프라 시대가 열리면서 인터커넥트와 시스템 아키텍처 경쟁력이 AI 반도체 산업 핵심 변수로 떠오르고 있다고 강조했다. 조 부사장은 "현재 엔비디아와 가장 큰 격차는 인터커넥트와 시스템 기술"이라며 "국내 기업들도 이 부분에 대한 투자를 빠르게 확대하고 있다"고 말했다. 김 리더도 "글로벌 시장에서 경쟁하기 위해선 칩 성능만이 아니라 오픈소스 기반 소프트웨어 스택과 AI 프레임워크를 얼마나 잘 결합할 수 있느냐가 중요하다"며 "칩렛 기반 아키텍처와 네트워크 프로토콜 분야 투자를 지속 강화하고 있다"고 밝혔다. 국산 AI 반도체 기업들은 엔비디아를 단순 경쟁 상대가 아닌 AI 생태계를 키운 협력자이자 동시에 넘어야 할 대상으로 바라봤다. 연사들은 정부 지원이 국내 NPU 기업 성장 과정에서 중요한 역할을 했다고 평가하면서도 장기적으로 글로벌 시장에서 독자 경쟁력을 확보해야 한다고 강조했다. 특히 IT 시장이 과거 메인프레임 중심 구조에서 PC·모바일 중심으로 세분화된 것처럼 앞으로 AI 반도체 시장 역시 추론·엣지·온디바이스·피지컬 AI 등으로 빠르게 분화될 것으로 전망했다. 이에 국산 NPU 기업들도 특정 영역 중심으로 차별화 전략을 구축하면 충분히 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다는 기대감도 나타냈다. 조 부사장은 "현재 엔비디아와 직접 정면 승부를 벌이기보다는 추론 시장에서 차별화된 포지셔닝 전략으로 경쟁력을 확보하는 데 집중하고 있다"며 "10년 뒤에는 국내 AI 반도체 기업들이 세계 최고 수준 기업으로 성장할 수 있을 것으로 믿는다"고 말했다. 윤 CSO는 "온디바이스와 피지컬 AI 시장은 앞으로 빠르게 성장할 영역"이라며 "국내 기업들이 정부 지원을 기반으로 초기 시장을 선점한다면 글로벌 시장에서도 충분히 기회를 만들 수 있을 것"이라고 말했다. 김 리더는 "AI 시장은 특정 기업 중심 독과점 구조보다는 다양한 협력자와 생태계가 공존하는 방향으로 발전할 가능성이 크다"며 "국산 NPU 기업들도 글로벌 AI 생태계 안에서 의미 있는 역할을 차지할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.05.28 16:22한정호 기자

"제조업 AX 성패, 암묵지 표준화에 달렸다"

국내 제조업의 인공지능 전환(AX)을 고도화하기 위해 이질적 데이터를 규격화하고, 사후학습을 지원하는 신경망처리장치(NPU) 개발이 시급하다는 지적이 나왔다. 단순한 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능(AI) 중심 완전 자동화를 구현하려면 현장 숙련공의 노하우인 '암묵지'를 데이터화하고, 이를 저비용·고효율로 학습할 수 있는 국산 반도체 생태계가 뒷받침돼야 한다는 내용이다. 차석근 첨단제조표준화포럼 위원장은 27일 서울 양재에서 개최된 '2026 시스템-반도체 포럼'에서 "이제는 DX를 넘어 AX로 나아가야 할 때"라며 "AX 성패는 결국 생산현장에서 다이내믹하게 움직이는 유효 데이터를 어떻게 수집하고 활용하느냐에 달려 있다"고 강조했다. 차 위원장은 "센싱 기술로 현장에 숨어 있는 암묵지 데이터를 끌어올려야 하고, 이를 위해 제각각인 생산현장 데이터를 표준화하는 작업이 선행돼야 한다"고 설명했다. 현재 제조현장의 실제 의사결정은 표준작업지침서(SOP) 같은 형식지보다 오랜 경험을 가진 숙련자 감에 크게 의존하고 있다. 차 위원장은 "베테랑 작업자들은 설비에서 발생하는 미세한 진동음, 제품의 색상 변화, 당일 습도 등 정형화되지 않은 조건을 종합 판단해 공정 변수를 미세 조정한다"고 말했다. 문제는 이러한 판단의 근거가 문서화되지 않아 데이터화하기 까다롭다는 점이다. 불량 예측, 수율 최적화, 이상 탐지 등 AI를 통해 달성하고자 하는 고부가가치 자동화 영역이 바로 이 암묵지에 집중돼 있다는 점이 제조업 AX의 가장 큰 난제다. 차 위원장은 발표자료에서 "기존 형식지만 AI에 학습시킬 경우 현장의 단편적 공정만 자동화될 뿐, 제조업의 핵심 가치를 AI 모델에 담기 어렵다"고 덧붙였다. 업계는 암묵지를 기계가 인식할 수 있는 구조화·표준화된 데이터 형태로 번역하고, 이를 기반으로 생산공정을 100% 자동화하는 데 역량을 집중하고 있다. 제조 데이터의 높은 이질성은 걸림돌이다. 공장 내부에는 여러 벤더의 설비와 서로 다른 세대 장비가 혼재돼 있다. 통신 프로토콜과 단위, 샘플링 주기, 태그 명명 규칙 등이 제각각 얽혀 있다. 이에 따라 일정한 규격에 맞춰 암묵지를 정제하는 표준화 프로세스가 필수다. "피지컬 AI 시대, 학습 가능한 NPU가 핵심" 포럼에서는 '학습 기능'을 내장한 NPU 개발 필요성도 논의됐다. 장성준 한국전자기술연구원(KETI) 센터장은 "현재 시장에 나와 있는 NPU가 주로 추론 기능에 초점이 맞춰져 있는 것은 사실이지만, 미래에는 NPU가 학습 기능까지 수행하는 방향으로 나아가지 않을까 한다"고 전망했다. 장 센터장은 "로봇 파운데이션 모델은 범용 작업에 특화돼 새로운 작업에 직면했을 때는 제대로 대응하지 못할 가능성이 크다"며 "생산현장에서 발생하는 소량 샘플 데이터만으로도 실시간 학습을 수행할 수 있는 능력이 필수이고, 이때 온디바이스 NPU나 그래픽처리장치(GPU)가 경량 학습을 지원할 수 있어야 한다"고 짚었다. 아울러 제조현장 내 온프레미스 환경에서 사후학습과 파인튜닝(미세조정) 역할이 커지고 있다고 덧붙였다. 그는 "중앙 GPU 데이터센터에서 1차로 학습된 거대 모델을 가져와 각 팩토리의 고유 데이터에 맞게 파인튜닝하는 과정이 핵심"이라며 "이 과정에서 NPU가 같이 학습을 담당할 수 있으면 총소유비용(TCO)이 절감될 것"이라고 설명했다. 다만 장 센터장은 "현재 국내 반도체 생태계에는 학습 기능을 지원하는 토종 NPU가 전무한 실정"이라며 "아마존웹서비스(AWS)의 트레이니움이나 구글의 텐서처리장치(TPU)처럼 국내에서도 학습을 지원하는 NPU가 나와야 한다"고 말했다.

2026.05.27 14:09진운용 기자

리벨리온, KB금융과 AI 인프라 구축 협력...국산 NPU 첫 적용

국산 AI 반도체 스타트업 리벨리온이 국내 최대 금융지주사인 KB금융그룹과 손잡고 한국형 금융 AI 인프라 구축에 나선다. 국산 NPU(신경망처리장치) 기술이 대형 금융권의 차세대 핵심 인프라에 도입되는 첫 번째 사례다. 리벨리온은 KB금융그룹과 '차세대 AI·금융 생태계 구축'을 위한 전략적 업무 제휴 협약을 체결했다고 27일 밝혔다. 양사는 이번 협약을 통해 소버린 AI 시대에 대응하는 금융 인프라 경쟁력을 확보하고, 기술과 자본을 결합한 전방위 시너지를 창출한다는 방침이다. 이번 협약에 따라 리벨리온은 KB금융그룹에 차세대 국산 AI 반도체 기반의 추론 인프라와 고도화된 금융 서비스 구현에 필요한 기술 솔루션을 제공한다. KB금융그룹은 리벨리온의 안정적인 사업 운영을 위해 자금 조달·관리 등 종합적인 금융 서비스와 인프라를 전폭 지원할 계획이다. 특히 이번 협력은 에이전틱 AI 확산으로 급증한 금융권의 대규모 AI 추론 수요에 선제 대응하기 위해 추진됐다. 보안을 위해 망분리 규제가 엄격히 적용되는 금융권 특성상, 외부 클라우드를 활용하기보다는 내부망에서 직접 AI를 구동할 수 있는 '온프레미스 NPU' 도입이 필수적이다. 리벨리온은 복잡한 AI 에이전트 연산에 최적화된 차세대 제품과 대규모 상용 서비스 공급 경험을 바탕으로 금융 현장에 최적화된 한국형 AI 인프라의 기준을 정립해 나갈 예정이다. 박성현 리벨리온 대표는 “KB금융은 리벨리온의 기술력이 증명되기 전부터 가능성을 믿고 지지해 준 든든한 파트너”라며 “이번 협약은 금융 자본이 키워낸 딥테크 기술이 다시 금융 인프라를 혁신하는 선순환의 시작점이자, 국산 AI 반도체가 금융권 생태계에 본격적으로 뿌리내리는 계기가 될 것”이라고 강조했다.

2026.05.27 13:35전화평 기자

모빌린트 AI칩, 조달청 혁신제품 등록…공공 AI 시장 공략

AI 반도체 전문기업 모빌린트는 자사 AI 솔루션 'MLX-A1'과 'MLA100'이 조달청 나라장터 종합쇼핑몰 등록을 완료하고 혁신제품으로 지정됐다고 22일 밝혔다. 특히 NPU(신경망처리장치) 기반 AI 솔루션이 조달청 혁신제품에 등록된 것은 이번이 처음으로, 외산 GPU 중심으로 형성돼 온 공공 AI 인프라 시장에 국산 AI 반도체가 본격 진입하는 계기가 될 것으로 기대된다. 이번 등록으로 중앙부처와 지방자치단체, 공공기관은 나라장터를 통해 모빌린트의 AI 솔루션을 보다 신속하고 효율적으로 도입할 수 있게 됐다. 혁신제품 지정에 따라 시범구매와 실증사업 등 정부가 운영하는 공공 AI 확산 지원 제도도 활용 가능해지면서 공공기관의 AI 도입 접근성 또한 높아질 전망이다. 특히 이번 사례는 국산 AI 반도체 기업이 기술 경쟁력을 바탕으로 공공 조달 체계에 본격 진입했다는 점에서 의미가 크다. 공공 AI 인프라 수요가 확대되는 가운데 외산 중심으로 형성돼 있던 시장 구조에 새로운 선택지를 제시하며, 공공 부문의 AI 전환 과정에서 국산 AI 반도체 활용 확대 가능성을 보여준 사례라는 평가다. 이번에 등록된 MLX-A1과 MLA100은 모빌린트의 자체 개발 NPU 'ARIES(에리스)'를 기반으로 개발된 AI 솔루션이다. MLX-A1은 서버나 클라우드 연결 없이 현장에서 직접 AI 모델을 실행할 수 있는 독립형 엣지 AI 시스템이다. AI 교육, 스마트 제조, 공공 안전, 영상 분석 등 다양한 현장에서 활용 가능한 온디바이스 AI 플랫폼으로 설계됐으며, 현장 중심의 AI 활용 환경에 최적화됐다. 함께 등록된 MLA100은 ARIES 기반 PCIe 카드형 AI 가속기 솔루션이다. 기존 산업용 시스템이나 서버 환경에 손쉽게 적용할 수 있어 별도 인프라를 새롭게 구축하지 않고도 AI 추론 기능을 추가할 수 있다. 성능과 전력 효율을 동시에 고려해야 하는 공공기관 AI 인프라 환경에서 실질적인 도입 대안으로 활용될 수 있다. 두 제품의 핵심 기술인 ARIES는 모빌린트가 자체 설계한 고성능 NPU다. 산업통상자원부 신기술(NET) 인증을 획득하며 엣지 환경에 최적화된 고성능·저전력 AI 추론 기술력과 기술 혁신성을 공식 인정받았다. 이러한 기술 경쟁력을 바탕으로 MLX-A1과 MLA100은 조달청 혁신제품으로 지정됐으며, 혁신제품 내 최초 NPU 기반 AI 솔루션 등록 사례를 만들었다. 모빌린트는 이번 혁신제품 지정을 계기로 공공 분야 AI 전환 수요 공략을 본격화할 계획이다. 현재 AI 콜센터, 스마트 제조, 공공 안전, 영상 분석, 관제 시스템 등 다양한 산업 환경에서 AI 반도체 적용 사례를 확대하고 있으며, 향후 공공기관 중심의 실증 및 도입 사례를 늘려 엣지 AI 기반 디지털 전환 확산을 지원해 나갈 방침이다.

2026.05.22 11:01장경윤 기자

[김태진 칼럼] AI 3대 강국, 선언과 구호를 넘어서려면

얼마 전 코엑스에서 열린 'AI EXPO KOREA 2026' 전시장을 걷는 내내 많이 당황스럽고 우려스러웠다. 우리는 과연 AI 강국으로 가고 있는가. 아니면 이미 만들어진 길에 의존한 채 뒤따라가고 있는가. 전시장 중심에는 대만 기업들의 GPU 서버와 엔비디아 생태계가 확실하게 자리 잡고 있었다. 특정 기업 AI 인프라의 핵심 축이 사실상 하나의 플랫폼으로 만들어지는 상황이었다. 그 사이에서 국내 기업들이 개발한 NPU는 존재했지만 전체 흐름에 참여 하기에는 많이 부족해 보였다. 한국 AI 산업의 현재를 상징적으로 보여주는 것만 같았다. 문제는 기술의 유무뿐만이 아니다. 구조다. 글로벌 AI 경쟁은 더 이상 개별 칩이나 모델의 성능 경쟁이 아니라, 칩·서버·네트워크·소프트웨어가 결합된 '풀스택 생태계' 간 경쟁으로 이동하고 있다. 이 구조를 장악한 쪽이 시장을 주도하고 있다. 그러나 한국은 여전히 단위 기술 중심의 접근에 머물러 있다. 개별 기술 개발 자체에는 성과가 있지만, 그것을 연결해 산업으로 확장하는 전략은 여전히 부족하다. 전시장에서 국산 NPU가 존재감을 확인하지 못한 이유도 여기에 있다. 이와 대비되는 사례가 있다. 중국이다. 미국의 강도 높은 제재로 GPU, 소프트웨어, 칩 설계 도구까지 막힌 상황에서 중국은 오히려 방향을 전환했다. 외부 기술을 대체하는 데 그치지 않고, '칩–모델–네트워크–자본'을 하나로 묶는 구조를 만들었다. 엔비디아의 인피니밴드 대신 공개 표준인 이더넷 기반 네트워크를 고도화하고, 화웨이는 자국 AI 반도체를 만들고 여기에 미국과 경쟁하는 최적화된 모델을 앞다퉈 개발하는 방식이다. 핵심은 기술 수준도 있지만 더욱 중요한 것은 '연결 전략'이다. 무엇을 만들었느냐보다 그것을 어떻게 묶었느냐가 경쟁력을 좌우하고 있기 때문이다. 반면 한국은 상황이 다르다. 일부 기업들이 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하고 있음에도 불구하고, 실제 인프라 건설 현장에서는 쉽게 채택되지 못한다. 이유는 기존 생태계와의 연결 문제다. 대기업과 공공기관이 AI 인프라를 도입할 때 던지는 질문은 단순하다. “엔비디아와 호환되는가”, “기존 인프라에 바로 붙는가” 이 기준을 통과하지 못하면 선택받기 어렵다. 결국 시장은 '엔비디아에 갇힌 생태계' 중심으로 점점 굳어지는 느낌이다. 이 상태에서는 GPU를 더 많이 확보한다고만 해서 AI 강국이 되는 것은 아니다. 잘못하면 오히려 특정 기업의 독점적 생태계의 의존도만 높아질 뿐이다. 'AI 3대 강국'이라는 목표 역시 기반이 없는 구호로 남게 된다. 이제는 질문을 바꿔야 한다. '어떻게 따라잡을 것인가'가 아니라, '어떤 구조를 만들 것인가'를 고민해야 한다. 첫째, 칩 중심 전략을 넘어 시스템 단위 접근이 필요하다. NPU 기업이 단독으로 경쟁하는 구조에서는 생태계 장벽을 넘기 어렵다. 서버, 냉각, 전력 기술과 결합해 '완성형 인프라'로 시장에 접근해야 한다. 특히 전력 효율과 발열 관리 같은 현실적인 요소의 차별화도 중요한 경쟁력으로 만들 필요가 있다. 제품뿐만 아니라 구조로 경쟁해야 한다. 둘째, 네트워크 구조의 전환은 꼭 필요하다. 엔비디아의 독점적 인피니밴드에 대한 의존이 지속되는 한 새로운 시도는 제한될 수밖에 없다. 개방형 표준 기반의 이더넷 네트워크를 확대 적용하고 이종 시스템 간 연결 기술을 확보할 수 있는 선택지를 과감히 넓혀야 한다. 셋째, 소프트웨어 생태계에 대한 전략적 투자가 필요하다. CUDA 중심의 구조 환경을 넘어서지 못하면 어떤 하드웨어도 확산되기 어렵다. 컴파일러, 프레임워크, 개발 도구까지 포함한 전방위적 접근을 시스템 적용이 가능하도록 만들어야 한다. 그러나 이러한 해법보다 더 근본적인 문제는 따로 있다. 정책과 실행의 단절이다. 누가 실행할 것인가가 핵심이다. 현재 AI 및 반도체 관련 정책은 분산돼 추진되고 있다. 연구개발은 이뤄지지만 그것이 실제 산업과 어떻게 연결되는지에 대한 설계는 부족하다. 기술은 만들어지지만 쓰일 곳을 제대로 찾지 못하는 상황이 반복된다. 분산된 정책과 사업을 하나로 연결할 수 있는 강력한 정부의 콘트롤타워가 필요하다. 기술 개발부터 산업 적용까지 이어지는 전체 흐름을 설계하고 이를 실행할 수 있는 권한과 책임을 힘 있게 추진해야 한다. 지금 우리에게 필요한 것은 홍보성 선언이 아니라 '실행 구조'의 선택이다. 엔비디아 중심 생태계를 보완해 우리가 설계하는 생태계 구조로의 전략적 방향 설정이 필요하다. 이를 위해서는 공공 데이터센터와 대규모 R&D 사업에서 국산 AI 반도체 활용을 일정 비율로 의무화 해야 한다. 초기 수요 없이 기술 생태계는 자랄 수 없기 때문이다. AI 경쟁은 속도의 문제와 함께 디테일한 구조 설계의 문제다. 생태계의 의존을 벗어나고 연결된 전략과 일관된 실행이 뒷받침된다면 'AI 3대 강국'은 가능할 수도 있다. 전시장에서 느낀 불편함은 우리가 AI 생태계의 어느 부분에 서있는지를 확인시켜 주었다. 이제는 더 많은 기술보다도 더 명확한 선택이 필요한 상황이다.

2026.05.21 10:16김태진 컬럼니스트

유라클 '오르다", 퓨리오사AI NPU 연동 완료…글로벌 시장 정조준

유라클의 인공지능(AI) 자원관리 플랫폼과 퓨리오사AI의 차세대 반도체가 결합하면서 국산 인프라 기술의 해외 수출에 청신호가 켜졌다. 유라클은 AI 자원 및 워크로드 관리 플랫폼 '오르다(AURDA)'와 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU) '레니게이드(RNGD)' 간 연동을 성공적으로 마쳤다고 20일 발표했다. 이번 연동은 고성능 양산형 NPU를 보유한 국내 대표 AI 반도체 기업과의 협력이라는 점에서 의미가 크다. 오르다는 AI 서비스를 위한 통합 자원관리 플랫폼이다. GPU와 NPU 등 연산 자원의 효율적 활용과 자동 스케일링을 지원한다. AI 서비스 배포 자동화 기능과 실시간 가시성 확보를 통한 장애 예측 기능도 갖췄다. 통합 보안 체계 구축을 위한 인가와 로깅 기능 역시 포함한다. 이 플랫폼을 도입하면 고가의 AI 인프라 자원을 낭비 없이 사용할 수 있다. 워크로드에 따른 정밀한 자원 분배가 가능해져 AI 서비스를 끊김 없이 안정적으로 운영하게 된다. 고객은 GPU뿐만 아니라 NPU까지 선택적으로 활용해 인프라를 유연하게 구성할 수 있다. 두 자원을 혼용하는 환경에서도 효율적인 자원 할당으로 무중단 서비스를 구현한다. 현재 유라클과 퓨리오사AI는 K-AI 수출 컨소시엄을 구성해 사우디아라비아 아람코와 기술검증(PoC)을 진행하고 있다. 해당 컨소시엄은 최근 과학기술정보통신부가 주관하는 "2026년 AI 반도체 해외실증 지원 사업" 서버형 부문에 선정됐다. 이에 따라 중동을 비롯한 글로벌 시장 수출 기대감이 한층 높아진 상태다. 권태일 유라클 대표는 "오르다는 AI 서비스를 안정적으로 운영하도록 돕는 필수 플랫폼"이라고 설명했다. 이어 "국내외 기업과 공공기관이 효율적으로 AI 인프라를 운영할 수 있도록 표준 플랫폼 입지를 다지며 시장을 확대하겠다"고 덧붙였다.

2026.05.20 15:55남혁우 기자

코난테크·퓨리오사·동서발전, 외산 GPU 대체 국산 AI 인프라 실증

코난테크놀로지·한국동서발전·퓨리오사에이아이가 외산 그래픽처리장치(GPU) 중심 인공지능(AI_ 인프라 의존에서 벗어나 국산 신경망처리장치(NPU)와 독자 개발 대규모언어모델(LLM)을 결합한 실증에 본격 나선다. 코난테크놀로지는 한국동서발전 울산 본사에서 퓨리오사에이아이와 함께 '국산 인공지능(AI) 기반시설 구축 및 실증을 위한 업무협약'을 체결했다고 20일 밝혔다. 이번 협약 핵심은 퓨리오사에이아이의 국산 AI 반도체 기술과 코난테크놀로지의 LLM 기술을 융합해 활용 가능성을 공동 검증하는 것이다. 한국동서발전은 실제 에너지 산업 현장을 실증 무대로 제공한다. 세 기관은 ▲국산 NPU·LLM 기반 AI 환경 구축 및 실증 ▲국산 AI 기반시설 성능 최적화·안정성 검증 ▲AI 활용 모델 확대 ▲AI 기술 공동 연구 및 교류 등을 추진한다. 코난테크놀로지는 에너지 공공기관 대상 도메인 특화 AI 사업에서 성과를 축적해왔다. 지난해 공공 LLM 프로젝트의 70% 이상을 수주하며 역대 최대 공공 수주 실적을 기록했으며, 같은 해 9월 한국동서발전 'EWP 생성형 AI 플랫폼 구축 용역'을 수주해 행정 업무 전반 자동화를 구현 중이다. 이번 협약은 해당 사업 성과를 바탕으로 한 후속 파트너십이다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 "발전·제조 분야 AI 활용 모델 연구에 이어 이번 협약으로 산업 현장에 적합한 AI 활용 모델을 함께 만들기를 기대한다"고 말했다.

2026.05.20 13:53이나연 기자

K-반도체, 메모리 넘어 AI칩 생태계 강화해야....B학점

지난해 6월 출범한 이재명 정부는 '진짜 성장'을 내세웠다. AI로 경제·사회·기술 대전환을 꾀해 국가발전과 국민행복이 선순환되는 시대를 열겠다는 것이다. 지난해 하반기부터는 30대 선도프로젝트가 가동되기 시작했으며 각 경제·산업 분야에서 AI 대전환이 진행 중이다. 일단 스타트는 좋다. AI 붐을 등에 업고 코스피 7000 시대가 열렸다. 하지만 미국·이스라엘-이란 전쟁으로 인한 고유가·고물가·고환율 리스크가 AI 대전환의 발목을 잡고 있다. 지디넷코리아는 창간 26주년을 맞아 이 격변의 시점에 있는 대한민국 산업 현장을 진단하고, 각 분야 전문가들과 함께 'AI 시대, 이재명 정부 1년'을 평가했다. [편집자주] 국내 반도체 기업, 그리고 학계 관계자들은 대체로 이재명 정부의 AI 반도체 정책 방향을 긍정 평가하면서 세부 과제는 보완이 필요하다고 평가했다. 앞으로 본격 전개될 AI 시대에는 현재 한국이 강점을 보유한 메모리 반도체 외에 온디바이스 AI, 생태계 등을 강화하기 위한 고민이 필요하다고 진단했다. "수요 중심 온디바이스 AI 육성전략 의미…지원 늘려야" AI 산업이 자율주행·로봇·드론 등 엣지 영역으로 빠르게 확산하면서 기기 자체에서 AI 기능을 수행하는 온디바이스 AI 중요성도 커지고 있다. 삼성전자가 지난 2024년 갤럭시S24 시리즈를 출시하면서 부각했던 '온디바이스 AI'는 더 이상 마케팅 용어 수준에 머물지 않는다. 우리 정부는 지난해 9월 '제조 AX 얼라이언스(M.AX 얼라이언스)'를 출범하며 온디바이스 AI 연구개발을 지원하고 있다. 해당 얼라이언스는 AI 팩토리·자율주행·휴머노이드·AI 반도체 등 10개 분과로 구성된다. AI 반도체는 다양한 산업에서 상용 수준 온디바이스 AI 반도체 시제품을 개발하는 것이 목표다. 올해는 K-온디바이스 AI 반도체 신규 과제를 편성한다. 전체 자금 조성 규모는 최소 8000억원으로 예상된다. 김용석 AI 반도체 M.AX 얼라이언스 위원장 겸 가천대학교 반도체대학 석좌교수는 "K-온디바이스 AI 과제가 수요 기업이 주축이 돼 팹리스에 필요한 AI 반도체를 만든다는 점에서 굉장히 의미가 있다"며 "수요 기업도 자금을 투입하기 때문에, 상용화에 적극 나서야 하는 구조"라고 설명했다. 김용석 위원장은 "국내 온디바이스 AI 생태계를 강화하려면 더 적극적으로 투자해야 한다"고 지적했다. 김 위원장은 "정부과제 진행 방향 등은 높이 평가하나, 국내 AI 반도체 팹리스를 전문 육성하려면 1조원 규모 과제를 추가 기획할 필요가 있다"며 "자동차나 로봇, 드론 등 유망 산업에 전문화된 팹리스를 집중 육성하는 과제를 구체화해야 할 것"이라고 설명했다. 안기현 한국반도체산업협회 전무도 "국산 AI 칩 개발에 자금을 지원했고, 국내 데이타센터 구축에 사용을 권장했다"며 "온디바이스 AI 반도체 개발 프로젝트를 기획해 출범한 점을 긍정 평가한다"고 밝혔다. 그러면서도 "국산 AI 반도체 상용화를 위해 좀더 과감하고 강력한 지원정책이 필요하다"고 말했다. 신경망처리장치(NPU) 등 데이터센터용 AI 반도체도 관심이 필요한 분야다. 김형준 차세대지능형반도체사업단장 겸 서울대 명예교수는 "현재 데이터센터용 NPU를 설계할 수 있는 국가는 미국과 중국, 한국 3곳밖에 없다"며 "단순 사업이 아니라 국가 주권을 키우는 관점에서 접근해야 한다"고 주문했다. 이어 "정부가 국가기관이 국산 NPU를 직접 실증하도록 해줘야 팹리스가 기술력을 쌓을 수 있다"고 제안했다. "생태계 확장성과 실증 규모 부족 보완해야" 한 AI 반도체 기업 임원은 현 정부 정책 장점으로 "적극적 의견 청취와 자금 지원"을 꼽았고, 단점으로 "생태계 확장성과 실증 규모 부족 등"을 지적했다. 그는 "정부가 반도체 업계 필요사항을 적극 청취하고 이를 실제 과제에 반영하려는 의지가 강하다"며 "특히 추경 등을 통해 연구개발(R&D), 실증 과제가 다수 공급되고 있다"고 밝혔다. 금융지원 정책에 대해서는 "과제 한계(중복성 규제 등)를 보완하기 위해 도입한 '국민성장펀드' 같은 투자 형태 지원이 리벨리온, 퓨리오사AI 등에 실질적 도움이 되고 있다"고 긍정 평가했다. 생태계 확장성과 실증 규모는 보완 과제다. 그는 "국가 AI 데이터센터 사업 등에서 초기 '국산 AI 반도체 50% 도입' 조항이 유찰 후 삭제됐다"며 "'10%'처럼 최소 도입 비율 설정 등 타협점을 찾지 않고 아예 제약을 없애버린 점은 아쉽다"고 평가했다. AI 학습과 추론 시장 불균형도 지적했다. 그는 "현재 전세계적으로 추론 시장이 성장하고 있고, 학습과 추론 비중은 1:1 수준"이라며 "정부는 학습용 그래픽처리장치(GPU) 26만장 확보에 집중하는 반면, 국내 추론 중심 신경망처리장치(NPU) 실증 사업 규모는 1만장에도 못 미치고 있다"고 밝혔다. 이어 "기술력이 양산 단계에 도달했음에도 국가 차원 대규모 실증 사업이 부족해 시장 레퍼런스 확보가 시급하다"고 덧붙였다. 국제 정세에 흔들리는 K-소부장…지원책 절실 현재 반도체 소부장 기업이 생태계 뿌리를 담당하는 만큼, 정부의 즉각적이고 실용적인 대책 마련이 시급하다는 목소리도 있다. 국내 반도체 소부장 업계는 최근 1년여간 급격히 커진 대외 불확실성으로 어려움을 겪고 있다. 미-중 갈등 심화로 반도체 공급망이 크게 둘로 나뉘면서 국내 소부장 업체는 선택을 강요받거나, 규모가 큰 기업을 상대로 한 협상력이 떨어졌다. 자국 우선주의를 내건 미국 도널드 트럼프 2기 행정부는 한국을 비롯한 동맹국에 중국향 최첨단 반도체 장비 수출을 금지하고 있다. 이에 맞서 중국은 장비 공급망 내재화와 더불어, 희토류·갈륨 등 전략광물 수출 통제를 강화했다. 지난 3월 발발한 미국-이란 전쟁도 원자재 및 물류비 급등으로 이어졌다. 익명을 요구한 국내 반도체 소재업체 한 부사장은 "정부의 반도체 소부장 업계 지원책이 피부로 와닿지는 않는다"며 "미-중 갈등이나 미국-이란 전쟁 등으로 사업에 여러 제약이 늘어난 상황이어서 유가 안정화는 긍정 평가하지만, 중소기업 자금 지원 및 세금 감면 분야는 부족하다"고 평가했다. "반도체 클러스터, 지역이전 논란 딛고 속도 내야" 첨단 메모리와 시스템반도체 생산능력 확보도 주요 과제다. 현재 삼성전자, SK하이닉스 등은 전례없는 메모리 슈퍼사이클에 따라 설비투자에 속도를 내고 있다. 용인 대규모 반도체 클러스터 조성도 분주하다. 용인 반도체 클러스터는 오는 2047년까지 생산 팹 총 10기 구축을 목표로 모두 622조원이 투자되는 세계 최고·최대 반도체 단지다. 정부는 클러스터 건설에 필요한 각종 규제 요건 및 임대사업 제한을 완화해 기업 투자속도가 빨라지도록 지원해 왔다. 용인 반도체 클러스터는 지난해 말부터 지역 이전 논란에 휩싸이기도 했다. 지역 내 전력 생산시설 부족하고, 균형발전을 위해 클러스터를 다른 지역으로 이전해야 한다는 주장이 나오기도 했다. 김형준 단장은 "최근에는 용인 반도체 클러스터 이전 논란이 줄었고, 삼성전자와 SK하이닉스 모두 밤낮없이 설비투자에 매진하는 분위기"라며 "대외변수로 클러스터 조성이 다소 더뎌지긴 했으나, 큰 저해요소가 없었다는 점은 다행"이라고 말했다.

2026.05.19 17:20장경윤 기자

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

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