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[IT뉴스]삼성·네이버도 국대급 AI칩 난항···"엔비디아 쿠다 독점 깰 최적화기술 시급"

온카뱅크관리자

2025-08-08 17:57:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">■네이버·인텔·KAIST 공동연구 잠정 중단<br>반도체 개발만으론 소버린AI 한계<br>각 칩에 맞는 기계어 번역이 중요<br>엔비디아, 쿠다로 AI생태계 장악<br>화웨이도 자체 플랫폼 개방 맞불<br>정부 지원 늘려 기술종속 벗어나야</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="zYm7Vhe7l3">
          <div contents-hash="dc628bef69a4e81a580ee5e2000e8d04ae3b403a649ee3e89feea1599425bf95" dmcf-pid="qGszfldzvF" dmcf-ptype="general">
           [서울경제] 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="126da73fd6084748475178ab91703d32d148b410a1dd25bab8064839cad189f4" dmcf-pid="BHOq4SJqCt" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/08/seouleconomy/20250808174813769mggq.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="7PLG3jKGv0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/08/seouleconomy/20250808174813769mggq.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="aa3b472b0c59dc0111df622789740dceff7557a555982e90bc134c7edd6ab9cf" dmcf-pid="bXIB8viBW1" dmcf-ptype="general">네이버, 인텔, 한국과학기술원(KAIST)이 공동 운영하는 ‘NIK 인공지능(AI) 연구센터’ 협력이 무산 위기에 처한 데 대해 업계 및 학계에서는 강한 우려감을 보이고 있다. 해당 프로젝트가 국내에서 아직 뿌리를 내리지 못한 AI 반도체 최적화 연구를 선도해왔다는 점에서다. 삼성전자·네이버가 지난해 ‘마하1’ 칩 공동 개발에 나서는 등 굵직한 기업들이 엔비디아 독점을 깰 AI 반도체 자립에 도전하고 있지만 실효를 거두려면 ‘쿠다(CUDA)’라 불리는 엔비디아 특유의 최적화 기술 지배에서부터 벗어나는 게 중요하다.</p>
          <p contents-hash="e3efa2893b3aa723511a68b3c38e3195af9f88953a1cea94d10e9d6f7f03f4cf" dmcf-pid="KZCb6Tnby5" dmcf-ptype="general">정부가 해외 빅테크에 의존하지 않는 소버린(자립형) AI 전략을 적극 추진 중이지만 정작 국산 AI 풀스택(인프라·소프트웨어 등 AI 구현에 필요한 모든 기술 요소) 확보에 필수 기술이 된 해당 연구에 대한 관심은 부족해 전반적인 지원 정책 재검토가 필요한 상황이다.</p>
          <p contents-hash="d8a6619248cc517dab28c6a4602a699d0a62157910736e4101d84b538e6681f0" dmcf-pid="95hKPyLKlZ" dmcf-ptype="general">김정호 KAIST 전기및전자공학부 교수는 8일 “같은 AI 모델이라도 그것을 작동시키는 반도체 집적회로(IC·칩)마다 구조가 다르다 보니 파이썬 같은 코딩 언어를 각 칩에 맞는 기계어로 한 번 더 번역해 줘야 한다”며 “엔비디아는 쿠다가 그 역할을 해주고 있다”고 설명했다. 그는 “국산 신경망처리장치(NPU)도 반도체만 개발하면 다 되는 게 아니라 최적화 기술 확보에 본격적으로 대응해야 한다”고 말했다. AI 반도체는 AI 모델을 작동시키는 두뇌 역할을 하는데 이 두뇌의 자체 성능은 물론 AI 모델과 호환성도 개발자들에게 중요하다는 것이다. 현재 대부분의 AI 모델은 엔비디아 GPU를 기반으로 개발돼 엔비디아가 이 호환성에서도 유리할 수밖에 없다. 엔비디아가 인텔·AMD 등 추격에도 글로벌 AI 칩 시장 주도권을 굳히고 있는 비결로 꼽힌다.</p>
          <p contents-hash="07b06c045c0a9b4761510c9332e93034b2d70d27a1ba20ca2f5d9b809ca47fd0" dmcf-pid="21l9QWo9vX" dmcf-ptype="general">쿠다가 대표적이다. 쿠다는 엔비디아 GPU에 최적화한 AI 개발 도구들을 모은 플랫폼이다. 개발자들이 엔비다아 GPU와 쿠다를 함께 사용해 AI 모델을 개발하는 관행이 굳어질수록 후발주자의 추격이 힘들어진다. 엔비디아는 최근 오픈AI가 선보인 첫 오픈소스(개방형) 모델 ‘GPT-OSS’를 두고도 성능 비결의 하나로 쿠다를 내세웠다. 화웨이 역시 이달 5일(현지 시간) 자사 AI 반도체 ‘어센드’ 전용 개발 도구 플랫폼이자 쿠다 대항마인 ‘CANN’을 외부 개발자들이 사용할 수 있게 오픈소스로 개방한다는 방침을 정했다.</p>
          <p contents-hash="e959c80038bab6a71b53e68de742950316b860854a2a16ee29b9317d1f4070f1" dmcf-pid="VtS2xYg2hH" dmcf-ptype="general">국내에서는 NIK AI 공동연구센터가 대표적이다. 센터 연구진은 인텔 AI 반도체 ‘가우디2’ 전용 가상대규모언어모델(vLLM)을 개발하고 최적화 성능을 확인해 올 6월 컴퓨터 아키텍처 분야의 세계 최고 권위 학회 ‘ISCA 2025’에 발표했다. vLLM은 개발자들이 LLM을 활용해 다양한 소프트웨어(SW)를 효율적으로 개발하는 데 필요한 개발 도구로 ‘프레임워크(개발 틀)’라고 불리는 SW 개발 플랫폼의 일종이다. 다만 지난해 9월 출시된 신형 반도체 ‘가우디3’에 대한 후속 연구는 세 기관 간 재계약이 무기한 미뤄지며 당분간 기대할 수 없게 됐다.</p>
          <p contents-hash="8db548b5ea52a69feda4f4e02b00fb1903ab81ceb11bf7996660c7fc8ffcdd0b" dmcf-pid="fFvVMGaVvG" dmcf-ptype="general">국산 NPU 최적화 연구도 이뤄지기 시작했다. ‘국가대표 AI 모델’을 개발하는 정부 사업 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’ 사업자들이 대표적이다. 이들은 AI 모델 개발 과정에서 정부로부터 엔비디아 GPU 자원을 집중 지원받기로 했지만 자체적으로 국산 NPU 역시 활용하고 이를 위한 최적화 연구를 컨소시엄 협력을 통해 준비 중이다. SK텔레콤은 리벨리온, NC AI는 NHN와 모빌린트, 업스테이지는 노타AI와 손잡았다. SK텔레콤 관계자는 “AI모델만 덩그러니 만드는 게 아니라 서비스 활용성을 함께 고려하겠다는 것”이라며 “AI 모델을 서비스에 적용하는 단계에서는 GPU뿐 아니라 국산 NPU 등 다양한 AI 반도체로 잘 돌아가는 성능이 경쟁력의 관건”이라고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="a4c77b2f7052c9883b74f08c4103bc7bfcdd5084275b8fa66344938a7ad92daa" dmcf-pid="43TfRHNfvY" dmcf-ptype="general">다만 최적화 기술 역시 개발에 칩당 수천억 원이 필요하다고 알려진 데 반해 민간 투자를 활성화할 정부의 마중물 지원은 부족하다는 지적이 따른다. 업계 관계자는 “칩이 개발돼도 이것으로 실제 데이터센터를 돌리기 위한 소프트웨어까지 개발하려면 수천억 원이 필요하다”며 “기업 투자가 필요한데 한국은 아직 AI 풀스택 기술을 개발해본 적이 없다 보니 인력도 없고 생태계가 부족하다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="357febb9174b450ef772c069892e83034296a8dd414e03f82a9e722e558d408e" dmcf-pid="85KkI4GkhW" dmcf-ptype="general">정부 지원으로는 과학기술정보통신부가 올해부터 6년간 4031억 원을 들여 ‘한국형 쿠다’ 등을 개발하기 위해 추진하는 ‘AI 반도체를 활용한 K클라우드 기술 개발’ 사업 정도가 있다. 이 중 하드웨어·클라우드 제외 한국형 쿠다 같은 최적화 소프트웨어 분야만 따지면 1832억 원 지원에 그친다. 2차 추가경정예산 과제로 국산 NPU 최적화를 지원하는 ‘AI 모델 맞춤형 설계 지원’ 과제도 100억 원이다. 반면 과기정통부는 AI 개발 지원을 위해 당장 연내 GPU 1만 장을 들여올 계획이라 엔비디아 의존을 심화하는 역효과 우려도 나온다.</p>
          <div contents-hash="a3dc6c9d0de4938486843f800f3064c1ac345861c6f5af2ee484023c1c3772a0" dmcf-pid="619EC8HEWy" dmcf-ptype="general">
            김윤수 기자 sookim@sedaily.com
          </div>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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