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[IT뉴스]정부 “내년까지가 K-NPU 골든타임”···풀스택 구축

온카뱅크관리자

2026-04-06 17:37:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> “서비스까지 돌아가는 구조 만들어야” 
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 [시사저널e=송주영 기자] 과학기술정보통신부가 올해와 내년을 국내 AI용 신경망처리장치(NPU) 산업 안착의 '골든타임'으로 규정하고 하드웨어, 소프트웨어, 서비스까지 아우르는 '풀스택 AI 추론 인프라' 구축에 나선다. 엔비디아 GPU 독점 체제에 대응해 국산 NPU의 구축사례를 확보하고, 수직 계열화된 통합 실증 사업을 통해 AI 산업을 육성한단 방침이다.
 6일 과기정통부는 AI 반도체와 R&amp;D 인재 양성에 지난 2020년부터 이 분야 기술 개발과 인력양성에 약 1조원의 예산을 투입한데 이어 올해와 내년 개발된 기술을 시징에 안착시키기 위한 정책에 집중할 계획이라고 밝혔다. 정부는 내년까지를 국내 AI 반도체 산업의 향방을 결정짓게 될 '골든타임'으로 보고 있다.
 이강용 과기정통부 정보통신방송기술정책과장은 이날 서울 여의도 국회의원회관에서 열린 '소버린AI와 AI 반도체' 토론회에서 "NPU가 양산되고 나오는 올해와 내년의 골든타임은 반드시 잡아야 한다는 생각으로 보고 있다"며 "하루가 다르게 새로운 기술이 등장하는 시점에 정책을 가져가는 데 고민이 많다. 짧으면 1년, 길게는 2년에 한 번씩 새롭게 등장하는 기술들을 과제에 반영하는 방식을 취하겠다"고 설명했다.
 ◇ 정부, 국산 NPU로 '소버린 AI' 인프라 구축
 전 세계 AI 생태계가 엔비디아 GPU 독점 체제에 의존하고 있으나 AI가 학습에서 추론 단계로 발전함에 따라 국내 NPU 수요가 늘어날 것이란 전망이다. NPU는 GPU보다 전력소모량도 적고 가격도 저렴한 '가성비' 반도체로 알려졌다. 정부는 AI 소버린 확보 차원에서 NPU와 추론 인프라 구축을 국가 과제로 설정하고 정책 지원에 나섰다. 칩 성능을 검증하는 수준을 넘어 서비스로 연결되는 구조를 만들 계획이다.
 이 과장은 "하드웨어부터 소프트웨어, 모델, 서비스까지 통합된 실증이 필요하다"며 "우리 기술로 서비스가 실제로 돌아가는 것을 보여주는 대규모 시범 사업을 추진할 것"이라고 밝혔다.
 국산 기술을 활용할 수 있는 인력풀이 확보되지 않으면 생태계 자체가 형성되기 어렵단 인식 아래 인재 육성에도 나설 예정이다.
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 그는 "학생 때부터 국산 NPU를 다뤄본 인력이 소프트웨어 스택에 익숙해져야 산업이 커진다"고 말했다.
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 '소버린AI와 AI 반도체' 토론회가 6일 서울 여의도 국회의원회관에서 열렸다. / 사진 = 송주영 기자
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 산업계는 NPU 양산 단계에 진입했다. 그러나 실제 서비스 적용까지 해결해야 할 과제도 남았다.
 김동건 퓨리오사AI 상무는 "실험실에 있던 NPU가 이제 시장으로 나오고 있다"며 "하드웨어 발전과 소프트웨어 생태계 구축을 동시에 진행하고 있으며 프로그래밍 가능성을 높인 API를 순차적으로 공개하고 있다"고 설명했다.
 퓨리오사AI는 삼성SDS와 손잡고 NPU 기반 클라우드 서비스를 선보이며 글로벌 AI 인프라 시장 공략에 나선다. 퓨리오사AI가 개발한 2세대 AI 반도체 '레니게이드'가 삼성SDS 클라우드 인프라에 탑재되면서 국내에서 처음으로 국산 NPU를 기반으로 한 서비스형 NPU(NPUaaS)가 상용화되는 것이다. 퓨리오사AI는 동남아시아 IT서비스업체 등과도 협력해 글로벌 생태계를 확대할 계획이다.
 퓨리오사AI는 올해 레니게이드 물량을 2만개까지 준비하며 공급 확대를 추진중이다.
 반면 수요기업인 네이버클라우드는 실제 서비스 환경에서의 전환 난이도도 해결해야 할 과제로 지적했다.
 ◇ GPU 익숙한 개발자들, NPU 전환 부담
 권세중 네이버클라우드 이사는 "검증된 GPU 환경에서 새로운 NPU로 전환하는 것은 기술적 난도가 매우 높다"며 "단순히 칩을 제공하는 것이 아니라 서비스 수준에서 비용과 성능이 입증된 사례가 필요하다"고 말했다.
 이어 "엔지니어들에게 NPU를 사용하라고 하면 쉽게 움직이지 않는다"며 "시스템 레벨 최적화를 통해 명확한 성과를 보여주는 사례가 있어야 한다"고 덧붙였다.
 학계는 하드웨어 성능보다 '연결 구조'가 향후 경쟁력을 좌우할 것으로 보고 있다. 대규모 AI 모델의 학습과 추론 과정에서 여러 개의 NPU를 동시에 활용하는 구조가 필수적이란 분석이다.
 이진호 서울대 전기정보공학부 교수는 "큰 모델을 처리하기 위해서는 다수의 NPU를 함께 사용할 수밖에 없다"며 "칩 간 데이터 이동과 협업을 효율적으로 처리하는 기술이 핵심 경쟁력이 될 것"이라고 말했다.
 이는 단일 칩 성능보다, 여러 칩을 하나의 시스템처럼 작동시키는 인터커넥트 기술이 중요해지고 있다는 의미다.
 더 나아가 모델 구조 자체의 변화 필요성도 제기됐다.
 이 교수는 "트랜스포머 모델이 GPU 구조에 맞춰 선택된 것처럼 NPU에 최적화된 차세대 모델을 선제적으로 개발해야 한다"며 "하드웨어, 소프트웨어, 연결 기술을 동시에 공략해야 생태계가 다음 단계로 이동할 수 있다"고 강조했다.
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