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[IT뉴스]"가격·전력 효율만으론 부족"···국산 NPU 도입 막는 '전환 비용'

온카뱅크관리자

2026-10-26 17:17:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">실증에 고객사 인력·시간 투입···가격·전력 효율에도 도입 부담 <br>“제품 시험하는 수요 기업에도 인건비 등 지원 필요”</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="FPuJjLpXep">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5649b1175c1ba633c0504013abe9a024b85be6d8187dc01f65b02dd2170780a9" data-idxno="241400" data-type="photo" dmcf-pid="3Q7iAoUZe0" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="국산 인공지능(AI) 반도체의 가격·전력 경쟁력이 실제 구매로 이어지려면 고객사의 검증·적용 부담까지 낮춰야 한다는 지적이 나온다. 기존 그래픽처리장치(GPU) 중심 환경에 새로운 신경망처리장치(NPU)를 도입하려면 고객도 인력과 시간을 들여 활용 가능성을 확인해야 하기 때문이다. 제품 자체의 경제성을 높이는 것 외에 실증과 소프트웨어 적용 등에 드는 '전환 비용'이 시장 확산의 변수로 꼽힌다. / 사진=생성형AI(챗GPT) 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/26/552777-a6ToU27/20261026171128739ivsb.png" data-org-width="960" dmcf-mid="1mKawAB3Ju" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/26/552777-a6ToU27/20261026171128739ivsb.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            국산 인공지능(AI) 반도체의 가격·전력 경쟁력이 실제 구매로 이어지려면 고객사의 검증·적용 부담까지 낮춰야 한다는 지적이 나온다. 기존 그래픽처리장치(GPU) 중심 환경에 새로운 신경망처리장치(NPU)를 도입하려면 고객도 인력과 시간을 들여 활용 가능성을 확인해야 하기 때문이다. 제품 자체의 경제성을 높이는 것 외에 실증과 소프트웨어 적용 등에 드는 '전환 비용'이 시장 확산의 변수로 꼽힌다. / 사진=생성형AI(챗GPT) 이미지
           </figcaption>
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          <p contents-hash="f1450e2ddc317284fbb37ae41f6699958596a7bc44f3c75dc82335b3be6bac9c" dmcf-pid="0xzncgu5J3" dmcf-ptype="general">[시사저널e=김도영 기자] 국산 인공지능(AI) 반도체의 가격·전력 경쟁력이 실제 구매로 이어지려면 고객사의 검증·적용 부담까지 낮춰야 한다는 지적이 나온다. 기존 그래픽처리장치(GPU) 중심 환경에 새로운 신경망처리장치(NPU)를 도입하려면 고객도 인력과 시간을 들여 활용 가능성을 확인해야 하기 때문이다. 제품 자체의 경제성을 높이는 것 외에 실증과 소프트웨어 적용 등에 드는 '전환 비용'이 시장 확산의 변수로 꼽힌다.</p>
          <p contents-hash="2f48b4b885fbed88bb91d785269649c8ab15bcaaa4ed46dbbef4c1c178eb54f3" dmcf-pid="pebgDjqFJF" dmcf-ptype="general">26일 관련업계에 따르면 국산 AI 반도체의 고객 확보 과정에서는 제품 성능뿐 아니라 실증(PoC)에 필요한 자원 투입도 부담으로 작용하고 있다. 고객이 제품을 시험하고 자사 환경에서 활용할 수 있는지 확인하려면 공급사와 수요 기업이 함께 검증에 참여해야 한다는 설명이다. 한 AI 반도체 기업 임원은 "PoC는 리소스가 많이 들어가기 때문에 양측의 인력 투입이 필요하다"며 "대기업은 돈보다도 리소스가 들어가는 걸 더 부담스러워한다"고 말했다. </p>
          <p contents-hash="a3fe197989673d46d7b82aa8e7b2efbdca8ad5d100bbef17d3499e0476dfcb3e" dmcf-pid="UdKawAB3Jt" dmcf-ptype="general">그는 칩에 소프트웨어를 올려 정상적으로 동작하도록 만드는 내부 작업과 고객이 실제로 제품을 사용하는 실증을 구분했다. 개발사가 자체적으로 동작을 확인한 뒤에도 고객의 사용 환경에서 검증하는 과정이 남는다는 것이다. 실증에 걸리는 기간 역시 기업마다 달라 일률적으로 정해져 있지 않다고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="a028a0b76fa3216e6b7b170201c8027ccd28ce3152ac3b3ebcccfed5dd700e0e" dmcf-pid="uJ9Nrcb0n1" dmcf-ptype="general">AI 반도체 기업 임원은 "시장에서 아직 스타트업 AI 반도체에 대한 신뢰도가 그렇게 높지 않다"며 "고객 입장에서는 괜히 자사 리소스만 투입하고 시간만 버리는 것 아니냐는 우려가 있다"라고 말했다. 공급사에는 고객 확보의 기회인 실증이 수요 기업에는 성과를 확신하기 어려운 추가 업무가 될 수 있는 셈이다.</p>
          <p contents-hash="6dec214d68f9d23ad0b8357553406ed211dc7e0c89e870b72ea3164ca05a5b04" dmcf-pid="7i2jmkKpM5" dmcf-ptype="general">고객이 판단하는 경제성은 칩 구매 가격과 전력비만으로 결정되지 않는다. 제품 검증에 투입하는 인력과 시간, 기존 모델·시스템에 적용하는 비용까지 고려해야 한다. 특정 추론 작업에서 가격과 전력 효율이 유리하더라도 실제 운영 환경에서 이를 확인하는 부담이 크면 도입에 신중해질 수 있다.</p>
          <div contents-hash="aa4ef3f75cc2b2fd181cb903e597e850419cc483e79b2d20b75119271ebc4273" dmcf-pid="znVAsE9UMZ" dmcf-ptype="general">
           소프트웨어 사용 편의성도 구매를 좌우하는 요소다. AI 반도체 기업 임원은 "칩 성능이 10~20% 좋은 것보다 사용하기 편한 소프트웨어가 훨씬 중요하다"며 "사용자가 만나는 건 결국 소프트웨어"라고 말했다. 이어 "새로운 모델이 나왔을 때 빠르게 대응하고, 개발 환경이 잘 갖춰져 있으면 성능이 조금 부족하거나 가격이 조금 비싸도 선택받을 수 있다"고 설명했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="325e3c2f013f23f58413ae7752e136577be53cc000fd80b8e781e5995692410e" data-idxno="241399" data-type="photo" dmcf-pid="qLfcOD2uLX" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="26일 국회의원회관에서 열린 '지속가능한 AI 대전환을 위한 산업 및 사회 정책 토론회'에서도 김진수 퓨리오사AI 이사가 발언하고 있다. / 사진=김도영 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/26/552777-a6ToU27/20261026171130032ymcx.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="tRBoENztJU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/26/552777-a6ToU27/20261026171130032ymcx.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            26일 국회의원회관에서 열린 '지속가능한 AI 대전환을 위한 산업 및 사회 정책 토론회'에서도 김진수 퓨리오사AI 이사가 발언하고 있다. / 사진=김도영 기자
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          <p contents-hash="5e33609d1f07ee87ded68944d0bdce0c5cd0b8597733525c04a453707ecf8698" dmcf-pid="Bo4kIwV7JH" dmcf-ptype="general">이 같은 시장 진입의 어려움은 이날 국회의원회관에서 열린 '지속가능한 AI 대전환을 위한 산업 및 사회 정책 토론회'에서도 제기됐다. 토론자로 참석한 김진수 퓨리오사AI 이사는 "NPU는 사실 시장의 진입 단계에 있다"며 레퍼런스 확보 필요성을 강조했다. 국내 기업들과 협력을 확대하고 있지만, 기존 GPU가 자리 잡은 환경에서는 민간 기업들이 국산 NPU 도입에 보수적으로 접근하는 경우가 있다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="441ffdd78f8d96225a1dbbdc9da150d966f72771aca89e8f1c1eed19be3f14cd" dmcf-pid="bg8ECrfziG" dmcf-ptype="general">실증 이후 상용 도입으로 이어지는 과정도 남아 있다. 김 이사는 "실증에서 상용으로 넘어가는 부분이 사실 조금 어려운 부분"이라며 "단순 실증 단건의 실적으로 끝내지 않고 상용 배치와 확산으로 연결하는 체계가 필요하다"고 말했다. 단순히 레퍼런스를 확보하는 것과 고객이 실제 서비스에 도입해 지속적으로 사용하는 것은 별개 과제라는 지적이다.</p>
          <p contents-hash="e22d314e03d7f3b8cd70af13a784a4ec65e9e88e2227fab798400f4e895cc471" dmcf-pid="Ka6Dhm4qiY" dmcf-ptype="general">칩과 모델, 클라우드 등 기술 간 연계도 과제로 제시됐다. 김은주 한국지능정보사회진흥원(NIA) 본부장은 국내에는 각 계층에서 역량을 갖춘 기업들이 있지만, 참여 기업의 목적과 이해관계가 달라 협력이 쉽지 않다고 설명했다. 그는 "투자는 흩어지고 계층 간 인터페이스는 제각각이 되며 빅테크와 같은 집약적인 시너지가 생기기 어렵다"고 지적했다.</p>
          <p contents-hash="50f17fe3f026e127fd116c681d7c5a41ef0622b7f4b2fff9ed355d894632813c" dmcf-pid="9NPwls8BeW" dmcf-ptype="general">김 본부장은 칩·클라우드·AI 모델 등 기술 계층 간 연계와 분야별 개방형 표준 활용이 필요하다고 제안했다. 정부는 계층 간 연계와 전체 로드맵의 일관성을 확보하고, 각 분야의 기술 표준화와 생태계 조성은 전문 협단체를 중심으로 민간이 주도해야 한다는 설명이다. 개별 기술을 개발하는 데서 나아가 실제 서비스에서 함께 활용할 수 있도록 연결해야 한다는 취지다.</p>
          <p contents-hash="26e6f250797064497fa275b3bf3011fcedab4be92435e7f3320ba6602395d062" dmcf-pid="2jQrSO6bdy" dmcf-ptype="general">이에 따라 업계에서는 공급사 지원과 함께 수요 기업의 실증 참여 부담도 살펴야 한다는 의견이 나온다. 국산 NPU의 가격·전력 경쟁력을 구매로 연결하려면 고객이 체감하는 도입 부담까지 낮춰야 한다는 분석이다. 공급사가 소프트웨어 편의성과 현장 적용 지원을 강화하더라도, 고객이 검증에 필요한 인력 등을 배정하지 못하면 구매 여부를 판단하기 어렵기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="7ff4273d46ea490b7b7e3ee1fc030042a35d667f06fd21843e7fcfb584282a72" dmcf-pid="VAxmvIPKiT" dmcf-ptype="general">AI 반도체 기업 임원은 "NPU 기업들을 지원해주는 것도 좋지만, NPU를 실제로 써보는 기업들, 실증을 하는 기업들에게도 지원이 있어야 한다"며 "당장 인건비라도 지원해줘야 할 필요가 있다"고 말했다.</p>
         </section> 
        </div> 
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