[뉴스토마토 허예지 기자] 국산 신경망처리장치(NPU)가 서비스 단계에 본격 진입하면서, 인공지능(AI) 반도체 시장의 판도 변화가 예고되고 있습니다. 국내 IT 서비스 기업 등 AI 인프라 사업자들이 NPU 활용에 나선 가운데, 엔비디아의 그래픽 처리 장치(GPU) 'H200'보다 3배 높은 전력 효율을 자랑하는 국산 NPU가 하반기 출시를 확정하며 'K-엔비디아' 전략에도 속도가 붙었다는 분석이 나옵니다.  

 

지난 19일 AI 반도체 스타트업 리벨리온은 자사 블로그를 통해 차세대 NPU '리벨100'의 구체적 성능을 공개했습니다. 리벨리온에 따르면, 데이터센터용 AI 반도체인 리벨100은 유니버설 칩셋 인터커넥트 익스프레스(UCle) 기반 칩렛(Chiplet) 구조를 도입해 페타플롭스(PetaFlops)급 연산 성능을 구현했고 144GB HBM3E 메모리를 탑재, 토큰당 최대 3.2㎳대 응답 속도를 갖췄습니다. 

 

올해 초 양산에 돌입, 하반기 출시를 앞둔 리벨100은 국산 NPU가 엔비디아 GPU와 경합 가능한 수준에 도달했음을 보여주는 사례로 평가됩니다. 리벨리온은 "리벨100은 한 장의 카드만으로 오픈AI의 오픈소스 모델인 'gpt-oss-120b'를 구동할 수 있다"며 "엔비디아 H200에 필적하는 성능과 3배 이상의 전력 효율을 제공해 AI 추론 반도체 시장의 게임 체인저가 될 것"이라고 강조했습니다.

 

리벨리온은 지난 3월 정부가 추진하는 'K-엔비디아 육성' 프로젝트의 일환으로 국민성장펀드로부터 2500억원 규모의 상환전환우선주(RCPS) 투자를 유치한 바 있습니다. K-엔비디아 육성 프로젝트는 국가 AI 산업 경쟁력 제고를 위한 방안입니다. 국민성장펀드가 5년간 총 50조원을 AI와 반도체 분야에 투자하는 내용을 골자로 하는데요. AI 서비스 확산으로 추론 단계에서 국산 NPU를 활용할수록 단일 밴더 의존도를 낮추고 인프라 비용 절감 효과를 기대할 수 있다는 분석입니다. 

 

특히 이러한 국산 NPU 육성 전략은 엔비디아 '쿠다(CUDA) 생태계' 의존도를 줄이기 위한 복안으로 풀이됩니다. 쿠다는 엔비디아 GPU를 기반 병렬연산을 지원하는 개발 플랫폼인데요.

 

이진호 서울대 전기정보공학부 교수는 지난 6일 국회의원회관에서 열린 '소버린 AI와 AI 반도체: 추론 인프라 국가전략 토론회'에서 "엔비디아의 제품이 사실상 추론 인프라의 3요소를 이루는 반도체와 소프트웨어, 연결 기술을 독점하고 있다"며 "인프라 대부분을 의존하는 현 상태에서는 해외 업체가 공급을 끊을 경우 서비스 마비가 발생할 위험이 있다"고 설명했습니다.

 

IT서비스사, 통신사 등 AI 인프라 사업자들 또한 이에 발맞춰 국산 NPU 활용에 나서고 있습니다. SK텔레콤(017670)은 지난 10일 영국 반도체 설계 기업 암(Arm), 리벨리온과의 양해각서(MOU)를 공개하며 리벨100을 모듈화한 '리벨카드'를 자사 AI데이터센터 서버에 탑재할 예정이라고 발표했습니다. 암의 AGI CPU와 이를 결합, AI 추론 성능을 높이는 솔루션을 공동 개발해 독자 개발 AI 파운데이션 모델인 '에이닷엑스 케이원(A.X K1)'에 적용하는 방안도 검토 중입니다. 

 

삼성에스디에스(018260)는 지난 2일 AI반도체 스타트업 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드'를 기반으로 한 NPUaaS(NPU as a service)를 삼성클라우드플랫폼을 통해 출시할 계획이라고 밝혔습니다. 오는 7월로 출시를 앞둔 이 서비스는 국내 클라우드 서비스 제공 업체(CSP)가 국산 NPU를 클라우드 서비스로 상품화하는 첫 사례가 될 전망입니다. 

 

LG씨엔에스(064400)도 지난 2월 퓨리오사AI와 업무협약을 체결하고, 에이전틱AI 플랫폼 '에이전틱웍스' 구동 인프라에 레니게이드를 적용해 실증을 진행 중입니다. LG CNS는 LG AI연구원 컨소시엄으로 참여 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에도 해당 제품을 활용, 참여 모델인 'K-엑사원(EXAONE)'을 기반으로 AI 서비스 성능을 제고할 방침입니다.

 

 

허예지 기자 rang@etomato.com