"국산 AI 반도체 개발해도 호환 쉽지 않아...정부 마중물 절실"

[앵커]
우리 정부는 소버린 AI 확보를 위한 전략의 하나로 엔비디아의 GPU와는 차별화된 NPU, 즉 신경망 처리장치 육성을 지원하고 있는데요.

인공지능 연산에 특화돼 있어 상대적으로 전력 사용량이 적다는 장점이 있지만 단순히 NPU 개발만으로는 엔비디아 독점 체제를 극복하기 어렵다는 지적이 나옵니다.

소버린 AI 기획시리즈 2번째 리포트, 이성규 기잡니다.

[기자]
전 세계 GPU 시장을 독점하고 있는 미국 엔비디아.

엔비디아의 진짜 경쟁력은 GPU가 아니라, GPU 칩을 바탕으로 구축한 AI 생태계입니다.

AI를 가동하려면 GPU뿐만 아니라 소프트웨어, 네트워크가 필요한데 이게 현재는 엔비디아 GPU에 최적화돼 있습니다.

국산 AI 반도체가 개발돼도 호환이 어려워 기업들이 NPU 칩 사용을 꺼리는 이유입니다.

[윤성로 / 서울대 전기정보공학부 교수 : 엔비디아 생태계가 워낙 견고하고 GPU라고 하는 반도체만의 문제가 아니에요. 반도체도 있어야지만, 그 반도체를 구동하기 위한 소프트웨어적인 스택 그리고 그 위에 올라가는 응용 스펙도 있고요.]

실제 정부가 소버린 AI의 핵심 인프라로 추진하는 국가 AI 컴퓨팅센터 사업조차 이런 현실적인 이유로 국산 NPU 50% 도입 의무를 삭제했습니다.

이에 따라 공공분야에서 국산 AI 반도체를 구매하고 성능을 검증하는, 일종의 마중물 역할을 해야 한다는 지적이 나오고 있습니다.

미국의 경우 구글과 같은 빅테크가 AI 반도체를 개발하면 자사 제품에 이를 이용해 수요가 창출되지만, 한국은 상황이 다르다는 겁니다.

[신진우 / KAIST 김재철AI대학원 교수 : (NPU는) 아직은 사용 경험들이 없고 사용 경험이 없다 보니까 새롭게 사용하는 사람들은 약간 마루타 같은 느낌을 많이 받을 때가 있거든요. 그래서 정부에서 NPU를 많이 사용할 수 있도록 여러 가지 생태계를 조성해 주시고… ]

전문가들은 소버린 AI의 마지막 관문은 국산 AI 반도체 개발을 넘어 기업들이 엔비디아 이외의 선택지로 국산 AI 반도체를 선택할 수 있도록 새로운 생태계를 만드는 데 있다고 지적합니다.

YTN 사이언스 이성규입니다.

영상편집 : 황유민

YTN 이성규 (sklee95@ytn.co.kr)