[과학1열] 소버린 AI의 조건…NPU 상용화의 마중물이란?

■ 이성규 / 과학뉴스팀 기자

[앵커]
소버린 AI 확보를 위한 조건은 무엇이며 이를 위한 과제는 또 어떤 것들이 있는지 앞서 리포트로 보도했는데요.

이 내용, 취재기자와 함께 좀 더 자세히 들여다보겠습니다.

[앵커]
소버린 AI와 관련해서 AI 반도체인 NPU 얘기가 많이 거론돼요. NPU가 무엇인지부터 설명해주시죠?

[기자]
네, 그렇습니다.

현재 우리 정부가 추진하는 AI 3강 도약, 소버린 AI 확보와 관련해 주목해야 할 게 2개가 있는데요.

하나는 독자 AI 파운데이션 모델 개발이고, 또 하나는 국산 AI 반도체인 NPU 상용화입니다.

주지하다시피 전 세계적으로 AI 반도체는 미국 엔비디아의 GPU가 사실상 독점하다시피 하고 있는데요.

GPU는 그래픽 처리 장치의 약자로 원래는 그래픽 기능을 지원하는 장치죠.

그런데 구글이 바둑 특화 인공지능인 '알파고'를 개발하면서 인공지능 학습에 GPU를 쓰기 시작했습니다.

GPU가 많은 데이터를 빠르게 병렬처리해 AI 학습에 적합했거든요.

이후 GPU가 인공지능 학습에 필수적인 반도체로 자리매김한 겁니다.

NPU는 신경망 처리 장치의 약자인데요.

여기서 신경망 처리 장치라는 뜻은 인간의 뇌가 동시다발적으로 정보를 처리하는 원리에 착안해 개발됐다는 의미입니다.

NPU는 GPU와 달리 처음부터 인공지능 추론에 초점을 맞춰 개발됐습니다.

GPU도 물론 인공지능 추론에 활용할 수 있지만, NPU는 추론이라는 특정 기능에 특화해 전력 소모랄지 이런 게 더 효율적인 겁니다.

[앵커]
네, 그렇군요.

NPU는 인공지능 추론 분야에 강점이 있다, 이런 설명이었고요.

현재 국내 AI 스타트업들이 NPU를 개발하고 있는데 이게 실제 어떤 분야에 사용되고 있는 건가요?

[기자]
네, 결론부터 말씀드리면 현재 국산 NPU는 상용화를 앞둔 일종의 실증 단계에 있다고 말할 수 있습니다.

다만 기업 입장에서는 NPU가 GPU보다 전력 효율이 더 높다고 해서 당장 쓰기엔 꺼려지는 부분이 있는데요.

이게 실제 상용화돼서 널리 쓰인 제품이 아니기 때문입니다.

그러니깐 아직 시장의 검증을 받지 않은 제품을 구매해서 쓰기엔 다소 위험 부담이 있다는 거죠.

그렇다고 국산 NPU를 아예 활용하지 않는 것은 아닌데요.

독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트 있잖아요, 줄여서 독파모라고 하는데요.

얼마 전에 2차 평가 결과가 나왔죠.

다음 라운드에 진출한 3개 팀 가운데 하나인 업스테이는 국산 NPU 개발업체인 퓨리오사AI의 NPU 협업을 통해 외산 하드웨어 종속을 완화한 점이 높은 평가를 받았습니다.

또 다른 국산 NPU 개발기업인 리벨리온은 CCTV에 AI 분석 기능을 적용하는 정부 사업에 국산 NPU를 공급하기로 했습니다.

이들 기업의 사례를 보면 모두 정부가 주관하는 사업이라는 공통점이 있는데요.

일반 기업이 구매를 꺼리는 동안, 정부가 일종의 첫 손님, 즉 마중물 역할을 해주고 있는 겁니다.

[앵커]
네, 그래서 정부의 마중물 역할이 필요하다는 지적이 나오는 거군요.

그런데 NPU는 AI 추론에 적합하다고 했잖아요. AI 추론 시장의 전망은 어떤가요?

[기자]
네, 이 부분이 아주 중요한데요.

현재 AI 학습에 절대 강자는 엔비디아의 GPU입니다.

이 생태계가 워낙 굳건해 이걸 뚫는 거는 쉽지 않다는 게 전문가들의 공통적인 의견입니다.

반면, AI 추론 분야는 좀 다른데요.

AI 반도체는 사용 목적에 따라 학습과 추론으로 구분되는데요.

추론용 AI 반도체는 실제 학습된 AI 모델을 서비스화하는 용도인데

이게 AI의 대중화에 따라 앞으로 급성장할 것으로 전망되는 분야입니다.

또 AI 추론시장은 아직 태동기 단계라는 점에서 누가 더 빠르게 생산해 시장을 선점하느냐가 중요하다는 겁니다.

물론 엔비디아가 AI 추론시장에서도 당분간 우위를 점하겠지만, 그 시장의 일정 비율만 우리가 선점해도 엄청난 먹거리를 창출할 거로 분석되고 있습니다.

이런 점에서 정부 등 공공기관이 국산 NPU를 적극적으로 구매해 일종의 테스트 베드 역할을 하는 게 중요하다는 겁니다.

다만, 무조건 국산 NPU를 써라 이런 거는 지양해야겠죠.

깐깐한 검증 체계를 구축하고 이를 통과한 제품에 한해서 초기 시장을 확보할 수 있도록 정부가 지원해주는 게 필요하다는 지적입니다.

[앵커]
오늘 말씀 감사합니다.


YTN 사이언스 이성규 (sklee95@ytn.co.kr)