"GPU 대체 쉽지 않네"…국산 AI 반도체 사업 예산 57% 삭감 작성일 03-20 113 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">K-클라우드 기술개발 사업비 9405억→4031억<br>데이터센터에 NPU·PIM 적용해 성능·효율 향상 <br>예타 보고서 "학습용 AI 반도체 확보할 방안 없어"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="9U9MvSmecC"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="32802458d237df8c2fb1e4470e2b870635b8d49c44b04bf8c1b41812177cd955" dmcf-pid="2u2RTvsdgI" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/20/akn/20250320160042056cloc.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="BKBPhCDxgS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/20/akn/20250320160042056cloc.jpg" width="658"></p> </figure> <div contents-hash="d75d3bb3c8ecca3ac5b97b4f1521c674c7d9f14bc28d11757b7ce7ff6110b5d7" dmcf-pid="V7VeyTOJAO" dmcf-ptype="general"> <p>‘우리나라 인공지능(AI) 컴퓨팅 기반시설을 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 대신 국산 신경망처리장치(NPU)로 대체하겠다’는 목적으로 시작한 정부 사업 예산이 반토막 났다. 국산 NPU의 성능과 효용성이 기대에 못 미친 탓이다. NPU는 AI가 학습하고 추론하는 데 특화된 반도체를 말한다. 국내에서는 AI 반도체 스타트업인 리벨리온, 퓨리오사AI 등이 만들고 있다.</p> </div> <p contents-hash="ac4336a10927387e3ee9656c87f36ebe5a38d6c51a260aa8b5883b7cc7e11a70" dmcf-pid="fzfdWyIios" dmcf-ptype="general">21일 정부에 따르면 과학기술정보통신부는 올해부터 ‘AI 반도체를 활용한 K-클라우드 기술개발 사업’을 추진 중이다. 저전력·고성능의 국산 AI 반도체가 들어간 데이터센터를 만들겠다는 게 핵심이다. 과기정통부는 ▲GPU 기반의 데이터센터 대비 10분의 1수준으로 에너지 감소 ▲GPU 기반 데이터센터 대비 2배 이상 학습 성능 효율 향상 ▲국내 데이터센터의 국산화율을 20% 이상 달성하는 것을 목표로 세웠다. 당초 과기정통부는 사업비 9405억원을 제시했지만 지난해 예비타당성 조사 과정에서 예산이 4031억원으로 쪼그라들었다. 국산 NPU의 성능이 제대로 입증되지 않은 상태에서 사업을 무리하게 추진한 게 원인이었다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5fd2d323f603c40f10adccd6038300e235a9b8ab6936718f8fdcef9790366583" dmcf-pid="4q4JYWCngm" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/20/akn/20250320160043449auma.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="Kvq6CIEQch" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/20/akn/20250320160043449auma.jpg" width="658"></p> </figure> <div contents-hash="1f15aa53237a7225a6aaced4b30035f19715d8eab13caf7c97238e5a14771b55" dmcf-pid="8B8iGYhLkr" dmcf-ptype="general"> <p>한국과학기술기획평가원(한기평)의 예타 보고서를 통해 드러난 국산 NPU의 문제점은 ‘추론용’에만 한정된 ‘반쪽 짜리’라는 것이다. NPU는 대량의 데이터를 습득하는 ‘학습용’과 AI 에이전트 같은 서비스를 제공할 때 쓰는 ‘추론용’으로 나뉜다. 양쪽이 모두 구비돼야 제 성능을 낼 수 있다. 보고서는 "이 사업의 주무 부처인 과기정통부는 학습용 AI 반도체를 확보할 방안을 제시하지 못했다"며 "리벨리온이 개발한 반도체 ‘리벨’, 퓨리오사AI가 개발한 ‘레니게이드’ 등이 학습에 충분히 활용 가능하다는 근거를 찾기 어렵다"고 지적했다.</p> </div> <p contents-hash="98a9772c72af49f241ca633051230ceb25c090a3c0fc8569c3c6717c4e1e95fe" dmcf-pid="6b6nHGlojw" dmcf-ptype="general">NPU와 비슷한 역할을 하는 차세대 AI 반도체인 PIM 역시 원활한 수급이 불확실하다. 삼성전자, SK하이닉스가 만들고는 있지만 아직 시험단계이기 때문이다. PIM은 데이터를 임시 저장하던 메모리에서 연산까지 수행하는 반도체를 말한다. 결과적으로 한기평은 엔비디아가 주도하는 GPU 중심의 클라우드 서버 생태계 극복은 필요하지만 9000억원 넘게 들여 국산 NPU를 쓰는 데이터센터 사업을 추진하는 건 지금으로선 예산 낭비라고 판단했다. </p> <p contents-hash="fc62917cd1d2367b0cfb32b9081fb8a1a517e842087267bbdf92059b7025ce0b" dmcf-pid="PKPLXHSggD" dmcf-ptype="general">당초 과기정통부는 사업비 9405억원 중 7994억원은 정부가, 나머지 1411억원은 민간에서 부담하기로 계획했는데 민간의 재원 부담 의사도 제대로 확인되지 않은 채 추진한 것으로 드러났다. 보고서에는 "63개 기업이 참여의향서를 제시했지만, 민간의 구체적인 재원 부담 의사가 확인된 투자의향서를 보여주진 못했다"며 민간 부담금을 총 604억원으로 줄였다.</p> <p contents-hash="4f3b3b050dc6143139a02ab80ce8a3cce2acf1bd780c23e49f8af18e0f9dec1d" dmcf-pid="QT5zAjiBgE" dmcf-ptype="general">조성배 연세대 컴퓨터공학과 교수는 "우리나라가 후발주자 입장에서 추론에 특화된 반도체로 승부를 걸고 있지만 국산 AI 반도체만으로 경쟁력 있는 데이터센터를 만드는 건 쉽지 않은 게 현실"이라며 "AI 반도체 스타트업이 학습용 NPU까지 개발하도록 규제를 완화하고 판을 깔아주는 게 정부 역할"이라고 했다. NPU 업계 관계자는 "현재는 추론형이 승산이 있어서 국내 스타트업이 거기에 집중하지만 결국 학습과 추론 NPU 둘다 개발이 돼야 한다"며 "학습용 NPU를 개발하고 양산하는 과정은 비용 소모 등 어려움을 겪는 부분이 많아 정부 지원이 필요하다"고 했다.</p> <p contents-hash="a1671c0c96bc9be04ea1b7747ad8fd604a63cd0c36c0fe4b3f68244c40946f52" dmcf-pid="xy1qcAnbAk" dmcf-ptype="general">김보경 기자 bkly477@asiae.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 아시아경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 “‘추성훈 유튜브’ 이렇게 뜰 줄 몰랐죠” 이 회사의 숨은 비결은 03-20 다음 조금씩 살아나는 D램 수요에도… 연간 전망은 “V자 반등 어렵다” 03-20 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
