글로벌 AI 추론 시장 급성장…한국 NPU 기업, 기회 잡을까

작성일 08-28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 리벨리온 ‘리벨쿼드’ 공개, 전력 효율·맞춤형 시장 전략이 돌파구 
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 (지디넷코리아=전화평 기자)AI 추론 시장이 확대됨에 따라 글로벌 빅테크들은 GPU(그래픽처리장치) 의존도를 줄이고 있다. 가격이 비싸고, 발열량이 높은 GPU를 대신할 차세대 제품을 찾는 것이다. 대안으로 떠오르고 있는 칩이 AI 추론에 특화된 NPU(신경망처리장치)다. AI 연산에 특화된 구조가 낮은 전력으로도 높은 효율을 구사할 수 있게 만들어졌다.
 대표적인 글로벌 기업이 미국 쌈바노바(SambaNova)와 그로크(Groq)다. 이들 기업은 이미 독자 생태계를 앞세워 시장 내 입지를 쌓아가고 있다. 이 같은 상황에 국내 업체인 리벨리온과 퓨리오사AI가 본격적으로 도전장을 내밀며 글로벌 NPU 기술 경쟁이 가속화되는 양상이다.
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 <img alt="(사진=챗GPT 제작)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/28/ZDNetKorea/20250828091627265dxnt.png" data-org-width="640" dmcf-mid="KfbKQUaVAj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/28/ZDNetKorea/20250828091627265dxnt.png" width="658">
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 (사진=챗GPT 제작)
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 AI 추론 시장 성장세...NPU 시장 전망 긍정적
 28일 업계에 따르면 글로벌 AI 추론 시장은 가파르게 성장할 전망이다. 시장조사업체 마케츠앤마케츠는 추론 시장이 올해 약 106억달러(약 14조7천976억원)를 기록한 뒤, 오는 2030년 약 255억달러(약 35조5천980억원)까지 성장할 것으로 내다봤다. 연평균 약 19%에 달하는 성장률이다.
 이에 따라 추론형 NPU 시장도 동반 성장할 것으로 점쳐진다. 다양한 AI 애플리케이션이 더 많은 추론 처리량, 낮은 지연, 높은 에너지 효율을 요구하며, 이를 가장 잘 대응할 수 있는 것이 추론형 NPU이기 때문이다.
 삼일PwC경영연구원은 보고서를 통해 “AI에 사용되는 반도체 중 CPU, GPU 시장은 이미 기술 성숙 단계 진입했으며, 최적화된 저전력·고효율 ASIC(주문형반도체) 중심의 추론형 AI 반도체(NPU) 시장이 성장 중”이라고 분석했다.
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 <img alt="그로크의 LPU.(사진=그로크)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/28/ZDNetKorea/20250828091628532nfsh.png" data-org-width="638" dmcf-mid="HZReN8IijP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/28/ZDNetKorea/20250828091628532nfsh.png" width="658">
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 그로크의 LPU.(사진=그로크)
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 美 쌈바노바·그로크, 자체 시장 구축 중
 특히 NPU 시장에서 두각을 드러내는 업체는 쌈바노바와 그로크다. 양사 모두 미국의 스타트업이다.
 먼저 쌈바노바는 데이터플로우 아키텍처 기반의 NPU와 자체 소프트웨어를 통합 제공하며 초대형 언어모델(LLM) 훈련과 추론을 아우른다. 고객에게 하드웨어뿐 아니라 모델·플랫폼까지 묶어 공급하는 방식으로 미국 정부, 금융기관 등 대형 고객을 확보했다. 업계 안팎에서는 자체적인 생태계를 구축했다는 점을 특징으로 지목한다.
 그로크는 추론에 극단적으로 특화된 칩을 양산한다. 자체 칩과 소프트웨어를 통해 수백만 토큰 단위의 실시간 추론 속도를 구현하며, 클라우드 기반 ‘LLM 서빙 서비스’를 사업 모델로 삼았다. 대규모 데이터센터에서 고속 검색·RAG(검색증강생성) 서비스에 적합하다는 평가다. 하드웨어 판매보다 클라우드 추론 서비스로 수익을 내고 있다.
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 <img alt="리벨리온 리벨쿼드 칩과 카드.(사진=리벨리온)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/28/ZDNetKorea/20250828091629929mxuy.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="Xjmsyc0Cg6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/28/ZDNetKorea/20250828091629929mxuy.jpg" width="658">
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 리벨리온 리벨쿼드 칩과 카드.(사진=리벨리온)
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 韓 AI반도체 도약 조건은 효율성·맞춤형 시장 공략...리벨리온, 리벨쿼드 공개
 업계 안팎에서는 국내 AI 반도체 기업들이 글로벌 경쟁에서 승부를 내려면 두 가지 전략에 집중해야 한다고 보고 있다.
 첫째, 전력 효율성에서 확실한 우위를 확보해야 한다는 점이다. 데이터센터의 전력 소비와 운영비용이 AI 확산의 최대 걸림돌로 떠오르는 상황에서, 효율이 곧 경쟁력으로 직결된다는 주장이다.
 둘째, 맞춤형 시장 공략이다. 엔비디아처럼 범용 GPU로 모든 영역을 장악하기는 현실적으로 어렵다. 대신 통신사, 공공기관, 금융, 국방 등 특정 산업에 특화된 ‘맞춤형 추론형 NPU’로 영역을 넓히는 것이 현실적인 전략이다.
 실제로 국내 AI반도체 스타트업인 리벨리온과 퓨리오사AI 모두 저전력·고효율 NPU를 앞세워 데이터센터·통신사·공공기관 등 특화 수요처를 공략하고 있다.
 이런 가운데 리벨리온은 현지시간 27일 미국 핫칩스에서 차세대 NPU 리벨 쿼드(Rebel-Quad)를 공개했다. 이 칩은 삼성전자 4nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정을 통해 양산되며, 엔비디아 블랙웰 수준의 성능을 자랑한다. 그러면서도 에너지 부담은 획기적으로 줄여준다.
 박성현 리벨리온 대표는 “AI 산업은 GPU라는 단일 AI 하드웨어만으로는 감당하기 어려울 정도로 빠르게 커졌다”며, “리벨쿼드는 B200급 플래그십 GPU에 버금가는 성능을 유지하면서도 에너지 부담을 획기적으로 줄일 수 있는 지속가능한 AI시대의 대안으로, 리벨리온은 향후 초거대 AI 모델을 누구나 더 쉽고 효율적으로 활용할 수 있는 시대를 열어갈 것”이라고 말했다.
 전화평 기자(peace201@zdnet.co.kr)
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