[신년기획]한국형AI 필승카드-韓 불모지 '시스템 반도체'…NPU로 기회 잡자 작성일 01-01 44 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="YL1PfWkLOM"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a0841ce8a591fe15537f4fe74101023737d80d4eb3a8da7b2e53160846bca484" dmcf-pid="GotQ4YEoOx" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(사진=나노바나나 프로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/01/etimesi/20260101120405952bsmo.png" data-org-width="700" dmcf-mid="xq4AgzWIrd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/01/etimesi/20260101120405952bsmo.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (사진=나노바나나 프로 생성) </figcaption> </figure> <p contents-hash="e7fa816a791089705961bd210767e72f698cc79ec4d5d158c3e0a69d988f750a" dmcf-pid="HgFx8GDgwQ" dmcf-ptype="general">대한민국이 메모리 강국이란 말에 이견은 없다. 그러나 비메모리, 즉 시스템 반도체에서는 상황이 달라진다. 세계 시장 점유율 3% 내외로 그야말로 불모지에 가깝다. 메모리 중심 산업 생태계 탓에 시스템 반도체가 뒤쳐졌다. 특히 막대한 인력이 투입되는 반도체 설계(팹리스) 특성상 우수 인재 확보부터 난항이다.</p> <p contents-hash="c3fca17751748e00e0312a52b6b26dfc7cb41d53c3148a2eb0a342ed8d007f53" dmcf-pid="Xa3M6HwawP" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 시대가 열리면서 한국 시스템 반도체 업계에 작은 빛줄기가 생겼다. 바로 '신경망처리장치(NPU)'다. NPU는 AI 연산에 특화된 반도체로, AI 작업을 전력 효율적으로 처리할 수 있다. 한국이 시스템 반도체 시장에서 도약할 수 있는 기회가 NPU에서 엿보인다.</p> <p contents-hash="f8fc999c914bc213a4a26211e2040ca8e8abfd035b0ccf83e6f3f6eeb9a7d65f" dmcf-pid="ZN0RPXrNs6" dmcf-ptype="general">현재 AI 반도체 시장은 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)가 장악하고 있다. 쿠다(CUDA)라는 소프트웨어 플랫폼으로 AI 생태계를 구축했고, GPU 자체가 가지는 범용성 덕분이다. 특히 AI 서비스를 구현하는 데이터센터에서 GPU 수요가 강력하다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0f5e08aa6026b1f8ed93cc7b1975f4fd594081326464565389ed1997ef4a056c" dmcf-pid="5GeIr83GI8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="리벨리온 NPU 칩" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/01/etimesi/20260101120407307sdme.png" data-org-width="640" dmcf-mid="y47iRtIkOe" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/01/etimesi/20260101120407307sdme.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 리벨리온 NPU 칩 </figcaption> </figure> <p contents-hash="ed01c3f4db9d3615846fafe91d3863513f4c392f67ff2b34d89fefceb37b1c3a" dmcf-pid="1HdCm60HI4" dmcf-ptype="general">그러나 AI 영역이 점점 세분화되고 동시에 저변이 넓어지고 있다. 제조·의료·자동차·PC·스마트폰 등 산업별 특화된 AI 필요성이 커져서다. GPU가 주도하는 AI 시장의 작은 틈새가 생겼고, 그 자리를 NPU가 서서히 침투하고 있다.</p> <p contents-hash="c1246ad5d6e78de93f0667b193b162ddfeeaf7b662744cb0f7330af6169f6854" dmcf-pid="tXJhsPpXOf" dmcf-ptype="general">시장 가능성을 본 '젋은 피'들이 대거 NPU 개발에 뛰어들고 있다. 척박한 시스템 반도체 환경에도 도전장을 던진 리벨리온·퓨리오사AI·모빌린트·딥엑스 등 반도체 스타트업들이다.</p> <p contents-hash="589d783845e5f25af1caced1a8a7d9ec3ca9940fd229a9afcc6105d270f6efb4" dmcf-pid="FZilOQUZOV" dmcf-ptype="general">이들은 수년간의 연구개발(R&D) 끝에 저마다 독자적인 NPU 칩 개발에 성공했다. 리벨리온과 퓨리오사AI는 데이터센터를 중심으로, 모빌린트와 딥엑스는 '엣지 AI' 시장을 공략하고 있다. 엣지 AI는 네트워크를 거치지 않고 기기 단에서 자체적인 AI 연산을 의미한다.</p> <p contents-hash="7bfcf947d7e32a2993aa690f931ef43f31fd353b1fce7145e591f9e38c077361" dmcf-pid="35nSIxu5r2" dmcf-ptype="general">특히 GPU가 손을 뻗지 못한 엣지 AI 시장은 한국 시스템 반도체 경쟁력이 두각을 나타낼 수 있다.</p> <p contents-hash="0064eac3e0c1701eb34929041e3453dc33d918ddac68e8e78688c196d33455f9" dmcf-pid="01LvCM71I9" dmcf-ptype="general">김녹원 딥엑스 대표는 “로봇 시장이 커지면서 피지컬 AI 수요가 점차 확대될 것”이라며 “엣지 AI NPU가 충분히 기회가 될 수 있다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="daebcfcd17c17288ff43141a0551c8ed70b1922225c68caf5608bda3da975d5b" dmcf-pid="ptoThRztOK" dmcf-ptype="general">시장에서도 대규모 투자로 지원하고 있다. 기업마다 수백억원에서 수천억원 규모 투자를 유치했고 기업 가치가 1조원이 넘는 '유니콘'도 탄생했다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="15cd922bd5786658e27d00893dcbe60b2dc0b7ae50cb863673640c76828ff5f2" dmcf-pid="UFgyleqFsb" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="CES 2026 혁신상을 수상한 딥엑스 NPU" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/01/etimesi/20260101120408594vdjo.png" data-org-width="601" dmcf-mid="WUZ82TAisR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/01/etimesi/20260101120408594vdjo.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> CES 2026 혁신상을 수상한 딥엑스 NPU </figcaption> </figure> <p contents-hash="98715a461648fc7816da6cd2ff3f58f4ad848938b89256dcd8b66539b2fd6da5" dmcf-pid="u3aWSdB3OB" dmcf-ptype="general">업계에서는 이같은 투자가 지속적으로 확대돼야 한다고 강조한다. 팹리스 산업 특성 때문이다.</p> <p contents-hash="f60581c3c0a2998af89027b1d5c96b7da4071680dffa306afcd244fa74b5eddc" dmcf-pid="70NYvJb0Oq" dmcf-ptype="general">NPU 기업들은 대부분 첨단 공정으로 반도체를 설계하는데, 이 설계 비용이 수천억원에 달하기 때문이다. 고가의 반도체 설계자동화(EDA) 솔루션과 설계자산(IP)을 확보해야 지속적으로 NPU를 개발할 수 있다.</p> <p contents-hash="fca6b3bfa1b69f63571fbe6b0debd51130bce806c99eb17e4713a13cff7ff454" dmcf-pid="zpjGTiKpDz" dmcf-ptype="general">김정호 KAIST 교수는 “NPU와 같은 AI 반도체 기업이 이윤을 남길 수 있는 선순환 생태계가 갖춰지기 전 까지 상당한 투자가 이뤄져야 한다”며 “소프트웨어와 하드웨어를 아우르는 융합형 반도체 인재 양성에도 대규모 투자가 추진돼야 할 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="9928c773bf22783bbb27cd608e7c8162b47ea879632bf5c624fa48599e675ae0" dmcf-pid="qUAHyn9Uw7" dmcf-ptype="general">권동준 기자 djkwon@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [신년기획]산업별 AI 전망 - 'AI홈'이 알아서 가전제어…에너지 절감·돌봄서비스 척척 01-01 다음 [신년기획]산업별 AI 전망-에이전트부터 네이티브 개발 플랫폼까지 AI기술 진화 01-01 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
