빅테크는 ASIC, 범용은 엔비디아…좁아지는 K-NPU 입지 작성일 08-07 28 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">서비스 로드맵 없는 팹리스, 맞춤형 시장 진입 어려워</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ZIH16nLxch"> <p contents-hash="4b0d779ab61652d52daaa950c63a6dca295a32b6e9dae9e059f9158871526f81" dmcf-pid="5xacHUu5aC" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=전화평 기자)국내 인공지능(AI) 반도체 업체들이 잇따라 상용 칩을 내놓으며 시장 진입을 본격화하고 있다. 하지만 글로벌 빅테크 기업들이 자체 맞춤형 반도체(ASIC) 개발에 속도를 내면서, K-NPU(신경망처리장치) 업계가 넘어야 할 문턱은 오히려 높아지고 있다.</p> <p contents-hash="1234f2b46ba2ec0dd69025cc42ee1ef609fc7c2a489f156e134e89454b0d1d4b" dmcf-pid="1MNkXu71jI" dmcf-ptype="general">7일 복수의 업계 관계자는 국내 NPU 업체들이 직면한 가장 큰 장벽으로 '서비스 로드맵 부재'를 꼽았다. 구글, 아마존웹서비스(AWS), 메타 등 글로벌 하이퍼스케일러들이 자사 AI 서비스의 향후 발전 방향을 명확히 쥐고, 2~3년 뒤 자사 서비스에 딱 맞는 ASIC을 선제적으로 설계하고 있기 때문이다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1c7487b1f3b59e635203d5cc75825ca0a0a5700a03c38e91978a085306400238" dmcf-pid="tRjEZ7ztaO" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="퓨리오사AI의 2세대 AI 반도체 레니게이드(사진=퓨리오사AI)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/ZDNetKorea/20260807160550356qbcl.png" data-org-width="639" dmcf-mid="HIdLS51yAS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/ZDNetKorea/20260807160550356qbcl.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 퓨리오사AI의 2세대 AI 반도체 레니게이드(사진=퓨리오사AI) </figcaption> </figure> <p contents-hash="e330d1bd9556af6a9fe024a9c56313791f023e03899e34caac1201558c250730" dmcf-pid="FeAD5zqFks" dmcf-ptype="general">반면 자체 서비스가 없는 외부 NPU 업체들은 상황이 다르다. 고객사 장기 로드맵을 알 수 없기 때문에 범용 시장을 타깃으로 칩을 개발할 수밖에 없다. </p> <p contents-hash="532e15895c6d60c5cd2aca4a73c37e57b710ec9017ac8b2c76a748eb6d4cfb45" dmcf-pid="3dcw1qB3km" dmcf-ptype="general">문제는 현재 범용 AI 칩 시장 리더가 시장을 독점하다시피 한 '엔비디아'라는 점이다. 국내 업체 입장에서는 고객 맞춤형 ASIC 시장에도 들어가기 어렵고, 범용 시장에서는 이미 자리를 잡은 엔비디아와 정면 승부해야 하는 이중 부담을 안고 있다. </p> <p contents-hash="c8658463f3baae20236ecad27391c1b28ac8e39da5de19175d36587bfe2f06e8" dmcf-pid="0JkrtBb0or" dmcf-ptype="general">한 반도체 업계 관계자는 <span>"국내 NPU 업체들이 사업을 시작할 당시부터 빅테크들의 칩 내재화 얘기가 나왔다"며 "서드파티 업체가 별로 없는 이유"라고 설명했다.</span></p> <p contents-hash="62a4790c981fd53f16a149faa05e0cd7add5207f1f5b18677590552e4a596546" dmcf-pid="piEmFbKpaw" dmcf-ptype="general">칩 개발만으로 <span>경쟁력이 확보되진 않는다. </span><span>AI 모델 발전 속도가 빠른 만큼 새로운 모델이 등장할 때마다 소프트웨어개발키트(SDK)를 업데이트하고 고객 서비스를 지원할 수 있는 소프트웨어 역량이 필수다. 결국 칩 경쟁력은 하드웨어 성능뿐 아니라 출시 후 지속적인 지원 능력에서 갈린다. </span></p> <p contents-hash="690b7e50aab666d0257cf5c87a2e6e856e959a06105526721bf2a04cb5a7a5a7" dmcf-pid="UnDs3K9UaD" dmcf-ptype="general">업계에서는 구조적 한계를 극복하기 위한 현실적 해법으로 '인력 확보'를 꼽는다. 어떤 새로운 AI 모델이 등장하더라도 최대한 빨리 대응하고 지원할 수 있는 기술 인력을 선제적으로 확보해야 한다는 주장이다. </p> <p contents-hash="ee773ea3d4311a200a649d6b2dfd1191223a68554f204755b0520718b7d4b75a" dmcf-pid="uLwO092uoE" dmcf-ptype="general">AI 반도체 업계 관계자는 "AI 칩 업체 입장에서 투자를 받아 자금 여유가 있는 지금 기술인력부터 확보해야 한다"며 "인력이 있어야 어떤 모델이 나오든 대응할 수 있다"고 말했다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7a4d7a2885a977feb225b446b58d8a850b6041fc0bea47bc239f5af2a07164bd" dmcf-pid="7orIp2V7ak" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="리벨리온 리벨100 칩과 카드.(사진=리벨리온)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/ZDNetKorea/20260807160551746kiwo.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="XCCvq6PKkl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/ZDNetKorea/20260807160551746kiwo.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 리벨리온 리벨100 칩과 카드.(사진=리벨리온) </figcaption> </figure> <p contents-hash="2986dc86ddecff48f86ade09795a96827fbccab56c521e15f64eef29a97dca59" dmcf-pid="zgmCUVfzjc" dmcf-ptype="general">국내 업체들도 소프트웨어 경쟁력을 강화하기 위한 움직임에 나서고 있다.</p> <p contents-hash="8d82883ea60c7bf8f12855247595eaebd29c0ee0401460122fe4fbe7b981c4b8" dmcf-pid="qashuf4qNA" dmcf-ptype="general">최근 국내 팹리스 리벨리온이 AI 모델 경량화 및 최적화 스타트업 '스퀴즈비츠'를 합병한 것도 이러한 노력 일환으로 해석된다. 단품 하드웨어 설계를 넘어, 빠르고 유연한 소프트웨어 최적화 역량을 내재화하겠다는 전략이다. </p> <p contents-hash="0788aefbf6d340867dffcfe9d504ac796d31fa5fbd501de62da20c9562d6acb6" dmcf-pid="BNOl748Baj" dmcf-ptype="general">나아가 전문가들은 K-NPU 생태계가 구조적 한계를 극복하기 위해 사업 패러다임 자체를 전환해야 한다고 지적한다. </p> <p contents-hash="fee112cca9543bb99441ad8de2c8904bef1ccd75592313ee9fa02b4456b25d02" dmcf-pid="biEmFbKpcN" dmcf-ptype="general">김지훈 한양대학교 교수(융합전자공학부)는 "우선 정부 주도 사업을 통해 초기 레퍼런스를 확보하고 팹리스 업계 자체 기초체력을 길러야 한다"며 "이제는 하드웨어 칩 개발 자체에 머무는 것을 넘어, 실제 서비스와 연계되는 다음 단계를 모색해야 할 때"라고 강조했다. </p> <p contents-hash="22e3a9251674a101dcf90e4b5162c16d9cd4aed3953b613607d5c4ffa354e1c0" dmcf-pid="KnDs3K9UAa" dmcf-ptype="general">전화평 기자(peace201@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 이규복 큐알티 대표 "HBM 커질수록 반도체 '검증' 시장 뜬다"…AI 넘어 우주·양자로 08-07 다음 “쉬운 길 원치 않아” UFC 2연승 신성 살킬드, 감롯 넘어 톱10 도전 08-07 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
