김대현 삼성AI센터장 "2년내 NPU 크게 성장…삼성도 NPU 개발", AI용 GPU 활용과 NPU 지원 '투트랙전략' 필요, "엔비디아 뛰어

삼성리서치 글로벌 AI센터 김대현 센터장이 AI 연산을 위한 신경망처리장치(NPU)의 중요성을 강조하며, 국내 NPU 생태계 육성을 위한 정책적 지원의 필요성을 제안했습니다. 특히, AI 하드웨어 분야에서 엔비디아가 장악하고 있는 GPU 시장을 대체하기 위해 NPU가 중요한 역할을 할 것이라는 전망을 내놓았습니다.

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주요 내용 요약:

1. 삼성의 NPU 개발 현황:
   • 삼성은 온디바이스 AI용 NPU와 클라우드용 NPU를 개발 중입니다.
   • TV를 포함한 다양한 디바이스에 최적화된 NPU를 설계하고 있으며, 이를 통해 AI 연산 성능을 높일 계획입니다.
2. NPU와 GPU의 차이 및 한계:
   • 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 독점하고 있으며, 이는 강력한 소프트웨어 스택인 '쿠다(CUDA)' 때문입니다.
   • NPU는 하드웨어 자체의 잠재력은 뛰어나지만, GPU만큼의 소프트웨어 생태계를 갖추지 못한 상황입니다.
   • 국내 NPU 개발 기업들은 하드웨어 설계 역량은 뛰어나지만, 소프트웨어 측면에서 여전히 격차가 큽니다.
3. 투 트랙 전략 제안:
   • 김 센터장은 NPU 육성과 동시에 엔비디아 GPU 활용을 병행하는 "투 트랙 전략"을 제안했습니다.
   • 장기적으로 NPU 생태계를 강화하기 위해 소프트웨어 개발 및 테스트베드 환경을 지원해야 한다고 주장했습니다.
4. 정책적 지원 방향:
   • 스타트업에 대한 지원은 단순히 자금을 제공하는 수준에 그쳐서는 안 됩니다.
   • 스타트업이 자생력을 갖추고, NPU 칩이 실제 데이터센터에서 사용되어 매출로 이어질 수 있는 환경을 만들어야 합니다.
   • 정부는 설계 분야 우수 엔지니어들이 많은 국내 스타트업의 테스트베드 환경 조성과 NPU 소프트웨어 개발에 초점을 맞춘 지원책을 마련해야 합니다.

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분석 및 전망:

1. 국내 NPU 생태계의 성장 가능성:
   • 삼성전자와 같은 대기업이 주도하고, 리벨리온, 퓨리오사 등 스타트업이 활발히 참여하는 NPU 개발은 국내 AI 반도체 생태계의 성장을 가속화할 수 있습니다.
   • 특히, 정부의 적절한 지원과 함께 글로벌 경쟁력을 갖춘 소프트웨어 스택 개발이 병행된다면 엔비디아 독점 구조를 완화할 기회를 만들 수 있습니다.
2. 글로벌 AI 하드웨어 시장의 변화:
   • 미국의 빅테크 기업들이 자체 NPU를 개발하는 추세는 글로벌 AI 시장에서 GPU 독점에 대한 반발과 비용 절감을 위한 전략적 선택으로 보입니다.
   • 한국도 NPU 개발을 통해 이 시장의 변화에 적극적으로 대응할 필요가 있습니다.
3. 정책적 과제:
   • 단기적으로는 엔비디아 GPU를 활용하면서도, NPU 기술 개발에 중점을 둔 장기적인 투자와 생태계 조성이 필요합니다.
   • 정부는 테스트베드 제공, 소프트웨어 개발 지원, 시장 진입을 촉진하는 법적·제도적 환경 조성에 집중해야 할 것입니다.

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이번 논의는 AI 반도체 분야에서 한국이 글로벌 경쟁력을 확보하기 위한 중요한 방향성을 제시하고 있습니다. NPU 생태계의 성공적 구축은 AI 기술 선도와 함께 새로운 경제적 기회를 창출할 가능성을 열어줄 것입니다.