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[한겨레] 세계가 주목한 국산AI 칩…“한국형 엔비디아들에도 지원을”

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📰 핵심 요약

정부는 최근 엔비디아에서 확보한 26만 장의 그래픽처리장치(GPU) 중 1만3천 장을 국내로 들여오며, 국산 신경망처리장치(NPU) 제조 기업에 대한 관심이 증가하고 있다. 리벨리온과 퓨리오사에이아이 같은 국내 NPU 스타트업은 국산 인공지능 반도체 시장에서 주목받고 있으며, 각각 에스케이(SK)텔레콤과 LG의 협력 체계를 구축하여 상용화 테스트를 진행 중이다. 국내 NPU 상용화의 장애물은 대규모 실증 기회 부족으로, 정부는 국산 인공지능 반도체 의무 활용 비율을 삭제한 대신 실증 사업 예산을 증가시켜 선순환 구조를 만들려고 계획 중이다. 저전력·고효율의 NPU는 온디바이스 추론에 적합하지만, 성능 개선을 위해서는 인공지능 모델 및 버전별로 칩을 재설계하고 테스트해야 한다. 최병호 고려대 교수는 국내 엔피유 스타트업이 삼성전자나 에스케이하이닉스 수준으로 성장할 수 있다면 글로벌 AI 기술 경쟁에서 중요한 골든타임을 잡을 수 있다고 강조했다.

📌 짚어볼 것

- 국산 인공지능 반도체 발전 가능성: 국산 신경망처리장치(NPU)에 대한 기술과 시장 관심 증가. - 정부 정책의 변동성: 초기 시장 형성을 위한 의무 활용 비율이 삭제되면서 실증 사업에 예산을 집중하여 새로운 시장 기회 창출. - 산업 생태계 구축의 중요성: 대규모 실증이 부족한 상황에서 정부와 대기업의 협력이 필요하며, 향후 글로벌 경쟁력을 위한 신속한 대응 필요. - NPU와 GPU의 차이 이해: - NPU(신경망처리장치): 인공지능 모델이 학습된 후 온디바이스 추론에 사용하는 반도체. - GPU(그래픽처리장치): 인공지능 모델 학습에 필수적인 칩으로 대규모 병렬 연산에 강합니다.

🛠 적용 포인트 by AI

- 국산 NPU 스타트업에 대한 투자 기회 탐색: 업계의 발전 가능성을 고려하여 리벨리온 및 퓨리오사에이아이와 같은 스타트업에 대한 투자로 장기 성과를 도모. - 정부 지원 사업 활용 전략 수립: 정부의 실증 사업 예산 증가를 활용하여 신규 기술 개발 및 테스트에 참여 가능성 극대화. - 기술 변화에 대한 학습과 대비: GPU와 NPU의 차이를 이해하고, 최신 기술 동향을 지속적으로 학습하여 산업 변화에 적응력 강화. - 산업 협력을 통한 성과 극대화: 대기업 및 정부와의 협력을 통해 시장에서의 영향력 확대와 경쟁력 강화 전략 마련.