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[IT뉴스][유미's 픽] "GPU 넘는다"…삼성·LG·롯데·포스코 가세로 국산 NPU 확산 본격화
온카뱅크관리자
조회:
10
2026-04-03 08:57:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">정부 정책 맞춰 기업 선제 대응…공공·산업 현장 중심 국산 NPU 적용 확대</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="BisXnkfzy2"> <p contents-hash="e84a2c071c79892c0213597f5e274d96f66f13c6cffe03a22e8a5193dd1da2c6" dmcf-pid="bnOZLE4qC9" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=장유미 기자)국산 신경망처리장치(NPU)를 중심으로 한 국내 인공지능(AI) 산업 재편이 본격화되고 있다. 정부가 50조원 규모의 'K-엔비디아' 육성 프로젝트를 추진하며 정책 드라이브를 강화하는 가운데 민간 기업들도 공공·제조·클라우드·서비스 등 각 영역에서 NPU 도입과 사업화를 서두르는 모습이다.</p> <p contents-hash="3504459e8d870a8cb3e44a0e6f7df259c22729ce01269ca6b8cc72ebabace7fa" dmcf-pid="KLI5oD8BWK" dmcf-ptype="general">3일 업계에 따르면 최근 국내 주요 IT·산업 기업들은 그래픽처리장치(GPU) 중심 AI 인프라에서 벗어나 NPU를 기반으로 한 구조 전환을 추진하며 비용 효율과 전력 절감, 데이터 주권 확보를 동시에 노리고 있다. <span>기술 검증 단계를 넘어 실제 서비스와 인프라로 확산되고 있는 상황을 고려한 것으로, AI 서비스 확산에 따라 추론 수요가 급증하면서 전력 소비와 운영 비용 부담이 커진 점도 한 몫 했다.</span></p> <p contents-hash="217c50be81b7537705d6a3a461e81d6ce47a1b4e86160c691ac3d6b4b2ea2665" dmcf-pid="9oC1gw6bTb" dmcf-ptype="general"><span>정부도 이 같은 변화에 맞춰 정책 지원을 강화하고 있다. 실제 과학기술정보통신부와 금융위원회는 지난달 민관 합동 간담회를 통해 AI 반도체 시장이 범용 GPU 중심에서 저전력·고효율 중심 구조로 전환되고 있다고 진단하고 국산 NPU 산업 육성에 정책 역량을 집중하겠다고 밝혔다. 국민성장펀드를 통해 향후 5년간 50조원을 투입하는 'K-엔비디아' 프로젝트도 추진 중이다.</span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ee80b47067de5f850788129ad54d6c6268e2e4b552b833bf8dfdd72ff82a547e" dmcf-pid="2ghtarPKCB" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="롯데이노베이트가 딥엑스와 비전 AI 기반 온디바이스 NPU 적용 ∙ 실증 MOU를 체결했다. (사진=롯데이노베이트)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/03/ZDNetKorea/20260403085101535qadc.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="7gOZLE4qC4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/03/ZDNetKorea/20260403085101535qadc.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 롯데이노베이트가 딥엑스와 비전 AI 기반 온디바이스 NPU 적용 ∙ 실증 MOU를 체결했다. (사진=롯데이노베이트) </figcaption> </figure> <p contents-hash="afca741309f4e0baf7a73863260db799542148f12d6a2ff028a0d3fe1ea64ec8" dmcf-pid="V2LsVR3Gvq" dmcf-ptype="general">이에 따라 클라우드 인프라 영역에서도 국산 NPU 적용이 구체화되고 있다. 삼성SDS가 국산 NPU 기반 '서비스형 NPU(NPUaaS)'를 오는 7월 출시하는 것이 대표적 사례다. 삼성SDS는 기존 '서비스형 GPU(GPUaaS)' 중심 구조에서 벗어나 NPU를 포함한 하이브리드 인프라를 구축함으로써 기업들이 AI 워크로드 특성에 따라 연산 자원을 선택할 수 있도록 하겠다는 전략을 내세웠다. 클라우드에서 구독형으로 NPU를 제공함으로써 초기 투자 부담을 낮추고 도입 장벽을 줄인 점도 특징이다.</p> <p contents-hash="3ca08051cf96439eba8aafe2d6c576f3fefd2c6fa3472dea864c2360c19578a4" dmcf-pid="fVoOfe0HCz" dmcf-ptype="general">NPU 도입은 공공과 산업 현장을 중심으로도 확대되는 흐름을 보이고 있다. 비용과 전력 효율이 중요한 공공 인프라를 중심으로 적용 검토가 이뤄지면서 초기 수요도 형성되는 분위기다.</p> <p contents-hash="dc0d4b5517fcc88295a099dbf6226a190a586973f19c8fae4f8b0044b8eb082c" dmcf-pid="4fgI4dpXT7" dmcf-ptype="general">특히 공공 및 유통 인프라 분야에서는 비용 경쟁력 확보를 중심으로 NPU 도입이 이뤄지고 있다. 롯데이노베이트는 딥엑스와 협력해 지능형 CCTV와 ITS에 NPU를 적용하며 GPU 대비 총소유비용(TCO) 절감을 추진 중이다. 업계에선 정책 인센티브가 구체화되기 전부터 국산 반도체 적용을 검토하는 등 선제 대응 성격이 강한 사례라고 봤다.</p> <p contents-hash="8eb6094745aaf7b1a846d490351526c1efdc98dd32793c4d84a1a665b266581d" dmcf-pid="84aC8JUZyu" dmcf-ptype="general">제조 분야에서는 포스코DX가 모빌린트 NPU를 산업용 제어 시스템에 탑재해 설비 단계에서 실시간 AI 분석과 제어가 가능한 구조를 구축하고 있다. 이는 클라우드 중심 AI에서 벗어나 현장 중심의 엣지 AI로 전환하는 흐름을 반영한 것으로, 보안성과 즉시성을 동시에 확보하려는 전략으로 풀이된다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7746576c3e27c65d5f0b47df96338c17740105f6a990364ee1c69c6e60b8ddf6" dmcf-pid="68Nh6iu5WU" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="포스코DX AI연구원이 자사 제어시스템 포스마스터에 NPU를 탑재해 산업 현장 AI 모델을 시험하고 있다. (사진=포스코DX)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/03/ZDNetKorea/20260403085101801cirr.jpg" data-org-width="638" dmcf-mid="zZ9J57CElf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/03/ZDNetKorea/20260403085101801cirr.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 포스코DX AI연구원이 자사 제어시스템 포스마스터에 NPU를 탑재해 산업 현장 AI 모델을 시험하고 있다. (사진=포스코DX) </figcaption> </figure> <p contents-hash="e94c320cc64b06c93b96c81147a6614644aa4fab90f6ee7b3d951416fdd90814" dmcf-pid="P6jlPn71Sp" dmcf-ptype="general">클라우드와 플랫폼 영역에서도 대응이 이어지고 있다. LG CNS는 NPU 기반 AI 인프라 구축을 확대하고 있으며, LG유플러스는 NPU와 대규모 언어모델(LLM), 인프라를 결합한 'AI 어플라이언스'를 통해 공공·금융 등 폐쇄망 시장을 겨냥하고 있다. 클라우드 의존 없이 자체 환경에서 AI를 구동할 수 있도록 한 점이 특징이다.</p> <p contents-hash="861c93ab942ea8307138247a8e0b735e8abe403161836d19c45643221635c913" dmcf-pid="QPASQLztW0" dmcf-ptype="general">AI 모델 영역에서는 LG AI연구원과 업스테이지가 중심 역할을 하고 있다. LG AI연구원은 '엑사원(EXAONE)'을 기반으로 국산 NPU와의 최적화를 추진하며 추론 중심 AI 환경에 대응하고 있으며, 업스테이지 역시 퓨리오사AI와 협력해 NPU 기반 생성형 AI 서비스 상용화를 추진 중이다. 이는 모델 단계에서도 GPU 의존도를 낮추려는 시도로 해석된다.</p> <p contents-hash="bd704a720372b6b4b25f84180872c13fb1c1731ee6de7478b98b222d69959b10" dmcf-pid="xQcvxoqFl3" dmcf-ptype="general">기업용 소프트웨어 분야에서도 변화가 나타나고 있다. 더존비즈온은 퓨리오사AI와 협력해 전사적자원관리(ERP) 등 핵심 업무 시스템에 NPU 기반 AI를 적용하며 공공·금융 시장 확대를 추진하고 있다. 기존 분석 중심 AI에서 벗어나 실제 업무 프로세스에 AI를 접목하려는 움직임이다.</p> <p contents-hash="def52b4a9f4356cd2cb060593bbd9376ce451e5e8e0cf973944a0382f03c6011" dmcf-pid="yTuPytDgvF" dmcf-ptype="general">유통 및 시스템통합(SI) 영역에서는 코오롱베니트가 리벨리온과 협력해 NPU 기반 'AI 엑셀러레이션 서비스'를 추진하며 기업 고객 접점을 확대하고 있다. 반도체 기술을 실제 비즈니스 환경에 적용하는 역할로, 시장 확산을 위한 유통 채널로 기능하고 있다.</p> <p contents-hash="f130c418d07da3ec15e6b764b537101a78caebcc056eff46f38365543d63eef2" dmcf-pid="Wy7QWFwalt" dmcf-ptype="general">클라우드 사업자들의 선행 움직임도 영향을 미쳤다. 네이버클라우드는 'AI반도체 팜' 사업을 통해 국산 NPU의 성능과 안정성을 산업 현장에서 검증하며 상용화 기반을 마련했다. 이후 기업들의 사업화 움직임도 이어지고 있다.</p> <p contents-hash="4f408f8ebda71a6251de726bc151defb32f647d67f537596eb659cd8b749289b" dmcf-pid="YWzxY3rNT1" dmcf-ptype="general">업계에선 현재 국산 NPU 사업을 두고 기술 검증 단계를 넘어 상용화 초기 단계로 보고 있다. 동시에 벤더 간 경쟁도 본격화되면서 기업들은 국산 NPU 도입을 전제로 협력 구조도 구축하는 모습이다.</p> <p contents-hash="4b8388d2c003a0ef557af8ee81331a06ef970f68e68c45df481459ae94638b53" dmcf-pid="GRDWeNKpy5" dmcf-ptype="general">업계 관계자는 "지금은 NPU 도입 여부를 논의하는 단계가 아니라 어떤 기술을 선택할지 경쟁이 시작된 단계"라며 "정부 정책과 민간 인프라가 맞물리면서 AI 반도체 생태계가 빠르게 확산될 것으로 기대된다"고 말했다.</p> <p contents-hash="1317406bc57c89e8a95cf57c320bcf70e68ac7bc387237ec56f40440e92c1ade" dmcf-pid="HewYdj9UyZ" dmcf-ptype="general">장유미 기자(sweet@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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