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[IT뉴스]IT서비스업계, 국산 NPU 실증 잇달아 나서…“GPU 의존 낮춘다”

온카뱅크관리자

2026-04-19 06:07:29

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 [디지털데일리 박재현기자] 국내 IT서비스기업들의 AI 인프라 전략이 그래픽처리장치(GPU)를 넘어 신경망처리장치(NPU)로 다변화되고 있다. 삼성SDS, LG CNS, 포스코DX, 코오롱베니트 등 주요 IT서비스기업들이 잇달아 국산 NPU 팹리스와 협력 체계를 갖추면서 AI 인프라 구조에 변화의 조짐이 나타나고 있다.
 ◆삼성SDS·LG CNS 등 IT서비스기업, 전방위 국산 NPU 실증
 대형 IT서비스기업들은 클라우드·인프라 레이어에 NPU를 적용하고 있다.
 삼성SDS는 최근 삼성클라우드플랫폼(SCP) 기반 서비스형 NPU(NPUaaS) 계획을 발표했다. 퓨리오사AI가 개발한 2세대 NPU 레니게이드를 자사 SCP에 적용해 구독 서비스 형태로 제공하는 사업을 추진하고 있으며, 오는 7월 출시 예정이다.
 LG CNS는 퓨리오사AI와 업무협약을 체결하고 에이전틱AI 플랫폼 ‘에이전틱웍스’ 구동 인프라에 NPU 레니게이드 적용해 기술 검증을 진행 중이다. 레니게이드 기반 서비스 상용화는 기술 검증 완료 이후 방향이 결정된다.
 LG CNS 관계자는 “독자 파운데이션 모델 프로젝트에 레니게이드를 적용한 K-엑사원 기반 고도화·상용화는 독파모 선정이 돼야 가능하다”며 “일반 엑사원 기반 서비스도 기술 검증이 끝나야 적용 방향이 결정된다”고 말했다.
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 포스코DX와 롯데이노베이트는 제조·물류 현장의 엣지 AI에 NPU를 끌어들이고 있다. 포스코DX는 모빌린트에 30억원을 투자하고 자체 산업용 제어시스템 포스마스터의 NPU 기반 전환을 공동 추진한다. 롯데이노베이트도 딥엑스와 협력을 통해 지능형 CCTV의 실시간 AI 추론에 NPU를 적용, 올 하반기 제품 양산화를 목표로 하고 있다.
 중견·중소 IT서비스기업은 산업 현장 실증과 유통 채널을 통해 저변을 넓히고 있다.
 코오롱그룹의 IT서비스기업 코오롱베니트는 리벨리온과 손잡고 건설 현장에 특화한 AI 안전 관제 시스템 AI 비전 인텔리전스를 개발해 코오롱글로벌 실제 현장에 적용하는 최종 개념검증(PoC)을 완료하기도 했다.
 코오롱베니트는 AI 추론력을 높이는 하드웨어·소프트웨어와 기술 컨설팅을 결합한 ‘AI 엑셀러레이션 서비스’를 본격화하고 있으며, AI 얼라이언스를 통해 SMB로 확산을 꾀하고 있다.
 ERP·자동화 전문 IT서비스기업인 에코아이티는 NPU를 활용해 AX 환경을 제공한다는 구상이다. 에코아이티의 SI·운영 역량에 퓨리오사AI의 레니게이드 기반 인프라를 결합한다. 1단계는 산업 안전 및 공공·국방 분야 AX 과제 발굴에 집중하고 2단계에서 전체 사업으로 확대한다는 계획이다.
 ◆비용 효율·정책 변화·공급 불안…NPU 투자 ‘세 가지 이유’
 국내 IT서비스기업들이 NPU에 투자하는 이유는 비용, 정책 변화, GPU 공급 불안정 등이 꼽힌다.
 먼저 비용 측면이다. 퓨리오사AI에 따르면 레니게이드는 동일한 전력으로 엔비디아 RTX 프로 6000 GPU보다 최대 7.4배 많은 사용자 요청을 처리할 수 있다.
 추론에 특화된 NPU는 학습 중심으로 설계된 GPU와 달리 전력·비용 효율에서 비교 우위를 갖는다. IT서비스기업 입장에선 고객사에 제공하는 AI 서비스의 마진을 방어할 수 있는 직접적인 수단이 된다.
 공공 정책 환경도 작용했다. 최근 정부가 ‘K-엔비디아 육성’ 프로젝트를 통해 5년간 50조원을 AI·반도체 분야에 공급한다고 밝힌 상황이다.
 한 IT서비스기업 관계자는 “정부가 공공 AX 사업에서 국산 NPU 우선 활용을 추진하고 있다. 또한 독파모 사업에서도 국산 AI 반도체 활용이 중요한 변수로 작용할 것으로 보이는 만큼 NPU 실증 레퍼런스를 쌓지 않으면 공공사업에서 뒤처질 수 있다”고 설명했다.
 GPU 의존도 분산 필요성도 크다. GPU를 확보했더라도 전력 공급 등 운영 부분에 문제로 충분히 가동하지 못하는 경우도 적지 않다. AI 서비스 확대에 따라 추론 워크로드가 늘수록 GPU 운영 비용은 선형적으로 증가한다.
 NPU를 추론 영역에 투입하는 것이 인프라 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 단일 벤더 의존 리스크를 줄이는 현실적인 방법으로 꼽히고 있다.
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