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[IT뉴스]AI스타트업 모델 규모 키우고 사업화… NIPA 'GPU 공급' 잇단 결실

온카뱅크관리자

2026-07-28 18:27:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">산업 연구개발 현장 투입 성과<br>의료 AI기업 CT 판독 고도화<br>생성형 영상모델 개선 사례도</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="8DB3QMQ9cN">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1961ef110af4f2b7e9a1ef7228296aae06ff749dddebec0d34126640fc2454b8" dmcf-pid="6fhDZ1ZvAa" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="박윤규 NIPA 원장 .뉴시스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/28/fnnewsi/20260728182242726rtka.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="4e5TqbqFgj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/28/fnnewsi/20260728182242726rtka.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            박윤규 NIPA 원장 .뉴시스
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="5ff46ffec8ead349aee2e38248e618a6d12cc1bdc5fd9e9408167448a4d96296" dmcf-pid="P4lw5t5Tkg" dmcf-ptype="general">
            정부가 확보한 첨단 그래픽처리장치(GPU)가 국내 인공지능(AI) 산업의 연구개발 현장에 본격 투입되고 있다. 고성능 컴퓨팅 자원 확보에 어려움을 겪던 중소·스타트업은 정부 지원 GPU를 활용해 모델 규모를 키우고 학습기간을 단축하는 등 기술 개발과 사업화 성과를 내고 있다. GPU 지원과 관리를 맡은 정보통신산업진흥원(NIPA)의 AI 인프라 지원 사업이 산업 현장의 구체적인 성과로 이어지는 모습이다. 
          </div>
          <p contents-hash="f34a7b683bde85920d2d42982fb61c1b10907f48dbe9dd06f4a0eb0ba65a3f46" dmcf-pid="Q8Sr1F1yNo" dmcf-ptype="general">■GPU 지원 본격화…산학연 341개 과제 수행 </p>
          <p contents-hash="0af26f214e2612938a7ff49735951e7104402defed6550305d6f70e01c1d2b4e" dmcf-pid="x6vmt3tWcL" dmcf-ptype="general">28일 NIPA에 따르면 정부는 지난해 1조 4600억원을 투입해 엔비디아의 첨단 GPU인 B200 약 1만장과 H200 3000장 등 총 1만3000여장을 확보했다. 생성형 AI 모델의 규모가 빠르게 커지면서 막대한 연산을 수행할 수 있는 GPU가 AI 기술 개발의 핵심 인프라로 자리 잡았지만, 높은 도입 비용과 공급 부족으로 국내 중소기업과 스타트업이 자체적으로 대규모 GPU를 확보하기는 쉽지 않다는 판단에서다. </p>
          <p contents-hash="815b8be77cf5851d605de5a92b7dc334bad1e8ddd5a614adabe8878fc249d441" dmcf-pid="ySPKoaoMgn" dmcf-ptype="general">확보한 GPU 가운데 약 1만장은 정부가 활용하고, 약 3000장은 클라우드 사업자 등 민간이 활용한다. 정부 활용분은 독자 AI 파운데이션 모델 개발에 30%, 국가 프로젝트에 30%, 산업계와 학계·연구계에 40%가 각각 배분된다. </p>
          <p contents-hash="1953dda3404de2e6fe022cd5b33052a8ece9d22a14adea876739fadcbc07cb23" dmcf-pid="WvQ9gNgRci" dmcf-ptype="general">NIPA는 산학연에 배정된 GPU 지원을 전담하며 과제 모집과 평가, GPU 배정, 이용 현황 점검, 성과 평가까지 전 과정을 맡고 있다. 대학과 연구기관에는 무상으로, 중소기업과 스타트업에는 시장가격의 5~10% 수준으로 GPU를 지원한다. 현재 지원 대상은 산업계 102개, 학계 230개, 연구계 9개 등 총 341개 과제다. </p>
          <p contents-hash="1146ea5e1439904ca7013b8a012129d2901501976d3488c28d5f1cf02e2fc71d" dmcf-pid="YTx2ajaegJ" dmcf-ptype="general">■제조·영상·의료 AI 고도화 </p>
          <p contents-hash="d86a5b04959c1334d5b059c3bafd2c2a90990298ecc1707f159e2b731697f6f1" dmcf-pid="GyMVNANdad" dmcf-ptype="general">정부 GPU 지원은 제조 설계와 영상, 의료 AI 등 산업 현장의 기술 고도화로 이어지고 있다. </p>
          <p contents-hash="a7aa631ad8c6fa0787efad12eabe6f27746d93d5dda56ea1d5b6790bfffad7da" dmcf-pid="HWRfjcjJNe" dmcf-ptype="general">AI 설계 자동화 기업 더디멘션컴퍼니는 H200 GPU를 활용해 CAD 파운데이션 모델 규모를 기존 3B에서 최대 70B까지 확대했다. 도면을 CAD 데이터로 변환하는 정확도는 85%에서 96%로 높아졌고, VIoU 기준 유효 생성 성공률도 0.70에서 0.83으로 개선됐다. 삼성전자와 HD현대, HP, 테슬라 등 국내외 기업을 대상으로 기술 도입 검토와 개념검증(PoC)도 진행 중이다. </p>
          <p contents-hash="f7c51b3e4a5908ab6365662386e1b2b7b4dd4b64830df18946e979cea9cf62f2" dmcf-pid="XYe4AkAicR" dmcf-ptype="general">영상 AI 기업 비블은 H200 GPU 지원 이후 생성형 영상 모델의 학습 규모를 10배 확대하고 학습 기간을 기존 4주에서 1주로 단축했다. 이를 기반으로 글로벌 서비스형 소프트웨어(SaaS) 사업을 확대하며 연간 반복매출도 증가했다. </p>
          <p contents-hash="00c76848920b4080f6a5aeb2c0ffcda76fac5f482a39e282e284b1493a014773" dmcf-pid="ZGd8cEcncM" dmcf-ptype="general">의료 AI 기업 숨빗에이아이는 B200 GPU를 활용해 CT 판독 AI를 고도화했다. 판독 가능한 소견은 기존 18개에서 220개로 확대됐고 AI 성능 지표(AUC)도 0.796에서 0.974로 향상됐다. 연내 프로토 타입을 공개하고 미국과 칠레 등 해외 시장 진출도 추진할 계획이다. </p>
          <p contents-hash="f751940f92b2b60f3dfcd14326bdb6a740d1c4bd726847790cb0302a7dd15d34" dmcf-pid="5HJ6kDkLax" dmcf-ptype="general">NIPA는 GPU를 배분하는 데 그치지 않고 과제별 이용 현황과 기술개발 성과를 지속적으로 점검하고 있다고 전했다. 중간점검과 결과평가를 통해 당초 목표 달성 여부와 시제품 개발, 사업화, 논문 등의 성과를 확인하고 평가 결과를 후속 과제 선정에도 반영할 계획이다. </p>
          <p contents-hash="8022615dadefaaae460123ee9422cfd85705eb1f41bc72172b270289f9fe195e" dmcf-pid="1XiPEwEooQ" dmcf-ptype="general">yjjoe@fnnews.com 조윤주 기자</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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