00:00우리 독자 기술로 국가대표 인공지능을 개발하는 독자인공지능 파운데이션 모델 사업, 지난 18일 2차 평가를 거쳐 SK텔레콤과 LG AI 연구원, 업스테이지
00:10등 3개 팀이 다음 단계에 진출했습니다.
00:13이딜 3개 팀의 정부는 엔비디아 고성능 GPU를 기존 768장에서 천장으로 확대 지원합니다.
00:20다음 단계에 진출한 정의 팀들에게 고성능 GPU 지원을 확대하여 독자 AI 모델을 빠르게 고도화할 수 있도록 뒷받침하겠습니다.
00:30엔비디아 GPU를 6개월간 천장 지원할 경우 지원 규모는 1,200억 원에 육박합니다.
00:36인공지능의 성능은 양질의 데이터 학습에 달렸는데 여기에 많은 정보를 병렬 처리하는 엔비디아 GPU가 필수적입니다.
00:44이처럼 독자 인공지능 개발 소버린 AI 확보에 엔비디아 GPU 의존이 높아지는 것은 우리나라만의 문제는 아닙니다.
00:52실제 시장 조사 결과 전세계 독자 AI의 92%가 AI 학습에 엔비디아 GPU를 사용하는 것으로 나타났습니다.
01:01이에 따라 주요국들은 엔비디아 종속을 낮추기 위해 다양한 전력을 추진하고 있습니다.
01:06중국은 화웨이 등을 중심으로 엔비디아 대체를, 프랑스는 미스트라 AI 등으로 자국 AI 생태계 구축을 시도하고 있습니다.
01:15우리나라는 엔비디아 GPU를 이용해 독자 AI 모델을 개발함과 동시에 국산 AI 반도체 NPU를 육성하는 투트랙 전략을 추진하고 있습니다.
01:24엔비디아 GPU가 범용성의 강점이 있다면 국산 AI 반도체 NPU는 AI 추론에 특화했습니다.
01:31추론 같은 경우에는 미리 정해져 있는 그런 연산들을 효율적으로 하는 것이 중요하고
01:36그때 GPU같이 아주 파워풀한, 아주 강력한 그런 반도체를 써도 되지만
01:42그것보다는 NPU 같은 특화되어 있는, 추론에 특화되어 있는 그런 반도체를 쓰는 것이 훨씬 효율적이겠죠.
01:48하지만 국산 NPU가 아직 상용화 단계는 아니라는 점에서 엔비디아 독점 체제를 극복하기까지는 아직 갈 길이 멀다는 지적입니다.
01:56YTN 사이언스 이성규입니다.
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