00:00우리 정부는 소벌인 AI 확보를 위한 전략이 하나로
00:03엔비디아의 GPU와는 차별화된 NPU, 즉 신경망 처리 장치 육성을 지원하고 있는데요.
00:10인공지능 연산에 특화돼 있어 상대적으로 전력 사용량이 적다는 장점이 있지만
00:15단순히 NPU 개발만으로는 엔비디아 독점 체제를 극복하기 어렵다는 지적이 나옵니다.
00:21소벌인 AI 기획 시리즈 두 번째 리포트, 이성규 기자입니다.
00:27전 세계 GPU 시장을 독점하고 있는 미국 엔비디아.
00:31엔비디아의 진짜 경쟁력은 GPU가 아니라 GPU 칩을 바탕으로 부축한 AI 생태계입니다.
00:37AI를 가동하려면 GPU뿐만 아니라 소프트웨어, 네트워크가 필요한데
00:41이게 현재는 엔비디아 GPU에 최적화돼 있습니다.
00:45국산 AI 반도체가 개발돼도 호환이 어려워 기업들이 NPU 칩 사용을 꺼리는 이유입니다.
00:51엔비디아 생태계가 워낙 견고하고 그리고 GPU라고 하는 반도체만의 문제가 아니에요.
00:56풀 스택이라고도 하죠.
00:58반대체도 있어야 하지만 그 반도체를 구동하기 위한 소프트웨어적인 스택
01:02그리고 그 위에 올라가는 응용 스택도 있고요.
01:06실제 정부가 소벌인 AI의 핵심 인프라로 추진하는
01:09국가 AI 컴퓨팅 센터 사업조차
01:12이런 현실적인 이유로 국산 NPU 50% 도입 의무를 삭제했습니다.
01:17이에 따라 공공 분야에서 국산 AI 반도체를 구매하고 성능을 검증하는
01:22일종의 마중물 역할을 해야 한다는 지적이 나오고 있습니다.
01:26미국의 경우 구글과 같은 빅테크가 AI 반도체를 개발하면
01:30자사 제품의 일을 이용해 수요가 창출되지만 한국은 상황이 다르다는 겁니다.
01:35아직은 사용 경험들이 없고 사용 경험이 없다 보니까
01:38새롭게 사용하는 사람들은 약간 마루타 같은 느낌을 많이 받을 때가 있거든요.
01:43그래서 정부에서 NPU를 많이 사용할 수 있도록 여러 가지 생태계를 조성해 주시고
01:49전문가들은 소벌인 AI의 마지막 관문은 국산 AI 반도체 개발을 넘어
01:54기업들이 NVIDIA EUA 선택지로 국산 AI 반도체를 선택할 수 있도록
01:59새로운 생태계를 만드는 데 있다고 지적합니다.
02:02YTN 사이언스 이성규입니다.
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