글로벌 인공지능(AI) 인프라 경쟁의 무게중심이 학습에서 '추론'으로 옮겨가고 있다. 추론 단계에서는 엔비디아 GPU보다 전력 효율이 높은 국산 NPU(신경망처리장치)가 경쟁력을 가질 수 있다는 분석이 나온다. 국내 클라우드 사업자들은 국산 NPU를 앞다퉈 도입하고 있다.
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| ▲ 삼성SDS의 NPUaas 출시 포스터. [삼성SDS 제공] |
삼성SDS는 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RGND)'를 기반으로 한 NPUaaS(NPU as a Service)를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재해 출시했다고 20일 밝혔다. 국내 클라우드 서비스 제공업체 가운데 국산 NPU를 구독형 서비스로 상품화한 첫 사례다.
레니게이드는 AI 추론에 특화된 국산 NPU다. 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용해 답변 생성, 문서 분석, 이미지 판별 등을 처리하는 단계에서 GPU 대비 전력 효율성과 가성비가 뛰어나다는 설명이다.
고객은 NPU 서버를 직접 구매하거나 데이터센터를 구축하지 않아도 SCP를 통해 구독형으로 이용할 수 있고, 수요에 따라 NPU를 1·2·4·8장 단위로 선택해 쓸 수 있다.
삼성SDS는 이를 소버린 클라우드 환경으로도 제공해, 보안 규제가 엄격한 공공 고객도 이용할 수 있도록 할 방침이다.
국산 NPU를 클라우드에 도입하는 흐름은 삼성SDS만의 사례가 아니다. KT클라우드는 앞서 리벨리온의 NPU '아톰'을 데이터센터에 공급해, 국산 AI반도체로는 처음으로 대규모 클라우드 상용화 사례를 만들었다.
SK텔레콤도 리벨리온과 협력해 AI 서비스 '에이닷'의 통화요약 기능에 자사 NPU를 적용하고 있다. 5만대 이상의 공공 CCTV를 NPU 기반 AI 모니터링 체계로 전환하는 사업도 진행 중이다.
이 같은 움직임의 배경에는 정부의 'K-엔비디아 육성 프로젝트'가 있다. 정부는 국민성장펀드를 통해 AI·반도체 분야에 5년간 50조 원, 올해 10조 원 규모의 장기 자본을 공급하고, 오는 2030년까지 AI 반도체 글로벌 유니콘 5곳을 배출한다는 목표를 세웠다. 리벨리온은 이 펀드의 직접투자 1호 기업으로 선정돼 6400억 원 규모의 프리IPO 투자를 유치하기도 했다.
업계에서는 국산 NPU 확산이 비용 절감을 넘어 'AI 주권' 확보 차원의 문제라는 시각도 나온다. 한 업계 관계자는 "학습은 해외 GPU를, 추론은 국산 NPU를 함께 쓰는 병행 전략이 현실적인 대안"이라고 말했다.
이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장은 "이번 NPUaaS 출시는 고객이 고성능 AI 기술을 더 유연하고 가성비 높게 사용할 수 있다는 데 의의가 있다"고 말했다.
KPI뉴스 / 배지수 기자 didyou@kpinews.kr
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