‘전력·비용’ 벽에 막힌 GPU···AI 반도체 전선, 특화 NPU로 급속 이동

대규모 학습을 담당해 온 그래픽처리장치(GPU) 중심 구조가 전력 소모와 비용 부담이라는 구조적 한계에 직면한 가운데, 실제 서비스 단계에서 효율을 좌우하는 ‘추론’ 특화 반도체로 전선이 옮겨가고 있다.

정부는 GPU 중심의 국가 AI 컴퓨팅 인프라에 더해, 추론 특화 NPU를 병행하는 구조로 방향을 틀고 있다.

한 반도체 업계 관계자는 “AI 인프라가 학습 중심에서 실제 운영 단계로 넘어가면서 이제는 연산 성능보다 전력 효율과 총비용(TCO)이 더 중요한 기준이 되고 있다”며 “이 변화는 특정 칩의 우열 문제가 아닌, AI 반도체 경쟁의 무게중심 자체가 이동하고 있음을 보여준다”고 설명했다.