GPU 종속 탈피, 韓 NPU 전략 시동…정부, AI반도체 '패키지 전략' 확정

자료=과학기술정보통신부

엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 의존에 따른 수급 불안과 기술 종속 우려가 커지면서, 정부가 AI 반도체 육성 전략을 장관회의에서 심의·의결하고 본격 추진 단계에 들어갔다. 2030년까지 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI 반도체 유니콘 기업 5개와 기술 선도 강소기업 5개를 키우고, 추진 중인 독자 AI 모델과 공공 서비스에 국산 NPU를 적용해 실증에 나선다. 아울러 국산 AI 반도체 도입을 촉진하기 위해 관련 투자 세액공제 신설도 추진한다.

18일 과학기술정보통신부는 제2회 과학기술관계장관회의에서 'AI반도체 산업 도약 전략' 안건을 심의·의결했다고 밝혔다. 이번 전략은 글로벌 AI 반도체 시장을 사실상 장악한 엔비디아 중심 구조에 대응해 국내 생태계의 자립 기반을 마련하는 데 초점을 맞췄다.

정부 내부에서는 구글과 아마존 등 글로벌 빅테크가 자체 AI 반도체를 설계하고 이를 자사 서비스에 최적화하는 방식으로 수직 계열화를 가속화하면서 국내 산업 전반이 특정 기업 기술에 종속될 수 있다는 위기감이 커진 점을 직접적인 추진 배경으로 보고 있다. 과기정통부 관계자는 "구글이 10년 전부터 텐서처리장치(TPU)에 투자해 생성형 AI '제미나이'의 성능을 끌어올렸다"며 "우리도 지금 시작하지 않으면 기술 종속에서 벗어날 수 없다고 판단했다"고 전했다.

의결안에 따르면 정부는 엔비디아 GPU에 대응하는 국산 신경망처리장치(NPU) 생태계 자립을 위해 '기술 확보-수요 창출-인프라 조성'을 아우르는 3대 추진 전략을 시행한다. 범용 GPU를 전면 대체하기보다는, 국산 NPU와 독자 거대언어모델(LLM)을 결합해 특정 서비스에 최적화하는 이른바 '커플링 전략'을 통해 경쟁력을 확보하겠다는 구상이다. 하드웨어 단독 성능 경쟁이 아니라 소프트웨어까지 포함한 패키지 형태로 생태계를 구축하겠다는 의미다.

이를 위해 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 'K-AI 패키지' 개발을 본격화한다. 국산 NPU와 독자 LLM을 하나로 묶어 최적화 성능을 끌어올리고, GPU의 고비용·고전력 구조를 보완하기 위한 지능형 메모리(PIM)와 뉴로모픽 반도체 등 차세대 기술에 대한 선제적 연구개발 투자도 확대한다. 정부는 이 같은 접근을 통해 글로벌 기술 격차를 단계적으로 줄여나간다는 방침이다.

자료=과학기술정보통신부

시장 안착의 핵심으로 꼽히는 '트랙레코드' 확보를 위해 'AI 10대 민생 프로젝트'를 전격 가동한다. 농산물 가격 예측 기반 소비 정보 플랫폼, 지능형 국세 상담 서비스, 보이스피싱 대응 플랫폼 등 국민 생활과 밀접한 10대 핵심 서비스에 국산 NPU를 우선 적용한다.

이를 통해 실제 서비스 환경에서의 성능 레퍼런스를 구축하고, 향후 공공과 국방 분야의 AI 전환 사업으로 수요를 확장할 계획이다. 업계에서는 민생 분야를 첫 적용 대상으로 삼은 것을 두고, 대규모 민간 확산에 앞서 실패 부담이 상대적으로 적은 영역에서 안정성과 효율성을 검증하려는 전략으로 해석하고 있다.

국산 AI 반도체의 신뢰도를 높이기 위한 장치도 마련된다. 정부는 산업계 공동 성능 지표인 'K-퍼프(K-Perf)' 기반의 평가 체계를 도입해, 수요 기업이 필요로 하는 구체적인 성능 데이터를 표준화해 제공할 계획이다. 글로벌 최고 성능 경쟁보다는, 엔비디아의 CUDA 생태계에 묶여 있는 기업들이 국산 반도체로 전환할 수 있는 기술적 판단 근거를 제시하는 데 초점을 맞췄다.

세제와 금융을 통한 인센티브도 병행한다. 정부는 국산 AI 반도체 도입 기업을 대상으로 하는 투자 세액공제 신설을 추진하고, 팹리스 유니콘 기업 육성을 위해 2027년까지 총 20조원 규모의 금융 지원 프로그램을 가동할 예정이다. 이를 통해 민간 투자를 유도하고, 국산 AI 반도체 생태계의 선순환 구조를 만들겠다는 구상이다.

배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "AI 반도체는 국가 인공지능 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라"라며 "단순한 기술 개발에 그치지 않고, 민생 현장에서 국산 기술이 실제로 활용되도록 끈기 있게 정책을 밀어붙이겠다"고 말했다.