국산 NPU로 AI반도체 팜 구축…네이버클라우드, 상용화 전환점 쐈다
국산 인공지능 반도체를 활용한 대규모 클라우드 인프라가 실제 산업 현장에서 검증 단계에 들어가며 국내 AI 인프라 지형 변화가 예고되고 있다. 네이버클라우드를 중심으로 한 민관 컨소시엄이 진행한 AI반도체 팜 구축 및 실증 사업이 3년차 과업을 모두 마무리하면서, 외산 GPU 중심이던 고성능 AI 연산 시장에 국산 NPU 기반 대안이 등장했다는 평가가 나온다. 업계에서는 이번 결과가 향후 AI 서비스 비용 구조와 데이터 주권, 반도체 공급망 전략을 가르는 분기점이 될 수 있다고 보고 있다.
네이버클라우드는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진한 인공지능 반도체 팜 구축 및 실증 사업의 3차년도 목표를 달성해 전체 과업을 성공적으로 종료했다고 20일 밝혔다. 이 사업은 국산 AI반도체, 즉 국산 NPU를 기반으로 한 고성능 클라우드 인프라를 구축하고, 실제 산업 환경에서의 성능과 안정성을 입증하는 것을 목표로 2023년 5월부터 3개년에 걸쳐 진행됐다.
네이버클라우드는 KT클라우드, NHN클라우드와 컨소시엄을 구성하고, 국내 AI 반도체 기업 퓨리오사AI, 리벨리온과 협력했다. 컨소시엄은 연산용량 총 19.95페타플롭스에 이르는 국산 AI반도체 팜을 구축하고, 이를 기반으로 한 클라우드 플랫폼을 설계·운영했다. 동시에 4개 분야 AI 응용서비스를 실제 기관과 기업에 적용해 상용 서비스 수준의 성능과 품질을 검증했다.
국산 NPU는 AI 연산에 특화된 가속기 칩으로, 대규모 행렬 연산을 반복 수행하는 딥러닝 모델 처리에서 CPU보다 수십 배 높은 효율을 목표로 설계된다. 지금까지 국내 AI 서비스 기업 상당수는 외산 GPU에 의존해 왔지만, 공급망 불안과 비용 상승이 구조적 리스크로 작용했다. 이번 프로젝트에서 구축된 AI반도체 팜은 이러한 구조를 국산 NPU 중심으로 전환할 수 있는 기술적 기반을 갖췄다는 점에서 주목된다.
특히 3차년도에는 국산 NPU를 단순 테스트베드 수준이 아닌 실제 산업 환경에 투입해 상용화 가능성을 직접 확인했다. 컨소시엄은 국산 NPU를 탑재한 클라우드 인프라에 대규모 언어 모델과 의료 영상 분석 모델 등을 탑재하고, 학습과 추론 과정에서 발생하는 속도, 에너지 효율, 장애 내성 등을 세부적으로 튜닝했다. 이를 통해 클라우드 운영체계와 오케스트레이션, 개발자 도구를 국산 NPU에 최적화하는 작업도 병행했다.
실증 서비스 분야도 다양하게 구성됐다. 네이버클라우드는 퓨리오사AI와 협력해 대형 언어 모델 기반 번역 및 챗봇 서비스를 구현했다. 이 서비스는 서울AI허브와 제주위미농협에 적용돼, 외국인 근로자와 관리자 간의 실시간 소통을 지원하는 데 사용되고 있다. 농업 현장과 지자체 행정 현장에서 직접 활용되는 만큼, 언어별 번역 품질과 응답 지연 시간, 시스템 안정성이 국산 NPU 기반으로 검증된 셈이다.
KT클라우드와 NHN클라우드는 리벨리온과 함께 의료 분야 실증에 집중했다. 컨소시엄은 뇌 질환 진단과 예측을 지원하는 AI 플랫폼을 가천대 길병원에 적용해 의료진의 정밀 검진을 돕고 업무 효율을 높였다. 뇌파 분석 AI 서비스 역시 우리들녹지국제병원에 적용돼 우울증 조기 탐지에서 임상적 유효성을 확인했다. 의료 영상과 생체신호 분석은 연산량이 크고 지연에 민감한 영역으로, 국산 NPU의 실제 병원 환경 성능을 확인하는 시험대가 됐다.
산업계에서는 국산 NPU를 헬스케어, 공공 서비스, 제조 현장 등 다양한 도메인에 적용하는 과정에서 요구조건이 서로 다른 점에 주목한다. 번역·챗봇 분야는 다국어 모델의 파라미터 수와 추론 처리량이 핵심이고, 의료 AI는 정확도와 규제 기준, 장비 연동성이 중요하다. 이번 사업은 각기 다른 요구 조건에서 국산 NPU의 처리 성능과 신뢰성을 검증하는 역할을 했다.
성능 검증의 객관성을 높이기 위해 제3자 시험검사 체계도 함께 마련했다. 한국인정기구로부터 인증을 받은 시험검사기관 AI웍스가 국산 NPU의 효율성, 안정성, 응답속도 등 주요 지표를 계측했다. 시험 결과, 일부 국산 NPU 모델은 동일 조건에서 외산 GPU를 상회하는 성능을 기록하며 기술 경쟁력을 보여줬다. 국산 칩이 에너지 효율과 특정 딥러닝 연산에서 우위를 보인 사례도 보고돼, 향후 특정 워크로드에 최적화된 설계 전략이 시장 도입의 관건이 될 것으로 관측된다.
글로벌 시장에서는 이미 미국과 중국을 중심으로 AI 전용 반도체 경쟁이 가속화된 상황이다. 주요 클라우드 사업자와 빅테크 기업들은 자체 AI 가속기를 개발해 데이터센터에 도입하며, 외산 GPU 의존도를 낮추고 있다. 국내 AI반도체 팜 사업은 이 같은 흐름에 발맞춰 국산 NPU를 실제 클라우드 환경에 통합해 본격적인 서비스 검증 단계까지 끌어올렸다는 점에서 의미가 크다.
다만 본격적인 상용화를 위해서는 소프트웨어 생태계와 개발자 커뮤니티 확대가 필수 과제로 꼽힌다. AI 모델 개발자와 기업들이 국산 NPU를 손쉽게 활용할 수 있도록, 개발 키트, 최적화 라이브러리, 오픈소스 프레임워크 연동성이 강화돼야 한다. 동시에 전력 인프라와 냉각 시스템 등 데이터센터 설비 측면에서 국산 NPU 특성에 맞춘 설계 가이드가 추가로 제시돼야 한다는 지적도 제기된다.
정책 측면에서는 국산 AI반도체를 공공 클라우드와 국가 데이터 인프라에 우선 적용하는 전략도 거론된다. 공공 부문에 국산 NPU 기반 인프라를 우선 도입하면, 안정적인 수요를 바탕으로 칩 개발사와 클라우드 사업자가 중장기 로드맵을 세울 수 있기 때문이다. 동시에 의료와 금융, 공공 행정 등 민감 데이터 영역에서는 국산 칩 활용이 데이터 주권과 보안 측면에서 긍정적으로 작용할 수 있다는 분석도 나온다.
규제와 표준 측면에서 과제도 남아 있다. 의료 AI와 같이 고위험 분야에서 사용되는 국산 NPU 기반 시스템의 경우, 식품의약품안전처 등 규제 기관의 인증 기준에 맞춘 검증 프로세스가 선행돼야 한다. 응답 지연과 장애 복구 시간, 데이터 무결성 등 AI 인프라 수준의 성능 지표를 어떻게 규제 프레임에 포함할지에 대한 논의도 필요해 보인다.
이종복 네이버클라우드 이사는 이번 사업을 국산 NPU 기술 도입의 전환점으로 평가했다. 그는 국산 NPU 중심의 클라우드와 AI 서비스 결합을 통해 새로운 생태계가 형성될 수 있다며, 정부와 업계의 지속적인 협력을 통해 반도체 칩 개발을 넘어 AI 전반으로 확장하는 전략의 중요성을 강조했다. 산업계는 국산 NPU 기반 AI반도체 팜이 향후 실제 상용 시장에서 어느 속도로 확산될지 주시하고 있다.
