"엔비디아 종속 막자"…정부·AMD·K반도체 '연합 전선' 구축(종합)

[서울=뉴시스]심지혜 기자 = 엔비디아가 장악한 인공지능(AI) 반도체 시장을 흔들기 위해 정부와 글로벌 칩 제조사 AMD, 국내 토종 AI 반도체 기업들이 손을 잡았다. AMD의 두뇌(CPU·GPU)에 한국산 신경망처리장치(NPU)를 엮는 방식이다. 여러 종류의 반도체를 레고 블록처럼 함께 쓰는 '이기종 컴퓨팅'으로 엔비디아 의존도를 낮춘다는 전략이다.

과학기술정보통신부는 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관 주재로 20일 '개방형 AI 컴퓨팅 인프라 생태계 구축 간담회'를 열었다. 지난 7월 체결한 한·AMD 업무협약(MOU)의 후속 조치다.

이날 간담회에는 퓨리오사AI와, 하이퍼엑셀, 딥엑스, 모빌린트, 망고부스트, 파네시 모레AI, 노타AI 등 AI 반도체 및 관련 인프라·소프트웨어 기업들이 참석했다.

배경훈 부총리는 "국내 NPU 기업들이 한국 시장을 넘어 세계 무대에서 실력을 입증해야 한다"며 "정부도 AI 풀스택 생태계를 만들어 K-반도체의 해외 진출을 적극 돕겠다"고 강조했다.

AMD는 과기정통부와의 구체적인 협력안에 대해 공유했다. AMD CPU·GPU와 국산 NPU를 연결하는 개방형 이기종 AI 컴퓨팅 아키텍처를 개발하고 국내에서 실증한 뒤 이를 글로벌 표준 레퍼런스로 확장한다는 계획이다.

문경선 AMD 코리아 상무는 "AMD에서는 미국을 제외한 다른 특정 국가의 NPU를 포함한 이기종 아키텍처를 개발하고 실증하는 데 협업하겠다는 정책을 편 적이 없다"며 "이번 MOU가 그러한 세계 최초의 사례가 됐다는 데 의미가 있다"고 말했다.

기술 개발을 뒷받침할 핵심 거점도 한국에 들어선다. AMD는 전문 엔지니어와 연구 장비를 갖춘 'AI CoE(Center of Excellence)'를 국내에 세운다. 아시아 지역에서는 처음이다.

문 상무는 "기존에는 해당 국가의 기업이나 기관이 대규모 클러스터를 구입한 뒤 CoE를 설립해 기술 지원과 공동 연구를 진행해왔다"며 "한국은 이러한 선행 투자 없이 AI CoE를 선투자 개념으로 설립하는 첫 번째 사례"라고 말했다.

AMD는 연말까지 CoE 부지를 선정하고 상주 엔지니어와 프로젝트매니저(PM) 배치를 시작하는 방안을 추진한다. 2027년에는 상주 인력을 확대하고 여건이 갖춰질 경우 차세대 랙스케일 AI 플랙폼 헬리오스(Helios) 배치하는 방안도 검토한다. 연구자들이 활용할 수 있도록 서비스형GPU(GPUaaS) 형태의 원격 컴퓨팅 자원을 제공하는 방안도 살펴보고 있다.

과학AI 분야에서는 올해 국가과학AI연구센터와 AMD GPU 컴퓨팅 자원, 소프트웨어 플랫폼 ‘ROCm’ 등 소프트웨어 스택의 활용 가능성을 검증하고 2027년부터 실제 국가 과학AI 과제에 적용할 계획이다. 이 과정에서도 AMD GPU뿐 아니라 국산 NPU를 포함한 이기종 아키텍처를 활용해 실제 적용 사례를 확보할 계획이다.

인재양성 협력도 확대한다. AMD는 기존 서울대와 KAIST 일부 연구자와 프로젝트를 대상으로 지원해온 ‘AMD University Program’을 국내 AI 대학원 등으로 확대하고 워크숍과 해커톤, 공동 연구 등을 추진할 계획이다.

아울러 AMD는 과기정통부와 9월말 첫 온라인 실무 회의를 진행하고 11월 초에는 서울에서 열리는 'AMD 어드밴싱 AI 코리아' 행사에 AMD 본사 AI 담당 수석부사장이 방한하세부 계획을 논의할 예정이다.

국산 AI 반도체 업계 또한 에이전트 AI 확산으로 컴퓨팅 수요가 급증하면서 GPU와 NPU 등 서로 다른 가속기를 함께 활용하는 이기종 컴퓨팅이 필요하다고 강조했다.

김한준 퓨리오사AI 최고기술책임자(CTO)는 현재까지 인류가 생산한 AI 가속기가 약1900만개 수준이지만, 소프트웨어 엔지니어들이 에이전트 AI를 본격적으로 활용하면 약4700만개가 필요할 수 있다고 분석했다. 지식노동자의 절반이 다수의 AI 에이전트를 사용하는 단계에서는 현재보다 90배가 넘는 가속기가 필요할 수 있다고 봤다.

전력 공급도 문제로 꼽았다. 김 CTO는 2030년까지 현재보다 약100GW 규모의 데이터센터 전력이 추가로 필요할 것으로 전망했다. 원전 1기의 발전 규모를 약 1GW로 단순 환산하면 원전 약100기에 해당하는 규모다. AI 컴퓨팅 수요를 충족하기 위해서는 단순히 가속기 수를 늘리는 것뿐 아니라 전력 효율을 높이는 것이 중요하다는 설명이다.

이에 모든 AI 작업을 하나의 반도체가 처리하기보다 작업 특성에 맞춰 서로 다른 가속기를 조합해야 한다고 봤다.

김 CTO는 "오픈AI나 앤트로픽 등 대부분의 하이퍼스케일러들은 여러 개의 멀티벤더 이기종 컴퓨팅을 도입하고 있다"며 "AI 컴퓨팅 자체가 앞으로 절대적으로 부족할 것으로 보고 자체 칩을 개발하거나 다양한 벤더로부터 가속기를 공급받고 있는 상황"이라고 말했다.

이어 "한 벤더에 종속되면 가격 경쟁력과 공급 측면에서 선택지를 잃을 수 있기 때문에 이를 다변화하고 전체 비용을 낮추는 것이 중요하다"고 설명했다.

퓨리오사AI는 스웨덴 스톡홀름의 15MW 규모 환경에서 GPU와 자사 2세대 NPU ‘RNGD’를 함께 사용하는 기술을 검증하고 있다. 1단계로 레니게이드(RNGD) 1800개를 적용하고 향후 8000개 이상 공급을 계획하고 있다. 인도네시아 연구 인프라에서도 NVIDIA GPU 64개가 학습을, 퓨리오사AI NPU 28개가 추론을 각각 담당하는 구조를 적용했다.
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이어진 자유토론에서는 AI 컴퓨팅 경쟁이 개별 칩 성능에서 시스템·플랫폼 경쟁으로 확대되는 만큼 GPU 중심 구조를 넘어 AI반도체와 메모리, 네트워크, 소프트웨어를 연계한 개방형 생태계 구축이 필요하다는 데 의견이 모였다.

참석자들은 컴퓨트익스프레스링크(CXL)·데이터처리장치(DPU) 등 차세대 인프라 기술과 PIM·뉴로모픽 등 미래 AI반도체 기술 투자를 확대하고, 국제표준·오픈소스를 기반으로 이를 검증할 국가 차원의 실증 환경을 마련해야 한다고 제안했다.

망고부스트는 자사의 DPU 및 네트워크 가속 기술을 AMD의 최신 GPU 시스템에 적용해 성능을 최대 5배, GPU 효율을 25% 향상시켰다고 설명했다. 이를 기반으로 GPU와 스토리지, DPU를 통합한 완성형 서버 시스템 구축을 추진하고 있다.

모레는 AMD GPU와 국산 NPU를 기반으로 글로벌 토큰 팩토리 시장 공략에 나선다. 일본에서는 AMD GPU 100여장과 모레 솔루션을 활용한 LLM 추론 서비스를 운영 중이며, 동남아시아에서도 수천장 규모의 GPU 기반 토큰 팩토리 구축을 논의하고 있다. 이를 포함해 해외에서 논의 중인 사업 규모는 총 GPU 1만장 이상이다. 국내에서는 AMD GPU 기반 자체 AI 모델 '모티프 3' API 서비스를 추진하는 한편, 국산 NPU 업체와 공동 설계 및 소프트웨어 라이선싱도 논의하고 있다.

한편, 이날 간담회에서는 AMD가 지난 7월 과기정통부와의 MOU 체결을 기념해 기증한 AI 컴퓨터 ‘AMD 라이젠 AI 헤일로’를 한국과학기술원(KAIST)에 전달하는 기념식도 진행됐다.

해당 기증은 미국에서 열린 MOU 체결식 당시 리사 수 AMD 회장이 의사를 밝히면서 이뤄졌다. 배경훈 부총리가 국내 우수 인재들이 활용할 수 있도록 하자고 제안했고 AMD 측이 이를 수용해 KAIST에 전달하게 됐다.


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