https://youtu.be/n3qlQT9SO7g
1. AI 반도체 시장의 패러다임 변화
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메모리 병목 현상이 핵심: 현재 AI 모델의 속도 저하는 연산력 부족보다는 데이터를 주고받는 '메모리 대역폭'에서 발생합니다. 계산이 느린 게 아니라 데이터 이동이 느린 것이 본질적인 문제입니다.
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쿠다(CUDA)의 해자 균열: 엔비디아 독점의 상징이었던 쿠다 생태계 없이도 구글이 TPU만으로 최신 모델을 학습시킨 사례는 시장 구조가 '목적형 칩' 중심으로 변하고 있음을 시사합니다.
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추론 비용 절감 전쟁: 기업들이 거대 모델(LLM) 학습보다는 실제 서비스 운영(추론) 비용을 줄이는 데 집중하면서, 저전력·고효율의 NPU가 GPU의 대안으로 떠오르고 있습니다.
2. 한국의 주요 NPU 대표 기업
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퓨리오사AI: LG AI 연구원과 협력하여 국산 모델 '엑사원'에 최적화된 고성능 NPU 패키지를 상용화하고 있습니다.
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리벨리온: SKT 데이터 센터에 실제 적용된 레퍼런스를 보유하고 있으며, 사피온과의 합병을 통해 국내 AI 인프라의 핵심 축을 담당하고 있습니다.
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하이퍼엑셀: 값비싼 HBM 대신 LPDDR을 활용하는 독창적인 아키텍처를 통해, 데이터 센터의 운영 경제성을 극대화하는 LPU를 개발합니다.
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모빌린트: 가전, 로봇, 보안 카메라 등 우리 주변의 기기(엣지/온디바이스)에서 AI가 직접 돌아가게 하는 칩에 특화되어 있습니다.
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딥엑스: 로봇과 드론 등에 적합한 초저전력 NPU를 개발하며, 전력 대비 성능 면에서 세계적인 경쟁력을 입증하고 있습니다.
3. 한국이 AI 칩 주인공이 될 수 있는 이유
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수직 계열화된 생태계: 한국은 독자적인 AI 모델(네이버·카카오 등), AI 칩(팹리스), 제조 산업(가전·자동차), 그리고 **세계 최강의 메모리(삼성·SK)**를 모두 갖춘 전 세계에서 보기 드문 국가입니다.
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공동 진화 전략: 하드웨어와 소프트웨어가 따로 노는 것이 아니라, 국산 모델과 국산 칩을 하나로 묶어 최적화하는 '공동 진화'를 통해 엔비디아와는 다른 방식의 기술 장벽을 쌓고 있습니다.
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정부의 패키지 지원: 정부는 단순히 칩 개발비만 주는 것이 아니라, 모델+칩+서비스를 패키지로 묶어 공공 및 민간 시장에 강제로 확산시킴으로써 기업들이 실제 실적(레퍼런스)을 쌓고 해외로 나갈 발판을 마련해주고 있습니다.
