
글로벌 그래픽처리장치(GPU) 시장을 주도하는 엔비디아와 AMD가 국내 인공지능(AI) 반도체 기업들과 잇따라 손잡으며 한국 AI 인프라 시장의 주도권 확보에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 서비스 확산으로 추론 연산의 중요성이 커지는 가운데, 양사가 국산 신경망처리장치(NPU)를 자사 이기종 컴퓨팅 생태계에 끌어들이면서 국내 AI 인프라 경쟁도 새로운 국면을 맞는 모습이다. ◇ 엔비디아 '선별적 개방'·AMD '공동 표준'…K-AI 인프라 공략 10일 업계에 따르면, 엔비디아와 AMD는 최근 국내 AI 반도체 기업들과 잇따라 협력체계를 구축하고 이기종 AI 컴퓨팅 인프라 개발에 나섰다. 이기종 컴퓨팅은 서로 다른 특성을 지닌 반도체를 결합해 작업별로 연산을 분담하는 방식으로, AI 추론 과정에서 발생하는 전력 소비와 처리비용을 줄일 수 있는 기술로 주목받고 있다. 실제 엔비디아는 지난 9일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '엔비디아 AI 데이 서울 2026'에서 SK텔레콤·리벨리온과 GPU·NPU 통합 시스템 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 엔비디아의 고속 연결 기술인 'NV링크 퓨전'을 활용해 리벨리온의 차세대 NPU '리벨 R200'을 엔비디아 플랫폼에 연결하는 것이 골자로, AI 추론 과정에서 입력 정보를 처리하는 '프리필'과 답변을 생성하는 '디코딩'을 각각 GPU와 NPU가 담당하도록 해 처리량과 전력 효율을 높이겠다는 구상이다. SK텔레콤은 향후 해당 시스템을 국내 AI 데이터센터(AIDC)에 적용해 성능과 안정성을 검증하고, 이를 기반으로 '소버린 AI 토큰' 생산 경쟁력을 확보한다는 계획이다. 국내에서 AI 추론에 필요한 연산 자원을 효율적으로 운영해 자체적인 AI 서비스 공급 역량을 강화하려는 전략으로 풀이된다. AMD도 국산 AI 반도체 기업들과 협력을 확대하고 있다. 지난 4일 서울에서 열린 'AMD 어드밴싱 AI 월드투어 서울 2026'에서는 퓨리오사AI·망고부스트와 개방형 이기종 AI 컴퓨팅 인프라 구축을 위한 협약을 체결했다. AMD의 중앙처리장치(CPU)·GPU에 퓨리오사AI의 NPU '레니게이드(RNGD)'와 망고부스트의 데이터처리장치(DPU)를 결합하는 방식이다. 서로 다른 반도체가 연산과 데이터 처리 작업을 분담하도록 해 시스템 전체의 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다. 3사는 내년 서울에 참조 클러스터를 구축하고 실제 AI 연산 환경에서 시스템 성능과 안정성을 검증할 계획이다. 양사의 전략에는 차이가 있다. 엔비디아는 자체 연결 기술인 NV링크 퓨전을 통해 외부 반도체를 자사 플랫폼에 통합하는 '선별적 개방' 전략을 추진하는 반면, AMD는 다양한 제조사의 반도체를 결합할 수 있는 공동 표준 기반의 개방형 생태계 구축에 무게를 두고 있다. 특히 엔비디아가 기존 GPU 시장에서 확보한 지배력을 AI 인프라 플랫폼 전반으로 확대하려는 반면, AMD는 개방성을 앞세워 엔비디아 중심의 시장구도에 도전하는 모습이다. 이에 국내 AI 인프라 시장에서도 반도체와 시스템 구성에 대한 기술적 선택지가 확대될 가능성이 제기된다. ◇ GPU 확보 넘어 '토큰 경제성'으로…AIDC 경쟁구도 변화하나 글로벌 GPU 기업들이 국산 NPU와 협력을 확대하는 배경에는 AI 추론시장 성장과 연산 효율화 수요가 자리 잡고 있다. 그동안 AI 인프라 시장에서는 대규모 AI 모델 학습에 필요한 GPU 확보가 주요 경쟁 요소였다. 그러나 생성형 AI 서비스와 AI 에이전트가 확산하면서 실제 이용자의 요청에 응답하는 추론 연산의 중요성이 커지고 있다. 특히 AI 추론은 작업 단계에 따라 요구되는 연산 능력과 메모리 자원이 다르다. 모든 작업을 고성능 GPU에 맡기기보다 특화된 NPU 등과 역할을 분담하면 동일한 컴퓨팅 자원으로 더 많은 작업을 처리할 가능성이 있다는 설명이다. 이는 AIDC의 수익성과도 직결된다. AI 서비스에서 토큰은 모델이 처리하는 텍스트 등의 기본 단위로, 동일한 서비스 품질을 유지하면서 토큰당 생산비용을 낮출수록 사업자의 가격 경쟁력과 수익성 개선 여지가 커지기 때문이다. 이 가운데 국내 AI 인프라 시장을 둘러싼 주요 GPU 기업들의 이기종 컴퓨팅 생태계 경쟁이 본격화할 조짐을 보이면서 토큰 경제성이 국내 AIDC 경쟁 구도를 판가름할 주요 지표로 부상하는 모양새다. 특히 '3대 메가프로젝트'에 따라 중장기적으로 국내에 약 18.4기가와트(GW) 규모 AIDC가 민관합동으로 조성될 예정인 만큼, 향후 국내에 조성될 AIDC의 경쟁력도 단순한 설비 규모보다 전력 대비 연산 처리량과 토큰 생산비용 등 실질적인 운영 효율에 따라 좌우될 가능성이 커지고 있다. 김형석 정보통신기획평가원 책임은 지난달 발간한 보고서를 통해 “AIDC의 설계 목표도 최대 연산 성능에서 토큰당 비용·전력 효율 중심으로 변화하고 있다"며 “경쟁의 무게중심이 개별 칩 성능에서 시스템 단위의 성능·효율로 이동하고 있다"고 진단했다. 다만 실제 비용 절감 효과는 향후 상용화 과정에서 검증해야 할 과제로 남는다. 서로 다른 반도체 간 데이터 전송 과정에서 발생하는 지연과 소프트웨어 호환성 등이 전체 시스템의 연산 효율에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 김 책임은 “이기종 구성에서는 (NPU 등이) GPU와 전면 경쟁하지 않고도 특정 추론 영역에서 시스템의 한 축을 담당할 가능성이 증대된다"며 “국산 AI 반도체가 강점을 가질 추론 워크로드를 명확히 하고, 해당 영역에서 칩 성능과 비용·전력 효율을 함께 입증하는 것이 우선 과제"라고 지적했다. 박주성 기자 wn107@ekn.kr

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