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금년 초 열린 CES 2025에서 AI는 이미 생성형 AI와 Agent AI를 넘어서 Physical AI로 진화해 인간 삶의 곳곳에 체화될 것임을 보여주었다. 특히 AI용 연산에 사용되는 고성능 GPU를 거의 독점하고 있는 엔비디아에 온통 관심이 집중되었다. 그러나 CES 2025가 폐막한 지 채 20일도 지나지 않아 기존 AI 모델보다 효율성을 획기적으로 높였다는 중국발 AI 모델 DeepSeek의 출현으로 엔비디아의 주가는 하루 새 20%가 급락하기도 했다. AI 모델의 발전이 H/W 발전 방향에 영향을 미치기 시작한 것이다. 이러한 관점에서 우리 대기업 및 스타트업과 AI 분야에서 미국을 위협하고 있는 중국 등의 움직임을 살펴본다. <편집자 주>
[뉴스투데이=곽대종 산업연구원 명예 KIET Fellow] 지난 1월에 열린 CES 2025에서 차세대 인공지능(AI) 반도체와 관련해 주목되는 점 중의 하나는 기존 엔비디아가 거의 독점하고 있는 범용 AI GPU에서 ‘신경망 처리장치(NPU)’와 ‘특정 연산 목적 시스템 반도체(ASIC)’가 부상하고 있다는 사실이다.
NPU는 기존 GPU 대비 저전력, 고효율, 실시간 AI 연산이 가능하다는 점에서 차별화되고 있는데, 특히 물리적 인공지능(Physical AI) 시대에 중요한 요소인 온디바이스 AI(On-Device AI) 구현에 필수적인 기술로 떠오르고 있다.
또한, ASIC는 특정 목적에 맞게 설계된 맞춤형 AI 칩셋으로 기존 GPU 및 NPU보다 연산 효율성이 높고 전력 소모가 적은 특징을 갖고 있다.
< GPU, NPU 및 ASIC의 비교 >
• NPU, 온디바이스 AI의 필수요소
CES 2025에서 가장 주목받은 상황 중 하나는 AI 연산의 중심이 GPU에서 NPU로 이동하고 있다는 점이다.
기존의 AI 모델은 고성능 GPU를 활용해 클라우드에서 연산했지만, 물리적 환경에서 실시간 AI 연산이 필요한 Physical AI 시대가 도래하면서 보다 에너지 효율적이고 즉각적인 처리가 가능한 NPU가 급부상하고 있다.
즉 기존 GPU 중심의 AI 연산 방식에서 벗어나, 더 작고 더 빠르고 더 똑똑한 NPU가 AI 시장의 핵심 기술로 자리잡고 있는 것이다.
향후 AI의 모든 연산이 클라우드에서 모바일 기기 등으로 이동하는 트렌드 속에서 NPU 기술의 발전이 곧 차세대 AI 혁신을 주도하는 핵심 동력이 될 전망이다.
이에 따라 엔비디아 및 퀄컴(Qualcomm) 등 주요 반도체 및 스마트폰 기업들은 독자적 전략을 통해 NPU 기술을 발전시키고 있으며, CES 2025에서 이를 반영한 최신 제품과 기술을 선보였다.
엔비디아는 AI 슈퍼칩 ‘Thor’로 자동차 및 로봇 시장을 공략하고 있는데 CES 2025에서 차세대 AI 프로세서 Thor를 공개했다.
Thor의 주요 특징은 기존 GPU 중심의 AI 연산 방식에서 탈피, AI 추론을 위한 고효율 NPU를 포함한 하이브리드 설계를 도입해 자동차 및 로봇용으로 설계함으로써 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 및 자율주행 AI 성능을 극대화하고 있다.
Thor는 기존 Orin 플랫폼 대비 2배 이상으로 연산 성능을 증가시켰는데 자율주행·로보틱스 분야에서도 GPU에서 NPU로 전환되는 흐름을 반영한 대표적인 사례라고 할 수 있다.
퀄컴은 자사의 어플리케이션 프로세서(AP)인 스냅드래곤과 NPU를 통합함으로써 모바일 AI를 강화하고 있는데, CES 2025에서 차세대 모바일 프로세서 ‘Snapdragon X Elite’를 발표했다.
주요 특징으로서는 NPU 성능을 기존 대비 3배 강화해 AI 스마트폰 및 노트북에서 온디바이스 AI 연산을 최적화하고 새로운 Hexagon NPU가 적용돼 스마트폰 내 AI 챗봇, 실시간 번역 및 음성 비서의 성능을 대폭 향상시켰다.
퀄컴은 이를 통해 AI PC 시장을 공략하고 있는데 MS와 협력해 NPU 중심의 AI PC도 함께 공개했다. 이는 모바일 기기뿐만 아니라, AI PC에서도 NPU가 핵심 프로세서로 자리 잡는 흐름을 주도하고 있다는 것을 의미한다.
• AI 연산, ASIC로 최적화 시대 개막
또한, CES 2025에서는 AI 연산 기술이 GPU에서 NPU로 그리고 ASIC로 점점 더 특화되는 방향으로 발전하고 있음을 보여줬다.
GPU가 범용 AI 연산을 수행하고, NPU가 모바일, IoT 및 자율주행 자동차 등에서 저전력 실시간 AI 처리를 담당하는 반면, ASIC는 특정 AI 작업에 맞춰 최적화된 성능을 제공하는 차세대 AI 칩 솔루션으로 각광받고 있는 것이다.
특히, 클라우드 AI, 자율주행, 로봇, AI 서버, 의료 AI 및 금융 AI 등의 특화된 산업에서는 ASIC의 높은 연산 효율과 저전력 특성이 중요한 차별화 요소가 되고 있다.
CES 2025에서 ASIC 기업으로서는 역시 엔비디아가 돋보였다.
엔비디아는 연산 최적화에 집중한 AI 데이터센터용 ASIC ‘Grace Blackwell’을 공개했다. 주요 특징으로는 기존 Hopper GPU 대비 AI 추론 성능이 5배 향상되고 전력 소비가 40% 절감되었다.
이로써 대형 AI 모델을 학습할 때 GPU 대비 에너지 효율이 높고 비용 절감 효과를 극대화해 클라우드 AI 및 데이터센터에서 사용될 예정이다. 이는 엔비디아가 기존 GPU 기반 AI 연산뿐만 아니라, 고성능 ASIC를 통한 데이터센터 AI 효율화 전략을 강화하고 있음을 의미한다.
구글은 차세대 AI ASIC ‘TPU v6’로 클라우드 AI를 강화하고 있다.
구글의 AI 연산에 특화된 TPU(Tensor Processing Unit) v6는 AI 모델 훈련 및 추론 성능을 기존 TPU v5 대비 세배 향상시켰으며 구글 클라우드에서 대형 AI 모델(예: Gemini AI)을 구동하는 핵심 칩으로 적용함으로써 AI 비용 절감과 성능 향상에 중점을 두었다.
이는 GPU와 경쟁하는 클라우드 AI용 ASIC의 대표적인 사례로서 AI 훈련 시장에서 TPU의 경쟁력을 강화하려는 것을 의미한다.
글로벌 AI 반도체 경쟁이 더욱 심화함에 따라 미국(엔비디아 및 구글 등)과 중국(화웨이 및 알리바바 등) 양 진영 간 AI 반도체 경쟁이 더욱 치열해질 것이며 자체 ASIC 개발을 통한 AI 반도체 자립화 전략이 가속화될 것으로 전망된다.
• 우리도 NPU 및 ASIC 생태계 구축 필요
엔비디아가 범용 GPU를 거의 독점하다시피하고 있음을 감안하면 CES 2025에서 나타난 NPU와 ASIC의 부상은 국내 관련 업계에도 기회가 될 수 있음을 의미한다. 따라서 NPU 및 ASIC의 설계 및 생산을 위한 국내 관련 생태계의 구축은 매우 중요하다.
예를 들어 이번 CES 2025에서 국내 스타트업인 모빌린트(Mobilint)는 드론 등에 적용할 수 있는 자사의 Regulus AI 반도체를 통해 실시간 처리와 인터넷 없이 스마트 장치를 구동할 수 있음을 과시해 혁신상을 수상했다.
또한, SK텔레콤의 AI 반도체 계열사 사피온 코리아와 합병한 국내 NPU 기반 AI 반도체 기업인 리벨리온은 非엔비디아 진영의 최고기업을 목표로 설정하고 저비용 고효율 AI 반도체인 아톰과 서버 랙 등을 전시했는데 현재 리벨리온의 기업가치는 약 1조3천억원에 달하고 있다.
GPU 분야에서는 역부족이라 할지라도 NPU와 ASIC 분야에서의 국내 기업들의 분발을 기대해 본다.
[정리=최봉 산업경제 전문기자]
◀ 곽대종(Daejong Gwak) ▶ 한국외국어대학교 경제학박사 / 산업연구원 명예 KIET Fellow / (전) 산업연구원 연구위원 / (전) 한국자동차산업협회 환경·기술분과 위원 / (전) 국가과학기술위원회 평가위원 / (전) 산자부 연구개발사업 평가위원 / (전) 규제개혁위원회 전문위원
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