AI G3 달성, GPU × NPU 인프라와 생태계 확보해야

전 세계 AI 패권 경쟁의 중심축이 데이터·모델을 넘어 ‘AI 인프라’로 이동하고 있다. 생성형 AI에서 AI 에이전트, 피지컬 AI로 일상과 산업 전반에 확산되면서 컴퓨팅 파워는 더 이상 연구용 자원이 아니라 국가 경쟁력을 좌우하는 전략적 기반이 되고 있다. AX(AI 대전환) 시대를 뒷받침하는 것은 결국 연산 능력이며, 이를 확보하는 국가만이 기술 주권을 지킬 수 있다.

이런 맥락에서 APEC 기간에 성사된 그래픽처리장치 GPU 26만 장 확보는 단순한 컴퓨팅 장비 도입이 아니다. 대한민국이 본격적인 글로벌 AX 경쟁의 전면에 등장한다는 신호이며, 그동안 병목이었던 학습 자원 부족 문제를 해소하는 결정적 전환점이다. 국내 연구자와 스타트업도 이제 세계적 수준의 모델 개발과 연구 환경에 접근할 수 있는 기반을 갖추게 되었다.

GPU는 초대규모 모델의 학습을 실질적으로 가능하게 하는 병렬 연산 엔진이다. 대규모 연산을 동시에 처리해 학습 시간을 단축하고, 모델의 성능을 끌어올리는 데 핵심 역할을 한다. 그동안 국내에서는 GPU 자원이 부족해 대형언어모델(LLM) 개발 등에서 구조적 제약이 컸지만, 이번 대규모 컴퓨팅 자원 확보로 본격적인 연구·개발 경쟁력이 확보되었다. 한편, 네트워크처리장치NPU는 동일 연산 대비 전력 소모가 낮아 대규모 추론 서비스 운영 비용을 획기적으로 줄일 수 있다. AI 서비스 운영 단계에서는 전력 효율과 처리 속도를 극대화하는 NPU가 핵심이다. 정부와 정보통신기획평가원(IITP)이 2018년부터 꾸준히 투자한 결과, 리벨리온·퓨리오사AI·딥엑스·모빌린트 등 국내 기업은 데이터센터용부터 엣지·산업특화형까지 다양한 NPU를 상용화 수준으로 발전시켰다.

GPU 확보와 국산 NPU 육성은 학습–추론–응용으로 이어지는 한국형 풀스택 구조를 가능하게 한다. 학습 단계에서 대규모 GPU 클러스터가 모델 개발을 지원하고, 추론 단계는 국산 NPU가 실제 산업 서비스의 효율을 극대화하며, 응용 단계에서 산업 현장에 확산된 서비스가 시장 확장을 견인할 수 있다. 이 구조가 자리 잡으면 한국은 AI 학습·추론 인프라의 기술 자립 기반을 확보하고, 전력 효율·비용 우위까지 갖춘 독자적 생태계를 구축할 수 있다. 특히 NPU 중심의 추론 인프라가 확산되면 산업별 AI 전환 속도가 한층 빨라지고, 한국만의 고성능·고효율 모델 운영 체계가 강점으로 부상할 것이다.

물론 AI 인프라만 갖췄다고 혁신이 자동으로 일어나는 것은 아니다. 중요한 것은 누가 인프라를 활용해 새로운 서비스를 만들고 산업을 확장하느냐이다. GPU는 연구·개발을 위한 개방형 클러스터로 운용하고, NPU는 제조·로봇·헬스케어·공공 분야 등 실제 산업 서비스에 적용해 국내 기술이 산업 전반으로 확산되어야 한다. 이를 위한 전력망 확충, 규제 정비, 고급 AI 인재 양성 같은 기반 체력을 함께 강화해야 한다. GPU 기반의 학습 생태계, NPU 중심의 추론 생태계를 바탕으로 응용 서비스 생태계가 유기적으로 결합할 때 비로소 한국은 글로벌 AI 경쟁에서 독자적 위치를 확보할 수 있다.

대한민국은 지금 AI 대전환의 문턱에서 현실적이고 거대한 기회를 마주하고 있다. GPU × NPU 투트랙 전략은 기술 자립과 산업 확장의 길을 동시에 여는 결정적 전략이며, 한국형 AI 생태계를 글로벌 시장으로 확장할 수 있다. 나아가 AI 인프라·모델·반도체를 결합하는 국가 전략은 기술패권 경쟁의 새로운 판도 속에서 한국의 주도권을 강화할 것이다. 기술 혁신과 안전·신뢰의 균형을 유지하며 AX 시대의 도전을 정면으로 받아들일 때, 대한민국의 AI 미래는 더욱 단단해질 것이다. 우리나라가 인공지능AI 분야에서 세계 3대 강국으로 도약하겠다는 국가 전략을 세웠는데, AI G3를 향한 힘찬 도약을 기대해 본다.