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[IT뉴스][뉴스줌인] 외산 GPU와 국산 NPU, '투트랙'으로 가는 AI 인프라 지원 정책
온카뱅크관리자
조회:
12
2026-05-26 18:07:32
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="93oYyXCEIz"> <p contents-hash="fad3007540317fb5a26cf3c2e325df4cc0dbca5336b4c5e8f4988adeb25c8c48" dmcf-pid="20gGWZhDs7" dmcf-ptype="general">[IT동아 김영우 기자] 본지 편집부에는 하루에만 수십 건을 넘는 보도자료가 온다. 대부분 새로운 제품, 혹은 서비스 출시 관련 소식이다. 편집부는 이 중에 독자들에게 도움이 될 만한 것 몇 개를 추려 기사화한다. 다만, 기업에서 보내준 보도자료 원문에는 전문 용어, 혹은 해당 기업에서만 쓰는 독자적인 용어가 다수 포함되기 마련이다. 이런 용어에 익숙하지 않은 독자를 위해 본지는 보도자료를 해설하는 기획 기사인 '뉴스줌인'을 준비했다.</p> <p contents-hash="02b05b81b91c325ffffe3e68c1aad08a200751c2ac3a9cc9a8361159cc8ad122" dmcf-pid="VpaHY5lwIu" dmcf-ptype="general">출처: 가비아(2026년 5월 26일)<br>제목: 가비아, 2026년 고성능 컴퓨팅 지원사업 공급기업 선정- 리벨리온 NPU 'ATOM-Max' 무상 지원</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="385ceaf1e07d616139a96a20ad2b0b87780611bf05642c43256b6c9009ce093f" dmcf-pid="fUNXG1SrmU" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="출처=가비아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/itdonga/20260526180602834slup.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="KUgGWZhDEq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/itdonga/20260526180602834slup.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 출처=가비아 </figcaption> </figure> <p contents-hash="512e990436b3c20d53fde360aa48a74b0dd490b9f4c1f2972d4a9b7df4698305" dmcf-pid="4ujZHtvmwp" dmcf-ptype="general">요약: 클라우드 전문기업 가비아가 과학기술정보통신부(이하 과기부)와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '2026년 고성능 컴퓨팅 지원사업'의 공급기업으로 선정됐다고 26일 밝혔다. 이 사업은 국내 AI 기업 및 기관의 고성능 컴퓨팅 자원 도입 부담을 낮추기 위해 총 167억 원을 투입해 진행된다. 가비아는 이 중 '국산 AI 반도체 활용사업' 분야의 공급기업으로 선정되어, 수요기업에 리벨리온의 NPU인 'ATOM-Max(아톰 맥스)'를 올해 12월 31일까지 무상으로 제공할 예정이다.</p> <p contents-hash="b861a704869eb679b98fdbffa07145c246e3cdc138be37af209dc7b4cf740d85" dmcf-pid="87A5XFTsw0" dmcf-ptype="general">해설: 인공지능(이하 AI) 기술이 산업 전반으로 확산되고, 스스로 상황을 판단하는 자율형 AI 에이전트 같은 모델이 등장하면서 AI 연산을 뒷받침할 하드웨어 인프라 수요가 급증하고 있다. 하지만 대규모 AI 모델을 다루기 위한 서버를 직접 구축하거나 민간 클라우드를 임대하는 비용은 국내 중소·벤처기업이나 대학 연구실이 독자적으로 감당하기에는 진입 장벽이 높다. 과기부와 NIPA가 주관하는 ‘고성능 컴퓨팅 지원사업’은 이러한 연구·산업계의 인프라 비용 부담을 줄여주기 위해 정부 차원에서 연산 자원을 제공하는 지원 정책이다.</p> <p contents-hash="f58dc0a6bd784be25618ccb53faaf9c98f7f657e2b2906d681e96c62a35c7f6b" dmcf-pid="6dY4VPqFm3" dmcf-ptype="general">올해 총 167억 원이 투입되는 이번 사업은 활용 목적에 따라 인프라를 배분하는 ‘투트랙’ 방식으로 진행된다. 사업은 보편적으로 쓰이는 GPU(그래픽처리장치) 기반의 ‘고성능 컴퓨팅 자원 지원’ 부문과, 국산 NPU(신경망처리장치) 기반의 ‘국산 AI 반도체 활용’ 부문으로 나뉘어 운영된다. 여기서 사업 명칭을 자세히 살펴보면 트랙별 구분에 차이가 있음을 알 수 있다. 하나는 단순히 ‘고성능 컴퓨팅(GPU) 자원 지원’이지만, 다른 하나는 굳이 ‘국산 AI 반도체(NPU) 활용’이라고 명시했다.</p> <p contents-hash="a2826f368dda3afb0d8a7da98399e24f8b41dbf73673cc4f8023a1783cd68329" dmcf-pid="PJG8fQB3sF" dmcf-ptype="general">이러한 명칭의 차이는 글로벌 반도체 시장의 구도와 관련이 깊다. 현재 대규모 AI 학습에 필수적인 고성능 GPU 시장은 미국의 엔비디아와 AMD 같은 글로벌 빅테크 기업들이 사실상 독점하고 있다. 대규모 AI 모델의 기초 뼈대를 만드는 ‘학습(Training)’ 단계를 지원하기 위해서는 외산 하드웨어 의존이 불가피한 현실이다.</p> <p contents-hash="17bd60daa2b1ca82f6fc135486e912cd054418fd4dc4e18f215805b06d5ae769" dmcf-pid="QiH64xb0wt" dmcf-ptype="general">반면, 추론(Inference)에 특화된 NPU 영역은 다소 다른 흐름을 보인다. NPU는 AI 인공신경망 연산에 맞춰 설계된 특수 반도체로, 연산의 범용성은 GPU보다 낮지만 실시간 서비스 가동 단계에서는 전력 소모가 적어 높은 효율을 제공한다. 두 반도체의 역할을 쉽게 비유하자면, 외산 장비에 의존할 수밖에 없는 GPU가 수만 권의 요리책을 읽고 수백 번의 연습을 거듭하며 레시피를 개발하는 '연구소(학습)'라면, 국산 기술의 진입이 가능한 NPU는 그렇게 완성된 레시피를 바탕으로 손님들의 주문에 맞춰 빠르게 요리를 찍어내는 '전문 주방(추론)'이다.</p> <p contents-hash="00a87c5fdd8ece643f756e8558a9acb2ac306ff94a080e9729f771fd0b74691a" dmcf-pid="xnXP8MKpm1" dmcf-ptype="general">물론 기존의 일반적인 기업용 서버나 워크스테이션 환경에서는 다목적으로 활용하기 좋은 GPU가 여전히 절대적인 주류를 이루고 있다. 하지만 최근 하드웨어 생태계는 전력 효율을 중심으로 빠르게 다각화되는 추세다. 배터리 관리가 필수적인 최신 스마트폰이나 ‘AI PC’용 프로세서 내부에 소형 NPU가 기본 탑재되어 일상적인 AI 연산을 처리하는 경우가 크게 늘고 있으며, 최근에는 이를 넘어 거대한 클라우드 데이터센터나 대형 기업용 서버를 쾌적하게 구동하기 위한 '고성능 NPU' 가속기까지 속속 등장하며 산업 현장에서의 활용 사례를 넓혀가고 있다.</p> <p contents-hash="ab4f7d86aca17f12c04ad3fe85300b1471efefaeb1a21c320b3b8b0b557e24ae" dmcf-pid="y5JvlWmjs5" dmcf-ptype="general">특히 이 고성능 NPU 서버 분야는 국내 기업들이 수준급의 제품을 연이어 출시하며 경쟁력을 확보해 나가고 있는 영역이다. 정부가 NPU 트랙에 ‘국산’이라는 타이틀을 명시한 것은 국내 클라우드 제공사 및 AI 반도체 기업들에게 대규모 실증 기회를 제공함으로써, 외산에 종속된 하드웨어 인프라 환경을 보완하고 하드웨어 생태계의 자립도를 높이기 위한 조치로 풀이된다.</p> <p contents-hash="fc0179280ded3c45905655c57f159883f48b6bcfa71b2567396ca42f8cb3e418" dmcf-pid="W1iTSYsADZ" dmcf-ptype="general">이번 사업의 국산 AI 반도체 지원 트랙에 선정된 가비아는 수요기업에 제공할 인프라로 리벨리온의 ‘ATOM-Max(아톰 맥스)’를 채택했다. 대규모 AI 추론에 맞춰 설계된 이 제품은 FP16 정밀도 기준으로 128 TFLOPS(테라플롭스)의 연산 성능을 제공하며, 이는 전작인 ATOM Plus와 비교해 성능이 4배 향상된 수준이다. 과거에는 고가의 외산 GPU 서버를 대량으로 구축해야 했던 영역을 전력 효율이 높은 국산 NPU 인프라로 대체할 수 있게 될 것으로 기대된다.</p> <p contents-hash="6d2146e799612f408c634dcf33ce099411ede72a0138cb63a6515181c8b28a7e" dmcf-pid="YtnyvGOcEX" dmcf-ptype="general">이와 관련해 정대원 가비아 공공사업팀 상무는 "AI 추론 서비스를 개발하거나 상용화 테스트를 진행 중인 기업·기관이라면 NPU는 필수 자원"이라며, "이번 사업을 통해 비용 부담 없이 고성능 AI 추론 환경을 구축하길 바란다"고 언급했다. 또한 장기간 IT 인프라 사업을 운영하며 축적한 기술 역량을 바탕으로, 수요기업들이 하드웨어 제어나 세팅 같은 인프라 관리에 자원을 낭비하지 않도록 안정적인 서비스 운영과 전문 기술 지원을 함께 제공할 예정이라고 가비아는 밝혔다.</p> <p contents-hash="67ebf159a8ae1310a8af07eb0ebf8615656c07d0f5984e2a0bd04cfc961aa10d" dmcf-pid="GFLWTHIkOH" dmcf-ptype="general">정부의 이번 투트랙 고성능 컴퓨팅 지원사업은 파운데이션 모델 학습을 위한 범용 GPU 인프라 공급부터 실시간 서비스 상용화를 돕는 고성능 국산 NPU 지원까지 포괄하고 있다. 이에 따라 국내 AI 기업들이 자사의 개발 단계와 비즈니스 목적에 맞춰 적합한 컴퓨팅 인프라를 선택하고 활용할 수 있는 실무적인 토대가 될 것으로 전망된다.</p> <p contents-hash="d42bf705728d5abfea68c7e943fe71384c9266b9cb380616fce89b03febe7f3b" dmcf-pid="H3oYyXCErG" dmcf-ptype="general">IT동아 김영우 기자 (pengo@itdonga.com)</p> <p contents-hash="e32af3d6a49d8db66e7a06d2abce97bb9052265489f257a5ad79f23744ec922a" dmcf-pid="X0gGWZhDDY" dmcf-ptype="general">사용자 중심의 IT 저널 - IT동아 (<span>it.donga.com</span>)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © IT동아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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