K-클라우드 프로젝트란?
국산 AI 반도체 개발한다?
AI 반도체 Team Korea 1단계 본격 착수
[객원 에디터 5기 / 김지연 기자] 최근 거대한 언어모델 기반의 생성형 AI의 등장과 확산으로 AI에 특화된 고성능, 저전력 AI 반도체의 중요성이 증가하고 있다. 글로벌 시장조사업체 가트너는 세계 AI 반도체 시장이 2021년 347억 달러에서 2026년 861억 달러로 연평균 16% 급성장할 것으로 전망하였고 엔비디아는 물론 아마존, 구글 등의 글로벌 기업들도 반도체 개발 경쟁을 본격화하고 있다. 이러한 상황에서 우리 정부 또한 국산 AI 반도체 개발을 위해 ‘K-클라우드 프로젝트’를 추진하고 있다.
‘K-클라우드 프로젝트’는 세계 최고 수준의 초고속, 저전력 국산 AI 반도체를 개발해 국내 클라우드 경쟁력을 강화하기 위한 정책이다. 정부는 지난해 12월 ‘국산 AI 반도체를 활용한 K-클라우드 추진방안을 발표하였다. 이를 통해 정부는 2023년부터 2030년까지 총 8,262억 원을 투자할 예정이며 국산 AI 반도체를 3단계에 걸쳐 고도화하고 단계별로 데이터센터에 적용하여 클라우드 기반 AI 서비스까지 제공하는 실증사업도 함께 추진하겠다고 밝혔다.
이번에 착수하는 K-클라우드 프로젝트 1단계 사업은 현재 상용화 초기 단계에 있는 국산 NPU를 데이터센터에 적용하고 클라우드 기반 AI 서비스를 제공하는 것이다. 지난 2월 사업 공고를 시작으로 5월에 협약을 완료했고 착수보고회를 계기로 본격적인 사업에 들어간다. 사업에는 국내 클라우드 AI 반도체, AI 서비스 기업이 참여한다. 클라우드 기업은 네이버 클라우드, NHN 클라우드, KT 클라우드가, AI 반도체 기업은 리벨리온, 사피온코리아, 퓨리오사 AI가 참여한다. 국산 NPU 데이터센터 구축사업은 2개 사업으로 민간과 공공 2개의 부문에 각각 센터를 구축한다. 처음에는 각 사업당의 목표를 10PF 이상으로 구축했으나 참여 기업들의 적극적인 의지로 각 데이터센터의 연산용량이 2배로 확대된 39.9PF 규모로 착수한다.
NHN 클라우드는 이번 사업을 통해 민간과 공공 부문 각각 11PF 규모의 국산 AI 반도체 기반 데이터센터를 구축한다는 계획이다. 이는 이번 사업의 50%에 달하는 최대 규모로, NHN 클라우드는 국산 NPU 지원 플랫폼 개발과 클라우드 상품화를 통해 사용자 접근성과 활용도를 제고할 예정이다. 네이버 클라우드는 민간과 공공 부문 각 4.5PF로 총 9PF 규모의 국산 AI 반도체 기반 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. KT 클라우드 또한 각각 민간과 공공 부분에 4.45PF로 AI 응용 서비스와 반도체 데이터 센터를 구축할 계획이다.
AI 반도체 기업들의 각오도 상당히 대단하다. 사이폰코리아는 이번 사업에서 AI 반도체 기업들 가운데 최대 규모인 20PF에 해당하는 칩을 공급할 예정이다. 올해는 AI 반도체 시범 서비스를 위한 인프라를 구축하고 내년에는 부동소수점 연산에서 4배 이상의 성능 효율 향상을 제공하는 초거대 언어모델 및 영상처리응용 등에 활용되는 데이터센터를 구축한다는 계획이다. 퓨리오사 AI 또한 자사 NPU인 ‘워보이’와 차세대 칩 ‘레니게이드’를 클라우드 기업에 공급해 자연어, 교육 분야의 AI 서비스를 실증할 예정이다. 리벨리온 또한 삼성전자의 5 나노 EUV 공정을 통해 생산된 AI 반도체인 아톰(ATOMTM)으로 총 기간 동안 8.9PF 이상의 칩을 공급하고 지능형 관제 설루션과 헬스케어 AI 설루션을 실증할 예정이다.
리벨리온 박성현 대표는 “글로벌 기업과의 기술 격차를 극복해도 고객이 기존 모델을 스던 습관과 같은 약간의 차이를 극복하는 게 사실 더 어렵다”며 “미국을 제외한 한국과, 중국, 영국 정도인 상황에서 부딪혀 보자는 것”이라며 응원을 당부했다. 이종호 과거 정통부 장관 또한 “AI 활용이 본격적으로 확산되려면 상당히 많은 반도체 칩이 작동해야 하며 글로벌 기업은 AI 연산에 최적화된 고성능, 저전력 AI 반도체를 만들기 위해 치열하게 경쟁하고 있다”며 “ ‘K-클라우드 프로젝트’를 통해 국산 AI 반도체가 조속히 레퍼런스를 확보, 글로벌 시장에도 진출할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 밝혔다.
