삼성·LG·롯데·포스코 NPU 확산 본격화, GPU 대체 시대 열린다

국산 NPU, 비로소 산업 현장 진출 본격화

지난 4월 2일, 국내 대기업들이 연이어 국산 NPU(신경망처리장치) 기업과의 양산 협력을 선언했다. 롯데이노베이트와 AI 반도체 스타트업 딥엑스가 롯데의 전 사업 영역에 국산 AI 반도체(NPU)를 탑재하기 위한 본격적인 양산 협력에 돌입했다. 동시에 포스코DX는 AI 반도체 스타트업 모빌린트와 협력해 제조 현장의 제어 시스템에 NPU를 직접 탑재하는 방식을 추진한다고 밝혔다.

이러한 움직임은 단순한 기술 검증을 넘어 실제 산업 현장 적용 단계로의 진입을 의미한다. 국내 소프트웨어 인프라(SI) 기업들이 인공지능(AI) 반도체 전략을 그래픽처리장치(GPU) 중심에서 신경망처리장치(NPU)로 전환하고 있으며, 단순 기술 검증을 넘어 제조 현장에 AI를 실제로 적용하며 최적화 작업에 본격 착수했다.

NPU의 강점, 전력 효율성과 비용

업계에서 국산 NPU로의 전환을 주목하는 이유는 명확하다. NPU는 학습보다 추론에 특화한 반도체로, 범용 연산에 강점이 있는 GPU와 달리 특정 AI 작업을 훨씬 적은 전력으로 처리할 수 있다.

롯데이노베이트 관계자는 딥엑스의 DX-M1 제품이 높은 연산 성능과 뛰어난 발열 제어 능력을 보여줬으며, SDK 완성도와 가격 경쟁력 면에서 압도적으로 우수해 양산화를 결정했다고 밝혔다.

이러한 가격 경쟁력은 기업들의 총소유비용(TCO) 절감으로 직결된다. 동일 성능 기준 GPU 대비 가격 경쟁력이 높은 NPU를 도입해 통합 총소유비용(TCO)을 절감할 수 있다.

실제 현장 적용, 교통과 유통이 선두

롯데의 사례를 보면 NPU의 실제 활용이 얼마나 현실적인지 알 수 있다. 양사는 지능형 교통 및 유통 인프라를 시작으로 온디바이스 AI 솔루션 확장에 나설 계획이다.

더 구체적으로, 고속도로 교통 밀집 구간에 AI 엣지 카메라를 도입해 클라우드 서버를 거치지 않고 현장에서 실시간 차량 인식 및 이상 상황 탐지를 수행할 예정이다. 이는 데이터 처리 효율을 높이고 통신 비용을 크게 절감하는 이점을 제공한다.

포스코도 비슷한 방식으로 전략을 짜고 있다. 기존에는 공장에서 수집한 데이터를 중앙 서버나 데이터센터로 보내 AI 분석을 수행해야 했는데, NPU를 적용하면 현장에서 바로 판단이 가능하다. 데이터를 외부로 반출할 필요가 없다는 의미다. 보안 측면에서도 이점이 크다.

NPU 시장의 글로벌 변화 신호

국산 NPU의 대기업 채택은 단순한 국내 뉴스를 넘어 글로벌 AI 반도체 시장의 판도 변화를 암시한다. 최근에는 Google TPU, Intel Gaudi2, 퓨리오사AI의 WARBOY, 그리고 삼성, SK하이닉스 등 국내 반도체 기업들이 개발한 NPU까지 다양한 선택지가 마련되고 있으며, 이들 칩셋은 ONNX Runtime, OpenVINO, TVM 등의 프레임워크와 함께 공개 LLM 모델을 최적화해 실행하는 데 점점 더 높은 호환성과 성능을 보여주고 있다.

전문가적 관점에서 보면, 고가의 GPU를 대체할 수 있는 인공지능 전용 하드웨어에 대한 관심이 높아졌고, 그 대안으로 NPU가 부상하게 된 것이다.