인공지능 시대의 핵심 인프라는 반도체입니다. 특히 GPU를 넘어 NPU(Neural Processing Unit), MPU(Neural Processing Unit) 등 새로운 AI 반도체 기술이 주목받고 있습니다. 한국 기업들이 개발한 AI 반도체는 전력 효율과 성능 면에서 글로벌 경쟁력을 갖추기 시작했습니다. 이들 기업의 상장 여부와 투자 가치, 그리고 소프트웨어 활용 분야에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
NPU 기술과 한국 기업의 경쟁력
AI 반도체 시장에서 GPU는 엔비디아가 90% 이상의 점유율을 차지하며 표준으로 자리 잡았습니다. GPU는 원래 게임 화면을 부드럽게 구현하기 위한 그래픽 처리 장치였으나, 수천 개의 연산을 동시에 수행하는 특성이 AI 학습과 맞아떨어지면서 인공지능 생태계의 핵심이 되었습니다. 하지만 고성능 GPU는 한 장당 1000W 정도의 최대 소비 전력을 필요로 하며, 고가이기 때문에 추가 투자 비용이 매우 큽니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 구글은 자체 AI 반도체 TPU를 개발했고, 최신 AI 모델인 제미나이 3.0 훈련에 엔비디아 GPU가 아닌 TPU를 사용했습니다. 한국 기업들도 이 흐름에 동참하고 있습니다. 2020년에 창업한 국내 AI 반도체 스타트업 리벨리온은 우리의 뇌처럼 정보를 학습하고 처리하는 프로세서인 신경망 처리 장치 NPU를 개발했습니다. 리벨리온의 제품은 삼성 파운드리 4나노와 5세대 HBM을 탑재했으며, 추론 영역에 특화되어 전력 효율이 큰 것이 장점입니다.
퓨리오사 AI는 2017년부터 인공지능 반도체 개발에 나섰으며, 2년 전 초당 500조에 넘게 부동 소수점 연산 처리를 할 수 있는 2세대 칩을 개발했습니다. 이 회사는 지난달 파운드리 협력사인 타이완의 TSMC로부터 완제품 4,000장을 인도받았고, 올해 안에 2만 장을 양산한다는 계획입니다. 레니게이드라는 2세대 데이터 센터 AI 칩에는 1억 개 이상의 트랜지스터가 집적되어 있으며, 국내 대기업의 거대 언어 모델에서 시험한 결과 전력 효율이 기존 GPU보다 두 배 이상 높다는 평가를 받았습니다.
소프트웨어 기술의 중요성도 커지고 있습니다. 많은 사람들이 소프트웨어가 어디에 쓰이는지 정확히 모를 때가 있지만, AI 반도체의 성능을 최대한 끌어내려면 하드웨어에 최적화된 소프트웨어 개발이 필수적입니다. 엔비디아는 GPU와 함께 전용 소프트웨어 쿠다를 공급하며 AI 개발자들을 자신들의 생태계에 묶어왔습니다. 한국 AI 반도체 기업들도 하드웨어 회사임에도 불구하고 70%가 소프트웨어 쪽 인력으로 구성될 정도로 소프트웨어 개발에 집중하고 있습니다.
AI 반도체 기업의 상장 현황과 투자 가치
많은 투자자들이 궁금해하는 것은 이들 한국 AI 반도체 기업의 주식 상장 여부입니다. 리벨리온은 2020년 창업 이후 5년 만에 유니콘 기업으로 성장했으며, 영국의 암, 사우디의 아람코, 싱가포르, 일본, 프랑스 등 여러 글로벌 투자자들로부터 총 6,500억 원 규모의 투자를 유치했습니다. 하지만 아직 공개 시장에 상장되지는 않은 상태입니다.
퓨리오사 AI 역시 2017년 창업 이후 페이스북의 모기업인 메타로부터 1조 2,000억 원 인수 제안을 거절할 정도로 기술력을 인정받았지만, 현재까지 비상장 기업으로 남아 있습니다. 딥엑스는 CES 2026에서 2년 연속 반드시 방문해야 되는 부스 기업으로 선정되었고, AI 부문 톱트렌드에 2년 연속 선정되는 등 글로벌 시장에서 주목받고 있습니다. 최근 중국 바이두와 수만 장 규모의 수출 계약을 맺는 등 가시적인 성과를 내고 있으나, 역시 상장 전 단계입니다.
이들 기업의 상장 전망은 매우 밝습니다. 글로벌 NPU 시장이 2030년 170조 원까지 성장할 것으로 예상되는 가운데, 한국 AI 반도체 기업들은 더 큰 가능성을 보고 있습니다. 리벨리온은 "한국의 리더를 넘어서서 지역 그리고 글로벌한 지역에서도 엔비디아와 한번 겨루어 보고 싶다"는 목표를 밝혔습니다. 퓨리오사 AI는 "AI 컴퓨팅 시장에 글로벌 리더가 되는 것이 목표"라고 강조했습니다.
관련 기업 정보를 확인할 수 있는 사이트로는 각 기업의 공식 홈페이지, 벤처캐피털 투자 정보를 제공하는 크런치베이스(Crunchbase), 한국벤처캐피털협회 웹사이트 등이 있습니다. 또한 과학기술정보통신부에서 운영하는 AI 반도체 산업 육성 관련 정책 자료를 통해서도 국내 AI 반도체 기업들의 현황을 파악할 수 있습니다. 투자자들은 이들 기업의 상장 일정과 공모주 정보를 주시하며 투자 기회를 노리고 있습니다.
소프트웨어 활용 분야와 산업 전망
AI 반도체용 소프트웨어가 최근 가장 많이 사용되는 분야는 자율주행, 로봇공학, 거대 언어 모델(LLM) 추론입니다. 딥엑스가 개발한 온 디바이스 AI 반도체는 카페 직원에게 커피를 받고 아무런 도움 없이 출입문을 혼자 통과해 사무실로 커피를 배달하는 AI 로봇에 탑재되어 있습니다. 이 로봇은 카메라와 라이다를 활용한 자율주행 알고리즘이 동작하고 있으며, AI 기술을 통해 사람이나 장애물을 회피합니다.
서버 연결 없이 기기 안에서 AI를 직접 구동하는 NPU 기반의 온 디바이스 AI 반도체는 전력 자체를 적게 먹고 발열 문제를 해결한 저전력 기술입니다. 작은 디바이스들을 구동시키려면 5W 미만의 전력 소비가 필수적인데, 고비용 고전력의 GPU가 들어가기 어려운 시장을 NPU가 공략하고 있습니다. 딥엑스는 현대차와 로봇용 칩을 개발했고, 최근에는 중국 바이두와도 협력하고 있습니다.
SK텔레콤은 2년 전 구축한 인공지능 데이터 센터에서 일정 사용료를 받고 가상 공간에서 AI 연산 반도체를 빌려주는 구독형 GPU 서비스를 운영하고 있습니다. 자체 AI 서비스를 위한 수천 장 규모의 내부용 GPU와 대외 서비스를 위한 엔비디아 최신 GPU인 블랙웰로 구성된 단일 클러스터인 슈퍼 클러스터를 보유하고 있습니다. 자율주행의 운전 판단이나 대화형 AI의 핵심 내용 요약도 추론의 영역이며, 이는 모두 AI 반도체와 소프트웨어가 결합된 기술입니다.
소프트웨어 생태계도 변화하고 있습니다. 빅테크 개발자들 사이에서 누구나 사용할 수 있는 오픈소스 기반의 소프트웨어를 활용하는 흐름이 나타나고 있습니다. 오픈소스 입장에서 여러 사람이 글로벌하게 기여하면 엔비디아의 쿠다를 어느 정도 따라잡는 것이 가능해집니다. NPU도 쓸 수 있고 GPU도 쓸 수 있는 유연한 환경으로 확장할 수 있는 것입니다. 정부는 올해 NPU 산업 육성에 과학기술정보통신부 예산 3,300억 원을 투입하며, 치안과 국방 등 7대 공공 분야에 국산 NPU를 우선 도입하고 국가 AI 컴퓨팅 센터에서 NPU 신제품을 상용화하겠다는 지원책을 내놓았습니다.
한국의 AI 반도체 기업들은 소프트웨어 기술력과 하드웨어 성능을 결합해 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하고 있습니다. 상장을 앞둔 이들 기업에 대한 투자자들의 관심이 높아지는 가운데, 소프트웨어가 실제로 어떻게 활용되는지에 대한 이해도 함께 높아져야 합니다. AI 산업 혁명이라는 큰 흐름 속에서 한국 기업들이 성장 동력을 확장할 수 있는 기회를 잡을 수 있을지 주목됩니다. 앞으로의 5년은 지난 5년보다 훨씬 더 빠르고 크게 성장할 것으로 전망됩니다.
[출처]
한국의 엔비디아 드디어 나오나? 전세계가 주목하는 한국 기업 정체 | KBS 더 보다 / KBS: https://www.youtube.com/watch?v=yQGWbSmHFmM